分析Coinbase的“拉盤效應”

2021-04-02 12:04:23
注:本周四晚上,全球領先的加密貨幣交易所Coinbase宣布將於4月14日在納斯達克直接上市,其股票代碼為“COIN”,根據此前私人市場的交易情況來看,Coinbase的估值有可能會超過1000億美元,這自然會引發一場新的市場風暴。
而除了股市這一战場,Coinbase上市事件也有望促進該交易所本身的影響力,對此,messari研究員Roberto Talamas分析了“Coinbase效應”。

分析Coinbase的“拉盤效應”

以下為譯文:

當Coinbase交易所上线一種新資產時,這一事件對該資產將會產生非常積極的影響,這已經成為一種衆所周知的現象,我們將其稱之為“Coinbase效應”。這種效應背後的經濟原理很簡單,當一種加密資產上线一家受歡迎的交易所時,它會立即接觸到一批新的市場參與者,當我們研究這種效應時,Coinbase便是主要的研究對象,此外,在這份報告中,我們還將研究範圍擴大到另外5家知名的交易所,以比較不同交易所上线加密資產的效果。

此外,考慮到Coinbase是最大的加密資產散戶入口,該研究包括了一項使用Messari Enterprise API中Coinbase上幣樣本的事件研究。事件分析提供了對上幣事件如何影響代幣回報的更好理解,並考慮到了市場環境的影響。

不同交易所的上幣效應

在分析的第一部分中,我們使用了Messari的情報數據庫從六個不同的中心化加密資產交易所收集了上幣信息:

  1. Coinbase(上线28種資產)

  2. Binance (上线22種資產)

  3. FTX (上线19種資產)

  4. Gemini(上线19種資產)

  5. Kraken(上线11種資產)

  6. OKEx (上线14種資產)

對於每一個交易所,我們都將代幣上线交易所後5天的累積收益分布作為一個粗略的代理數據來觀察其效果。毫不奇怪的是,上线Coinbase的平均回報率是最高的,數據為91%,但其收益分布範圍也最為廣泛,從-32%到645%。

分析Coinbase的“拉盤效應”

鑑於以上結果,我們可以很容易地得出結論:相比其他交易所,上线Coinbase會帶來更高的回報。但是,在Coinbase的樣本中,有一些異常案例在其上幣公告發布後便獲得了巨大的回報,從而顯著地將平均值向回報分布的右側傾斜。

分析Coinbase的“拉盤效應”

在這些異常案例中,District0x(創建去中心化市場和社區的平臺)和Civic(身份驗證解決方案)的代幣價格分別上漲了645%和493%。通過控制Coinbase樣本中的離群值,我們可以更清楚地比較交易所之間的收益分布。

分析Coinbase的“拉盤效應”

在剔除了異常樣本之後,很明顯的是,Coinbase上幣的影響力仍然是最大的,其平均5天回報率為29%。從表面上看,這些結果表明,交易所上幣(尤其是Coinbase)往往會導致資產收益的增加。

但是,在分析事件對資產價格的影響時,我們需要考慮的另一個重要因素是發生這些事件的市場環境。為了解決這個問題,我們對Coinbase上幣樣本進行了一項事件研究,以探索公告發布時的市場狀況,以試圖從上幣事件的影響中分解出歸因於市場的反應。

事件研究方法簡介

有效市場假說(EMH)指出,所有可公开獲得的信息都會立即納入到資產的價格中。雖然對該理論的有效性(或缺乏有效性)的完整解釋不在本報告的範圍內,但我們可以以此前提為基礎,通過量化某一特定事件對資產回報的影響,研究該事件如何改變資產的市場認知。有學術研究人員已經提出了事件研究方法論來解決此類分析,重點是了解事件如何影響資產收益的統計特性。

事件研究的目的是量化事件對“異常收益”的經濟影響。反常收益的計算方法是,如果事件沒有發生,本應實現的回報率(稱為正常回報率)與實際回報率之間的差額。

分析Coinbase的“拉盤效應”

雖然實際收益很容易觀察到,但正常收益需要我們去估計。對於這一部分的分析,通常使用預期收益模型,這也是其他金融研究領域常用的估值工具。

市場模型是事件研究中最常用的估計正常收益的方法。其使用參考市場的實際收益和資產與參考市場的相關性來估計正常收益。在形式上,某一天的異常回報率,表示為資產實際回報率與正常回報率之間的差額,這是根據資產與參考市場(表示為????和????)之間的典型關系和相關性以及參考資產的實際回報率來估計的。

分析Coinbase的“拉盤效應”

那么,如果我們僅查看交易所上幣前後的資產收益以評估事件的影響,那么執行所有這些額外步驟的意義何在?看一下模型背後的直覺可以幫助澄清這個問題。

假設Coinbase宣布了一個新的代幣上线交易所,正如我們所期望的那樣,代幣在上线交易所後便會經歷劇烈的價格上漲,截至目前,這一點並不奇怪。我們還假設在同一天,比特幣(代表整個市場的一種貨幣)在一些宏觀消息的影響下,實現了10%的收益率。在這種情況下,我們如何確定代幣價格的上漲是因為交易所上幣,而不是由於市場整體走勢?這就是市場模式發揮作用的地方。

利用歷史價格數據,我們可以通過觀察它們的收益如何一起移動來研究它們之間的潛在關系。換言之,如果比特幣在某一天上漲5%,考慮到它們的歷史關系,我們通常應該期望代幣獲得什么樣的回報?通過繪制這兩種資產的每日收益率,可以更好地將這種關系可視化。

分析Coinbase的“拉盤效應”

在這個案例中,將以太坊的每日收益(我們感興趣的代幣)回歸到比特幣的收益(我們的參考市場),得到了上圖所示的擬合线,然後可以將其用作簡單的线性模型,以估算執行該收益所需的正常收益事件研究。遵循這種方法,我們可通過從上线交易所當天的資產收益中扣除整個市場的影響,來隔離出交易所上幣事件的反應。

實驗方法與結果

為了進行交易所交易時上幣事件研究,我們使用Messari的情報數據庫收集了2020年5月14日至2021年3月23日期間上线Coinbase的代幣數據,總共有28種加密資產。由於研究結果嚴重依賴於正常收益的准確估算,因此我們只列出上幣前至少有一百天數據的資產,以避免在模型中引入偏差。此外,該研究的重點是使用上幣前後的15天窗口(稱為事件窗口)分析資產的異常收益,因此將2021年3月8日之後上线Coinbase的資產排除在研究範圍之外。根據這些條件進行過濾後,只有14種資產滿足了研究要求。

為了衡量上线事件的總體影響,我們將所有個別異常收益相加,以創建累計異常收益圖表。作為一個例子,下圖描繪了在上幣事件窗口期間,Maker的異常和累計異常回報率。

分析Coinbase的“拉盤效應”

在圖表中,垂直线表示在事件窗口的每一天經歷的異常收益,實线表示累計異常收益,灰色區域表示99%的置信區間。就在Coinbase上幣的當天,Maker經歷了與該事件相關的顯著異常回報,這表明Coinbase上幣對資產回報產生了強烈的經濟影響。

在對14項資產的觀察研究中,我們發現有9項資產在事件窗口期間顯示出具有統計意義的異常回報。在這9項資產中,有4項資產在上幣後的累計異常收益率持續正增長,這表明Coinbase上幣對該資產的收益率有持續影響。

分析Coinbase的“拉盤效應”

其中兩項資產在Coinbase宣布上幣當天出現異常回報。在這種情況下,資產的價格包含了上幣的所有信息,在上幣當天沒有看到任何額外的反應。

分析Coinbase的“拉盤效應”

其余三項資產在活動日期前後均顯示出較高的正異常收益,但很快又恢復了正常,這表明上幣對收益沒有重大影響。

分析Coinbase的“拉盤效應”

結論

我們的分析表明,就交易所上幣而言,Coinbase的上幣公告對資產的平均收益會產生最大的積極影響。這一結果可以歸因於Coinbase在散戶投資者中的受歡迎程度,這使其成為最著名的加密貨幣交易平臺。

此外,對Coinbase上幣的事件研究表明,上幣市場對資產回報率有很強的影響,但並非所有觀察結果都一致。在初始樣本的14項資產當中,只有9項資產在事件窗口期間表現出具有統計意義的回報,只有6項資產獲得了更高的正回報。

鑑於這些結果,我們可以得出結論,盡管Coinbase上幣有可能對資產回報產生積極影響,但它並不會以同樣的方式影響所有代幣。

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