基于随机矩阵理论的加密货币网络拓扑性质研究北大核心CSSCI

金融资产之间的关联往往表现为一个复杂动态系统,不同资产之间存在着显著的联动性。对金融资产之间相依关系、风险传导的深入研究不仅能够及时防范风险冲击,规避损失,而且对促进金融市场健康发展具有重要意义。基于随机矩阵理论探讨加密货币网络拓扑性质,选取2018年3月20日至2019年12月31日37种主要加密货币为研究对象,运用非线性DCCA相关系数和传统的线性相关系数构建加密货币之间的相关系数矩阵,同时运用随机矩阵理论对两种相关系数矩阵进行去噪过滤,在不同的阈值下构建加密货币网络,研究加密货币之间的相依结构、网络拓扑性质和各加密货币的风险传染强度。研究结果表明,加密货币之间的非线性相依关系更加强烈。加密货币网络呈现出小世界效应,在不同的阈值下,加密货币网络的连接关系强度不同。当阈值较小时,加密货币网络比较稠密且稳定性较强;当阈值较大时,加密货币网络比较稀疏,此时加密货币网络的平均度和平均聚类系数也较小;并且两种相关系数矩阵下的加密货币网络主要表现为异配性。进一步研究发现,加密货币市场中存在大量随机噪声,根据随机矩阵理论去噪后加密货币之间的相关关系更加紧密,在同一阈值下去噪后加密货币网络平均度和平均聚类系数有所增大,异配性更加明显。通过对加密货币网络风险传染实证分析可知,以太坊和艾达币的风险最容易在网络中传染给其他加密货币。加密货币网络呈现出不同的局部时变特征,并且阈值较小时,网络的局部时变特征更加稳定。实践中建议最好从非线性的角度测量加密货币之间的相依关系,并且要考虑相依关系的动态性;从事加密货币的投资者要时刻注意加密货币资产之间的风险传导,特别是以太坊和艾达币对其他资产的影响;建议相关金融风险监管者加强对加密货币的监管,保证金融市场的健康发展。     

基于MFXDMA方法的加密货币和中国股市间的多重分形交叉相关性研究

加密货币这一新兴的金融市场目前引起了学者的广泛关注。本文主要基于多重分形降趋移动平均交叉相关分析法(MFXDMA),以4类加密货币(比特币、以太坊、瑞波币和莱特币)、上证指数和恒生指数为研究对象,实证分析了加密货币单一市场、交叉市场间收益率的多重分形特征,以及加密货币和上证指数、恒生指数交叉相关性的多重分形特征。实证结果表明,比特币、以太坊、瑞波币和莱特币各单独市场的收益率具有长记忆性、非对称的多重分形特征。4个加密货币市场中以太坊的市场效率最强,而比特币的市场效率最弱。加密货币市场对内地股市和香港股市产生了一定影响,市场间的交叉相关持续性增强。通过对比特币、比特币和以太坊交叉市场采用中心和前向移动平均法进行对比分析,实验表明本文使用后向移动平均法的结果是稳健的。最后通过滑动窗技术,研究了单一市场和跨市场相关性、波动函数的时变特征,结果表明比特币和以太坊,上证指数和恒生指数时变特征具有一定的相似性,并且上证指数比恒生指数更易受加密货币市场的影响。