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2022-06-09
英文标题:
《Classification of cryptocurrency coins and tokens by the dynamics of
  their market capitalisations》
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作者:
Ke Wu, Spencer Wheatley, Didier Sornette
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We empirically verify that the market capitalisations of coins and tokens in the cryptocurrency universe follow power-law distributions with significantly different values, with the tail exponent falling between 0.5 and 0.7 for coins, and between 1.0 and 1.3 for tokens. We provide a rationale for this, based on a simple proportional growth with birth & death model previously employed to describe the size distribution of firms, cities, webpages, etc. We empirically validate the model and its main predictions, in terms of proportional growth (Gibrat\'s law) of the coins and tokens. Estimating the main parameters of the model, the theoretical predictions for the power-law exponents of coin and token distributions are in remarkable agreement with the empirical estimations, given the simplicity of the model. Our results clearly characterize coins as being \"entrenched incumbents\" and tokens as an \"explosive immature ecosystem\", largely due to massive and exuberant Initial Coin Offering activity in the token space. The theory predicts that the exponent for tokens should converge to 1 in the future, reflecting a more reasonable rate of new entrants associated with genuine technological innovations.
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中文摘要:
我们通过实证验证,加密货币世界中的硬币和代币的市值遵循幂律分布,具有显著不同的值,硬币的尾部指数介于0.5和0.7之间,代币的尾部指数介于1.0和1.3之间。我们基于一个简单的出生与死亡比例增长模型提供了一个基本原理,该模型以前用于描述公司、城市、网页等的规模分布。我们根据货币和代币的比例增长(吉卜拉特定律)实证验证了该模型及其主要预测。考虑到模型的简单性,通过估计模型的主要参数,硬币和代币分布的幂律指数的理论预测与经验估计显著一致。我们的研究结果清楚地表明,硬币是“根深蒂固的在位者”,代币是“爆炸性的不成熟生态系统”,这主要是由于代币领域的大规模和活跃的初始硬币发行活动。该理论预测,代币指数在未来应收敛到1,反映出与真正的技术创新相关的新进入者的更合理比率。
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-9 17:48:26
根据其市值动态对加密货币硬币和代币进行分类*+, 斯宾塞·惠特利*还有Didier Sornette*2018年5月17日摘要我们根据经验验证,加密货币世界中硬币和代币的市值遵循幂律分布,具有显著不同的值,硬币的尾指数介于0.5和0.7之间,代币的尾指数介于1.0和1.3之间。我们基于一个简单的出生与死亡比例增长模型提供了一个基本原理,该模型以前用于描述企业、城市、网页等的规模分布。我们根据货币和代币的比例增长(吉布拉特定律)对模型及其主要预测进行了实证验证。考虑到模型的简单性,通过估计模型的主要参数,硬币和代币分布的幂律指数的理论预测与经验估计显著一致。我们的研究结果清楚地将生态币描述为“根深蒂固的在位者”,将代币描述为“爆炸性的不成熟生态系统”,这主要是由于代币空间中的大规模和活跃的初始货币创造活动。该理论预测,代币指数在未来应收敛到1,反映出与真正的技术创新相关的新进入者的更合理比率。*通讯作者。地址:瑞士苏黎世苏黎世苏黎世理工学院创业风险主席,Scheuchzerstrasse 7,8092Zurich,Switzerland,电子邮箱:kwu@student.ethz.ch+ETH Zürich,瑞士Zürich管理、技术和经济系2008年,瑞士日内瓦大学瑞士金融研究所1介绍,化名Satoshi Nakamoto,分散加密货币,比特币[1],并介绍了其创新和颠覆性区块链技术。
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2022-6-9 17:48:29
从技术自由主义开始,比特币和许多其他加密货币就已经动荡地爆发成为主流。总的来说,到2018年2月,大约有1500种加密货币存在,其总市值在2018年1月7日创下8300亿美元的历史新高,然后在接下来的一个月里暴跌至2800亿美元,这是一个惊人的下降,但仅部分抵消了2017年第四季度取得的收益。因此,增长潜力和市场行动吸引了散户和机构投资者的巨大关注,他们正蜂拥进入新的“加密世界”,其炒作基于这样一个关键承诺,即加密货币技术可以提供分散的系统,避免信任和依赖中央集权,并将权力掌握在用户手中。可以预见一系列破坏性用例,其中一些比其他更具推测性。与此同时,中央银行、政府、金融机构和其他现状代理人的知名人士谴责加密货币空间,称其为零基础价值的“骗局”。不出所料,监管机构正在关注这一领域,他们关于潜在监管的早期声明在市场上引发了冲击波。关于加密货币的学术研究,除了一些综合调查[3,4],研究主要集中在比特币上。这包括:经济学[5、6、7、8];网络属性【9、10、11、12】;社会信号【13、14、15、16、17】和价格动态【18、19、20、21、22、23、24、25、26】。针对整体市场动态和增长机制,提出了一些模型[27,28],但未能可靠地解释市场动态。
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2022-6-9 17:48:32
例如,在[29]中,他们的生态模型预测比特币从现在起将逐渐下降到adecade总市值的50%,但同样的下降发生在论文发表后的几个月内。作为指导,我们期待着有关企业和其他实体增长性质的基础工作。特别是,Zipf定律被认为是企业规模【30】、城市规模【31】、网页之间的连接【32】、开源软件包之间的连接【33】等普遍存在的经验规律,表现为具有单位参数的大小幂律分布,例如P r{大小>x}∝ x个-1对于足够大的规模水平,x。自西蒙的开创性工作[34]以来,齐普夫定律的主要生成机制被理解为比例增长(“Gibrat\'slaw”),当在网络环境中重铸时,也被推广为“优先依恋”[35]。Malevergne等人[36]将比例增长框架扩展到以现实的出生和死亡为特征,这再次产生了齐普夫定律,但不一定有单位参数——这取决于新企业与老企业之间的增长平衡。我们利用这个框架,根据加密货币的市值,研究从2013年4月到2018年4月加密货币的增长过程。我们对一些密码是“硬币”(在自己的独立网络上运行)和其他“代币”(在作为平台的硬币网络上运行)进行了本质的区分。值得注意的是,硬币市场资本化分布的尾部比齐夫定律更重,而代币市场的尾部则稍轻。Malevergne等人的框架。
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2022-6-9 17:48:35
【36】允许对此进行解释,并确定货币和代币目前存在于不同的市场制度中。这需要确认吉布拉特定律,估计出生和死亡参数,并将预测的市场资本分布指数与其经验对应的货币和代币指数进行比较。尽管该模型存在明显的局限性,且市场高度非平稳,但我们认为,这提供了一个可靠且有意义的结果,可通过扩展方法进行重新定义。由一个按时间顺序记录和验证所有交易的公共分散账本(称为区块链)提供支持。这些交易通过加密技术进行保护和验证,并在没有中央机构的情况下在网络参与者之间共享。根据Fintech research house Autonomy NEXT的数据,截至2018年2月15日的四个月内,加密对冲基金的数量翻了一番多。例如,作为一种全球分散的货币,避免中央银行,以及“为非银行提供银行服务”;安全数字资产,属于避险资产类别,如黄金或可感知的稳定货币;甚至是一个完全集中的互联网,其协议承载着广泛的分布式应用程序。本研究使用了2013年4月28日至2018年2月7日期间2499种加密货币的每日数据;其中1497人在2月7日仍然活着。数据取自硬币市值【37】,包括每日收盘价、市值(价格与流通供应的乘积)和加密货币的类型(硬币或金币)[38]。2加密货币和代币市场资本化的演变经过大约两年的熊市后,加密货币市场在2016年初开始再次增长(图1)。2016年,所有加密货币的总市值实现了250%的回报,2017年实现了3170%的回报。
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2022-6-9 17:48:39
虽然第一个代币“Maid SafeCoin”出现在2014年4月,但直到2017年,代币的数量才激增,从不足50枚到年底的400多枚。另一方面,硬币的诞生相对稳定,因此市场更加成熟。象征性死亡人数的演变更为嘈杂,在某些情况下是由于外部事件,如2016年一家大型交易所破产【39】。图1:上面板描绘了所有加密货币(绿色虚线)数量的演变,包括硬币(蓝色粗线)和代币(红色细线)。所有加密货币的总市值用黑色虚线绘制在右y轴上(对数刻度)。中间的面板分别绘制了硬币(蓝色粗线)和代币(细线)的出生率。下面板是相应的死亡率。出生率和死亡率是2个月移动窗口内出生(死亡)的平均数。中间和下部面板中的水平蓝色(分别为红色)虚线是95%置信区间,假设硬币(分别为代币)采用泊松过程,其平均值在整个时期内进行估计。出生人数计算为每天出现在CoinMarketCap上的新硬币/代币的数量【37】,死亡人数计算为从CoinMarketCap上移除的硬币/代币的数量(即CoinMarketCap标记为“非活动的”】【37】尽管我们对市值感兴趣,但为了快速隔离不同货币的相对大小,我们检查了图2中的市场份额分布(每个硬币或代币分别占所有硬币或代币总市值的比例)。对于硬币,这种分布可以用帕累托(“幂律”)分布很好地描述,P r{X>X}=(X/u)-u,x>u>0。
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