Tabla de enlaces
Resumen y 1. Introducción
2. Datos y metodología
2.1 Burbuja de tiempo de tiempo
2.2 Efecto de riqueza de la tierra de criptomonedas
3. Resultados
3.1 Burbuja de tiempo de tiempo
3.2 Efecto de riqueza de la tierra de criptomonedas
3.3 Prueba de causalidad de Granger
4. Conclusión y referencias
APÉNDICE: OTROS Ape Yacht Membership de Ape Bored
3. Resultados
3.1 Burbuja de tiempo de tiempo
Primero, demostramos la existencia de burbujas usando el algoritmo PSY en maná y enviornment. La serie temporal diaria de precios y fases de criptomonedas de burbujas explosivas entre el 1 de enero de 2021 y el 12 de agosto de 2022 se muestran en la Figura 1. La línea vertical en cada panel corresponde al 28 de octubre de 2021, cuando Fb anunció su decisión de cambiar su nombre a Meta, detectando su interés en metvos. Durante este período, los precios de maná y enviornment aumentaron en 28.6 y 287.5 veces respectivamente, y gran parte del aumento ocurrió después del anuncio. El algoritmo PSY identifica al menos 10 de los días entre el anuncio y finales de noviembre de 2022 como burbuja. El resultado es comparable a Philippas et al. (2019) que documentan saltos de precio de BTC después de la llegada de las señales derivadas de Twitter y Google Tendencies. Durante este período, el 5,6% y el 5,3% de los días se identifican como burbujas para maná y enviornment, mientras que BTC nunca se identifica como en una burbuja, y ETH identifica como burbuja 3% de los días, aunque en diferentes períodos de maná y enviornment. Esta evidencia muestra que la burbuja de maná/enviornment está relacionada con el interés en Metverse.
El resultado en la identificación de burbujas resalta un aspecto interesante del algoritmo PSY. Shahzard, ANAS y Bouri (2022) usan una versión ligeramente diferente del algoritmo y los datos de precios de 4 horas entre el 1 de enero de 2020 y el 18 de junio de 2021 para investigar el impacto de los tweets de Elon Musk en los precios de Bitcoin y Dogecoin. Si bien nuestro análisis no indica una presencia de burbuja en BTC, su análisis identifica múltiples episodios entre enero y abril, a menudo durando varios días, como burbujas. La inclusión de datos de 2021 y el análisis de datos de mayor frecuencia probablemente afectarán nuestros resultados y más períodos pueden identificarse como burbujas, pero la concept clave de nuestro análisis es que la burbuja de metallic no está relacionada con los movimientos generales del mercado. Por lo tanto, los primeros compradores de maná y enviornment son beneficiarios de esta burbuja.
3.2 Efecto de riqueza de la tierra de criptomonedas
El aumento explosivo de las criptomonedas de Metverse coinciden con el aumento de los precios NFT de la tierra. Estimamos el HPI (base = 1) para la tierra en Decentraland y el Sandbox e informamos las estadísticas resumidas del HPI y las criptomonedas correspondientes a la frecuencia semanal en la Tabla 3. En la Figura 2, trazamos el nivel semanal de HPI (BAR) contra su precio de criptomonería (línea). Las tramas muestran un co-movimiento muy fuerte: la correlación semanal de tierras de tierras es de 0.9870 y la correlación de enviornment terrestre es 0.9684. Tanto el maná como la enviornment están altamente correlacionados (0.9675), y también su HPI (0.9463). Debido a esta fuerte correlación, si las criptomonedas se consideran en una burbuja, entonces también pueden los bienes raíces metavers.
El efecto de riqueza en nuestro diseño de investigación corresponde al precio de la tierra del precio de liderazgo de la criptomonedas. Comenzamos analizando la correlación rezagada entre los niveles de precios, un método que a menudo se usa en la correlación de precio-volumen y la investigación de burbujas (por ejemplo, Defusco, Nathanson y Zwick, 2022; Liao, Peng y Zhu, 2022; Pénernasse y Renneboog, 2022).[7] La concept es que la correlación entre el nivel precise de HPI y los precios de criptomonedas de LEAD (número negativo) o retraso (número positivo) puede indicar la dirección de la relación. Si el precio de la criptomoneda lidera el precio de la tierra, la correlación debe ser mayor para el retraso y decae más lentamente a medida que aumenta el retraso. Por lo tanto, el lado izquierdo debe ser más bajo y más empinado. La Figura 3 traza las correlaciones con frecuencia semanal por hasta 10 semanas. Los resultados indican que los precios de las criptomonedas llevan los precios de la tierra tanto para Decentraland como para Sandbox, de acuerdo con la predicción del efecto de riqueza.
Autor:
(1) Kanis Saengchote, Chulalongkorn Enterprise Faculty, Universidad de Chulalongkorn, Phayathai Highway, Pathumwan, Bangkok 10330, Tailandia. (correo electrónico: [email protected]).
