Étude des signaux politiques et des effets d'infection sur le marché des cryptoactifs

Récemment, la revue Economics Letters a publié un article intitulé "De zéro à héros : l'effet de débordement des jetons Meme sur le marché des Cryptoactifs". Cet article analyse l'émission d'un jeton Meme par une personnalité politique connue, révélant l'effet de débordement hétérogène entraîné par le sentiment du marché et les fondamentaux. Cet événement met en évidence le rôle de plus en plus important des facteurs politiques dans la formation du marché des Cryptoactifs et du comportement des investisseurs.

Introduction

Les dynamiques politiques ont un impact de plus en plus significatif sur les marchés financiers, et le marché des Cryptoactifs est devenu un domaine important à l'intersection de la politique et des finances. L'élection présidentielle américaine de 2024 met encore plus en avant cette relation, un candidat républicain ayant sans précédent décidé de soutenir les actifs numériques. Il a déclaré qu'il ferait des États-Unis "la capitale mondiale du chiffrement", plaçant le chiffrement au cœur de son agenda économique, ce qui amène le marché à s'attendre à des politiques plus favorables pendant son mandat.

Ces attentes devraient se réaliser le 18 janvier 2025, lorsque ce personnage politique a émis son jeton officiel sur la blockchain Solana. En 24 heures, le prix de ce jeton a explosé de 900 %, avec un volume de transactions atteignant 18 milliards de dollars, et une capitalisation boursière dépassant de 4 milliards de dollars celle du plus grand jeton Meme de l'époque, DOGE.

Le lendemain, l'émission d'un autre jeton Meme lié à sa famille a encore stimulé la spéculation sur le marché. Ces événements ne sont pas seulement de nature spéculative, mais constituent également un choc exogène significatif, dont l'impact dépasse le cadre de la spéculation financière, envoyant des signaux sur des agendas réglementaires et politiques plus larges.

Cette étude vise à examiner comment cet événement agit à la fois comme un signal politique et un événement financier influençant le marché des Cryptoactifs. Elle se concentre principalement sur trois questions clés :

1. Comment la publication de ce jeton Meme affecte-t-elle les rendements et la volatilité des principales cryptoactifs ?

2. Cet événement a-t-il provoqué un effet de contagion financière sur le marché des Cryptoactifs ?

3. Cette influence est-elle hétérogène, se manifestant par des réactions différentes des cryptoactifs en fonction de leurs bases technologiques, de leurs usages ou de leur attractivité spéculative?

Pour répondre à ces questions, cet article utilise le modèle multivarié BEKK de Baba-Engle-Kraft-Kroner(, qui est particulièrement adapté pour analyser la relation dynamique entre la volatilité et la corrélation au fil du temps.

L'étude a sélectionné les dix principales Cryptoactifs par capitalisation boursière pour une analyse empirique, révélant qu'après la publication de ce jeton Meme, il existe un effet de débordement de volatilité significatif entre les actifs chiffrés, indiquant la présence d'un phénomène de contagion financière sur le marché. L'événement a entraîné un changement majeur dans la dynamique du marché, avec Solana et Chainlink enregistrant les plus fortes hausses en raison de leurs infrastructures et associations stratégiques. En revanche, des Cryptoactifs majeurs tels que Bitcoin et Ethereum ont montré une forte résilience, avec des rendements anormaux cumulés )CARs( et une variance se stabilisant à la fin de l'événement. À l'inverse, d'autres jetons Meme comme Dogecoin et Shiba Inu ont connu une dépréciation, les fonds se dirigeant probablement vers les nouveaux jetons Meme émis.

En effet, l'émission de ce jeton Meme a eu lieu dans un environnement de forte polarisation politique aux États-Unis, et la marque elle-même est étroitement liée à des émotions politiques intenses, ce qui accroît la sensibilité des investisseurs et exacerbe les réactions du marché. Pour certains investisseurs, cette approbation symbolise une opportunité spéculative unique, suscitant un fort "effet de suivi" ; tandis que d'autres investisseurs prennent davantage conscience des risques politiques et réglementaires en raison de son image controversée, adoptant une position plus prudente. Cette polarisation explique la forte volatilité observée et les réactions différenciées du marché — allant de l'enthousiasme pour un soutien politique attendu à des doutes concernant la réputation et l'incertitude politique.

Ces dernières années, l'effet de contagion sur le marché des cryptoactifs a reçu une attention croissante, car il revêt une importance significative pour la stabilité financière, la gestion des risques et la diversification des portefeuilles. Les recherches existantes se sont principalement concentrées sur les débordements entre les cryptoactifs eux-mêmes, ou entre les cryptoactifs et les actifs financiers traditionnels, révélant des modèles de connectivité, de risque de contagion et de transmission de volatilité. Cependant, ces études se sont le plus souvent penchées sur des causes financières ou techniques, telles que les krachs boursiers, les contraintes de liquidité ou les innovations dans la blockchain. Les signaux politiques, en particulier les mécanismes de contagion liés aux jetons d'association politique, restent un domaine de recherche inexploré.

Cette étude est le premier article à analyser l'impact des jetons liés à des relations politiques sur le marché des cryptoactifs. Elle élargit la compréhension de la manière dont les récits politiques influencent les marchés financiers décentralisés. De plus, contrairement aux recherches antérieures qui se concentraient principalement sur les chocs négatifs comme l'effondrement du prix du Bitcoin, l'effondrement de Terra-Luna, ou la faillite de certaines plateformes de trading ou de la Silicon Valley Bank, cette étude se concentre sur l'impact des chocs positifs induits par des signaux politiques sur le marché. Il est particulièrement notable qu'il existe des preuves suggérant que les chocs positifs ont même un impact sur la volatilité des cryptoactifs supérieur à celui des chocs négatifs. Enfin, cette étude fournit une référence importante pour le monde académique, les praticiens et les décideurs politiques, révélant l'hétérogénéité de la réaction du marché aux jetons liés à des relations politiques et soulignant comment les caractéristiques des actifs influencent la dynamique de contagion financière.

Données et méthodes

) 2.1 Données et choix d'échantillons

Cette étude utilise des données propriétaires sur le prix moyen de clôture par minute (close mid-price), couvrant les 10 cryptoactifs les plus représentatifs parmi les 20 premiers par capitalisation boursière : Bitcoin (Bitcoin, BTC), Ethereum ###Ethereum, ETH(, Ripple )Ripple, XRP(, Solana )SOL(, Dogecoin )Dogecoin, DOGE(, Chainlink )LINK(, Avalanche )AVAX(, Shiba Inu )Shiba Inu, SHIB(, Polkadot )DOT( et Litecoin )Litecoin, LTC(. Les données proviennent d'une certaine plateforme d'échange, qui est une plateforme d'échange centralisée américaine largement utilisée dans les recherches antérieures, les données spécifiques étant obtenues à partir de la base de données LSEG Tick History.

Cet ensemble de données contient un total de 20 160 observations, couvrant la période du 11 janvier 2025 au 25 janvier 2025, incluant une semaine symétrique autour de la publication du jeton Meme ) le 18 janvier 2025 (, facilitant ainsi une analyse comparative avant et après l'événement.

Selon les pratiques des documents existants, cette étude utilise la formule suivante pour calculer le rendement des cryptoactifs :

rendement = ln )P t ∕P t−1(

où P t représente le prix des actifs numériques au temps t.

La date de l'événement est définie comme le 18 janvier 2025 à 2h44 UTC), ce moment marque la première annonce officielle de la publication du nouveau président américain sous forme de jeton Meme. Nous calculons les rendements anormaux cumulés pour évaluer les effets de cascade d'information. Cet article calcule le rendement moyen de chaque cryptoactif de la période du 1er janvier 2025 au 10 janvier 2025, afin de représenter un échantillon relativement stable en amont. Ensuite, nous soustrayons cette référence des rendements réels de la période d'échantillonnage, obtenant ainsi des rendements excédentaires par rapport à la référence du marché, et nous les additionnons pour obtenir les CARs.

( 2.2 méthode

Utiliser le modèle BEKK-MGARCH pour analyser l'impact du lancement de ce jeton Meme sur le marché des Cryptoactifs. Supposons que les rendements logarithmiques suivent une distribution normale avec une moyenne de zéro et une matrice de covariance conditionnelle Ht, la spécification du modèle est la suivante :

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Parmi cela,

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H représente la matrice de covariance inconditionnelle. Les matrices de paramètres satisfont à a,b>0 et a+b<1, afin d'assurer la stabilité et la positivité du modèle. Ensuite, un test des effets d'infection est réalisé. Compte tenu des problèmes de première espèce pouvant survenir lors de l'utilisation de données haute fréquence, cet article adopte un niveau de signification strict de α=0.001.

Résultat

) 3.1 effet de survolatilité

Ce graphique fournit des résultats d'analyse préliminaire, visant à révéler les relations entre les cryptoactifs, ces relations étant estimées à l'aide du modèle BEKK-MGARCH. Dans la structure de covariance présentée dans le graphique 1(b), l'interconnexion entre les actifs s'est considérablement renforcée au cours de la phase suivant l'événement. Cette découverte soutient l'hypothèse selon laquelle "l'événement a déclenché des effets de débordement de volatilité". De même, le graphique 1(a) montre que l'amplitude des fluctuations des rendements logarithmiques stationnaires a augmenté au cours de la même période, reflétant une montée de l'instabilité du marché et une accélération du rythme d'ajustement. Tous les panneaux du côté droit des images montrent que les rendements des différents cryptoactifs ont connu une forte volatilité durant cette période, soulignant ainsi l'impact systémique de cet événement.

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Le tableau 1 présente la covariance conditionnelle dynamique estimée par le modèle BEKK-MGARCH, accompagnée des statistiques de test t correspondantes pour vérifier l'existence d'effets de contagion. Les résultats montrent que cet événement a effectivement déclenché une contagion financière et des effets de débordement de volatilité sur le marché des cryptoactifs. La plupart des coefficients de covariance post-événement sont significatifs au niveau de 0,001, en particulier entre des actifs tels que ETH, SOL et LINK, dont la covariance a considérablement augmenté, montrant une plus forte interconnexion et un degré d'intégration du marché plus élevé. En revanche, bien que SHIB et DOT aient également atteint un niveau de signification de 0,01, l'impact est plus faible. D'autres actifs comme LTC et XRP ont vu leur covariance diminuer après l'événement, indiquant que l'effet de débordement n'est pas uniformément réparti entre tous les actifs. Dans l'ensemble, les résultats mettent en évidence l'impact structurel de cet événement d'émission de jetons Meme sur l'ensemble du marché des cryptoactifs.

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3.2 effet de cascade de l'information

Sur la base de l'existence d'effets hétérogènes entre les actifs cryptoactifs confirmés, cette section révèle davantage les effets de cascade d'information déclenchés par l'émission de ce jeton Meme à travers l'analyse des rendements anormaux cumulés ###CARs(. Les résultats montrent que cet événement a un impact structurel significatif sur la dynamique du marché, se manifestant par des chemins de réaction spécifiques aux actifs et une volatilité accrue.

La figure 2 montre les CARs des cryptoactifs analysés pendant la période d'échantillonnage. Au cours de la phase précédant l'événement, la plupart des cryptoactifs ont connu des rendements positifs, probablement en raison des attentes spéculatives ou de l'optimisme du marché quant à la possibilité que ce politicien soit élu 47e président des États-Unis. Cela indique que, même en l'absence d'informations concrètes, les investisseurs ont montré un comportement d'achat spéculatif évident, un phénomène qui correspond à la caractéristique de "la peur de rater" largement enregistrée sur le marché des cryptoactifs.

Au stade qui suit l'événement, trois dynamiques clés se manifestent particulièrement :

1. SOL a bien performé, surpassant tous les autres actifs, ce qui est probablement lié à sa relation technique directe en tant que blockchain porteuse de ce jeton Meme.

2. LINK a également montré une forte performance, ce qui pourrait être lié à son association avec la grande entreprise technologique américaine Oracle.

3. Les cryptoactifs matures tels que Bitcoin, Ethereum, Ripple, Litecoin, etc., se stabilisent progressivement après une légère hausse, reflétant leur résilience sur le marché et leur relative isolation par rapport aux impacts de la spéculation en cascade.

En même temps, les autres jetons mèmes comme DOGE et SHIB semblent particulièrement fragiles, montrant un effet évident de substitution d'actifs, c'est-à-dire que les fonds spéculatifs se déplacent des anciens jetons mèmes vers des jetons nouvellement émis. Bien qu'AVAX et DOT aient une base technique solide, ils n'ont pas non plus échappé à cette tendance de transfert de capitaux, montrant des signes de perte de valeur.

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La figure 3 montre plus clairement comment ce choc exogène lié à l'émission de ce jeton Meme a rompu le schéma de co-mouvement du marché avant l'événement. Avant l'événement, les actifs présentaient une forte volatilité synchronisée ; tandis qu'après l'événement, les CARs des différents actifs ont connu une forte divergence, allant de +20 % pour Solana à -20 % pour Dogecoin et Shiba Inu.

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Cette section révèle que : les récits spécifiques aux actifs, la pertinence technique et la perception subjective des investisseurs peuvent significativement amplifier la réactivité différenciée des rendements entre actifs lors de chocs d'information majeurs.

Conclusion

Cette étude examine l'émission de cryptoactifs liée aux personnalités politiques ) telles que le président américain ( sur le marché des cryptoactifs.