В период высокой волатильности криптовалюты теряют свое свойство активов, которые можно использовать для диверсификации рыночного портфеля. При этом хорошей объясняющей способностью обладает только модель, оцененная для первой 20-процентной группы наиболее крупных криптовалют.
Результаты расчета экономических эффектов для периода зрелости аналогичны полученным ранее. Они по-прежнему позволяют установить, что наибольшее влияние на зависимую переменную оказывают показатели, отражающие разность доходностей 30-процентных групп криптовалют по показателям рыночной капитализации и объему торгов (табл. 6).
Таблица 6
Экономические эффекты на дневных данных для периода зрелости (01.05.2017-21.06.2021)
|
Группа |
Модель |
||||||||
|
1-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0706 |
0,0380 |
0,0638 |
0,0763 |
0,0403 |
0,0457 |
0,0667 |
0,0467 |
|
|
CBS |
0,8900 |
0,7702 |
0,9036 |
0,8066 |
|||||
|
CMOM |
0,6620 |
0,1990 |
0,6548 |
0,1586 |
|||||
|
CVOL |
-0,1376 |
-0,1994 |
-0,0684 |
-0,1760 |
|||||
|
2-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,1514 |
0,1534 |
0,1489 |
0,1523 |
0,1509 |
0,1542 |
0,1501 |
0,1520 |
|
|
CBS |
0,3043 |
0,3039 |
0,3017 |
0,3014 |
|||||
|
CMOM |
0,0879 |
0,0865 |
0,0769 |
0,0757 |
|||||
|
CVOL |
0,1918 |
0,1876 |
0,1872 |
0,1831 |
|||||
|
3-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,1376 |
0,1341 |
0,1367 |
0,1389 |
0,1336 |
0,1342 |
0,1380 |
0,1337 |
|
|
CBS |
0,3283 |
0,3258 |
0,3279 |
0,3255 |
|||||
|
CMOM |
0,0566 |
0,0307 |
0,0563 |
0,0306 |
|||||
|
CVOL |
0,0314 |
0,0037 |
0,0308 |
0,0036 |
|||||
|
4-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,1831 |
0,1737 |
0,1828 |
0,1864 |
0,1736 |
0,1767 |
0,1861 |
0,1765 |
|
|
CBS |
0,1748 |
0,1732 |
0,1605 |
0,1600 |
|||||
|
CMOM |
0,0365 |
0,0259 |
0,0225 |
0,0176 |
|||||
|
CVOL |
0,1006 |
0,0658 |
0,0973 |
0,0634 |
|||||
|
5-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,1418 |
0,1320 |
0,1435 |
0,1404 |
0,1315 |
0,1319 |
0,1419 |
0,1314 |
|
|
CBS |
0,2503 |
0,3336 |
0,2401 |
0,3191 |
|||||
|
CMOM |
0,1486 |
0,2568 |
0,1703 |
0,2612 |
|||||
|
CVOL |
0,1043 |
0,0355 |
0,1322 |
0,0556 |
Пандемия COVID-19 оказала существенное влияние на финансово-экономическую сферу, поэтому в настоящей работе решено разбить период зрелости (высокой волатильности рынка) на два подпериода и проанализировать, изменилось ли влияние факторов на доходность криптовалют с началом пандемии.
Таблица 7
Результаты оценивания регрессий для периода зрелости
до периода пандемии (01.05.2017-01.03.2020)
|
Зависимая переменная: Y |
||||||
|
20-процентные группы |
1-я группа |
2-я группа |
3-я группа |
4-я группа |
5-я группа |
|
|
X |
0,378 (0,246) |
0,662** (0,322) |
1,624* (0,91) |
0,63** (0,279) |
0,725*** (0,28) |
|
|
CBS |
-0,111** (0,045) |
0,236*** (0,047) |
0,286*** (0,074) |
0,144*** (0,047) |
0,251*** (0,05) |
|
|
CMOM |
0,003*** (0,001) |
0,004** (0,002) |
0,021* (0,012) |
- |
0,021* (0,012) |
|
|
CVOL |
0,112** (0,05) |
0,082*** (0,014) |
- |
0,043*** (0,016) |
0,034* (0,02) |
|
|
Const |
0,001 (0,001) |
0,010*** (0,002) |
0,015** (0,006) |
0,011*** (0,002) |
-0,007*** (0,002) |
|
|
R2 |
0,03 |
0,14 |
0,126 |
0,054 |
0,135 |
|
|
Скорректированный R2 |
0,026 |
0,137 |
0,123 |
0,051 |
0,131 |
|
|
Число наблюдений |
1,036 |
1,036 |
1,036 |
1,036 |
1,036 |
|
|
F-статистика |
7,903*** (df = 4; 1031) |
42,127*** (df = 4; 1031) |
49,552*** (df = 3; 1032) |
19,6*** (df = 3; 1032) |
40,17*** (df = 4; 1031) |
Примечания: 1. * -- результаты значимы на 10-процентном уровне значимости, ** -- результаты значимы на 5-процентном уровне значимости, *** -- результаты значимы на 1-процентном уровне значимости. 2. В скобках указаны стандартные отклонения.
Представленные в табл. 7 результаты оценивания свидетельствуют, что в период зрелости до пандемии (01.05.2017--01.03.2020) все факторы по-прежнему оказывают статистически значимое положительное влияние на доходность криптовалют. Лишь для криптовалют первой группы характерно наличие отрицательной зависимости между фактором CBS и доходностью криптовалют. В то же время объясняющая способность моделей является низкой для всех пяти 20-процентных групп криптовалют.
Таблица 8
Экономические эффекты на дневных данных для периода зрелости
до начала пандемии (01.05.2017-01.03.2020)
|
Группа |
Модель |
||||||||
|
1-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0677 |
0,0597 |
0,0678 |
0,0715 |
0,0598 |
0,0639 |
0,0715 |
0,0640 |
|
|
CBS |
-0,0874 |
-0,0874 |
-0,1484 |
-0,1483 |
|||||
|
CMOM |
0,0115 |
0,0116 |
0,0109 |
0,0100 |
|||||
|
CVOL |
0,0466 |
0,1212 |
0,0465 |
0,1210 |
|||||
|
2-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0682 |
0,0777 |
0,0664 |
0,0678 |
0,0759 |
0,0772 |
0,0664 |
0,0759 |
|
|
CBS |
0,2862 |
0,2856 |
0,2839 |
0,2835 |
|||||
|
CMOM |
0,0653 |
0,0627 |
0,0495 |
0,0471 |
|||||
|
CVOL |
0,2160 |
0,2129 |
0,2123 |
0,2094 |
|||||
|
3-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,1043 |
0,1038 |
0,1024 |
0,1042 |
0,1027 |
0,1038 |
0,1024 |
0,1027 |
|
|
CBS |
0,3331 |
0,3293 |
0,3316 |
0,3283 |
|||||
|
CMOM |
0,0713 |
0,0411 |
0,0674 |
0,0396 |
|||||
|
CVOL |
0,0447 |
0,0192 |
0,0377 |
0,0153 |
|||||
|
4-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0824 |
0,082 |
0,0825 |
0,0812 |
0,0821 |
0,0813 |
0,0813 |
0,0814 |
|
|
CBS |
0,1926 |
0,1883 |
0,1655 |
0,1644 |
|||||
|
CMOM |
0,0616 |
0,0421 |
0,0315 |
0,0236 |
|||||
|
CVOL |
0,1458 |
0,1017 |
0,139 |
0,0969 |
|||||
|
5-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0861 |
0,0946 |
0,0917 |
0,0804 |
0,0975 |
0,0913 |
0,0853 |
0,0942 |
|
|
CBS |
0,3481 |
0,3377 |
0,3263 |
0,3196 |
|||||
|
CMOM |
0,1199 |
0,069 |
0,0936 |
0,0595 |
|||||
|
CVOL |
0,1691 |
0,0798 |
0,153 |
0,0714 |
Экономические эффекты, представленные в табл. 8, рассчитаны для периода зрелости рынка криптовалют и не включают период пандемии. Результаты согласуются с полученными ранее.
Результаты построения регрессий для групп криптовалют в период продолжающейся пандемии COVID-19 аналогичны полученным ранее (табл. 9). Мы вновь видим, что все факторы оказывают значимое положительное влияние на доходность криптовалют, за исключением отрицательной связи фактора CVOL и доходности первой группы криптовалют. Коэффициент «бета» при рыночной премии за риск для периода пандемии статистически равен единице для всех групп, за исключением пятой. Это говорит о том, что на последнем анализируемом периоде криптовалюты также не могли использоваться в качестве защитного актива. В то же время хорошей объясняющей способностью вновь обладает только модель, оцененная для группы наиболее крупных криптовалют.
Таблица 9
Результаты оценивания регрессий для периода пандемии COVID-19 (01.03.2020-21.06.2021)
|
Зависимая переменная: Y |
||||||
|
20-процентные группы |
1-я группа |
2-я группа |
3-я группа |
4-я группа |
5-я группа |
|
|
X |
1,304*** (0,322) |
0,834*** (0,215) |
0,973*** (0,317) |
0,893*** (0,229) |
0,624*** (0,198) |
|
|
CBS |
0,753*** (0,116) |
0,228*** (0,081) |
0,207*** (0,051) |
0,101** (0,044) |
0,241*** (0,046) |
|
|
CMOM |
0,002* (0,001) |
0,049*** (0,011) |
- |
- |
0,029*** (0,003) |
|
|
CVOL |
-0,256*** (0,031) |
- |
- |
-0,065** (0,029) |
- |
|
|
Const |
0,038*** (0,009) |
0,019*** (0,003) |
0,022*** (0,002) |
0,018*** (0,002) |
-0,015*** (0,003) |
|
|
R2 |
0,877 |
0,220 |
0,173 |
0,137 |
0,223 |
|
|
Скорректированный R2 |
0,876 |
0,215 |
0,17 |
0,131 |
0,218 |
|
|
Число наблюдений |
478 |
478 |
478 |
478 |
478 |
|
|
F-статистика |
840,539*** (df = 4; 473) |
44,659*** (df = 3; 474) |
49,855*** (df = 2; 475) |
25,025*** (df = 3; 474) |
45,226*** (df = 3; 474) |
Примечания: 1. * -- результаты значимы на 10-процентном уровне значимости, ** -- результаты значимы на 5-процентном уровне значимости, *** -- результаты значимы на 1-процентном уровне значимости. 2. В скобках указаны стандартные отклонения.
Экономические эффекты переменных, рассчитанные для периода пандемии и представленные в табл. 10, отличаются от полученных ранее и разнятся для разных групп криптовалют. Однако можно заметить, что на доходность всех групп криптовалют наиболее значимое влияние оказывают такие факторы, как рыночная премия за риск и разность доходностей 30-процентных групп криптовалют по третьему моментуму.
Таблица 10
Экономические эффекты на дневных данных
для периода пандемии COVID-19 (01.03.2020-21.06.2021)
|
Группа |
Модель |
||||||||
|
1-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,0636 |
0,0232 |
0,0610 |
0,0733 |
0,0275 |
0,0361 |
0,0659 |
0,0381 |
|
|
CBS |
0,9080 |
0,7965 |
0,9192 |
0,8299 |
|||||
|
CMOM |
0,6668 |
0,1834 |
0,6594 |
0,1449 |
|||||
|
CVOL |
-0,1395 |
-0,1930 |
-0,0696 |
-0,1725 |
|||||
|
2-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,2321 |
0,2255 |
0,2212 |
0,2331 |
0,2143 |
0,2264 |
0,2220 |
0,2151 |
|
|
CBS |
0,3291 |
0,3318 |
0,3272 |
0,3298 |
|||||
|
CMOM |
0,2379 |
0,2416 |
0,2414 |
0,2450 |
|||||
|
CVOL |
0,1349 |
0,1302 |
0,1409 |
0,1362 |
|||||
|
3-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,3211 |
0,3075 |
0,3214 |
0,3196 |
0,3073 |
0,3046 |
0,3200 |
0,3042 |
|
|
CBS |
0,2656 |
0,2666 |
0,2684 |
0,2699 |
|||||
|
CMOM |
0,0170 |
-0,0095 |
0,0149 |
-0,0143 |
|||||
|
CVOL |
-0,0215 |
-0,0398 |
-0,0199 |
-0,0415 |
|||||
|
X |
0,3395 |
0,3268 |
0,3397 |
0,3304 |
0,3270 |
0,3169 |
0,3305 |
0,3171 |
|
|
CBS |
0,1039 |
0,1032 |
0,1076 |
0,1067 |
|||||
|
CMOM |
-0,0191 |
-0,0141 |
-0,0244 |
-0,0194 |
|||||
|
CVOL |
-0,1009 |
-0,1047 |
-0,1022 |
-0,1057 |
|||||
|
5-я группа |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
X |
0,2831 |
0,2877 |
0,2857 |
0,2869 |
0,2560 |
0,2850 |
0,2866 |
0,2569 |
|
|
CBS |
-0,0529 |
0,3783 |
0,0246 |
0,3764 |
|||||
|
CMOM |
0,2849 |
0,5694 |
0,2520 |
0,5390 |
|||||
|
CVOL |
-0,1946 |
-0,2038 |
-0,0631 |
-0,0555 |