Einfluss von Kryptowährungen mit zeitvariablen Granger-Kausalitätsnetzwerken abbilden

Zusammenfassung

Diese Studie bildet die veränderlichen Beziehungen zwischen Kryptowährungen anhand hochfrequenter Renditen von 2020 bis 2025 ab. Sie erstellt gewichtete, gerichtete Netzwerke aus statistisch signifikanten Granger-Kausalbeziehungen zwischen Log-Renditen von Assets. Richtung und Stärke der Verbindungen dienen dabei als Einflussmaße. Außerdem untersucht die Studie normalisierte Renditeverteilungen und ordnet Assets nach ihrer ausgehenden Netzwerkkraft.

Die Analyse berichtet von Verteilungen normalisierter Renditen mit schweren Rändern und einer Konzentration des Netzwerkeinflusses auf eine kleine Gruppe von Kryptowährungen. Ethereum wird über den untersuchten Zeitraum als einflussreichstes Asset eingestuft, während der relative Einfluss von Bitcoin allmählich abnimmt. Auch die Rangfolgen ändern sich deutlich: Verschiedene Kryptowährungen gelangen in die Spitzenpositionen und scheiden wieder aus ihnen aus. Das deutet auf eine wettbewerbsorientierte und instabile Einflussstruktur im Ökosystem hin. Die Beschreibung nennt weder Schwellenwerte für den Netzwerkaufbau noch Validierungsdetails oder Belege dafür, dass Granger-Verbindungen strukturelle Kausalität nachweisen. Die Rangfolgen sind daher als Maße innerhalb dieses Rahmens zu verstehen, nicht als definitive Kausal- oder Handelssignale.

Kernaussagen

• Die Studie erstellt gewichtete, gerichtete Netzwerke aus signifikanten Granger-Kausalbeziehungen in Kryptowährungsrenditen.
• Den Berichten zufolge weisen normalisierte Kryptowährungsrenditen Verteilungen mit schweren Rändern auf.
• Eine kleine Gruppe von Assets vereint einen überproportionalen Anteil des Netzwerkeinflusses auf sich.
• Ethereum wird als einflussreichstes Asset eingestuft, während die relative Bedeutung von Bitcoin mit der Zeit abnimmt.
• Die Einflussrangfolgen ändern sich deutlich, was auf eine instabile Netzwerkhierarchie hindeutet.

Schlagwörter

# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns


# Time-dependent weighted directed networks of cryptocurrency interaction from high-frequency returns









We investigate the evolving structure of interactions in cryptocurrency markets using a network-based framework constructed from high-frequency price data spanning 2020-2025. Directed and weighted networks are constructed from statistically significant Granger causal relationships between cryptocurrency log-returns, enabling us to quantify the flow of influence across assets. We find that normalized returns exhibit heavy-tailed distributions, consistent with the presence of large intermittent fluctuations and in line with stylized facts of financial markets. The resulting networks display pronounced heterogeneity in link weights and nodal strengths, indicating that a small subset of cryptocurrencies contributes disproportionately to market dynamics. By ranking cryptocurrencies based on their nodal out-strength, we uncover a dynamically evolving hierarchy of influence. Ethereum consistently emerges as the most influential asset, while Bitcoin shows a gradual decline in its relative importance. The ranking structure exhibits substantial temporal variability, with multiple cryptocurrencies entering and exiting the top positions over time. Our findings reveal a highly competitive and non-stable organization of the cryptocurrency ecosystem.

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