Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Кусляйкин, А.В. - Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют
Кусляйкин, А.В. - Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют
Нет экз.
Статья
Автор: Кусляйкин, А.В.
Экономическая политика (электронная версия): Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор: Кусляйкин, А.В.
Экономическая политика (электронная версия): Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют
2025 г.
ISBN отсутствует
Статья
Кусляйкин, А.В.
Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют / Кусляйкин А.В. // Экономическая политика (электронная версия). – 2025. – №1. – С.30-55. - 634785. – На рус. яз.
Роль в формировании доходности криптовалют, играемая фактором риска синхронного падения - обесценения отдельных криптовалют и портфелей при падении рынка в целом, показанная на недельных данных за 2014-2018 годы, охватывая свыше 900 криптовалют. Регрессионный анализ, рассматривающий сразу три подхода к измерению систематического риска криптовалют, соответствующих различным положениям криптоактивов в портфелях инвесторов. Оценка индивидуальных коэффициентов чувствительности криптовалют к рискам, построение факторных портфелей и тестирование портфельных стратегий, проведение кросс-секционного анализа с определением значимых риск-премий. Выявление, что криптоактивы очень чувствительны к риску обвала на рынке криптовалют, но нечувствительны к происходящему на рынке акций, а также на рынках, относящихся к альтернативным инвестициям, сохраняя свою автономность. Высокие доходности криптоактивов - лишь компенсация за соответствующие высокие риски синхронного падения. Подтверждение значимости факторов SMB и WML, отражающих надбавки за риски малой капитализации и высоких прошлых доходностей соответственно, предложение для доходностей криптоактивов трехфакторной модели, успешно объясняющей более 50% кросс-секционных доходностей криптовалют, превосходя уже представленные в литературе модели. Возможность применения полученных результатов в рамках дальнейших теоретических исследований, посвященных доходностям криптовалют, и в ходе управления инвестициями в криптовалюты портфельными менеджерами, и индивидуальными инвесторами.
Ключевые слова = АВТОНОМНОСТЬ
Ключевые слова = АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИЙ
Ключевые слова = ВАЛЮТНЫЙ РЫНОК
Ключевые слова = ДИВЕРСИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = ДОХОДНОСТЬ
Ключевые слова = ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = КАПИТАЛИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КРИПТОАКТИВЫ
Ключевые слова = КРИПТОВАЛЮТА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = РИСК-АНАЛИЗ
Ключевые слова = РИСК-ФАКТОРЫ
Ключевые слова = РЫНОЧНЫЙ РИСК
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Ключевые слова = ФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА
Кусляйкин, А.В.
Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют / Кусляйкин А.В. // Экономическая политика (электронная версия). – 2025. – №1. – С.30-55. - 634785. – На рус. яз.
Роль в формировании доходности криптовалют, играемая фактором риска синхронного падения - обесценения отдельных криптовалют и портфелей при падении рынка в целом, показанная на недельных данных за 2014-2018 годы, охватывая свыше 900 криптовалют. Регрессионный анализ, рассматривающий сразу три подхода к измерению систематического риска криптовалют, соответствующих различным положениям криптоактивов в портфелях инвесторов. Оценка индивидуальных коэффициентов чувствительности криптовалют к рискам, построение факторных портфелей и тестирование портфельных стратегий, проведение кросс-секционного анализа с определением значимых риск-премий. Выявление, что криптоактивы очень чувствительны к риску обвала на рынке криптовалют, но нечувствительны к происходящему на рынке акций, а также на рынках, относящихся к альтернативным инвестициям, сохраняя свою автономность. Высокие доходности криптоактивов - лишь компенсация за соответствующие высокие риски синхронного падения. Подтверждение значимости факторов SMB и WML, отражающих надбавки за риски малой капитализации и высоких прошлых доходностей соответственно, предложение для доходностей криптоактивов трехфакторной модели, успешно объясняющей более 50% кросс-секционных доходностей криптовалют, превосходя уже представленные в литературе модели. Возможность применения полученных результатов в рамках дальнейших теоретических исследований, посвященных доходностям криптовалют, и в ходе управления инвестициями в криптовалюты портфельными менеджерами, и индивидуальными инвесторами.
Ключевые слова = АВТОНОМНОСТЬ
Ключевые слова = АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = АНАЛИЗ РЕГРЕССИОННЫЙ
Ключевые слова = АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИЙ
Ключевые слова = ВАЛЮТНЫЙ РЫНОК
Ключевые слова = ДИВЕРСИФИКАЦИЯ
Ключевые слова = ДОХОДНОСТЬ
Ключевые слова = ИНВЕСТИЦИИ
Ключевые слова = КАПИТАЛИЗАЦИЯ
Ключевые слова = КРИПТОАКТИВЫ
Ключевые слова = КРИПТОВАЛЮТА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = РИСК-АНАЛИЗ
Ключевые слова = РИСК-ФАКТОРЫ
Ключевые слова = РЫНОЧНЫЙ РИСК
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = СЫСОЕВА О.М.
Ключевые слова = ФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ФИНАНСЫ. КРЕДИТНО-ДЕНЕЖНАЯ ПОЛИТИКА