盤點學術界對比特幣金融屬性的研究成果（二）_TER:區塊鏈

在系列前一篇文章給出了學術界對比特幣價格決定因素、比特幣是否具備黃金屬性以及是否應當配置比特幣作為投資組合后。

本篇文章將帶大家了解一下新的內容：

學者研究比特幣是否具有風險對沖效應、地緣以及宏觀因素對比特幣價格的影響、比特幣價格的預測因子。

比特幣是否具有風險對沖效應

本質上來說，進行資產配置，在于盡可能地優化投資組合，使得在風險最小情況下獲得收益最大化。

尋找優質可對沖風險的標的投資品是構建良好投資組合的基礎。

就比特幣是否具有良好的風險對沖效應，學者在不同經濟政策及宏觀條件下的對沖效果進行了比較，在比特幣是否具有明顯風險對沖效應上產生了嚴重分歧。

Thomas等人（2020）通過研究Covid-19熊市期間數據發現，比特幣隨著危機的發展與標準普爾500指數同步下跌。

這導致配置比特幣的投資者的下行風險增加，并且沒有充當避風港功能。

“漢語盤點2021”活動正式啟動：虛擬貨幣、元宇宙入圍年度推薦字詞:金色財經報道，11月19日，由國家語言資源監測與研究中心、商務印書館等聯合主辦的“漢語盤點2021”啟動儀式在商務印書館舉行。啟動儀式上，主辦方推出“專家版本”和“大數據版本”的年度推薦字詞，其中國家語言資源監測與研究中心通過監測語料庫推薦的國際詞有氣候峰會、東京奧運會、塔利班、德爾塔、虛擬貨幣，清華大學教授沈陽作為“漢語盤點”活動的評議專家，推薦了“治、離、元宇宙、碳中和”等年度字詞。12月20日，“漢語盤點2021”揭曉儀式將揭開年度字詞的面紗。[2021/11/20 7:00:36]

其研究結果對比特幣在傳統市場中提供避風港的能力表示懷疑。

Syed等人（2019）研究了比特幣在極端市場條件下是否能表現出股票市場投資的避風港特性，以及這種特性是否與黃金和一般商品指數相似或不同的問題。

其研究表明，比特幣、黃金和大宗商品在它們對世界股市指數的弱避險屬性方面具有相似性，同時，比特幣和股票市場之間的聯動效應很弱。

美股持續走高，道指較3月23日收盤點位上漲20.48%:美股盤中持續走高，道指漲逾1200點，較3月23日收盤點位上漲20.48%；納指、標普500指數分別較3月23日收盤點位上漲約12%、16%。[2020/3/27]

Libing Fang等人（2019）研究了比特幣、全球股票、商品和債券的長期波動性以及相關性是否受到全球經濟政策不確定性的影響。

其研究結果表明，全球經濟政策的不確定性對比特幣債券相關性有顯著的負面影響。

但是對比特幣股票和比特幣商品相關性產生積極影響。

這表明在特定經濟不確定性條件下，比特幣有可能可以充當對沖工具。

Ender Demr等人（2018）通過使用貝葉斯圖形結構向量自回歸模型以及普通最小二乘法和分位數對分位數回歸估計后發現：

分析經濟政策不確定性指數（EPU），以及對比特幣每日收益的預測，其研究發現比特幣回報與EPU呈負相關。

動態 | 區塊鏈未能上榜漢語盤點2019年度國際詞:漢語盤點2019年度候選字詞中，巴黎圣母院、區塊鏈、貿易摩擦、黑洞照片、脫歐上榜國際詞。12月20日，國家語言資源監測與研究中心、商務印書館、央視新聞等單位聯合舉辦的“漢語盤點2018”揭曉儀式在北京舉行。最終，“奮”“改革開放四十年”“退”“貿易摩擦”分別當選年度國內字、國內詞、國際字、國際詞。（央視新聞）[2019/12/21]

同時，其研究認為，在不確定性的極端時期，比特幣可以作為一種對沖不確定性的工具。

地緣與宏觀經濟變量

研究地緣政策與宏觀經濟變量對比特幣價格的影響，學者主要圍繞著新發布的宏觀政策后比特幣的價格變化展開。

Ahmet等人（2020）研究了全球地緣風險 (GPR) 指數對比特幣每日收益和價格波動的預測能力。?

通過貝葉斯圖形結構向量自回歸技術，發現GPR對比特幣的回報和波動性都有預測能力。

動態 | 漢語盤點2019年度候選字詞出爐 區塊鏈入圍:12月9日，“漢語盤點2019”年度各組前五位的候選字詞正式出爐，五大候選國際詞分別為：巴黎圣母院、區塊鏈、貿易摩擦、黑洞照片、脫歐。區塊鏈的推薦理由為：被重新加持的區塊鏈，真正開始了人類對技術創造未來的認識。[2019/12/10]

貝葉斯概念圖

普通最小二乘法估計的結果表明，比特幣的價格波動和回報分別與GPR呈正相關和負相關。

根據這些發現，比特幣可以被視為對沖全球地緣風險的工具這一結論得到了實證檢驗，尤其是在全球地緣風險的極端時期。

牛悅旻（2017）通過對比特幣價格與五種傳統投資工具價格間長期平穩及短期引導滯后的關系進行了檢驗。

檢驗發現比特幣價格與傳統投資工具價格間不存在長期平穩關系，但在短期內比特幣價格仍然受到股票指數和匯率的正向影響以及利率的負向影響。

動態 | 老貓盤點2018年個人經歷：披露“李笑來欠3萬個比特幣”事件進展:12月31日訊，硬幣資本（INBlockchain）管理合伙人老貓發文回顧2018年個人經歷。文章中，老貓透露2018年由經濟下行個人資產也縮水一大半，但相對而言可能還說得過去，因為堅持3個投資方法：第一是不加杠桿，第二是主要持有主流品種，第三是配置。 文章中，老貓還就此前外界盛傳的“李笑來欠了3萬個比特幣”事件進行回應，同時披露最近進展。老貓表示，該事件最初源于2013年面向熟人圈開展的代理投資，當時所有合同以人民幣計價投資，每份10萬人民幣，但有的人當時給的是比特幣，“這個事情被一些黑子刻意的改頭換面，最后就變成笑來欠了30000個幣”。老貓透露，此事在2018年8月26日畫上了句號。[2018/12/31]

比特幣價格預測

由于比特幣缺乏基本面，不存在現金流貼現計算其價值的可能，所以傳統金融模型難以對其價值進行估值。

但是不斷地有研究嘗試著使用部分機器學習的方式來進行價格因子的預測研究。

Prosper和David（2020）等通過采用29個初始樣本因子，使用了深度學習的方法。

這樣一來，應用不同方面的解釋因素來預測形成比特幣的價格將會成為可能。

這對于對比特幣價格等加密貨幣的資產估值，以及加密貨幣的資產定價有著巨大的潛在影響。

Shen D等人（2018）通過研究投資者注意力與比特幣回報、交易量和實際波動率之間的聯系，發現推文數量是次日交易量和已實現波動率的重要驅動因素。

這驗證了Twitier上的推文數量可以顯著預測比特幣的未來及比特幣回報，實際波動率和交易量。

Ladislav（2013）通過將比特幣以及谷歌趨勢和維基百科上的搜索查詢聯系起來發現，不僅搜索查詢和價格是相互關聯的，而且在高于或低于其趨勢值時對貨幣興趣增加的影響之間也存在明顯的不對稱。

Antweiler等人（2006）從貝葉斯后驗概率的角度出發，使用貝葉斯分類器，對金融新聞進行了主題分類。

他們探索了不同新聞主題對于股票價格的影響，研究表明：

1.事件發生當天，價格反應最為強烈。

2.市場會對新聞過度反應，由此導致事件日前后的異常收益的符號相反。

綜上所述，從當前對于比特幣的研究多從其基本金融屬性來解讀，對于是否應當把比特幣作為投資產品也隨著研究角度的不同而呈現出了不同的答案。

中國學者多認為比特幣為泡沫投資產品，強調政府監管。

國外學者多從比特幣與其他金融產品的關聯及其表現出發，認為比特幣可能是一種不錯的投資標的。

一國政策的制定與監管態度會影響學術界的看法，這也表現出了不同國家之間對比特幣態度的不同。

然而，從長周期來看，存在發行數量上限的比特幣價格是值得期待的。

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