張思怡

韓瀚

劉穎格

加密貨幣已逐步成為金融科技的熱門(mén)研究領(lǐng)域。本文介紹的論文《加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和收益》（Risks and Returns of Cryptocurrency）從實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)的視角對(duì)加密貨幣進(jìn)行全面分析，論文《加密貨幣中的常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素》（Common Risk Factors in Cryptocurrency）對(duì)加密貨幣的回報(bào)進(jìn)行了橫截面分析。

近年來(lái)，加密貨幣的市場(chǎng)規(guī)模大幅增長(zhǎng)，在2021年最高峰時(shí)曾達(dá)到3萬(wàn)億美元，加密貨幣價(jià)格的高增長(zhǎng)性使得加密貨幣迅速吸引了全球不少投資者和創(chuàng)新者的目光，也引發(fā)了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。加密貨幣作為一種去中心化的資產(chǎn)，有著很多與傳統(tǒng)資產(chǎn)類(lèi)似的功能，而且加密貨幣的技術(shù)底層架構(gòu)——區(qū)塊鏈，可以與元宇宙、Web3.0等概念結(jié)合，未來(lái)想象空間巨大。因此，考慮到加密貨幣的內(nèi)在金融屬性以及技術(shù)本身的潛力，研究加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和定價(jià)對(duì)于當(dāng)前金融體系十分重要。

然而，加密貨幣市場(chǎng)具有很強(qiáng)的周期性和波動(dòng)性。市場(chǎng)上最主流的加密貨幣——比特幣，其價(jià)格在2021年11月達(dá)到67000美元的峰值，然后在2022年7月價(jià)格最低回落至20000美元以下，在短短幾個(gè)月內(nèi)損失了近70%的市值，這無(wú)疑不僅對(duì)投資者，而且對(duì)使用這些加密貨幣作為交易工具公司來(lái)說(shuō)，都是令人擔(dān)憂的。因此，我們產(chǎn)生了以下問(wèn)題：加密貨幣市場(chǎng)是否遵循某種模式？如果是的話，影響加密貨幣定價(jià)的各種風(fēng)險(xiǎn)因素是什么？有可能預(yù)測(cè)未來(lái)的加密貨幣價(jià)格嗎？

加密貨幣在時(shí)間序列中的估值研究

羅切斯特大學(xué)金融學(xué)助理教授劉昱坤（Yukun L i u）與耶魯大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授阿萊·齊文斯基（Aleh Tsyvinski）在他們于2021年6月發(fā)表在《金融研究評(píng)論》（The Review of FinancialStudies）的論文《加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和收益》（Risks and Returns of Cryptocurrency）中，從實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)的視角對(duì)加密貨幣進(jìn)行全面分析，在對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中的加密貨幣理論模型分析基礎(chǔ)上，提出了該資產(chǎn)類(lèi)別的資產(chǎn)定價(jià)研究方法。

該論文研究了影響加密貨幣回報(bào)的潛在驅(qū)動(dòng)因子和預(yù)測(cè)因子。具體而言，該論文分析了網(wǎng)絡(luò)因子、生產(chǎn)力因子、動(dòng)量因子、投資者注意力和估值比率對(duì)加密貨幣回報(bào)的影響程度。該論文基于康奈爾大學(xué)教授叢林等人的論文《通證經(jīng)濟(jì)：動(dòng)態(tài)采用和估值》（Tokenomics: Dynamic adoption and valuation）中的關(guān)于區(qū)塊鏈平臺(tái)的定價(jià)模型，探討了網(wǎng)絡(luò)因子和生產(chǎn)力因子對(duì)加密貨幣收益率的驅(qū)動(dòng)作用。該論文使用比特幣錢(qián)包用戶數(shù)、活躍的比特幣地址、比特幣交易量和比特幣支付量來(lái)度量網(wǎng)絡(luò)因子，使用電費(fèi)和芯片計(jì)算成本來(lái)度量生產(chǎn)力因子，并使用比特幣市場(chǎng)收益率分別對(duì)這兩個(gè)因子進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)因子顯著而生產(chǎn)力因子不顯著。

在加密貨幣回報(bào)預(yù)測(cè)性因子的研究方面，學(xué)術(shù)界存在一些爭(zhēng)議。一些論文認(rèn)為，加密貨幣價(jià)格的演變應(yīng)該遵從鞅過(guò)程，因此回報(bào)是不可預(yù)測(cè)的（Schilling和Uhlig，2019）。另一些論文則認(rèn)為，在加密貨幣動(dòng)態(tài)估值模型中，加密貨幣回報(bào)可能以動(dòng)量、投資者注意力和加密貨幣估值比率來(lái)預(yù)測(cè)，這與普通股票預(yù)測(cè)因子十分類(lèi)似（Cong、Li和Wang，2021；Sockin和Xiong，2019）。在動(dòng)量因子方面，論文《加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和收益》使用未來(lái)1至8周的加密貨幣市場(chǎng)累計(jì)收益率對(duì)當(dāng)前加密貨幣市場(chǎng)收益率進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)變量間有正的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。例如，當(dāng)前比特幣市場(chǎng)收益率增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，能使得下周比特幣收益率增加3.30%。在投資者注意力因子方面，論文《加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和收益》使用谷歌比特幣搜索量來(lái)度量投資者注意力，并使用未來(lái)加密貨幣累計(jì)收益率對(duì)其回歸，也發(fā)現(xiàn)二者之間存在正的強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。例如，谷歌比特幣搜索量每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，將會(huì)導(dǎo)致一周后加密貨幣市場(chǎng)累計(jì)收益率增加約3%，兩周后增加約5%。類(lèi)似地，論文《加密貨幣的風(fēng)險(xiǎn)和收益》還檢驗(yàn)了加密貨幣估值比率（基本面對(duì)市場(chǎng)比率）的回報(bào)可預(yù)測(cè)性，該論文使用長(zhǎng)期歷史業(yè)績(jī)指標(biāo)、用戶市場(chǎng)占比、地址市場(chǎng)占比、交易市場(chǎng)占比和支付市場(chǎng)占比來(lái)度量加密貨幣的基本面價(jià)值，并使用未來(lái)加密貨幣累計(jì)收益率對(duì)其進(jìn)行回歸分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盡管系數(shù)估計(jì)值始終為負(fù)，但以上基本面對(duì)市場(chǎng)比率都不能顯著預(yù)測(cè)未來(lái)累積加密貨幣市場(chǎng)回報(bào)。

加密貨幣回報(bào)的橫截面分析

規(guī)模和動(dòng)量溢價(jià)是資產(chǎn)定價(jià)中研究最多的領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價(jià)研究和新興的加密貨幣研究都提出了理論解釋來(lái)解釋規(guī)模和動(dòng)量現(xiàn)象。劉昱坤、阿萊·齊文斯基和加州大學(xué)伯克利分校助理教授吳茜（2022）對(duì)加密貨幣回報(bào)進(jìn)行了橫截面分析。他們?cè)噲D回答，股票回報(bào)的橫截面中市場(chǎng)認(rèn)為重要的特征是否也可以應(yīng)用于加密貨幣市場(chǎng)。在2022年2月發(fā)表在《金融雜志》（Journal of Finance）的論文《加密貨幣中的常見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素》（Common Risk Factors in Cryptocurrency）中，劉昱坤、阿萊·齊文斯基和吳茜構(gòu)建了24類(lèi)特征來(lái)描述加密貨幣的特征（這些特征大致可以分為四組：規(guī)模、動(dòng)量、交易量和波動(dòng)性），并分析這24個(gè)特征在預(yù)測(cè)加密市場(chǎng)投資回報(bào)的表現(xiàn)。該論文發(fā)現(xiàn)，24個(gè)特征中的10個(gè)具有統(tǒng)計(jì)顯著性，即市值、價(jià)格、最高價(jià)格、過(guò)去一周的回報(bào)、過(guò)去二周的回報(bào)、過(guò)去第三周的回報(bào)、過(guò)去第四周的回報(bào)、第四周初到過(guò)去第一周初的回報(bào)、價(jià)格成交量、價(jià)格成交量的標(biāo)準(zhǔn)差。接下來(lái)，他們開(kāi)始研究是否有少數(shù)特征可以取代加密貨幣回報(bào)橫截面的這10個(gè)特征，也可以預(yù)測(cè)加密貨幣橫截面的回報(bào)。作者發(fā)現(xiàn)加密貨幣市場(chǎng)因素的三因素模型：加密貨幣市場(chǎng)因子（CMKT），即計(jì)算加密貨幣的加權(quán)回報(bào)，加密貨幣市值因子（CSMB），以及加密貨幣動(dòng)量因子（CMOM），解釋了所有9種成功套期保值策略的超額收益。

結(jié)語(yǔ)

加密貨幣作為一個(gè)新興市場(chǎng)，正在吸引著大量學(xué)者的廣泛關(guān)注，已逐步成為金融科技的熱門(mén)研究領(lǐng)域。很多傳統(tǒng)金融領(lǐng)域適用的理論模型可以在加密貨幣市場(chǎng)中進(jìn)行檢驗(yàn)、創(chuàng)新和重塑，特別是對(duì)于資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域理論模型的創(chuàng)新研究更是如此。在本文介紹的第一篇論文中，作者們開(kāi)創(chuàng)性地提出了加密貨幣在總時(shí)間序列中的資產(chǎn)定價(jià)研究方法，并驗(yàn)證了是網(wǎng)絡(luò)因子而不是生產(chǎn)力因子驅(qū)動(dòng)了加密貨幣的回報(bào)，是動(dòng)量和投資者注意力而不是估值比率能夠預(yù)測(cè)加密貨幣的回報(bào)。在第二篇論文中，作者們使用由加密貨幣市場(chǎng)、規(guī)模和動(dòng)量因子構(gòu)建的三因子模型成功地為加密貨幣市場(chǎng)中的異?；貓?bào)定價(jià)。

加密貨幣市場(chǎng)當(dāng)前還處于早期階段，市場(chǎng)狀態(tài)相對(duì)不發(fā)達(dá)、不成熟，甚至是可能存在大量投機(jī)和欺詐行為，這意味著在這一階段進(jìn)行資產(chǎn)定價(jià)研究的樣本和結(jié)果可能是有偏的。但是，在加密貨幣市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究仍然是具有深遠(yuǎn)意義的，因?yàn)檫@些研究結(jié)果可能同樣會(huì)適用于未來(lái)可能出現(xiàn)的新的資產(chǎn)類(lèi)別。換言之，當(dāng)前進(jìn)行實(shí)證研究的意義可能并不僅局限于加密貨幣市場(chǎng)。