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# 計量ファイナンス # リスク管理

暗号通貨市場のリスク測定

暗号通貨の予測不可能な世界でリスクを評価する方法を学ぼう。

Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang

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暗号通貨のリスクを乗り越え 暗号通貨のリスクを乗り越え 投資を守るために市場リスクを評価しよう。
目次

暗号通貨は今の時代のデジタルゴールドラッシュだよ-ワクワクするし、予測できないし、ちょっと怖いこともある。でも、どんなゴールドラッシュにも、ピカピカのコインを失うリスクがあるからね。じゃあ、特に次の日には全然違う動きをする市場で、どうやってリスクを理解して測るか見てみよう。シンプルにわかりやすく dive into しよう!

リスクって実際何?

金融的にいうと、リスクは単にお金を失う可能性のこと。暗号通貨に投資するときは、その価値が上がることを賭けてるけど、下がることもある。潜在的な利益が大きいほど、リスクも高いんだ。つまり、失うかもしれない額と得られるかもしれない額を天秤にかけるってこと。

なぜシステミックリスクが大事なの?

システミックリスクは、全体の市場や投資のグループに影響を与えるリスクのこと。ドミノ倒しみたいなもので、1つが倒れれば他も倒れちゃうことがある。暗号通貨について話すとき、マーケットの重要なプレーヤーが問題を抱えると、他の投資家の間でパニックが起きて、売りの連鎖反応が起こることがある。

簡単に言えば、ビットコイン(最大の暗号通貨)がくしゃみをすると、他の暗号通貨も風邪を引くかもしれない。システミックリスクを理解することで、これらのデジタル通貨がどれだけ繋がっているかがわかるんだ。

リスクを測るためのツール

医者が健康をチェックするための道具を使うように、金融アナリストもリスクを評価するためのさまざまな測定方法を使うんだ。人気があるのはValue-at-Risk(VaR)とExpected Shortfall(ES)。

  • Value-at-Risk (VaR): 特定の期間中に特定の信頼水準でどれだけ失うかを教えてくれるんだ。たとえば、「あなたの投資のVaRが$1,000で95%の信頼水準」と言われたら、次の1ヶ月で$1,000以上失うことは95%の確率でないってこと。

  • Expected Shortfall (ES): これはもう少し高度なもので、最悪のシナリオだけでなく、実際にかなり悪くなったときの平均損失も考慮する。だから、VaRを超えた場合、ESはどれだけ悪化するかのアイデアを与えてくれる。

個別リスクの課題

ほとんどの伝統的リスク測定は、個別の資産を見るだけなんだ。チームの各プレイヤーを評価するようなもので、彼らがどれだけ協力するかや影響し合うかは考慮しない。暗号市場のような相互接続された市場では、これは問題なんだ。

3人の友達がそれぞれの個性を持っていると想像してみて。1人が怒ったら、その影響は彼だけじゃなくて、全体にドラマを引き起こすことがある。同じように、1つの暗号通貨が弱ると、他も続くかもしれなくて、市場全体の問題に繋がるかもしれない。

マルチバリアントリスク測定の導入

これに対抗するために、マルチバリアントリスク測定が必要なんだ。これは、同時に複数のリスクを考えるアプローチで、異なる暗号通貨が互いにリスクにどれだけ影響を与えるかを分析するんだ。

複数の暗号通貨を一緒に見ることで、ドミノ効果の可能性をより理解できるんだ。

その背後にある数学(落ち着いて!)

数学は怖く感じるかもしれないけど、大丈夫!ここでは深く dive into しないからね!マルチバリアントリスク測定を話すとき、異なる暗号通貨をリスクレベルや相互作用に基づいて比較する方法を探るんだ。

たとえば、ビットコインとイーサリアムがリンクしていると、2人のダンサーが一緒に動いているようなもので、リスクを共有することがある。1人がうまく踊れなかったら(価値を失ったら)、もう1人も足を踏むかもしれない(同じく価値を失う)。だから、彼らのつながりを分析することで、どちらが影響を与えるかを測ることができる。

実例:暗号通貨市場

実際の例を使ってみよう。ビットコイン、イーサリアム、モネロの3つの人気のある暗号通貨を見ているとしよう。彼らがどう動いていて、市場のストレス時にどれだけ影響を与えるか知りたいんだ。

実データを使えば、日々の価格変動を分析して、どのように動きが連動しているかを見ることができる。ビットコインが上がってイーサリアムとモネロが下がると、特別な関係があることを示しているかもしれない。でも、3つが一緒に上がったり下がったりするなら、同じ市場の状況に密接に関連していることを示しているんだ。

これが重要な理由

暗号通貨の関係を理解することで、投資家は賢い選択をすることができる。たとえば、ビットコインが調子が悪いときに、イーサリアムを買うかどうか慎重になりたくなる。友達が落ち込んでいるときにパーティーに行くのをためらうのと同じだね。

リスクへの貢献の重要性

暗号通貨が互いにどう影響し合うかをチェックするだけでなく、各暗号通貨が市場の全体的なリスクにどれだけ貢献しているかも理解する必要があるんだ。一部の暗号通貨は他よりもずっと大きな影響を持っていることがある。

たとえば、ビットコインがサッカーチームのキャプテンだとしたら、その行動はチームのパフォーマンスに大きな影響を与えるかも。ビットコインが好調だと、他のチームメンバー(他の暗号通貨)も自信を持つかもしれない。でも、ビットコインが低迷していると、みんなが困ることになる。

比率ベースのリスク貢献測定

各暗号通貨がシステミックリスクにどれだけ貢献しているかを定量化するために、比率ベースの測定を使える。これにより、異なる暗号通貨のリスク貢献をお互いに比較することができるんだ。

これは、パイチャートがそれぞれの人がどれだけパイを取っているかを示しているようなもの。ビットコインがリスクを多く摂取しすぎていると、他の人のためにどれだけ残されているかにも影響を与えるかもしれない。この貢献を監視することで、投資家はトラブルが起こる前に見抜くことができる。

データの裏側

これを理解するためには、実際のデータを分析する必要がある。これには、毎日の価格を見たり、損失を計算したり、市場の相関を調べたりすることが含まれる。単純な統計手法-平均損失、標準偏差、相関を見たりすることで、これらの暗号通貨が一緒にどう動くかのより明確な絵を描くことができる。

数字をのぞいてみる

ビットコイン、イーサリアム、モネロを分析すると、面白いパターンがわかるんだ。日々の価格変動を調べることで、それぞれの暗号通貨の価値がどう変動するかと、他にどんな影響を与えるかを計算できる。ビットコインが大きな下げを経験すると、他も同じように影響を受けることが多いんだ。

投資戦略を実現する

じゃあ、これは投資家としてあなたにとって何を意味するの?異なる暗号通貨の関係を知ることで、より情報に基づいた決定を下す手助けになるんだ。ビットコインが不安定なときに、イーサリアムやモネロに投資するのをためらうことになるかもしれない。

リスクを理解し、それらがどう相互につながっているかを知ることで、暗号取引のワイルドな世界をうまくナビゲートする戦略を構築できる。まるで、荒野に入る前に地図を持っているかのように、次に何が待っているかにより良い準備ができるんだ。

結論:コインを安全に保つ

暗号通貨市場では、リスクを理解することは自転車に乗るときにヘルメットをかぶるようなもの。未来の潜在的な危険から自分を守るためには欠かせないよ。システミックリスクや異なる暗号通貨同士のつながりを測るためのツールを使うことで、より賢い投資判断ができるんだ。

だから、次に暗号通貨に投資を考えるときは、彼らがどう影響し合うか、各自がどれだけのリスクを持っているか、そしてどのように自分を守るかを考えてみてね。少しの知識と準備があれば、コインを安全に保ちながら、このスリリングな市場の波を自信を持って乗りこなせるよ。

オリジナルソース

タイトル: Comparisons of multivariate contribution measures of risk contagion and their applications in cryptocurrency market

概要: Conditional risk measures and their associated risk contribution measures are commonly employed in finance and actuarial science for evaluating systemic risk and quantifying the effects of risk contagion. This paper introduces various types of contribution measures based on the MCoVaR, MCoES, and MMME studied in Ortega-Jim\'enez et al. (2021) and Das & Fasen-Hartmann (2018) to assess both the absolute and relative effects of a single risk when other risks in a group are in distress. The properties of these contribution risk measures are examined, and sufficient conditions for comparing these measures between two sets of random vectors are established using univariate and multivariate stochastic orders and stochastic dependence notions. Numerical examples are presented for validating the conditions. Finally, a real dataset from the cryptocurrency market is also utilized to analyze the contagion effect in terms of our proposed contribution measures.

著者: Limin Wen, Junxue Li, Tong Pu, Yiying Zhang

最終更新: 2024-11-20 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.13384

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.13384

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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