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Co-movements of NFTs, DeFi tokens and carbon ETFs: nonlinear dynamics and sustainable portfolio implications

NFT、DeFiトークン、カーボンETFの共変動:非線形ダイナミクスとサステナブルポートフォリオへの示唆 (AI 翻訳)

R. Katoch, Samoon Khan

Managerial Finance📚 査読済 / ジャーナル2026-03-19#炭素価格Origin: Global
DOI: 10.1108/mf-09-2025-0740
原典: https://doi.org/10.1108/mf-09-2025-0740

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、NFT、DeFiトークン、カーボンETFの共変動と非線形ダイナミクスをウェーブレット分析により実証。COVID-19パンデミックなどの危機時にこれらの資産間の連動が強まり、カーボンETFが長期的な分散投資に有効であることを示した。環境配慮型投資家向けに、デジタル資産とカーボン市場を組み合わせたポートフォリオ構築の定量的根拠を提供する。

English

This study empirically analyzes co-movements and nonlinear dynamics among NFTs, DeFi tokens, and carbon ETFs using wavelet coherence. It finds that correlations intensify during global crises like COVID-19, and carbon ETFs serve as effective long-term diversifiers. The results provide a quantitative foundation for constructing sustainable portfolios that integrate digital assets and carbon markets.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではカーボンETF市場は発展途上だが、本研究成果はGX投資の分散戦略に示唆を与える。日本企業がグローバルなカーボン市場を活用したサステナブルなポートフォリオ構築を検討する際の参考となる。

In the global GX context

As carbon ETFs become key instruments in transition finance, this paper offers novel insights into their interaction with digital assets. The findings help global investors understand how carbon markets can hedge against volatility in emerging crypto markets, supporting climate-aligned portfolio strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a wavelet-based framework for analyzing nonlinear dynamics between carbon ETFs and digital assets, useful for further studies in climate finance.

🏢実務担当者:Portfolio managers can use the findings to integrate carbon ETFs into digital asset portfolios for better risk management and sustainability alignment.

📄 抄録(日本語訳)

この研究の主目的は、非代替性トークン(NFT)と分散型金融(DeFi)トークン、カーボン上場投資信託(ETF)の間の共動性、非線形ダイナミクス、および波及効果を実証的に分析することである。この研究は、特に主要な世界的危機時におけるこれらの相互作用を定量化し、持続可能で多様化された投資ポートフォリオを構築するための実践的な示唆を導き出すことを目的としている。デジタル金融と持続可能性の交差点におけるリスクと機会を環境意識の高い投資家が乗り越えるための定量的な基盤を提供しようとするものであり、既存文献における重要なギャップに対処するものである。 この研究は、NFT、DeFiトークン、カーボンETFの日次リターンを分析するために、高度な計量経済モデルを用いた定量的アプローチを採用している。方法論は、動的関係を捉えるための時間周波数分析に重点を置いている。主要な方法には、異なる時間スケールにわたる共動性を特定するウェーブレットコヒーレンス(WTC)、システム要因を制御することによって直接的な連関を分離する部分ウェーブレットコヒーレンス(PWC)、および様々な投資期間にわたってこれらの関係がどのように進化するかを検証するウェーブレット相関が含まれる。この堅牢なフレームワークは、複雑で非線形な市場ダイナミクスを分析するために、従来の線形モデルを超えるものである。 デジタル資産とカーボンETFの関係は、極めて動的であり、イベント主導型で、周波数依存性がある。短期では弱い共動性が、COVID-19パンデミックや地政学的紛争などの世界的危機時に劇的に強まる。投資期間が長くなるにつれて相関は徐々に強まり、カーボンETFが長期的なシステム要因の強力な代理変数として機能することを示している。PWC分析は、これらが真の直接的な連関であり、単なる見せかけの相関ではないことを確認し、世界的な不安定期におけるこれらの市場の真の相互接続性を浮き彫りにしている。 この研究は、特定の資産群と定義された期間(2020年~2024年)に焦点を当てているという限界があり、したがって、調査結果がすべての市場状況やデジタル資産に一般化できるとは限らない。カーボン市場の代理変数としてのCRBNとSMOGの使用は、環境金融のすべてのニュアンスを捉えきれない可能性がある。今後の研究では、債券や商品などの他の金融市場を組み込むことや、SETARのようなレジームスイッチングモデルを適用して非線形ダイナミクスをさらに探求し、調査結果の頑健性を高めることによって、このフレームワークを拡張できる可能性がある。 環境意識の高い投資家にとって、この研究は気候に適合したポートフォリオを構築するための定量的な基盤を提供する。調査結果は、デジタル資産ポートフォリオにカーボンETFを統合することが、多様化を強化し、市場のボラティリティとブロックチェーンのカーボンフットプリントに関連する潜在的な規制リスクの両方に対してヘッジする、健全なリスク管理戦略であることを実証している。結果は、戦略的な資産配分アプローチを示唆している。すなわち、ステーブルコインをポートフォリオのアンカーとして活用し、中心的なショック伝播体へのエクスポージャーを慎重に管理し、長期的な安定性とヘッジのためにカーボンETFを組み込むことである。 この研究は、急成長するデジタル金融の分野と差し迫った持続可能性の目標を整合させるためのデータ駆動型のロードマップを提供する。財務的に堅牢で環境的に責任のあるポートフォリオを構築する方法を実証することにより、ブロックチェーン技術を取り巻く重大な環境問題に対処している。これは、より持続可能な金融エコシステムに貢献し、投資家がカーボンフットプリントを積極的に管理・ヘッジしながら革新的なデジタル資産市場に参加するための経路を提供し、それによって金融におけるより大きな企業責任と社会的責任を促進する。 本論文の独創性は、NFT、DeFiトークン、カーボンETFという特定の三者間の共動性と非線形ダイナミクスの包括的な実証分析にあり、この交差点はほとんど未探求のままである。高度なウェーブレットベースの方法論を適用することにより、この研究は、それらの相互接続性のイベント主導型かつ周波数依存性の性質に関する新規で実用的な洞察を提供する。デジタル金融と持続可能性の間のギャップを首尾よく橋渡しし、財務的に健全で環境意識の高い、回復力のある次世代ポートフォリオを構築するための独自のデータ駆動型フレームワークを提供する。

AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract(原文)

The primary purpose of this research is to empirically analyze the co-movement, nonlinear dynamics, and spillover effects among non-fungible tokens (NFTs) and decentralized finance (DeFi) tokens, carbon exchange-traded funds (ETFs). The study aims to quantify these interactions, especially during major global crises, to derive practical implications for constructing sustainable and diversified investment portfolios. It seeks to provide a quantitative foundation for environmentally conscious investors to navigate the risks and opportunities at the intersection of digital finance and sustainability, addressing a significant gap in the existing literature. This study employs a quantitative approach using advanced econometric models to analyze the daily returns of NFTs, DeFi tokens and Carbon ETFs. The methodology is centered on time-frequency analysis to capture dynamic relationships. Key methods include wavelet coherence (WTC) to identify co-movements across different time scales, partial wavelet coherence (PWC) to isolate direct linkages by controlling for systemic factors and wavelet correlation to examine how these relationships evolve over various investment horizons. This robust framework moves beyond traditional linear models to analyze complex, nonlinear market dynamics. The relationship between digital assets and carbon ETFs is profoundly dynamic, event-driven and frequency-dependent. Co-movements, weak in the short term, intensify dramatically during global crises like the COVID-19 pandemic and geopolitical conflicts. The correlation strengthens progressively as the investment horizon lengthens, indicating carbon ETFs serve as a strong proxy for long-term systemic factors. PWC analysis confirms these are genuine, direct linkages, not merely spurious correlations, highlighting the true interconnectedness of these markets during periods of global instability. This study is limited by its focus on a specific set of assets and a defined time period (2020–2024); therefore, findings may not be generalizable to all market conditions or digital assets. The use of CRBN and SMOG as proxies for the carbon market may not capture all nuances of environmental finance. Future research could expand this framework by incorporating other financial markets, such as bonds and commodities, or by applying regime-switching models like SETAR to further explore nonlinear dynamics and enhance the robustness of the findings. For environmentally conscious investors, this study provides a quantitative foundation for building climate-aligned portfolios. The findings demonstrate that integrating carbon ETFs into a digital asset portfolio is a sound risk management strategy that enhances diversification and hedges against both market volatility and potential regulatory risks tied to blockchain’s carbon footprint. The results suggest a strategic allocation approach: utilizing stablecoins as portfolio anchors, carefully managing exposure to central shock transmitters and incorporating carbon ETFs for long-term stability and hedging. This research provides a data-driven roadmap for aligning the burgeoning field of digital finance with pressing sustainability goals. By demonstrating how to construct portfolios that are both financially robust and environmentally responsible, it addresses the significant environmental concerns surrounding blockchain technology. This contributes to a more sustainable financial ecosystem, offering a pathway for investors to participate in innovative digital asset markets while actively managing and hedging against their carbon footprint, thereby promoting greater corporate and social responsibility in finance. This paper’s originality lies in its comprehensive empirical analysis of the co-movement and nonlinear dynamics among the specific triad of NFTs, DeFi tokens and carbon ETFs – an intersection that remains largely unexplored. By applying advanced wavelet-based methodologies, the study provides novel, actionable insights into the event-driven and frequency-dependent nature of their interconnectedness. It successfully bridges the gap between digital finance and sustainability, offering a unique, data-driven framework for constructing resilient, next-generation portfolios that are both financially sound and environmentally conscious.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。