[논문 리뷰] On the Time-Varying Efficiency of Cryptocurrency Markets

Akihiko Noda|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 20.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 주요 암호화폐에서 적응 시장 가설(AMH)을 검증하기 위해 이토 등(2014, 2016, 2017)의 시간에 따라 변하는 일반화된 최소 제곱 모델을 적용한다. 연구 결과, 시장 효율성은 시간에 따라 변동하며, 비트코인은 이더리움과 리플보다 더 높은 효율성을 보이고 있으며, 전체 시장 효율성은 동적으로 변화함을 확인하여 암호화폐 시장에서 AMH를 지지한다.

ABSTRACT

This study examines whether the market efficiencies of major cryptocurrencies (e.g., Bitcoin, Ethereum, and Ripple) change over time based on the adaptive market hypothesis (AMH) of Lo (2004). In particular, we measure the degree of market efficiency using Ito et al.'s (2014, 2016, 2017) generalized least squares-based time-varying model. The empirical results show that (1) the degree of market efficiency varies with time in cryptocurrency markets, (2) the market efficiency level of Bitcoin is higher than that of the other markets over most periods, and (3) the market efficiency of cryptocurrencies has evolved. We conclude that the results support the AMH for the established cryptocurrency market.

연구 동기 및 목표

• 암호화폐 시장 효율성이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 조사하기 위해.
• 디지털 자산 시장에서 적응 시장 가설(AMH)의 타당성을 검증하기 위해.
• 비트코인, 이더리움, 리플 같은 주요 암호화폐 간의 시간에 따라 변하는 효율성 수준을 비교하기 위해.
• 시장 조건과 투자자 행동의 변화에 따라 효율성이 어떻게 변화하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 이토 등(2014, 2016, 2017)의 시간에 따라 변하는 일반화된 최소 제곱 기반 모델을 활용해 동적 시장 효율성을 추정한다.
• 단기 효율성 변화를 포착하기 위해 주요 암호화폐의 고주기 가격 데이터에 모델을 적용한다.
• 시장 조건과 투자자 학습을 고려해 효율성을 시장 조건의 함수로 해석하기 위해 적응 시장 가설(AMH) 프레임워크를 적용한다.
• 롤링 윈도우 접근법을 통해 수익률의 예측 가능성 모델링을 통해 시간에 따라 변하는 효율성을 추정한다.
• 일致한 통계적 방법론을 사용해 비트코인, 이더리움, 리플 간의 효율성 수준을 비교한다.
• 다양한 시간 창과 수익률 기간에서의 회귀 검증을 통해 결과의 탄력성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 암호화폐 시장의 효율성 수준은 시간에 따라 변하는가?
• RQ2 다양한 기간 동안 비트코인의 효율성은 이더리움과 리플에 비해 어떻게 다른가?
• RQ3 암호화폐 시장의 전체 효율성은 설립 이래로 어느 정도 변화해 왔는가?
• RQ4 관찰된 효율성 패턴은 디지털 자산 시장에서 적응 시장 가설(AMH)을 지지하는가?

주요 결과

• 암호화폐 시장의 효율성 수준은 일정하지 않으며, 시간에 따라 크게 변동한다.
• 대부분의 관측 기간 동안 비트코인은 이더리움과 리플보다 더 높은 수준의 시장 효율성을 보인다.
• 모든 주요 암호화폐의 효율성은 변화를 겪었으며, 이는 시장 조건에 대한 동적 적응을 시사한다.
• 시간에 따라 변하는 효율성 패턴은 적응 시장 가설(AMH)의 예측과 일치한다.
• 시장 충격과 투자자 행동의 변화, 특히 고변동성 기간 동안 효율성 수준이 민감하게 반응한다.
• 결과는 시장 효율성이 고정된 성질이 아니라, 시장의 진화와 참여자의 학습에 의해 형성되는 동적 결과임을 시사한다.