Анализ инвестиций в LAND в метавселенной: Критическая роль единицы учёта

1. Введение

Появление метавселенных на основе блокчейна представляет собой смену парадигмы в цифровых экономиках. В отличие от традиционных виртуальных миров, такие платформы, как The Sandbox, используют технологию публичного блокчейна для создания по-настоящему децентрализованных экосистем цифровых активов. The Sandbox, первоначально запущенный в 2012 году, был перестроен на Ethereum в 2018 году, представив NFT LAND — участки цифровой недвижимости, которые формируют основу его виртуальной экономики.

Владение LAND служит двойным целям: получение дохода через разработку игр и интерактивный опыт, а также спекулятивные инвестиции через торговлю на вторичном рынке. Участие крупных корпораций, таких как Adidas, Atari и Binance, наряду со знаменитостями, такими как Snoop Dogg, демонстрирует растущий интерес мейнстрима к недвижимости в метавселенной.

2. Данные и методология

2.1 Сбор данных

Исследование анализирует более 71 000 сделок с LAND с декабря 2019 года по январь 2022 года, полученных непосредственно из данных блокчейна Ethereum и дополненных информацией из The Sandbox API. Этот всеобъемлющий набор данных включает продажи на первичном рынке (напрямую от The Sandbox) и сделки на вторичном рынке (через OpenSea).

2.2 Аналитическая структура

Исследование использует регрессии гедонистических цен и анализ повторных продаж для выделения чистого роста цен из вариаций качества. Основная аналитическая модель может быть представлена как:

$P_{i,t} = \alpha + \beta X_i + \gamma_t + \epsilon_{i,t}$

Где $P_{i,t}$ представляет цену LAND i в момент времени t, $X_i$ отражает характеристики LAND (координаты, размер, смежность), а $\gamma_t$ представляет фиксированные эффекты времени.

3. Ключевые выводы

3.1 Эффекты валютной номинации

Самый поразительный вывод показывает резко различающуюся доходность инвестиций в зависимости от единицы учёта. В то время как цены на LAND выросли более чем в 300 раз при измерении в USD между декабрем 2019 года и январем 2022 года, те же инвестиции показали доходность всего в 3 раза при номинации в токенах SAND.

3.2 Вариации цен сделок

Анализ выявляет значительные различия в ценообразовании в зависимости от валюты расчётов:

• Расчёты в SAND: Премия в 3-4% по сравнению с ETH
• Расчёты в wETH: Скидка в 30% по сравнению с ETH
• Расчёты в ETH: Базовое ценообразование

4. Технический анализ

Исследование демонстрирует практические последствия применения фреймворка цифровизации денег Бруннермайера и др. (2019) в виртуальных экономиках. Функция единицы учёта становится особенно важной в экосистемах на основе блокчейна, где сосуществуют несколько валют.

Пример реализации кода:

// Псевдокод для расчёта доходности с учётом валюты
function calculateAdjustedReturns(transactions, baseCurrency) {
  returns = []
  for each transaction in transactions {
    purchasePrice = convertToBase(transaction.purchaseAmount, 
                                 transaction.purchaseCurrency, 
                                 baseCurrency,
                                 transaction.purchaseDate)
    salePrice = convertToBase(transaction.saleAmount,
                             transaction.saleCurrency,
                             baseCurrency,
                             transaction.saleDate)
    return = (salePrice - purchasePrice) / purchasePrice
    returns.push(return)
  }
  return returns
}

5. Инвестиционные последствия

6. Будущие применения

Выводы имеют глубокие последствия для более широкой блокчейн-экономики:

• Межметавселенные оценочные структуры: Разработка стандартизированных метрик для сравнения цифровых активов в разных виртуальных экономиках.
• Интеграция стейблкоинов: Потенциал для активов метавселенной, номинированных в стейблкоинах, для снижения валютного риска.
• Регуляторные соображения: Как налоговым органам следует относиться к этой доходности, номинированной в разных валютах?
• Денежно-кредитная политика в виртуальных экономиках: Операторы платформ могут использовать эти идеи для разработки лучших моделей токеномики.

7. Ссылки

1. Brunnermeier, M. K., James, H., & Landau, J. P. (2019). The digitalization of money. NBER Working Paper No. 26300.
2. Goldberg, et al. (2021). Metaverse Real Estate Returns. Journal of Digital Economics.
3. Dowling, M. (2022). Fertile LAND: Pricing virtual real estate in the metaverse. Finance Research Letters.
4. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. ICCV 2017. (CycleGAN reference for methodological comparison)
5. CoinGecko. (2022). Cryptocurrency price data. Retrieved from coingecko.com