この記事では、仮想通貨市場のボラティリティと、それが世界の株式市場や米国の金融政策にどのように関係しているかを検証しています。研究者らは、仮想通貨の価格変動の80％を説明する「仮想通貨ファクター」と呼ばれる単一の価格要素を特定し、機関投資家が仮想通貨市場に参入するタイミングに応じて株式市場との相関関係が高まることを示した。研究者らはまた、株式でも同様の現象が起きていることを文書化した。つまり、暗号資産が市場リスクをヘッジするという概念に反して、連邦準備制度による金融引き締め政策により、リスクテイクチャネルを通じて暗号資産の影響が減少したというものだ。最後に研究者らは、全体的なリスク回避が時間とともに変化するサンプルの異種機関モデルが実験結果を説明し、機関投資家の参加が大きくなった場合に仮想通貨市場が株式市場にリスクを伝達する可能性を強調できることを示した。

導入

暗号資産はデザインと価値提案が大きく異なりますが、価格は共通の周期的変動を示します。 2016年の200億ドルから2021年11月には3兆ドル近くまで急増したが、最近の仮想通貨の「冬」には1兆ドルを下回って急落した。指数関数的なリターンの段階は個人投資家や機関投資家の注目を集めますが（ベネトンとコンピアーニ、2022年、アウアーとテルセロ・ルーカス、2021年、アウアー、ファラグ、ルーリック、オラゼム、ゾス、2022年）、その後の暴落は政治家の注目を集め、成長を続けています。規制当局からの注意。暗号通貨市場のこうした変動は、他の資産クラスの変動とますます同期する可能性があり、ビットコインは2020年までは市場リスクに対する部分的なヘッジとして機能したが、それ以降、S&P 500との相関関係は徐々に薄れてきた。アイヤー、クレシ、2022)。

しかし、暗号資産の価格に影響を与える一般的な要因や、米国の金融政策を含め、暗号資産と株式市場の相関関係に影響を与える要因についてはほとんど知られていません。この記事では、次の質問に答えることで、これらの問題を明らかにしようとします。暗号資産にはどの程度共通のサイクルがあるのでしょうか？仮想通貨市場は世界の株式市場とますます同期していますか? 「はい」の場合、なぜこのようなことが起こっているのでしょうか?米国の金融政策が世界的な金融サイクルの主要な推進力であると考えられていることを考えると（Miranda-Agrippino and Rey、2020）、米国の金融政策は暗号資産の循環性に同様に影響を与えるのでしょうか？ 「はい」の場合、どのチャネルを通じてですか?

私たちは、動的要因モデルを使用して暗号資産価格の支配的な傾向を特定することで、これらの質問に答えます。 2018 年より前に作成された 7 つのトークンの日次価格パネル（暗号通貨時価総額全体の約 75% を占める）を使用して、それらのボラティリティを資産固有のノイズと AR(q) の共通要素に分解します。結果として得られる「暗号化係数」によって、暗号化された価格データの差異の約 80% が説明されることがわかりました。これは、Miranda-Agrippino と Rey (2020) が計算した世界株式の 20% という数字よりもはるかに大きく、最大の株式に対する最大の暗号資産の時価総額の集中を反映しています。この数値はさまざまな遅れ次数 q にわたって堅牢であり、パネルを拡張してより多くの暗号資産を含めると、同様に高い相関関係が見つかります。

第 2 ステップでは、この暗号要素と、国内総生産 (GDP) 別の最大国の株価指数を使用して構築された一連の世界的な株式要素との関係を調べます (Rey, 2013 を参考にした; Miranda - Thoughts from Agrippino and Rey, 2020年）。サンプル全体で正の相関があり、特に 2020 年以降は強い相関が見られます。この成長する共同運動は、ビットコインと S&P 500 の間だけに限定されるものではなく、より広範に暗号通貨と世界の株式要因が関係しています。株式市場のセグメントでは、2020 年以降、暗号通貨要因が世界的なテクノロジー要因および小型株要因と最も強い相関関係を示している一方、世界的な金融要因との相関関係は驚くほど低いことがわかりました。

暗号資産と株式の相関関係の高まりは、2020年以降の暗号市場への機関投資家の参加の増加と一致しています。金融機関のエクスポージャーはバランスシートに比べて小さいですが、絶対的な取引量は個人トレーダーよりもはるかに大きくなります。特に、暗号通貨取引所における機関投資家の取引高は、2020 年の第 2 四半期と 2021 年の第 2 四半期の間に 1700% 以上増加しました (約 250 億ドルから 450 億ドル以上へ) (Auer et al., 2022)。機関投資家が株式や暗号資産を取引すると、限界株式と暗号資産投資家のリスク配分との相関関係が徐々に高まり、それがひいては世界の株式と暗号資産の相関関係の増加につながります。 Bekaert、Hoerova、および Lo Duca (2013) の因子動き分解に従って、暗号資産と株式の全体的な有効なリスク回避の相関関係によって、これら 2 つの因子間の相関関係のほとんど (最大 65%) を説明できることがわかりました。

暗号資産と株式の相関関係の高まりは、2020年以降の暗号市場への機関投資家の参加の増加と一致しています。機関投資家のエクスポージャーはバランスシートに比べて小さいですが、絶対的な取引量は個人トレーダーよりもはるかに大きくなります。特に、暗号通貨取引所での機関投資家の取引量は、2020 年第 2 四半期から 2021 年第 2 四半期にかけて 1700% 以上増加しました (約 250 億ドルから 450 億ドル以上まで) (Auer et al. 2022)。機関投資家が株式や暗号資産を取引すると、限界株式と暗号資産投資家のリスク配分の間のリスクプロファイルの相関関係が徐々に増加し、それがひいては世界の株式と暗号資産の相関関係の増加につながります。 Bekaert、Hoerova、Lo Duca (2013) の要因動き分解に従って、暗号資産と株式の全体的な有効なリスク回避の相関関係によって、これら 2 つの要因間の相関関係のほとんど (最大 65%) を説明できることがわかりました。

米国の金融政策は世界的な金融サイクルに影響を与えるため（ミランダ・アグリッピーノとレイ、2020年）、株式と仮想通貨間の高い相関関係は、仮想通貨市場にも同様の影響を与える可能性があることを示唆しています。私たちは、サンプル期間にわたるバランスシート政策の重要な役割を説明するために、Wu and Xia (2016) によって提案されたシャドー・フェデラル・ファンド・レート (SFFR) を含む日次 (ベクトル自己回帰モデル) を使用してこの仮説を検証します。金融政策ショックの影響を、コレスキー分解によって次の順序で特定します: SFFR、将来の成長期待を反映した国債 10 年および 2 年のスプレッド、国際貿易、信用としての米ドル指数、原油および金価格コモディティサイクルの代理、将来の期待に関する不確実性を反映する VIX 指数、そして最後に株式と仮想通貨の要因です。この設定では、FRBが仮想通貨価格の変動に応じて金融政策を調整する可能性が低く、そのような調整が日常レベルで発生する可能性が低いため、内生性が問題になる可能性は低くなります。

暗号資産が市場リスクをヘッジするという主張とはまったく対照的に、米国の金融政策は世界の株式サイクルに影響を与えるのと同じように暗号通貨サイクルに影響を与えていることがわかりました。フェデラル・ファンド・レート（SFFR）が 1% ポイント上昇すると、その後 2 週間で暗号通貨ファクターが 0.15 標準偏差の持続的な低下、自己資本ファクターが 0.1 標準偏差の低下につながります。興味深いことに、世界的な金融サイクルと同様に（Rey、2013）、連邦準備制度の金融政策だけが機能し、他の主要中央銀行の金融政策は機能していないことがわかりました。これは、おそらく暗号市場による米ドルの使用率の高さを反映していると考えられます。

Miranda-Agrippino と Rey (2020) が世界の株式市場について発見したものと同様に、金融政策のリスクテイクチャネルがこれらの結果をもたらす重要なチャネルであることがわかりました。特に、金融引き締めは仮想通貨市場における全体的な効果的なリスク回避の代替手段の急増を伴い、仮想通貨要因の減少につながることがわかりました。言い換えれば、制限的な政策は投資家のリスクポジションの持続可能性を低下させ、暗号資産へのエクスポージャーを減少させます。 2020年にサンプルを分割したところ、仮想通貨市場のリスク回避の効果は2020年以降の期間にのみ顕著であり、これは金融政策の仮想通貨市場への伝達を強化する機関投資家の参加と一致していることがわかりました。より正式なテストでは、Auerbach と Gorodnichenko (2012) によって提案された平滑化変換を使用して仮説をテストすると、同じ結果が得られます。変換変数は機関投資家のシェアです。

次に、仮想通貨投資家と機関投資家という 2 つのクラスの異種投資家を含むモデルで結果を合理化します。前者は暗号資産のみに投資する個人投資家ですが、後者は株式と暗号資産に投資できます。重要なのは、仮想通貨投資家はリスクを回避する一方、機関投資家はリスク中立ではあるものの、バリューリスクの制約には直面しているということです。暗号資産の均衡リターンは、その分散と株式リターンの共分散の線形結合に、全体的な有効なリスク回避の比率を掛けたものとして書き直すことができます。後者は、投資家の資産の重みで加重された、投資家の平均的なリスク回避度と解釈できます。これは、機関投資家の相対的な富が高ければ高いほど、仮想通貨市場全体の効果的なリスク回避がリスク選好度に近づき、仮想通貨市場と株式市場の相関関係がより高まることを意味します。暗号通貨市場における機関投資家の存在は、全体的な効果的なリスク回避を低下させるため、金融引き締めに対する暗号通貨価格の反応が高まっていることを説明します。これは、レバレッジを活用した投資家が景気循環に対してより敏感であることを反映しています (Coimbra、Kim、および Rey、2022; Adrian and Rey、2022) Shin、2014）。最後に、私たちの単純な枠組みであっても、仮想通貨から株式への波及効果が現れる可能性があることに注意します。機関投資家の仮想通貨保有が大きくなると、仮想通貨価格の暴落により株式への均衡収益が減少します。

全体として、私たちの調査結果は、仮想通貨サイクルと世界の株式市場が顕著に同期しており、金融政策ショックに対しても同様の反応を示していることを浮き彫りにしています。暗号資産の価値については、インフレヘッジとして機能する、あるいはより多くの経済変換手段を提供するなど、多くの説明が存在しますが、私たちの調査結果は、米国の金融政策が暗号市場の循環性に影響を与えていることを示唆しています。

暗号化係数

暗号通貨市場のボラティリティを単一の変数として要約するために、次元削減手法である動的因子モデリングを使用します。これにより、一連の価格をその特定の要素と共通の傾向に分解することができます。具体的には、2018 年 1 月より前に作成された最大の暗号資産 (ステーブルコインを除く) の日次価格から始めます。これにより、2022 年 6 月の時価総額の 75% を占める 7 つの暗号資産が残ります。次に、この暗号価格パネルを AR(q) 共通因数 ft と資産固有の摂動 εit の線形結合として表します (後者は AR(1) プロセスに従います)。

ここで、L は遅れ係数、

は、資産 i の因子負荷量の次数 q のベクトルです。最尤法を使用してこのシステムを推定し、情報量基準を使用して q を選択すると、共通因数が得られます。価格に異なる影響を与える複数の要因を指定することも可能であり、暗号資産のいくつかの異なるサブクラスを検討する場合には、この後者の仕様を使用します。

図 1 は、暗号通貨ファクターとそれを抽出する基礎となる価格シリーズを示しています。暗号通貨ファクターは、2018 年初頭の下落、その後の「暗号通貨の冬」、ビットコインとドージコインの最近のブーム、そして 2022 年のテラと FTX の下落など、よく特徴づけられた暗号通貨市場の局面を過度の影響を受けることなく効果的に捉えています。リップルやトロンなどのスパイク。

図 1 暗号化要素

注: このグラフは、動的ファクター モデルを使用して生成された、暗号ファクター (青) とそれを構築するための正規化された暗号価格 (灰色) を示しています。

この要素の重要性をより体系的に評価するために、暗号化要素について各価格シリーズを順番に回帰します。平均して、基礎となるシリーズの変動の 80% は、暗号化係数によって説明できます。この数字は 7 つの資産すべてで 68% を上回っており、サンプル期間を通じて高度な同時変動があったことを浮き彫りにしています。比較として、Miranda-Agrippino と Rey (2020) によって計算された世界の株式係数は、世界の株価の 20% のみを説明しており、仮想通貨市場における時価総額のより大きな共通の動きと集中を強調しています。したがって、私たちの調査結果は、仮想通貨市場全体の価格を左右する単一の仮想通貨要因の存在を強く裏付けています。

当社のファクターの計算に使用される資産の範囲が限られているため、当社の暗号ファクターは新しい資産のより最近の傾向を反映していることも確認しました。これを行うために、私たちは、第 1 世代トークン (ビットコイン、リップル、ドージコイン)、スマート コントラクト プラットフォーム トークン (イーサリアム、バイナンス コイン、カルダノ、ソラナ、ポルカドット)、DeFi トークンの 5 つのカテゴリにグループ化された、より広範な資産サンプルを調査しました。 (Chainlink、Uniswap、Maker、および Aave)、メタバース トークン (Flow、Ape Coin、Sandbox、Decentraland、および Theta Network)、IoT トークン (Helium、Iota、IoTex、および MXC)。次に、5 つの異なる因子を使用して新しいモデルを推定します。各因子は 1 つのカテゴリにのみ影響します。結果を、上で推定した一般的な暗号化係数とともに図 2 に示します。すべてのカテゴリは一般的な暗号サイクルと高度に相関しており、共通の傾向に焦点を当てていることが実証されています。

図 2 暗号化のサブ要素

注: この図は、全体的な暗号化係数と、正規化および平滑化された 5 つの暗号化サブ係数を示しています。これらのサブファクターは次の資産から構築されます: 第一世代トークン - ビットコイン、リップル、ドージコイン; スマート コントラクト プラットフォーム トークン - イーサリアム、バイナンス コイン、カルダノ、ソラナ、ウェーブ カード ポイント; DeFi トークン - チェーンリンク、ユニスワップ、メーカー、および Aaveメタバース トークン – Flow、Ape Coin、Sandbox、Decentraland、Theta Network、IoT トークン – Helium、Iota、IoTex、MXC。

最後に、事例証拠と一致して、暗号要因は暗号市場レバレッジの代理変数に関連付けられています。図3は、暗号通貨ファクターと暗号レバレッジの関係をプロットしたもので、ここでは暗号通貨時価総額の正規化されたベンチマークにおける分散型金融（「DeFi」）契約のトータル・バリュー・ロックド（TVL）を使用して定義されています。これは、2018年から2019年の暗号通貨「冬」の終わりまではシステム内の相対的なレバレッジ効果が小さかったことを示していますが、その後レバレッジは大幅に増加し、全体的な暗号通貨ファクターとの相関が増加しました。

図 3 分散型財務レバレッジ

注: このグラフは、全体的な暗号通貨ファクターと、暗号通貨時価総額ベンチマークの合計に正規化された、分散型金融契約のロックされた合計バリュー (TVL) として定義される合計 DeFi レバレッジを表す代替指標を示しています。 TVL データの送信元

暗号通貨と世界金融サイクル

次に、暗号通貨ファクターと世界株式の関係に目を向けます。 Iyer (2022) は、2020 年以降、ビットコインと S&P 500 のリターンの相関関係が増加していることを文書化しました。したがって、仮想通貨市場はより統合され、株価サイクルと同期しているのではないかと考えられます。これを評価するために、このセクションではグローバル株式ファクターを計算し、その暗号ファクターとの関係を調査します。

私たちは、Eikon/Thomson Reuters の GDP 順にランク付けされた最大 50 か国の全株式指数を使用して、世界の株式係数を構築します。次に、前のセクションと同様に、すべての主要株価指数の集計係数、小型株の係数、テクノロジーおよび金融セクターの個別係数を使用して計算します。図 4 は株式と暗号通貨の要素を示しています。暗号通貨ファクターと同様に、株式ファクターも、新型コロナウイルス感染症ショック時の急落、その後の回復、2022年初頭の下落など、世界市場のダイナミクスを確実に再現しています。全体として、2 つの系列間の相関は 2020 年までは比較的低かったが、2020 年後半以降徐々に増加した。より正式には、表 2 では、暗号化係数の変化を他の各係数の変化に基づいて回帰しています。モデル (1) は、一般に暗号通貨ファクターと株式ファクターの相関関係が非常に重要であることを示していますが、モデル (2) と (7) は、この関係がテクノロジーと小型株によって部分的に推進されていることを特に強調しています。

図 4 暗号通貨と自己資本要素

注: この図は、セクション 2 で説明したように、動的ファクター モデルを使用して、広範囲の仮想通貨の価格指数と株式指数からそれぞれ導出された仮想通貨ファクターと株式ファクターの正規化された時系列を示しています。

機関の重要性を考慮して、私たちは現在、限界のある仮想通貨投資家のリスクプロファイルの変化における機関の役割を調査しています。これを経験的に調査するために、Bekaert et al. (2013) および Miranda-Agrippino and Rey (2020) の方法に従って、要因の変化を 2 つの要素に分解します: (i) 市場リスクの変化、および (ii) 市場リスクの変化リスクに対する態度、つまり「全体的な効果的なリスク回避」。投資家の加重平均リスク回避として定義されます。市場リスク (i)、つまり、Miranda-Agrippino および Rey (2020) の方法に従って測定された MSCI ワールド指数の 90 日分散を達成するために代理変数を使用します。その後、対数回帰の残りの期間は次のようになります。以下により得られる

(その逆関数として) (ii) を推定するには:

暗号通貨にも同じことが当てはまります。

で：

は、上記の方程式 (1) の方法を使用して推定された係数です。世界全体の市場リスクを制御するために、仮想通貨回帰で MSCI World 項を繰り返しました。市場リスクに対する同様の代理変数。

式 (2) で抽出された効果的な株式リスク回避は、文献に記載されている投資家のリスクテイクに関する他の代理変数と一致しています。 He、Kelly、Manela (2017) によって提案された 90 日間の株式リスク回避と中間資本比率および中間レバレッジ比率の 2 乗との相関関係 (付録 A の表 A.4) は、それぞれ -0.292 および 0.434 です。これらの代理変数は次のように説明されます: ネガティブなショックが仲介業者の資本に影響を与えると、仲介業者のレバレッジ比率が増加し、その結果、仲介業者のリスクテイク能力が影響を受け、効果的なリスク回避力が高まります。 He et al. (2017) が非常に異なるアプローチを使用し、日中の測定値を比較していることを考慮すると、これらの相関関係は比較的高くなります。実際、彼らの代理変数は、世界の株価（世界の株価から計算）ではなく、ニューヨーク連銀の主要ディーラーの自己資本比率のみを使用して構築されています（論文の式6を参照）。

図 5 は、限界的な仮想通貨投資家の全体的な効果的なリスク回避と仮想通貨要因の結果を示しています。私たちは、2019 年末の前後に 2 つの主要な段階があると考えています。サンプルの開始時点では、仮想通貨投資家の効果的なリスク回避はより不安定で、わずかに増加する傾向があります。注目すべきは、これが比較的横ばいまたはマイナスのリターンが長期間続く「仮想通貨の冬」と一致していることだ。 2020 年以降、仮想通貨ファクターは大きなリターンと高いボラティリティを示し、効果的なリスク回避は比較的着実に減少しました。興味深いことに、2022年5月のTerra/Lunaの暴落以来、仮想通貨要因は効果的なリスク回避をほぼ反映しており、仮想通貨価格は主に仮想通貨投資家のリスク選好の変化によって動かされていることを意味します。最後に、有効なリスク回避の低下は、個人投資家よりも多くのリスクを負うことができる機関投資家の参加の増加に対応しており、それによって限界のある仮想通貨投資家のリスク選好が変化していることに注目します。

図 5 全体的に効果的な暗号化リスク回避

注: この図は、Bekaert らの推定による、仮想通貨市場における仮想通貨要因と全体的な効果的なリスク回避を示しています。 (2013) および Miranda-Agrippino と Rey (2020) は本文で説明されています。どちらの変数も標準化されています。

全体として、私たちの調査結果は、機関投資家の参入が仮想通貨市場と株式市場の相関関係を高める主な要因であるという仮説を裏付けています。多くの伝統的な金融機関が仮想通貨市場に参入すると同時に、限界を迎えている仮想通貨投資家は限界を迎えている株式投資家よりもリスクを回避する傾向があり、この相関関係は、仮想通貨と株式の要素間の相関関係の重要な部分を説明できる可能性があります。

全体として、私たちの調査結果は、機関投資家の参入が仮想通貨市場と株式市場の相関関係を高める主な要因であるという仮説を裏付けています。多くの伝統的な金融機関が仮想通貨市場に参入すると同時に、限界を迎えている仮想通貨投資家は限界を迎えている株式投資家よりもリスクを回避する傾向があり、この相関関係は、仮想通貨と株式の要素間の相関関係の重要な部分を説明できる可能性があります。

結論は

暗号資産はデザインと価値提案が大きく異なりますが、価格は共通の周期的変動を示します。単一の暗号通貨要因で暗号通貨の価格変動の 80% を説明でき、2020 年以降、世界的な金融サイクルとの相関関係が特にテクノロジー株や小型株で強化されています。私たちは、この相関関係が仮想通貨市場における機関投資家の存在感の増大によって促進されており、これが限界株式投資家と仮想通貨投資家に同様のリスクプロファイルをもたらすという証拠を提供します。さらに、暗号通貨市場は米国の金融政策に非常に敏感であり、世界の株式市場の反応と同様に、金融引き締めは暗号通貨の要素を大幅に低下させるでしょう。

私たちの経験的結果を説明できる最小限の理論的枠組みを概説します。我々は、仮想通貨のリターンが仮想通貨市場における動的な全体的なリスク回避関数として表現でき、それが仮想通貨の投資家ベースミックスの変化によって影響を受けることを示します。仮想通貨市場における機関投資家の割合が増加するにつれ、仮想通貨限界投資家のリスクテイク特性は株式市場のリスクテイク特性と類似する傾向があります。リスクフリーレートの上昇はリターンを減少させるが、機関投資家が仮想通貨市場でより大きなシェアを保持し、よりレバレッジを活用した代理店が景気循環に敏感になる場合（Adrian and Shin, 2014; Coimbra et al., 2022）、これは効果はますます大きくなるでしょう。

私たちの調査結果は、暗号資産に関する政策議論にも貢献します。これらの資産は景気循環に対するヘッジにはならないことがわかりましたが、代わりに、当社の推定では、これらの資産は株式よりも敏感であることが示唆されています。さらに、機関投資家が暗号資産と株式の両方を取引していることと相まって、暗号資産と株式市場の相関関係が高まっていることは、最終的にシステミックリスク懸念を引き起こす可能性のある潜在的な波及効果が存在する可能性があることを意味します。特に、私たちの枠組みは、仮想通貨が機関投資家のポートフォリオのかなりの部分を占める可能性のある将来の世界では、仮想通貨市場の暴落が株式市場に重大な悪影響を与える可能性があることを示唆しています。これらの理由により、政策立案者は、機関投資家の暗号通貨へのエクスポージャーが依然として限られているという事実を利用して、より堅牢な規制枠組みを開発および実装することができます。