加密數(shù)字貨幣的快速發(fā)展并非偶然，其底層區(qū)塊鏈技術(shù)被認(rèn)為是未來(lái)驅(qū)動(dòng)金融科技革命的偉大創(chuàng)新，然而新興技術(shù)的產(chǎn)生與應(yīng)用往往會(huì)使利益和風(fēng)險(xiǎn)共存

。加密數(shù)字貨幣因其匿名性、跨境交易的高度便捷性和去中心化等特點(diǎn)，極易被犯罪分子用于洗錢和恐怖融資活動(dòng)，充當(dāng)金融犯罪工具，推動(dòng)全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)或武裝沖突、恐怖主義，進(jìn)一步加大地緣政治風(fēng)險(xiǎn)(Geopolitical Risks)。同時(shí)，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)的加劇又會(huì)影響到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，誘發(fā)金融犯罪風(fēng)險(xiǎn)

。然而，加密數(shù)字貨幣參與的金融犯罪行為極具隱蔽性。在面對(duì)新生的加密數(shù)字貨幣的諸多“獨(dú)特性”時(shí)，以法定貨幣為核心的監(jiān)管制度可能會(huì)失靈。因此，為確保新時(shí)期的國(guó)家金融安全，構(gòu)建行之有效的加密數(shù)字貨幣監(jiān)管體系迫在眉睫。此外，雖然當(dāng)前學(xué)者們認(rèn)為加密數(shù)字貨幣已成為洗錢、資本外逃和恐怖融資的載體，但在大多數(shù)文獻(xiàn)中只給出了理論解釋。本研究基于地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣的影響，實(shí)證檢驗(yàn)加密數(shù)字貨幣作為金融犯罪工具的可能性。貢獻(xiàn)有三：一是將地緣政治風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)與不同屬性加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)反應(yīng)結(jié)合起來(lái)，深入分析影響機(jī)理；二是從收益率溢出和風(fēng)險(xiǎn)溢出雙重視角，應(yīng)用分位數(shù)回歸和DCC-GARCH模型分析地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同屬性加密數(shù)字貨幣的影響程度，驗(yàn)證加密數(shù)字貨幣成為金融犯罪工具的可能性；三是提出加密數(shù)字貨幣監(jiān)管建議，給監(jiān)管當(dāng)局的政策制定提供依據(jù)，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)紓困。

一、文獻(xiàn)評(píng)述

(一)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)

《全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》顯示，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)已位列制約全球發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)因素之首。地緣政治風(fēng)險(xiǎn)是指影響和平進(jìn)程、國(guó)際關(guān)系正?；奈溲b沖突、恐怖等行為導(dǎo)致的國(guó)家間局勢(shì)緊張的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性，體現(xiàn)為地緣政治事件、地緣政治威脅、地緣政治行為和地緣政治緊張局勢(shì)等。Caldara和Iacoviello(2018)運(yùn)用文本數(shù)據(jù)分析法，構(gòu)建了地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(Geopolitics Risks，GPRs)、地緣政治威脅指數(shù)(Geopolitical Threat，GPT)和地緣政治行為指數(shù)(Geopolitical Action，GPA),并測(cè)算了19個(gè)新興經(jīng)濟(jì)體國(guó)家的地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，彌補(bǔ)了對(duì)實(shí)時(shí)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)測(cè)度研究的不足

，這些指數(shù)已被廣泛應(yīng)用于金融以及類金融市場(chǎng)領(lǐng)域的研究

。GPRs具體是通過(guò)對(duì)《紐約時(shí)報(bào)》《泰晤士報(bào)》和《金融時(shí)報(bào)》等十一家全球知名報(bào)紙1985年以來(lái)的電子文檔建立電子檔案庫(kù)，自動(dòng)檢索與“地緣政治威脅”“核威脅”和“戰(zhàn)爭(zhēng)威脅”等關(guān)鍵詞相關(guān)的新聞媒體報(bào)道，統(tǒng)計(jì)出每月或每日包含上述關(guān)鍵詞的文章篇數(shù)，再除以對(duì)應(yīng)的該月或該日新聞文章總數(shù)，得到全球和國(guó)別兩個(gè)層面的地緣政治風(fēng)險(xiǎn)月度指數(shù)或日度指數(shù)。

(二)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與加密數(shù)字貨幣

諸多研究表明，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)新興的加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)產(chǎn)生較大影響。Colon等(2021)使用普通最小二乘法(OLS)和帶有虛擬變量的分位數(shù)回歸方法，證實(shí)加密數(shù)字貨幣在大多數(shù)情況下可以作為地緣政治風(fēng)險(xiǎn)的強(qiáng)大對(duì)沖工具

。Bouri等(2022)通過(guò)邏輯回歸研究地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和加密數(shù)字貨幣之間的共同跳躍，發(fā)現(xiàn)比特幣價(jià)格上漲很大程度上取決于地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的上升

。當(dāng)前加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)發(fā)展趨于成熟，流通性不斷增強(qiáng)，部分交易者出于避險(xiǎn)需求，偏愛(ài)認(rèn)可度高、流通性好的加密數(shù)字貨幣，尤其被稱為“數(shù)字黃金”的比特幣

，例如在英國(guó)脫歐期間，大量投資者將比特幣作為地緣政治不確定性的對(duì)沖工具，導(dǎo)致比特幣市場(chǎng)的波動(dòng)

；也有部分交易者傾向于選擇匿名程度更高的加密數(shù)字貨幣。這會(huì)導(dǎo)致地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同類型加密數(shù)字貨幣的影響可能存在差異。在研究地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)市場(chǎng)時(shí)，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同類別的金融資產(chǎn)存在不同程度的影響。例如地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與股票收益負(fù)相關(guān)，而與黃金市場(chǎng)收益正相關(guān)，這種影響可能會(huì)隨資產(chǎn)屬性的不同而不同

。當(dāng)前加密數(shù)字貨幣種類繁多，市值和匿名屬性不一，通過(guò)研究地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同類型加密數(shù)字貨幣的影響，可以為加密數(shù)字貨幣參與金融犯罪行為的理論假設(shè)提供可靠的實(shí)證依據(jù)。

(三)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與加密數(shù)字貨幣金融犯罪

加密數(shù)字貨幣潛在風(fēng)險(xiǎn)主要分為運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和金融犯罪風(fēng)險(xiǎn)等

，其中最為突出的是金融犯罪風(fēng)險(xiǎn)

。因?yàn)榈鼐壵物L(fēng)險(xiǎn)的加劇往往伴隨著武裝沖突、恐怖行為或政治形勢(shì)不穩(wěn)定事件發(fā)生，進(jìn)而大大提高了洗錢、恐怖融資和資本外逃等金融犯罪的可能性

。對(duì)非法交易者而言，要想擺脫國(guó)家或相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)控來(lái)進(jìn)行資金轉(zhuǎn)移或恐怖融資，必然會(huì)選擇具有如下特性的金融犯罪工具：第一，具備極強(qiáng)的匿名性和能夠得到普遍認(rèn)可的價(jià)值；第二，能在國(guó)家或地區(qū)間快速轉(zhuǎn)移；第三，交易具有強(qiáng)隱蔽性。去中心化設(shè)計(jì)的加密數(shù)字貨幣恰好滿足上述特性，從而成為理想的金融犯罪工具。綜上，加密數(shù)字貨幣市值逐步走高，能成為風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具

，而其強(qiáng)匿名性和交易隱蔽性又使其可能成為洗錢等金融犯罪的工具

。同時(shí)，加密數(shù)字貨幣實(shí)現(xiàn)了去中心化的跨地域便捷支付，容易突破國(guó)家監(jiān)管邊界，加劇加密數(shù)字貨幣的金融犯罪風(fēng)險(xiǎn)。此外，由地緣政治風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的外部不確定性會(huì)加大非法交易者利用加密數(shù)字貨幣進(jìn)行洗錢、恐怖融資和資本外逃等金融犯罪的可能性。因此本文推測(cè)，在地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇的情況下，匿名性越強(qiáng)、交易越便捷的加密數(shù)字貨幣越容易被非法交易者利用，成為金融犯罪工具。

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是一種與胰島素抵抗和遺傳易感性密切相關(guān)的代謝應(yīng)激性肝臟損傷，其可發(fā)生肝臟纖維化從而導(dǎo)致肝硬化[1]。目前，國(guó)內(nèi)外均缺乏對(duì)NAFLD有特定療效的藥物，而且，不同的臨床指南推薦的藥物不同。因此，本文回顧性分析了重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院就診的NAFLD合并2型糖尿病患者的臨床資料，探討降糖藥、他汀類、ACEI、鈣離子拮抗劑是否對(duì)NAFLD合并2型糖尿病的患者有協(xié)同治療效果，旨在為NAFLD合并2型糖尿病人群選擇合適的藥物提供理論依據(jù)?，F(xiàn)報(bào)道如下。

為驗(yàn)證以上理論推測(cè)，本文采用分位數(shù)回歸和DCC-GARCH模型，實(shí)證檢驗(yàn)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)加密數(shù)字貨幣收益率和波動(dòng)率的影響程度。在地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣的收益率溢出方面，采用分位數(shù)回歸模型驗(yàn)證二者的相關(guān)性，以及地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同加密數(shù)字貨幣收益率的影響程度，判斷是否匿名性和交易便捷性越強(qiáng)的加密數(shù)字貨幣越容易受到地緣政治風(fēng)險(xiǎn)的影響。在地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣的波動(dòng)率溢出方面，運(yùn)用DCC-GARCH模型考證地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)的波動(dòng)率動(dòng)態(tài)溢出相關(guān)性，以及對(duì)比它們間的動(dòng)態(tài)溢出系數(shù)。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)分位數(shù)回歸模型

分位數(shù)回歸模型的設(shè)定如下：

1.2 納入及排除標(biāo)準(zhǔn) 納入標(biāo)準(zhǔn)：①全部患者均符合國(guó)際尿控協(xié)會(huì)制定的POP-Q分度標(biāo)準(zhǔn)的Ⅲ～Ⅳ度[5]，且要求手術(shù)治療；②合并不同程度陰道前后壁膨出者；③絕經(jīng)后女性，且未使用激素替代治療者；④ASA分級(jí)Ⅰ～Ⅱ級(jí)。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并宮頸延長(zhǎng)、嚴(yán)重心、肺、肝、腎臟疾病者；②生殖器器質(zhì)性病變及惡性病變者；③有手術(shù)或麻醉禁忌證以及無(wú)法定期隨訪者；④有精神障礙病史不能良好配合者、合并生殖器病變、尿路感染、膀胱或尿路器質(zhì)性病變者。

(1)

根據(jù)調(diào)查檢測(cè)分析，河道自然淤積速率為5~15 cm/a，必須嚴(yán)格按照沿江沙土地區(qū)5年左右一次、太湖圩區(qū)8年左右一次、縣鄉(xiāng)河道10~15年一次的輪浚要求，做好輪浚。整治的同時(shí)，要配合做好河道綠化工作，加快生態(tài)河道建設(shè)，恢復(fù)河道自然狀態(tài)，盡量杜絕鋼筋混凝土等不透水護(hù)坡的建設(shè)。各地政府還要?jiǎng)澇鲆欢ū壤慕?jīng)費(fèi)，用于河道生態(tài)修復(fù)技術(shù)的研究，積極探索高科技生物、生態(tài)技術(shù)，維護(hù)河道健康生命，使蘇州天更藍(lán)、地更綠、山更清、水更秀。

+

·

ln

,-1

+

那幾個(gè)八路軍一沖進(jìn)來(lái)就分頭提槍照著日本兵射擊。一槍打倒一個(gè)，一槍打倒一個(gè)。六個(gè)日本兵根本沒(méi)來(lái)得及把三八大蓋端起來(lái)就被打倒了，單單只剩下鬼子軍官。鬼子軍官望著地上日本兵，一聲怪叫，抽出了戰(zhàn)刀，扎起了馬步。看樣子，他是想做垂死掙扎。那顯然是頭兒的八路軍一聲冷笑，朝另外四個(gè)八路軍使個(gè)眼色，亂槍齊發(fā)，鬼子頓時(shí)被打成了馬蜂窩，一股股殷紅的血水像噴泉一樣直往外噴。

(2)

因?yàn)闆](méi)有重視事前設(shè)計(jì)的管理工作，建設(shè)單位沒(méi)有深入了解相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，造成在施工的時(shí)候涉及變更的部分較大，無(wú)法加強(qiáng)控制監(jiān)督工作，沒(méi)有合理的對(duì)后期的結(jié)果進(jìn)行約束，對(duì)整個(gè)工程的建設(shè)是非常不利的。

(4)

假如

=0

5，則為中位數(shù)回歸，即為最小絕對(duì)離差估計(jì)量，其目標(biāo)函數(shù)為：

沉管法目前已成為我國(guó)修建跨江穿海隧道應(yīng)用最廣泛的方法之一。然而，沉管隧道處在復(fù)雜的海洋環(huán)境中，其穩(wěn)定性問(wèn)題比陸地結(jié)構(gòu)復(fù)雜得多。據(jù)國(guó)土資源部歷年發(fā)布的海洋災(zāi)害統(tǒng)計(jì)顯示，因熱帶風(fēng)暴在東部沿海登陸，我國(guó)每年約有40 km防波堤遭到毀壞。風(fēng)暴后常有海底輸油、氣管線斷裂事故發(fā)生[1]。作為重要的近海工程結(jié)構(gòu)，沉管隧道在波浪作用下的穩(wěn)定性是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。

(5)

第二天早上，我們?nèi)藖?lái)到自助餐廳，遞給服務(wù)員兩張券，爸爸、媽媽各拿了一套餐具，我呆呆地站在一旁，服務(wù)員阿姨笑盈盈地遞給我一套餐具，對(duì)我說(shuō)：“這里的東西你隨便挑，想吃啥就挑啥。”我有些不好意思地說(shuō)：“可我沒(méi)有餐券呢。”阿姨說(shuō)：“沒(méi)事的，來(lái)店里都是客，你也吃不了多少?！闭f(shuō)完，她還特地夾給我一個(gè)滾燙的雞蛋。我想，雷鋒家鄉(xiāng)的人真好！

(6)

(二)DCC-GARCH模型

其中，

為根據(jù)單變量GARCH模型計(jì)算出的條件元素

×

對(duì)角矩陣，

為動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)矩陣。

=(

)

(

)

(7)

其中，

表示收益率，

、

分別為收益率的均值和殘差項(xiàng)，

為正態(tài)分布的條件協(xié)方差矩陣。

高職院校以培養(yǎng)技能型人才為培養(yǎng)目標(biāo)，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力為首要任務(wù)，mooc單純的線上知識(shí)的講解很難吸引學(xué)生，無(wú)法提升學(xué)生的動(dòng)手能力。對(duì)高職院校來(lái)說(shuō)，只有將MOOC線上的知識(shí)點(diǎn)講解結(jié)合到實(shí)踐教學(xué)中，才能設(shè)計(jì)出符合高職院校人才培養(yǎng)目標(biāo)的教學(xué)過(guò)程。

=

(8)

DCC-GARCH模型常用來(lái)分析不同資產(chǎn)序列波動(dòng)的相關(guān)程度，研究變量間非線性的動(dòng)態(tài)相關(guān)性

。模型設(shè)定如下：

=

+

,

～

(0,

)

2.4.1 食物攝取的影響因素 針對(duì)年輕女性和婆婆/媽媽在常吃食物這一問(wèn)題回答上有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的幾項(xiàng)，分別以是否常吃豬蹄、蔬菜、水果、牛奶為因變量(是=1，否=0)，以調(diào)查對(duì)象及其配偶文化程度、建議來(lái)源于父母、公婆、老公等為自變量進(jìn)行了Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，建議來(lái)源于月嫂、公婆、親戚/鄰居分別是豬蹄、蔬菜、水果攝入的阻礙因素，文化程度促進(jìn)了這些食物的攝入，醫(yī)生/護(hù)士的建議也推動(dòng)了豬蹄、水果和牛奶的進(jìn)食。見(jiàn)表2。

(9)

(10)

(三)樣本選擇

為了驗(yàn)證地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣影響的差異性，本文選取了比特幣、瑞波幣、零幣和達(dá)世幣等4種加密數(shù)字貨幣。比特幣市值最高，被視為最主要的加密數(shù)字貨幣。瑞波幣是世界上第一個(gè)開(kāi)放的支付網(wǎng)絡(luò)，交易確認(rèn)在幾秒內(nèi)完成，不收取跨區(qū)域支付費(fèi)用，且市值排名靠前。零幣是首個(gè)使用零知識(shí)證明機(jī)制的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，可提供完全的支付保密性，具有真正意義的匿名性。達(dá)世幣是第一個(gè)以保護(hù)隱私著稱的加密數(shù)字貨幣，具有即時(shí)支付、到賬及時(shí)、手續(xù)費(fèi)較低和強(qiáng)匿名性等特點(diǎn)。

(四)數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

比特幣、瑞波幣、零幣和達(dá)世幣的發(fā)行時(shí)間不同，其中零幣的發(fā)行時(shí)間最晚，因此樣本期選定為自零幣發(fā)行日到地緣政治風(fēng)險(xiǎn)日度指數(shù)最新可獲取的時(shí)間，即2016年10月29日至2020年3月10日，樣本容量均為1229個(gè)。為減少數(shù)據(jù)異方差性，分別對(duì)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和加密數(shù)字貨幣數(shù)據(jù)做對(duì)數(shù)處理，按照公式

=ln

-ln

-1

計(jì)算加密數(shù)字貨幣的收益率，其中

表示第

期加密數(shù)字貨幣的收盤價(jià)格。地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自matteoiacoviello.com，加密數(shù)字貨幣交易數(shù)據(jù)來(lái)自coinmarketcap.com。表1列出了地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及4種加密數(shù)字貨幣收益率的描述性統(tǒng)計(jì)。表1顯示，比特幣和零幣的收益率序列是左偏的，瑞波幣和達(dá)世幣的收益率序列是右偏的，且所有序列均通過(guò)了偏度檢驗(yàn)；相對(duì)于正態(tài)分布有過(guò)度的峰度，4種加密數(shù)字貨幣收益率序列更為陡峭。

三、實(shí)證分析

(一)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)演化趨勢(shì)分析

圖1為2016—2020年地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與4種加密數(shù)字貨幣收益率的時(shí)序圖。地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與4種加密數(shù)字貨幣收益率峰值出現(xiàn)的時(shí)間多次重合，且在變化趨勢(shì)上具有一定的相似性?？傮w上，不確定性事件的突發(fā)加劇了地緣政治風(fēng)險(xiǎn)，交易者會(huì)傾向于購(gòu)買避險(xiǎn)保值、轉(zhuǎn)移方便的加密數(shù)字貨幣，從而引發(fā)加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)的波動(dòng)

。

(二)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣收益率溢出的實(shí)證分析

1.地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)比特幣與達(dá)世幣收益率的影響

本文以地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為解釋變量，不同分位數(shù)下比特幣與達(dá)世幣的收益率為被解釋變量來(lái)初步進(jìn)行分位數(shù)回歸。對(duì)所有變量進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理后估計(jì)模型參數(shù)。此處只討論地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣的影響，故不展示加密數(shù)字貨幣收益率的自相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)比特幣和達(dá)世幣的未來(lái)1天、5天、22天的平均收益率進(jìn)行分位數(shù)回歸，顯著性影響主要集中于高分位下，最明顯的是0.70、0.80和0.90的高分位，表明地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)加密數(shù)字貨幣收益率變動(dòng)有影響，與Bouri等(2022)的結(jié)論一致

。在低分位下，回歸系數(shù)基本不顯著。在此基礎(chǔ)上，本文將地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)劃分為上升時(shí)期和下降時(shí)期，進(jìn)一步分析地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)加密數(shù)字貨幣收益率的非對(duì)稱性影響。

2

地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)比特幣與達(dá)世幣收益率的非對(duì)稱性影響

將

分為上升時(shí)期和下降時(shí)期，對(duì)所有變量進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理后估計(jì)模型參數(shù)。表3結(jié)果顯示，對(duì)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的變化進(jìn)行了非對(duì)稱性區(qū)分后，實(shí)證結(jié)果的顯著性水平明顯提升，尤其是對(duì)未來(lái)5天平均收益率的影響更為顯著，且在低分位數(shù)和高分位數(shù)下都表現(xiàn)明顯。此外，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)達(dá)世幣收益率的影響大于比特幣。鑒于上述分析，后文的被解釋變量都選擇加密數(shù)字貨幣未來(lái)5天的平均收益率，同時(shí)再選取兩種不同屬性的加密數(shù)字貨幣來(lái)觀察分位數(shù)回歸結(jié)果，即在

5條件下綜合比較地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)不同加密數(shù)字貨幣收益率的影響程度。

3

地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)加密數(shù)字貨幣的非對(duì)稱性影響

分位數(shù)回歸中被解釋變量為4種加密數(shù)字貨幣未來(lái)5天收益率在不同分位數(shù)下的平均值。由表4結(jié)果可知，

對(duì)比特幣、達(dá)世幣和零幣的回歸系數(shù)都呈現(xiàn)出較強(qiáng)的顯著性，且在低分位數(shù)和高分位數(shù)之間均勻分布。在

1、

1+、

1-條件下，

對(duì)4種加密數(shù)字貨幣的影響系數(shù)大多不顯著，即在極短時(shí)間內(nèi)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)對(duì)加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)收益率產(chǎn)生明顯影響(限于篇幅，表4中僅列示顯著的系數(shù)結(jié)果，故省略

1、

1+和

1-的回歸結(jié)果，作者備索)。在

5、

5+、

5-條件下，比特幣、達(dá)世幣、零幣的回歸系數(shù)大多是顯著的，連瑞波幣為數(shù)不多的具有顯著性的回歸系數(shù)也集中于此。因此，從短期來(lái)看，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇對(duì)加密數(shù)字貨幣收益率影響為負(fù)，與Colon等(2021)的結(jié)論一致

?？赡艿脑蚴牵謩?shì)的不穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致加密數(shù)字貨幣市場(chǎng)的普遍萎縮。在

22、

22+、

22-條件下，比特幣、達(dá)世幣和零幣收益率在高分位數(shù)下的回歸系數(shù)大多具有較強(qiáng)的顯著性，表明地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)這3種加密數(shù)字貨幣存在正向影響，且回歸系數(shù)表現(xiàn)為零幣>達(dá)世幣>比特幣。因此，從長(zhǎng)期來(lái)看，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇帶來(lái)的外部不確定性會(huì)加大非法交易者利用加密數(shù)字貨幣進(jìn)行洗錢、恐怖融資和資本外逃等金融犯罪的可能性，匿名屬性越強(qiáng)、交易越便捷的加密數(shù)字貨幣的收益率所受影響越大。據(jù)此初步推測(cè)，當(dāng)?shù)鼐壵物L(fēng)險(xiǎn)加劇時(shí)，加密數(shù)字貨幣可能參與了洗錢、恐怖融資和資本外逃等金融犯罪。

(三)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣波動(dòng)率溢出的實(shí)證分析

1.DCC-GARCH模型參數(shù)估計(jì)及說(shuō)明

但是如果尋找ETA替代廠商的答案落在了鐘表廠商自己頭上的話，會(huì)怎樣呢？在Comco協(xié)議初期，很多鐘表廠商正在開(kāi)發(fā)自己的基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)實(shí)現(xiàn)自給自足。比如據(jù)說(shuō)已向外部公司小規(guī)模供應(yīng)機(jī)心的制表商Maurice Lacroix艾美。Eterna機(jī)心于2012年被中國(guó)海淀集團(tuán)收購(gòu)，計(jì)劃向第三方提供39口徑機(jī)心，以成為ETA7750的替代機(jī)心。在1932年時(shí)ETA曾隸屬Eterna。大約15年前，他們開(kāi)始自己生產(chǎn)機(jī)心，規(guī)模不大，僅供內(nèi)部使用。但是發(fā)現(xiàn)，如果不向第三方出售機(jī)心，生產(chǎn)成本會(huì)很高。因此，他們?cè)谌昵皠?chuàng)立了Eterna。

將一階差分后的地緣政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)數(shù)分別與4種加密數(shù)字貨幣的收益率進(jìn)行DCC-GARCH(1,1)模型擬合。具體地，各單變量先分別進(jìn)行ARMA(1,1)-GARCH(1,1)處理，剔除各自均值方程及波動(dòng)率ARCH效應(yīng)的影響后，將殘差序列代入DCC-GARCH(1,1)模型進(jìn)行擬合，模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表5所示。由表5可知，除

-

的ARCH項(xiàng)系數(shù)的估計(jì)值不顯著外，其余系數(shù)均顯著，且全部滿足

+

<1，說(shuō)明地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與比特幣、達(dá)世幣、零幣和瑞波幣的波動(dòng)均具有一定的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，且這種影響長(zhǎng)期存在，其中，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與零幣市場(chǎng)波動(dòng)率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性最明顯，其次是比特幣和瑞波幣，與達(dá)世幣市場(chǎng)波動(dòng)率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性最弱。

2.波動(dòng)率動(dòng)態(tài)溢出系數(shù)分析

以地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比特幣市場(chǎng)波動(dòng)率動(dòng)態(tài)溢出系數(shù)為參照，分別對(duì)比地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)達(dá)世幣、零幣和瑞波幣市場(chǎng)波動(dòng)率動(dòng)態(tài)溢出系數(shù)的變化，我們發(fā)現(xiàn)地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)達(dá)世幣、零幣、瑞波幣市場(chǎng)波動(dòng)的影響均大于比特幣。比如，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)達(dá)世幣市場(chǎng)波動(dòng)率的正向和負(fù)向影響均大于比特幣。可能的原因是比特幣市值較大，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)，當(dāng)?shù)鼐壵物L(fēng)險(xiǎn)加劇時(shí)，對(duì)比特幣市場(chǎng)波動(dòng)影響較??；地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇導(dǎo)致的局勢(shì)不穩(wěn)定會(huì)誘發(fā)洗錢和恐怖融資等金融犯罪行為，匿名性更強(qiáng)的達(dá)世幣更易被非法交易者利用，成為金融犯罪工具。地緣政治風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)加密數(shù)字貨幣產(chǎn)生影響，且影響存在異質(zhì)性，影響程度取決于加密數(shù)字貨幣自身的屬性，其中匿名性和交易便捷性大于市值屬性，說(shuō)明匿名性和交易便捷性較強(qiáng)的加密數(shù)字貨幣可能已參與到了金融犯罪活動(dòng)中。

四、結(jié)論與建議

本文基于理論分析，推測(cè)在地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇的情況下，加密數(shù)字貨幣被非法交易者用作金融犯罪工具的可能性會(huì)顯著提升。收益率溢出方面，分位數(shù)回歸模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同類型加密數(shù)字貨幣的影響程度存在差異，匿名性越強(qiáng)的加密數(shù)字貨幣所受的影響越大；波動(dòng)率溢出方面，DCC-GARCH模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)匿名性越強(qiáng)、交易越便捷的加密數(shù)字貨幣影響越大。這說(shuō)明地緣政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)加密數(shù)字貨幣的影響程度取決于其本身的匿名性和便捷性。以上結(jié)果為加密數(shù)字貨幣可能已經(jīng)被非法交易者用于洗錢、恐怖融資和資本外逃等金融犯罪提供了一定的證據(jù)?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文為完善加密數(shù)字貨幣的監(jiān)管提出如下建議：(1)對(duì)交易平臺(tái)進(jìn)行去匿名化管理。依據(jù)KYC標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建系統(tǒng)的監(jiān)管體系，充分掌握交易數(shù)據(jù)，監(jiān)控交易過(guò)程；為從根源上切斷場(chǎng)外非法交易通道，應(yīng)取消私人化加密數(shù)字貨幣交易平臺(tái)，以防加密數(shù)字貨幣被非法交易者用于金融犯罪，擾亂金融市場(chǎng)秩序。(2)對(duì)轉(zhuǎn)移過(guò)程進(jìn)行實(shí)名化管理。將開(kāi)發(fā)加密數(shù)字貨幣錢包的金融科技公司納入“沙盒監(jiān)管系統(tǒng)”，保證實(shí)名化管理加密數(shù)字貨幣轉(zhuǎn)移的過(guò)程；建立加密數(shù)字貨幣的中央管理數(shù)據(jù)庫(kù)，以“已知的當(dāng)事人-已知的交易”為原則核實(shí)轉(zhuǎn)移過(guò)程，便于國(guó)家或相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)加密數(shù)字貨幣的轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。(3)對(duì)跨境交易進(jìn)行協(xié)同化管理。依據(jù)反洗錢金融行動(dòng)特別工作組 (FATF) 設(shè)定的監(jiān)管準(zhǔn)則制定國(guó)際通用的法律制度，同時(shí)加強(qiáng)國(guó)際合作；中央銀行與監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)加密數(shù)字貨幣的交易者發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)警告，說(shuō)明利用加密數(shù)字貨幣參與金融犯罪的嚴(yán)重后果，依靠宣傳手段設(shè)置跨區(qū)域交易的意識(shí)關(guān)卡。

[1] 華秀萍, 夏舟波, 周杰. 如何破解對(duì)數(shù)字虛擬貨幣監(jiān)管的難題[J]. 金融監(jiān)管研究, 2019， (11): 1-18.

[2] 張超. 數(shù)字貨幣交易平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)及其監(jiān)管規(guī)則建構(gòu)[J]. 財(cái)經(jīng)論叢, 2020， (3): 105-113.

[3] 劉文革, 黃玉. 地緣政治風(fēng)險(xiǎn)與貿(mào)易流動(dòng): 理論機(jī)理與實(shí)證研究[J]. 國(guó)際經(jīng)貿(mào)探索, 2020, (3): 46-59.

[4] Caldara D., Iacoviello M. Measuring Geopolitical Risk[Z]. FRB International Finance Discussion Paper, 2018 .

[5] Gkillas K., Gupta R., Wohar M. E. Volatility Jumps: The Role of Geopolitical Risks[J]. Finance Research Letters, 2018, 27: 247-258.

[6] Asai M., Gupta R., McAleer M. Forecasting Volatility and Co-volatility of Crude Oil and Gold Futures: Effects of Leverage, Jumps, Spillovers, and Geopolitical Risks[J]. International Journal of Forecasting, 2020, 36(3): 933-948.

[7] Triki M. B., Maatoug A. B. The GOLD Market as a Safe Haven Against the Stock Market Uncertainty: Evidence from Geopolitical Risk[J]. Resources Policy, 2021, 70: 101872.

[8] Colon F., Kim C., Kim H., et al. The Effect of Political and Economic Uncertainty on the Cryptocurrency Market[J]. Finance Research Letters, 2021, 39(1): 101621.

[9] Bouri E., Gupta R., Vo X. V. Jumps in Geopolitical Risk and the Cryptocurrency Market: The Singularity of Bitcoin[J]. Defence and Peace Economics, 2022, 33(22): 150-161.

[10] Gkillas K., Gupta R., Pierdzioch C. Forecasting Realized Gold Volatility: Is There a Role of Geopolitical Risks?[J]. Finance Research Letters, 2020, 35: 101280.

[11] Yi S., Xu Z., Wang G. J. Volatility Connectedness in the Cryptocurrency Market: Is Bitcoin a Dominant Cryptocurrency?[J]. International Review of Financial Analysis, 2018, 60: 98-114.

[12] Cheng C. H. J., Chiu C. W. J. How Important Are Global Geopolitical Risks to Emerging Countries?[J]. International Economics, 2018, 156: 305-325.

[13] Cunado J., Gupta R., Lau C. K. M., et al. Time-Varying Impact of Geopolitical Risks on Oil Prices[J]. Defence and Peace Economics, 2020, 31(6): 692-706.

[14] Makarov I., Schoar A. Trading and Arbitrage in Cryptocurrency Markets[J]. Journal of Financial Economics, 2020, 135(2): 293-319.

[15] 柏建成, 何田, 高增安, 等. 數(shù)字貨幣會(huì)將風(fēng)險(xiǎn)傳染給傳統(tǒng)金融市場(chǎng)嗎?——基于方向性溢出指數(shù)動(dòng)態(tài)變化的研究[J]. 財(cái)經(jīng)論叢, 2020， (10): 44-54.

[16] 袁磊, 耿新. 私人數(shù)字貨幣與資本流出——以比特幣為例的研究[J]. 國(guó)際金融研究, 2020， (6): 14-24.

[17] 封思賢, 丁佳. 數(shù)字加密貨幣交易活動(dòng)中的洗錢風(fēng)險(xiǎn): 來(lái)源、證據(jù)與啟示[J]. 國(guó)際金融研究, 2019， (7): 25-35.

[18] 李曉峰. 中國(guó)資本外逃的理論與現(xiàn)實(shí)[J]. 管理世界, 2000， (4): 123-133， 217.

[19] Johnston R. B., Nedelescu O. M. The Impact of Terrorism on Financial Markets[J]. Journal of Financial Crime, 2006, 13(1): 7-25.

[20] Dyhrberg A. H. Bitcoin, Gold and the Dollar-A GARCH Volatility Analysis[J]. Finance Research Letters, 2016, 16: 85-92.

[21] Nolasco Braaten C., Vaughn M. S. Convenience Theory of Cryptocurrency Crime: A Content Analysis of US Federal Court Decisions[J]. Deviant Behavior, 2021, 42(8): 958-978.

[22] Corsi F. A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility[J]. Journal of Financial Econometrics, 2009, 7(2): 174-196.

[23] Chiang T. C., Jeon B. N., Li H. Dynamic Correlation Analysis of Financial Contagion: Evidence from Asian Markets[J]. Journal of International Money and Finance, 2007, 26(7): 1206-1228.