对于比特币市场的投资者和研究人员来说，如何合理解释比特币市场的巨大价格波动仍然是一个持续的挑战。一个主要原因是，我们在对不可量化的风险或比特币回报的模糊性进行稳健量化的方面存在弱点。本文引入了一种行为渠道，将模糊性厌恶程度视为比特币市场投资异常收益的一个突出来源。利用10年的日度数据，我们发现，平均而言，比特币投资者对模糊性的厌恶情绪在增加。此外，我们发现，比特币投资者只有在模糊性较低时才会获得异常回报。稳健性测试验证了我们结果的有效性。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对报告核心部分进行了编译。
引言
背景
以比特币为代表的虚拟货币既代表了一种新的货币形式的出现，也代表了购买商品和服务的一种新的支付技术。比特币是不确定性和模糊性的一个例子，新古典主义理论无法解释这种加密货币市场上的行为，没有足够的日常信息来合理证明比特币的巨大价格波动。因此，我们希望从行为金融学的角度来扩展我们对这个加密货币市场的理解。我们的实证研究基于Brenner 和 Izhakian (2018），通过严格研究模糊性对比特币收益的影响，填补了文献的空白。
普华永道报告：列支敦士登虚拟货币税收指数排名第一:10月3日消息，普华永道发布各国关于虚拟货币税收的报告。报告指出，列支敦士登、马耳他和澳大利亚分别位列虚拟货币税收指数排名前三位。该指数主要基于各国是否为20种不同的虚拟货币项目提供了税收指导，指导内容质量不考虑在内。总体而言，报告考虑的各国是如何将现有税法应用于数字资产，而不是引入针对数字资产（包括虚拟货币）特征的新法规。此外，税收指导内容方面，一半以上的地区为虚拟货币交易和虚拟货币采矿收入设定了资本收益。虚拟货币定位方面，多数国家认为它是“财产或无形财产”、“其他”或“无明确规定”。具体征税时间，各国最常见的做法是对“虚拟货币和法币兑换”征税，其次是“虚拟货币之间兑换”。其中，法国在“虚拟货币之间兑换”方面超出正常氛围。最后，报告指出，多数国家地区尚未决定ICO的税收政策。（CoinPost）[2020/10/3]
意义
①从行为金融的角度扩展了对加密货币市场的理解，发现模糊性在解释比特币的异常收益方面发挥了重要作用。
动态 | 日本支付巨头JCB与富士通合作推出虚拟货币交换平台:1月17日，日本支付巨头JCB宣布和富士通合作推出新平台。该平台使用富士通的区块链技术，可以交换虚拟货币、数字货币、积分等数字资产。（Jp.cointelegraph）[2020/1/17]
②与常规的定性研究不同，我们使用比特币数据探讨了加密货币市场中模糊性的重要性。
③对投资者来说，有利于优化投资决策，如果投资者在对系统性风险进行调整后确实能够获得风险溢价，那么将他们的财富配置到比特币上是有帮助的。
④对政策制定者来说，虽然在目前的市场条件下，比特币市场基本上不受监管，但如果决策者计划在未来实施这些监管，他们可以利用我们的研究来指导监管。
模糊性的测量
模糊性主要指的是主体对偶发事件可能性的主观认识与多个概率分布一致的情况，因此我们参考 Izhakian (2020)的方法，将模糊性定义为：
声音 | 人行安阳支行：树立正确货币观念、防范虚拟货币风险:11月8日下午，中国人民银行安阳市中心支行组织全市15家金融机构，在五一广场开展“树立正确货币观念、防范虚拟货币风险”集中宣传活动。人行安阳市中心支行工作人员介绍，虚拟货币常见的花招主要有四种：第一是号称高大上的神秘外国背景——犯罪分子会化身为背景神奇的创始人；第二是打国家政策的擦边球——犯罪分子直接套用国家的相关政策，利用受众对政府的信任取钱财；第三是自称有特别神奇的关系网——犯罪分子经常在会员群里晒出与各路政要名人合影的PS照片，取受害者的信任；第四是蹭“区块链技术”等热点——犯罪分子常常套用“区块链技术”等热点概念吸引受害者投资，宣传时多鼓吹一夜暴富。[2019/11/14]
由于σ可由如下公式计算：
把σ测算公式代入模糊性测算公式中，可得如下模糊性测算的最终表达式：
声音 | FinCEN：伊朗通过虚拟货币等方式逃避金融制裁:据bitcoinexchangeguide报道，美国金融犯罪执法网络（FinCEN）今日发布通知，警告伊朗金融机构正试图破坏逃避金融制裁。该声明概述了伊朗滥用金融体系以避免制裁的几种方式 ，其中包括使用虚拟货币。[2018/10/12]
数据
数据来源
①从bitcoincharts.com获取比特币收盘价、开盘价、最低价（美元计价）、成交量
②从Kenneth French’s website获取日度市场超额回报率、规模因子、账面市场比因子、盈利能力因子、投资因子、动量因子和国库券利率数据
③从 global-q.org获取q因子系数数据
④从 Wharton Research Data Services获取CBOE波动指数
动态 | 人民日报：防范以“虚拟货币”等名义进行的非法集资:据人民日报消息，银保监会、中央网信办、部等多部门近日发布风险提示称，近期，一些不法分子打着“金融创新”“区块链”的旗号，通过发行所谓“虚拟货币”“虚拟资产”“数字资产”等方式吸收资金，侵害公众合法权益。据悉，此类活动并非真正基于区块链技术，而是炒作区块链概念行非法集资、、之实，实质是“借新还旧”的庞氏局，资金运转难以长期维系。风险提示称，这类行为具有一些共同的特点。利用热点概念进行炒作，编造名目繁多的“高大上”理论，有的还利用名人大V“站台”宣传，以空投“糖果”等为诱惑，宣称“币值只涨不跌”“投资周期短、收益高、风险低”，具有较强蛊惑性。实际操作中，不法分子通过幕后操纵所谓虚拟货币价格走势、设置获利和提现门槛等手段非法牟取暴利。此外，一些不法分子还以ICO、IFO、IEO等花样翻新的名目发行代币，或打着共享经济的旗号以IMO方式进行虚拟货币炒作，具有较强的隐蔽性和迷惑性。[2018/8/27]
⑤从Bitcoincharts获取比特币5分钟频率数据
数据处理
①比特币的收益率由日度价格变化百分率测算。
②比特币的模糊性通过5分钟的单日回报率测算。
实证结果
估计期望值
参考Andersen et al. (2003) 和Brenner and Izhakian (2018)，我们利用时间序列自回归移动平均ARMA(p, q)模型和最小校正Akaike信息准则(AICC)估计的系数，基于已实现的波动率估计预期波动率。
我们还使用ARMA(p, q)估计预期模糊度，类似于估计预期波动率的方法。具体来说，我们利用时间序列模型估计的系数，在已实现的模糊性的基础上估计期望模糊性。
主要实证测试
期望概率在0.368到0.768之间，我们把这个区间分成37个相等的区间，每个区间是0.01，并用i.来表示，比如第一个区间为0.38到0.39，少数低于0.38的值也归入第一个区间。我们构建的实在模型如下：
我们分别考察了OLS和WLS的回归结果，研究显示在良好收益的高概率箱中(例如，i=34)，模糊性系数显著，这表明比特币投资者对模糊性的厌恶程度在增加。
稳健性检验：替换波动性度量方法
在这里，我们在回归中使用替代波动率度量而不是预期波动率，具体来说，我们通过以下两个方程检验模糊性的作用。
此外，我们进一步考虑高阶矩来进行稳健性测试，通过如下方程考察偏态、峰度和波动率。
研究显示不确定性对回报的影响对其他风险度量是显著的。
稳健性:非结构化风险
我们考虑了一个进一步的离散模型，方程如下：
结果显示，投资者表现出风险偏好行为，并导致正的风险溢价。此外，根据有利回报的高概率箱中的模糊性系数，比特币投资者对模糊性的厌恶仍在增加。
结论
投资者总是面临已知风险和未知风险之间的选择，因此，模糊厌恶投资者宁愿选择一个投资结果的概率分布是已知的，而不是一个概率是未知的。本文首次研究了模糊性在比特币回报中的重要作用，比特币回报是一种投资组合，近年来吸引了投资者的注意。因为像比特币这样的虚拟货币不符合传统的资产定价理论，因此它们的回报无法从理论上(至少部分地)预测，因此需要其他工具来描述其回报中观察到的异常情况。我们引入了模糊的经典案例，通过使用信息价值的改进方法支撑设计，来理解模糊厌恶的程度对异常收益的可变程度的影响程度。
根据Brenner和Izhakian(2018)以及Baker和Wulger(2006)提出的方法，我们发现比特币投资者对模糊性的厌恶程度越来越高，这种特征有助于量化比特币异常收益的程度。此外，我们检验了在歧义条件下比特币回报的表现。为此，我们使用了几种资产定价模型，并在高模糊期和低模糊期之间区分比特币回报的表现。
这个测试的一个重要发现是，与我们使用的资产价格模型相比，比特币投资者在高模糊性时期获得非常低的异常回报。我们的结果对比特币价格波动的其他衡量方法、决定资产价格的高阶矩(如偏度)以及对模糊性的态度取决于财富和风险态度的进一步离散模型的设计是稳健的。
以下为文章部分截图
编译 |? 叶健
来源 |? SSRN
作者 |? Di Luo, Tapas Mishra, Larisa Yarovaya, and Zhuang Zhang
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