FTX加密货币交易所崩盘对股市的传染效应

《Borsa Istanbul Review》：The contagion effect of the FTX cryptocurrency exchange’s crash on the stock markets

本研究通过TVP-VAR扩展联合连通性模型和cotest方法，分析FTX崩溃对美股、新兴市场及亚洲股市的传染效应。结果显示，FTX崩溃仅对土耳其BIST100指数产生显著的高阶矩传染，其机制可能源于投资者恐慌抛售和当地市场脆弱性。其他主要市场如S&P500和TSX短期受波动传染影响，但未形成系统性风险。结论强调需结合行为金融学与市场异质性制定风险防控策略。

　　**解读：FTX事件对股票市场传染效应的多维度分析**

近年来，加密货币市场因其独特的结构和高波动性吸引了大量投资者，但同时也因透明度不足和审计机制缺失而经历了多起重大危机。其中，FTX交易所的崩溃被认为是加密货币市场最具代表性的事件之一。为了深入理解这一事件对股票市场的影响，本文采用了多种分析方法，包括基于时间变化参数的向量自回归（TVP-VAR）扩展联合连接性模型以及协方差、协峰度和协偏度测试。这些方法能够揭示FTX事件对股票市场的不同维度的传染效应，包括价格波动、风险转移以及投资者行为的连锁反应。

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### **一、研究背景与意义**

加密货币市场的发展源于2008年金融危机后，投资者对传统金融体系的不信任催生了去中心化金融工具的兴起。加密货币允许用户在无需金融中介或中央机构介入的情况下进行点对点交易，这一特性使其在全球范围内迅速流行。然而，由于市场缺乏监管和控制机制，加密货币交易的集中化和高杠杆操作往往带来巨大的系统性风险。FTX交易所及其关联公司Alameda Research在2019年至2022年间掌控了80%的FTX代币，这一高度集中的结构为市场带来了严重的不确定性。

FTX的崩溃不仅对加密货币市场造成了巨大冲击，还可能通过投资者行为、市场情绪以及资本流动等机制对股票市场产生连锁反应。因此，本文旨在探讨FTX事件对全球多个股票市场（如S&P 500、TSX、FTSE 100、BIST 100、SENSEX、SSE、NIKKEI 225、KOSPI 100和ASX 200）的传染效应，特别是其在高阶矩（偏度和峰度）维度的表现。通过这一研究，政策制定者和投资者可以更好地理解加密货币市场的波动性对传统金融资产的影响，并制定相应的风险应对策略。

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### **二、方法论与模型选择**

为了全面评估FTX事件对股票市场的传染效应，本文采用了多种先进的计量经济模型。其中，**TVP-VAR扩展联合连接性模型**被认为是最具代表性的工具之一。该模型能够动态捕捉市场间的信息传递和风险转移，相较于传统的VAR模型，它避免了滚动窗口带来的数据损失，同时对异常值具有更强的鲁棒性。此外，本文还结合了**协方差、协峰度和协偏度测试**，这些测试能够识别市场间极端依赖性以及风险的不对称传播。

**协方差测试**用于衡量价格波动的关联性，**协偏度测试**则关注市场间非对称风险的传播，而**协峰度测试**则捕捉极端事件对市场间尾部风险的影响。这些方法的结合使得本文能够从多个维度分析FTX事件对股票市场的冲击，揭示其在价格、波动性、偏度和峰度等层面的传染效应。

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### **三、数据与实证分析**

本文的研究数据涵盖2021年9月至2023年10月的每日股票市场数据，以及FTX代币的价格信息。基于这一数据，研究发现，FTX事件对股票市场的影响存在显著的异质性。其中，**BIST 100（土耳其股票市场指数）**受到了最明显的负面冲击，而其他市场如S&P 500和TSX则表现出一定程度的正向波动。

**BIST 100的显著负向反应**可能源于两个因素：首先，土耳其投资者在FTX事件后为了应对保证金追缴和财富缩水，选择抛售BIST 100的资产；其次，BIST 100本身在动荡时期表现出较高的脆弱性，难以作为避险资产。相比之下，S&P 500和TSX在FTX事件初期经历了显著的正向波动，这种现象可能与投资者对传统市场避险情绪的暂时性有关。

在亚洲股票市场中，**SSE（中国股市指数）**和**NIKKEI 225（日本股市指数）**也表现出一定的传染效应。然而，**KOSPI 100（韩国股市指数）**和**ASX 200（澳大利亚股市指数）**则在某些维度上表现出更强的波动性。此外，**SENSEX（印度股市指数）**在某些情况下表现出对FTX事件的弱反应，这可能与其市场结构、监管环境以及投资者行为模式有关。

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### **四、传染效应的多维度表现**

#### **1. 价格波动的传染效应**
FTX事件对全球多个股票市场指数产生了显著的价格波动。根据TVP-VAR扩展联合连接性模型，**S&P 500和TSX**在价格波动方面表现出较强的传染性。这一现象可能与投资者对传统市场避险行为的短期变化有关，尤其是在FTX事件初期，市场参与者可能倾向于将资金转移到较为稳定的资产中。

然而，**BIST 100**在价格波动方面表现出更为明显的负面反应。这种反应可能源于投资者在FTX事件后对加密货币市场的信任崩塌，进而转向抛售土耳其本地资产以弥补损失。此外，由于土耳其市场本身缺乏足够的流动性，其对市场变化的反应可能更为剧烈。

#### **2. 波动性的传染效应**
FTX事件对股票市场的波动性产生了显著的冲击。在波动性维度，**S&P 500和TSX**表现出较高的传染性，而**BIST 100**的波动性则在事件后迅速恢复，显示出较强的市场韧性。这一现象可能与这些市场对加密货币的依赖程度有关，例如S&P 500作为全球最大的股票市场之一，其投资者可能更倾向于通过多元化投资来分散风险。

此外，**SSE（中国股市指数）**和**NIKKEI 225（日本股市指数）**在波动性方面也表现出一定的传染效应。然而，由于中国对加密货币市场的严格监管，SSE在事件后的反应可能受到限制。相比之下，日本市场对加密货币的接受度较高，因此在波动性方面更容易受到FTX事件的影响。

#### **3. 偏度的传染效应**
偏度测试揭示了FTX事件对股票市场风险偏好的不对称影响。在事件发生后，**S&P 500和TSX**的偏度从负向转为正向，表明投资者对这些市场的极端收益预期有所提升。这种正向偏度可能与投资者对传统市场的乐观情绪有关，尤其是在FTX事件后，市场参与者可能认为传统资产具有更强的避险属性。

另一方面，**BIST 100**的偏度在事件后仍保持负向，表明投资者对土耳其市场的极端损失预期更为强烈。这种现象可能与土耳其市场对加密货币的高度依赖有关，特别是在杠杆交易盛行的背景下，市场参与者可能更容易受到加密货币市场波动的影响。

#### **4. 峰度的传染效应**
峰度测试进一步揭示了FTX事件对股票市场尾部风险的冲击。**S&P 500和TSX**在事件后表现出更高的峰度，表明极端事件的概率增加。这种现象可能与市场参与者在FTX事件后对传统市场的乐观预期有关，尤其是在短期内，市场可能倾向于忽略风险，从而导致尾部风险的积累。

相比之下，**BIST 100**的峰度变化较为显著，表明其对极端事件的敏感性较高。这一结果可能与土耳其市场在动荡时期缺乏足够的避险机制有关，使得投资者更容易受到市场波动的影响。

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### **五、传染效应的动态变化**

本文还探讨了FTX事件对股票市场传染效应的动态变化。通过时间变化参数模型，研究发现，**BIST 100**在事件后的传染效应最为显著，而其他市场如S&P 500和TSX的传染效应则相对短暂。这种动态变化可能与市场对事件的反应速度和市场结构有关。

此外，**NIKKEI 225**在事件后的波动性表现出一定的正向影响，表明市场参与者可能将资金转移到日本市场以寻求稳定收益。这种现象可能与日本市场对加密货币的高接受度以及其相对较高的流动性有关。

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### **六、市场反应的异质性与政策启示**

研究结果表明，FTX事件对股票市场的影响具有显著的异质性。**BIST 100**的反应最为强烈，而其他市场如S&P 500和TSX则表现出一定的抗压能力。这一异质性可能源于市场结构、监管环境以及投资者行为模式的差异。

**S&P 500和TSX**在事件后的波动性表现出一定的正向变化，表明市场参与者可能在短期内对传统市场抱有乐观预期。然而，这种乐观情绪在长期中可能转变为悲观，尤其是在市场波动加剧的情况下。

**BIST 100**的反应则显示出较强的脆弱性，这可能与土耳其市场对加密货币的高度依赖有关。此外，由于土耳其市场在动荡时期缺乏足够的避险机制，投资者可能更容易受到市场波动的影响。

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### **七、研究的局限性与未来方向**

尽管本文采用了多种先进的计量经济模型，但其分析仍存在一定的局限性。例如，研究仅关注了FTX事件对股票市场的影响，而未深入探讨其对其他金融资产（如债券、外汇等）的传染效应。此外，研究数据主要来源于2021年至2023年，未能涵盖更早的市场变化。

未来的研究可以进一步探讨FTX事件对其他金融市场的传染效应，以及不同类型的危机（如LUNA事件、加密货币监管变化等）对股票市场的影响。此外，研究还可以结合社交媒体分析、投资者情绪调查等方法，以更全面地理解市场反应的机制。

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### **八、总结**

FTX事件对全球股票市场产生了显著的传染效应，尤其是在价格波动和尾部风险方面。然而，这种传染效应在不同市场中的表现存在显著差异，**BIST 100**受到的冲击最为严重，而**S&P 500和TSX**则表现出一定的抗压能力。这些发现对政策制定者和投资者具有重要的启示意义，特别是在制定风险管理策略和投资组合优化方面。

此外，本文还强调了**高阶矩分析**在理解市场传染效应中的重要性。通过结合偏度和峰度测试，研究能够揭示市场间风险的不对称性和极端依赖性，从而为投资者提供更全面的风险评估工具。随着加密货币市场的不断发展，这些分析方法将在未来的研究中发挥更加重要的作用。