加密资产对系统性与异质性风险的异质暴露:一种分治方法
计量经济学
2025-06-27 v1 风险管理
摘要
本文通过估计对异质风险和系统性风险的异质暴露,分析了广泛加密资产集合的已实现收益行为。核心挑战源于更广泛的经济层面风险源的潜在性质:宏观金融代理变量在高频率下不可用,而低频率候选变量的丰富性对其实证相关性提供的指导有限。为解决这一问题,我们开发了一种两阶段“分治”方法。第一阶段仅使用资产层面 IV 回归估计对高频异质风险和市场风险的暴露。第二阶段通过从模型残差中提取主成分来识别潜在的经济层面因子,并通过高维变量选择将其映射到低频宏观金融不确定性和基于情绪的指标。利用跨资产类别的均值组估计量揭示了暴露的结构化异质性模式。该方法应用于覆盖总市值超过 80% 的广泛加密资产样本。我们记录了短期均值回归以及对异质波动率和非流动性的显著平均暴露。平均而言,绿色和 DeFi 资产比非绿色和非 DeFi 资产更多地暴露于市场层面和经济层面风险。相比之下,稳定币对异质、市场层面和经济层面风险因子的暴露低于非稳定币。在概念层面,本研究开发了一个用于分离加密市场中不同风险层的连贯框架。在实证层面,它揭示了收益敏感性在不同数字资产类别间如何变化——这些见解对投资组合设计和监管均具有重要意义。
引用
@article{arxiv.2506.21100,
title = {Heterogeneous Exposures to Systematic and Idiosyncratic Risk across Crypto Assets: A Divide-and-Conquer Approach},
author = {Nektarios Aslanidis and Aurelio Bariviera and George Kapetanios and Vasilis Sarafidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21100},
year = {2025}
}