З нуля до героя: Ефект виливу мем-монет у світі криптоактивів

Нещодавно в журналі Economics Letters була опублікована стаття під назвою "Від нуля до героя: Ефект викиду Meme-коінів на ринку криптоактивів". У статті аналізується подія випуску Meme-коінів Трампом, що розкриває гетерогенний ефект викиду коливань під впливом ринкових настроїв та фундаментальних факторів, політичні сигнали посилюють спекулятивну динаміку, підкреслюючи зростаючу важливість політичних факторів у формуванні ринку криптоактивів та поведінки інвесторів.

Вступ

Політична динаміка все більше впливає на фінансові ринки, а ринок криптоактивів став важливою сферою перетину політики та фінансів. Президентські вибори в США у 2024 році ще більше підкреслили цю взаємозалежність: Трамп почав підтримувати цифрові активи, стверджуючи, що хоче перетворити США на "столицю криптоактивів на планеті" і поставити криптоактиви в центр своєї економічної програми. Це викликало очікування на ринку щодо більш дружньої політики під час його терміну.

18 січня 2025 року Трамп випустив свій офіційний мем-коін ($TRUMP) на блокчейні Solana. Протягом 24 годин ціна $TRUMP зросла на 900%, обсяг торгів досяг 18 мільярдів доларів, ринкова капіталізація перевищила 4 мільярди доларів, що робить його найбільшим мем-коіном на той час, обігнавши DOGE. Наступного дня випуск мем-коіна $MELANIA, пов’язаного з першою леді, ще більше підштовхнув ринкову спекуляцію. Ці події мали не лише спекулятивний характер, але й стали значним екзогенним шоком, наслідки якого виходять за межі фінансової спекуляції, випускаючи більш широкі сигнали регуляторних та політичних програм.

Це дослідження має на меті вивчити, як ця подія одночасно виступає в ролі політичного сигналу та фінансової події, що впливає на ринок криптоактивів. Дослідження зосереджується на трьох ключових питаннях:

1. Як публікація $TRUMP впливає на прибутки та волатильність основних криптоактивів?

2. Чи викликала ця подія фінансовий інфекційний ефект на ринку криптоактивів?

3. Чи має цей вплив гетерогенність, проявляючись у тому, що різні криптоактиви реагують по-різному залежно від їхньої технологічної бази, використання чи спекулятивної привабливості?

Для відповіді на ці питання, в цій статті використовується модель Baba-Engle-Kraft-Kroner(BEKK) багатозмінної загальної авторегресійної умовної гетероскедастичності( MGARCH), яка особливо підходить для аналізу динамічних зв'язків між волатильністю та кореляцією з плином часу.

Дослідження вибрало десять криптоактивів з найбільшим ринковим капіталом для емпіричного аналізу, виявлено, що після випуску мем-монети Трампа існує значний ефект волатильності, що виходить з одного активу до іншого, що свідчить про наявність фінансової інфекції на ринку. Подія спричинила суттєві зміни у динаміці ринку, причому Solana та Chainlink зафіксували найбільший приріст завдяки своїй інфраструктурі та стратегічним зв'язкам. Тим часом, такі основні криптоактиви, як біткоїн та ефір, продемонстрували значну стійкість, їхні кумулятивні аномальні доходи (CARs) і дисперсія на пізніх етапах події стабілізувалися. Навпаки, інші мем-монети, такі як Dogecoin та Shiba Inu, зазнали знецінення, і кошти, ймовірно, перейшли до $TRUMP.

Випуск $TRUMP відбувся в умовах високої політичної поляризації в США, при цьому сам бренд Трампа тісно пов'язаний з сильними політичними емоціями, що підвищує чутливість інвесторів та загострює реакцію ринку. Для деяких інвесторів підтримка Трампа символізує унікальну спекулятивну можливість, що викликала сильний "ефект наслідування"; тоді як інші інвестори усвідомлюють політичні та регуляторні ризики через його суперечливий імідж і займають більш обережну позицію. Ця поляризація пояснює спостережувану високу волатильність і диференційовану реакцію ринку — від захоплення очікуваною політичною підтримкою до скептицизму щодо репутації та політичної невизначеності.

Останніми роками ефект зараження на ринку криптоактивів стає все більш актуальним, оскільки він має важливе значення для фінансової стабільності, управління ризиками та диверсифікації портфеля. Існуючі дослідження в основному зосереджені на перетвореннях між криптоактивами, або між криптоактивами та традиційними фінансовими активами, виявляючи моделі зв'язності, ризику зараження та передачі волатильності. Однак ці дослідження здебільшого зосереджені на фінансових або технологічних причинах, таких як крах ринку, обмеження ліквідності або інновації в блокчейні. Політичні сигнали, особливо механізми зараження, пов'язані з політично прив'язаними монетами, залишаються недослідженими.

Це дослідження є першим аналізом впливу токенів з політичними зв'язками на ринок криптоактивів. Воно розширює розуміння того, як політичні наративи впливають на децентралізовані фінансові ринки. Крім того, на відміну від попередніх досліджень, які здебільшого зосереджувалися на негативних ударах, це дослідження акцентує увагу на впливі позитивних ударів, що викликані політичними сигналами, на ринок. Особливо варто зазначити, що є докази того, що позитивні удари мають навіть більший вплив на волатильність криптоактивів, ніж негативні удари. В кінцевому підсумку, це дослідження надає важливі посилання для наукової спільноти, практиків та політиків, розкриваючи гетерогенність ринкової реакції на токени з політичними зв'язками та підкреслюючи, як характеристики активів впливають на динаміку фінансової інфекції.

Дані та методи

2.1 Дані та вибір зразків

Це дослідження використовує ексклюзивні дані про закриття середньої ціни за хвилину (close mid-price), що охоплює 10 найбільш репрезентативних криптоактивів серед 20 з найбільшою ринковою капіталізацією: біткоїн (Bitcoin,BTC), ефір (Ethereum,ETH), ріпл (Ripple,XRP), Солана (SOL), догікойн (Dogecoin,DOGE), Чейнлінк (LINK), Аваланш (AVAX), Шиба Іну (Shiba Inu,SHIB), Полкадот (DOT) та лайткойн (Litecoin,LTC). Джерело даних - біржа Gemini, яка є широко використовуваною централізованою торговою платформою в США в попередніх дослідженнях, конкретні дані отримані з бази даних LSEG Tick History.

Цей набір даних містить загалом 20 160 спостережень, часова межа охоплює період з 11 січня 2025 року по 25 січня 2025 року, охоплюючи симетричний проміжок часу навколо офіційного випуску мем-коїна Трампа ( 18 січня 2025 року ), що полегшує проведення порівняльного аналізу до і після події.

Відповідно до вже існуючих літературних практик, у цьому дослідженні використовується наступна формула для розрахунку доходності криптоактивів:

Доходність = ln(Pt ∕Pt-1)

Там Pt представляє ціну цифрових активів у момент часу t.

Час події визначається як 18 січня 2025 року за координованим всесвітнім часом (UTC) о 2:44 ранку, цей момент є офіційним оголошенням про випуск нового мем-криптоактиву президента США. Обчислюються накопичені аномальні прибутки для оцінки ефекту інформаційної каскади. У цій статті середні базові прибутки кожного криптоактиву обчислюються з прибутків з 1 січня 2025 року по 10 січня 2025 року, щоб представити відносно стабільну вибірку на початку. Потім з фактичних прибутків за вибірковий період віднімається ця база, щоб отримати надприбуток на ринку, і за допомогою накопичення отримуються CARs.

2.2 метод

Використання моделі BEKK-MGARCH для аналізу впливу запуску мем-коїни Трампа на ринок Криптоактивів. Припустимо, що логарифмічні доходи підпорядковуються нормальному розподілу з середнім значенням нуль і умовною ковариаційною матрицею Ht, налаштування моделі виглядає наступним чином:

(Ця частина формули пропущена )

H позначає умовну матрицю коваріації. Параметри матриці задовольняють умови a,b>0 та a+b<1, щоб забезпечити стабільність та додатну визначеність моделі. Потім проводиться тестування ефекту зараження. З огляду на можливі проблеми з помилками першого роду при використанні високочастотних даних, у цій статті застосовано більш суворий рівень значущості α=0.001.

Результат

3.1 Вплив волатильності

Попередній аналіз результатів виявив взаємозв'язки між криптоактивами, які були оцінені за допомогою моделі BEKK-MGARCH. На етапі після події взаємозв'язок між активами значно посилився. Це відкриття підтримує гіпотезу "подія викликала ефект вивільнення волатильності". Водночас, коливання стабільних логарифмічних доходів зросло, що відображає підвищення нестабільності ринку та прискорення темпів коригування. Усі криптоактиви демонстрували різкі коливання доходів під час цієї події, що ще більше підкреслює системний вплив цієї події.

!7384155

Результати динамічної умовної коваріації, оцінені за моделлю BEKK-MGARCH, показують, що ця подія дійсно викликала фінансову інфекцію та ефект викиду волатильності на ринку криптоактивів. Більшість коваріаційних коефіцієнтів у пізніший період подій є значними на рівні значущості 0.001, особливо між актива ми такими як ETH, SOL та LINK, які демонструють значне зростання коваріації, що свідчить про більш сильну взаємозв'язок і вищий рівень інтеграції ринку. На відміну від цього, SHIB та DOT хоча й досягли рівня значущості 0.01, але вплив є менш вираженим. Деякі активи, такі як LTC та XRP, навпаки, показали зниження коваріації після події, що свідчить про те, що ефект викиду не розподілений рівномірно між усіма активами. Загалом, результати підкреслюють структурний вплив цієї події випуску Meme монет на весь ринок криптоактивів.

!7384156

3.2 Ефект каскаду інформації

Аналізуючи накопичені аномальні доходи (CARs), далі розкривається інформаційний каскадний ефект, викликаний випуском мем-коїни Трампа. Результати показують, що ця подія має суттєвий структурний вплив на динаміку ринку, що проявляється у специфічних реакційних шляхах активів та посиленні волатильності.

На етапі до події більшість криптоактивів зазнали позитивного зростання, що могло бути зумовлене спекулятивними очікуваннями або оптимізмом ринку щодо можливого обрання Трампа на пост 47-го президента США. Це свідчить про те, що навіть за відсутності переконливої інформації інвестори виявили чітко виражену спекулятивну поведінку при купівлі, що відповідає характеристикам "страху пропустити" (FOMO), які широко зафіксовані на ринку криптоактивів.

!7384157

На етапі після події особливо виразно проявляються три ключові динаміки:

1. SOL показує чудові результати, перевершуючи всі інші активи, що, ймовірно, пов'язано з його прямим технічним зв'язком як блокчейн для мем-монети Трампа.

2. LINK також демонструє сильні результати, можливо, через свою асоціацію з великою американською технологічною компанією Oracle.

3. Біткойн, Ефіріум, Ріпл, Лайткойн та інші зрілі криптоактиви після помірного зростання поступово стабілізувалися, що відображає їх ринкову стійкість та відносну ізольованість від впливу каскадних спекуляцій.

!7384158

Водночас DOGE та інші мем-монети, такі як SHIB, виглядають особливо вразливими, демонструючи очевидний ефект заміщення активів, тобто спекулятивні кошти переходять від старих мем-монет до нововипущених токенів Трампа. Незважаючи на те, що AVAX та DOT мають міцну технічну основу, вони також не змогли уникнути цієї тенденції до переміщення капіталу, показуючи ознаки втрати вартості.

Випуск мем-монети Трампа став зовнішнім шоком, який порушив ринкову координацію перед подією. Перед подією різні активи демонстрували високий рівень синхронної волатильності; після події CAR різних активів зазнали різкого розподілу, від +20% для Solana до -20% для Dogecoin і Shiba Inu.

!7384159

Ці результати виявляють: специфічні для активів наративи, технологічну взаємозв'язність та суб'єктивне сприйняття інвесторів, які можуть значно посилити різницю у реакції на доходи між активами під час значних інформаційних шоків.

Висновок

Цей дослідження вивчає вплив випуску криптоактивів, пов'язаних з політичними особами (, такими як президент США ), на крипторинок, зосереджуючи увагу на ефектах переносу волатильності та інформаційних каскадів.

Дослідження показало, що реакція ринку на цю подію має значну гетерогенність. Наприклад, завдяки прямій технічній взаємозалежності з мем-коїном Трампа, SOL отримав значну вигоду. А активи, які використовують ту ж саму базову блокчейн-інфраструктуру, також отримали підтримку завдяки цій події.

Водночас, такі основні криптоактиви, як біткойн і ефір, через свою ключову позицію на ринку продемонстрували більшу стабільність, виконуючи в цій події роль подібну до якоря, стабілізуючи загальну структуру ринку. Це свідчить про те, що інвесторські настрої більше не залежать лише від базових технічних факторів, також