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数字货币

经济学家眼中的数字货币系列之五:风险管理与对冲

蔡凯龙:研究数字货币的风险和波动性有何实际应用? 不仅有而且意义重大,因为数字货币将成为资产配置中绝佳的投资组合。

【编者按】面对数字货币的全新挑战,经济学家分两类,一类嗤之以鼻,认为数字货币属于投机泡沫不值一提;另一类则谨慎?#37038;埽?#24320;?#35760;?#27839;的探索性研究。随着数字货币的发展壮大,越来越多的经济学家加入第二阵营。为此FT中文网推出“经济学家眼中的数字货币”系列文章,意在归纳总结经济学界对数字货币的前沿性研究,作为数字货币的经济学研?#21487;?#30340;梳理总结,为感兴趣的研究者提供一个有用的参考和借鉴。本文为该系列文章中第五篇。

在《金融时报》2017年11月30日题为“比特币在一天内从牛市转熊市又变回牛市”的报道中, 有一段是这么写的:“在雷曼?#20540;?#20110;2008年9月倒下后, ?#25318;?#32929;?#35874;?#20102;24天,跌了20%后到了熊市?#27426;?#27604;特币,这个新时代的?#29992;?#36135;币,一?#24065;?#26469;在突破牛市的最高纪录, 在周三仅仅用6小时就又一次突破牛市的记录。”

高风险和强波动性,是数字货币的特征。不管是从历史价格图表上的直观感受,还是从大众财经媒体的报道,我们都能显而易见的感受到数字货币这种异于传统金融资产的特点。

而学术界对数字货币特别是比特币的风险和波动性的学术研究,主要集中在几个方向: 一是,研究比特币的回报、波动和投机性质,并对比其他资产,比如?#24179;稹?#32654;元和证券, 用于了解比特币的分类和作用。 二是,探索研究比特币波动性的有效方法。 三是,比特币波动?#36816;?#26102;间变化趋势, 以及从短期和长期、低频?#36879;咂到?#24230;研究波动性的不同。四是,其他类型的数字货币与比特币在波动性上的关系。五是,用Random Walk和Borwnian 运动理论去研究比特币波动性的长期?#19988;洌↙ong memory)和?#20013;?#27874;动性问题。

研究数字货币的风险和波动性有什么实际应用吗? 不仅有而且意义重大,因为数字货币有可能成为资产配置中绝佳的投资组合。

回顾一下在“经济学家眼中的数字货币”系列中的分类篇里, 我们提到很多研究者把比特币归为资产类而不是货币, 另外有学者认为比特币属于商品, 还有学者干脆把比特币认定为新?#31361;?#21512;资产。Grinberg (2011) 对把比特币归为证券、投资合约、商品或者货币表示质疑, 认为比特币通往合法化之路将不会一帆风?#24120;?#36825;导致它的价格波动性将会很大。

由于数字货币与众不同的特性导致难以归类,反而让它很适合资产配置中的另类资产角色,符合分散投资的原则。

Dyhrberg (2016a)认为比特币在金融体系和投资资产组合中有一定的作用。 Katsiampa (2017) 也持有相似的观点, 他认为研究比特币的波动性很重要,因为比特币市值增长?#35813;?#32780;?#20197;?#37329;融市场的地位也越发凸显。

为了更深入地研究比特币和其他数字货币的波动性,需要?#39029;?#26368;合适的模型和方法。 Dyhrberg (2016a) 用GARCH模型研究比特币波动性后发现: 比特币波动?#36816;?#35266;察时间增长而变高, 并?#39029;?#29616;非平稳状态(non-stationarity)。他发现印证了Enders (2010) 的研究。 Enders说,比特币最?#26723;?#27880;意的特点就是波动性的变化性, 其波动性在某些时期极高而在另一些时期很低。通过Engle的拉格朗日多因素测试法(Engle’s Lagrange Multiplier Test)得出比特币价格对数差的残值呈现很强的ARCH效应, 这个结果印证了比特币波动率的变化特征。Katsiampa (2017) 在这些基础上更进一步, 他用多种GARCH模型来测试比特币的波动性,并对比得到的结果,从而找到最适合比特币研究的模型。他通过研究发现, AR-CGARCH模型?#20146;?#20339;模型,同时提出在研究比特币波动性中,要特别注意有条件波动性(Conditional Variance)中长期和短期的构成部分。 ?#27426;琄lein等(2018) 却发现比特币回报在市场冲击的时候呈现非对称性,因此认为FIAPARCH为研究比特币有条件波动性的最佳模型。

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