金融バブルを検知するLPPLSモデルの暗号資産への応用（2023年1月発行）

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暗号資産市場ではこれまでに多くの価格の高騰と暴落、いわゆるバブルが経験されてきた。その変動率は他の金融資産と比べても著しく高い。ゆえに暗号資産のバブルを検出することは暗号資産投資をする上で個人投資家にとっても機関投資家にとっても非常に重要な指標となりうる。

そこで本調査では、金融資産のバブルの終焉を検出するための枠組みとして使用されてきた「LPPLS（Log Periodic Power Law Singularity) モデル」を代表的な暗号資産、ビットコインなどに用いて、先行研究を元にした独自の分析を行った。

いくつかの検証の結果、LPPLS モデルの暗号資産への適用は十分に可能であることを示すことができた。また、同モデルが長期的な価格トレンドや短期的な価格の底を検討する上でも有効である可能性を見出した。

【目次】（全19頁）
1. 要旨
2. 調査の背景
3. 調査の方法
4. 結果
5. 総括と考察
6. 最後に