На сайте Portfolio Management Research в журнале The Journal of Alternative Investments опубликована статья научных сотрудников лаборатории исследования цифровых финансов Андрея Зубарева, Веры Ларионовой и научного сотрудника ИПЭИ РАНХИГС Кирилла Шилова под названием «Explaining DeFi Token Returns: Do Protocol Metrics and Broader Crypto Trends Matter?».
📱 Читайте нас в Telegram | Max | VK
В работе исследуются факторы доходностей токенов управления протоколов децентрализованных финансов (DeFi) на примере COMP, AAVE и CRV за период с января 2021 по март 2025 года. В отличие от предыдущих исследований, которые, как правило, рассматривают ограниченный набор объясняющих факторов, в работе используется более широкий перечень внутренних показателей протоколов. В анализ включены метрики активности протокола, финансовые показатели, казначейские резервы, различные рыночные метрики самих токенов, включая торговые объёмы, количество держателей, и рыночные мультипликаторы. С помощью линейной регрессии оценивается связь между недельными доходностями токенов, внутренними характеристиками протоколов и доходностью Ether как прокси-индикатором динамики криптовалютного рынка. Результаты исследования свидетельствуют о том, что доходности токенов DeFi определяются не только общерыночной динамикой, но и характеристиками самих протоколов. При этом относительная значимость данных факторов различается в зависимости от типа протокола: для лендинговых протоколов ключевую роль играет связь с Ether, тогда как для децентрализованной биржи более выражено влияние отдельных внутренних метрик, таких как общая заблокированная стоимость активов (TVL) и чистые резервы.Работа вносит вклад в литературу по децентрализованным финансам, поскольку предлагает комплексный анализ связи между доходностями токенов управления и несколькими группами протокольных показателей, показывает различия в драйверах разных типов протоколов DeFi и меняет представление о том, что токены DeFi лишь следуют за динамикой Ether. Полученные результаты подчеркивают необходимость учитывать специфические характеристики при построении моделей оценки DeFi-активов.