在系列前一篇文章给出了学术界对比特币价格决定因素、比特币是否具备黄金属性以及是否应当配置比特币作为投资组合后。
本篇文章将带大家了解一下新的内容：
学者研究比特币是否具有风险对冲效应、地缘以及宏观因素对比特币价格的影响、比特币价格的预测因子。
比特币是否具有风险对冲效应
本质上来说，进行资产配置，在于尽可能地优化投资组合，使得在风险最小情况下获得收益最大化。
寻找优质可对冲风险的标的投资品是构建良好投资组合的基础。
就比特币是否具有良好的风险对冲效应，学者在不同经济政策及宏观条件下的对冲效果进行了比较，在比特币是否具有明显风险对冲效应上产生了严重分歧。
Thomas等人（2020）通过研究Covid-19熊市期间数据发现，比特币随着危机的发展与标准普尔500指数同步下跌。
这导致配置比特币的投资者的下行风险增加，并且没有充当避风港功能。
其研究结果对比特币在传统市场中提供避风港的能力表示怀疑。
Syed等人（2019）研究了比特币在极端市场条件下是否能表现出股票市场投资的避风港特性，以及这种特性是否与黄金和一般商品指数相似或不同的问题。
其研究表明，比特币、黄金和大宗商品在它们对世界股市指数的弱避险属性方面具有相似性，同时，比特币和股票市场之间的联动效应很弱。
Libing Fang等人（2019）研究了比特币、全球股票、商品和债券的长期波动性以及相关性是否受到全球经济政策不确定性的影响。
其研究结果表明，全球经济政策的不确定性对比特币债券相关性有显著的负面影响。
但是对比特币股票和比特币商品相关性产生积极影响。
这表明在特定经济不确定性条件下，比特币有可能可以充当对冲工具。
Ender Demr等人（2018）通过使用贝叶斯图形结构向量自回归模型以及普通最小二乘法和分位数对分位数回归估计后发现：
数字钱包架构公司Liminal完成470万美元种子轮融资，Elevation Capital领投:6月1日消息，数字资产安全托管钱包架构公司Liminal宣布完成470 万美元种子轮融资，Elevation Capital领投，LD Capital、Woodstock、Nexus Ventures、Hashed、Cadenza Ventures、Vauld、Better Capital和Sparrow Capital等参投，印度交易所CoinDCX 以及 Andreas Antonopoulos、Balaji Srinivasan、Sandeep Nailwal、Jaynti Kanani和Ajeet Khurana等大型天使投资人也参与了融资。
Liminal 提供安全多方计算或 MPC 和多重签名钱包的钱包架构，这些钱包需要两个或多个私钥来签署和发送交易，以保护不同区块链上的数字资产。[2022/6/1 3:54:40]
分析经济政策不确定性指数（EPU），以及对比特币每日收益的预测，其研究发现比特币回报与EPU呈负相关。
同时，其研究认为，在不确定性的极端时期，比特币可以作为一种对冲不确定性的工具。
地缘与宏观经济变量
研究地缘政策与宏观经济变量对比特币价格的影响，学者主要围绕着新发布的宏观政策后比特币的价格变化展开。
Ahmet等人（2020）研究了全球地缘风险 (GPR) 指数对比特币每日收益和价格波动的预测能力。?
通过贝叶斯图形结构向量自回归技术，发现GPR对比特币的回报和波动性都有预测能力。
贝叶斯概念图
普通最小二乘法估计的结果表明，比特币的价格波动和回报分别与GPR呈正相关和负相关。
根据这些发现，比特币可以被视为对冲全球地缘风险的工具这一结论得到了实证检验，尤其是在全球地缘风险的极端时期。
牛悦旻（2017）通过对比特币价格与五种传统投资工具价格间长期平稳及短期引导滞后的关系进行了检验。
检验发现比特币价格与传统投资工具价格间不存在长期平稳关系，但在短期内比特币价格仍然受到股票指数和汇率的正向影响以及利率的负向影响。
比特币价格预测
由于比特币缺乏基本面，不存在现金流贴现计算其价值的可能，所以传统金融模型难以对其价值进行估值。
但是不断地有研究尝试着使用部分机器学习的方式来进行价格因子的预测研究。
Prosper和David（2020）等通过采用29个初始样本因子，使用了深度学习的方法。
这样一来，应用不同方面的解释因素来预测形成比特币的价格将会成为可能。
这对于对比特币价格等加密货币的资产估值，以及加密货币的资产定价有着巨大的潜在影响。
Shen D等人（2018）通过研究投资者注意力与比特币回报、交易量和实际波动率之间的联系，发现推文数量是次日交易量和已实现波动率的重要驱动因素。
这验证了Twitier上的推文数量可以显著预测比特币的未来及比特币回报，实际波动率和交易量。
Ladislav（2013）通过将比特币以及谷歌趋势和维基百科上的搜索查询联系起来发现，不仅搜索查询和价格是相互关联的，而且在高于或低于其趋势值时对货币兴趣增加的影响之间也存在明显的不对称。
Antweiler等人（2006）从贝叶斯后验概率的角度出发，使用贝叶斯分类器，对金融新闻进行了主题分类。
他们探索了不同新闻主题对于股票价格的影响，研究表明：
1.事件发生当天，价格反应最为强烈。
2.市场会对新闻过度反应，由此导致事件日前后的异常收益的符号相反。
综上所述，从当前对于比特币的研究多从其基本金融属性来解读，对于是否应当把比特币作为投资产品也随着研究角度的不同而呈现出了不同的答案。
中国学者多认为比特币为泡沫投资产品，强调政府监管。
国外学者多从比特币与其他金融产品的关联及其表现出发，认为比特币可能是一种不错的投资标的。
一国政策的制定与监管态度会影响学术界的看法，这也表现出了不同国家之间对比特币态度的不同。
然而，从长周期来看，存在发行数量上限的比特币价格是值得期待的。
Thomas Conlon,Richard McGee. Bitcoin during the Covid-19 bear market[J]. Finance Research Letters,2020,35.
Syed?Jawad?Shahzad,ElieBouri,DavidRoubaud,Ladislav,Kristoufek,BrianLucey.International Review of Financial Analysis,2019,63.
Libing Fang,Elie Bouri,Rangan Gupta,David Roubaud.International Review of Financial Analysis,2019,61.
Ender Demir,Giray Gozgor,Chi Keung Marco Lau,Samuel . Vigne.An empirical investigation[J]. Finance Research Letters,2018,26.
Ahmet Faruk Aysan,Giray Gozgor,Chi Keung Marco Lau. Research in International Business and Finance,2018,47.
牛悦旻.比特币价格形成机制的影响因素[J].时代金融,2017(27):220-221.
Prosper Lamothe-Fernández,David .Manuel Deep Learning Methods for Modeling Bitcoin Price[J]. Mathematics,2020,8(8).
Dehua Shen,Andrew Urquhart,Pengfei.Does twitter predict Bitcoin.Economics Letters,2018,174
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