[Research] ETH 와 S&P500 인과성 분석

Warrenpak은 디지털 자산 투자전략 전문가로 연구와 논문작업을 여러차례 수행하고 있다.

연구 수행분야는 디지털 자산 투자 알고리즘 , 자동투자, AI투자 전략, 디지털자산 RWA와 트랜드분석 입니다.

자산간 투자 연계 분석은 매우 흥미로운 영역으로 특별히 디지털자산(BTC, ETH, SOL...)과 Index(S&P500, NASDAQ100, K200...)그리고 현물자산인 (Gold, Silver..)와의 연계분석은 다양한 인사이트를 제공합니다.

ETH와 S&P500간 인과성 분석은 그래서 의미가 있죠.
Granger 분석이라는 것을 활용하여 변동성간 인과관계를 분석하는 것은 계량경제 밑 통계적 분석에서 주로 활용하는 전통적인 방법인데, 효과적인 분석방법입니다. 특별히 자산간 분석시에는 의미가 있죠.

결과는 ETH 하락이 시작되면 시간차 (3일~5일)후부터 S&P500하락이 존재한다는 것이고, 하락시 그 폭은 두 자산이 전부 크다는 것이죠. 특별히 ETH가 더 크게 나타납니다. ETF승인이후 더 연동성은 커졌죠.

이더리움(ETH)과 S&P 500 인덱스 간의 Granger 인과성 분석 최신 결과

Granger 인과성 테스트는 ETH와 S&P 500 간의 예측 가능성을 검증하며, lagged effects는 lag order(지연 차수)를 통해 과거 값이 미래 예측에 미치는 지연된 영향을 나타냅니다. 최근 연구(2024-2025)에서 ETH는 BTC보다 S&P 500과 더 강한 양방향 인과성을 보이는데, 이는 ETH의 DeFi 및 NFT 생태계가 전통 금융과 더 깊이 통합되었기 때문으로 분석됩니다. 데이터는 주로 일일 수익률을 사용하며, quantile이나 time-varying 모델로 비선형/시간 변동성을 고려합니다. 아래는 2024-2025 최신 자료를 기반으로 한 요약입니다.

1. 주요 최신 연구 요약 (2024-2025)

연구 제목 및 출처	데이터 기간	주요 Granger 인과성 결과	Lagged Effects (지연 효과)	비고
Spillover effects, lead and lag relationships, and stable coins time series (Quarterly Review of Economics and Finance, 2024)	2018.102022.3 (sub: 2020.12022.3)	ETH와 S&P 500 간 양방향 인과성 (low/high quantile에서 강함). Spillover 효과로 시장 통합 증대.	Lag order=2. t-1 (1일 지연): S&P 500/USDT가 ETH 수익률에 긍정 영향 (mid-high quantile). t-2 (2일 지연): 부정 영향 (low quantile). Post-COVID: t-1 긍정 강화.	Quantile Granger 테스트. ETH가 S&P 500의 변동성을 증폭.
Global Financial Stress and Its Transmission to Cryptocurrency Markets (ResearchGate, 2025)	2017.1~2025.1	금융 스트레스 지수(VIX 등, S&P 500 관련) → ETH/크립토 단방향 인과성. ETH는 스트레스에 민감하나 역인과 약함.	Toda-Yamamoto 방법으로 short-term lag 암시 (구체 lag 미상세). 스트레스 충격이 ETH 가격에 지연 전파.	Cointegration 포함. 2025 데이터로 COVID/FTX 충격 분석. ETH 다각화 가치 제한적.
Mutual coupling between stock market and cryptocurrencies (PMC, 2023; 2024 업데이트)	2018.1~2021.12	S&P 500과 ETH 간 양방향 인과성. S&P 500 → ETH (16.98%, p<0.01), ETH → S&P 500 (4.44%, p<0.05).	Lag order=3 (GETS-VAR). Short-run (t-1~3): S&P 500 1% 증가 → ETH 0.79% 자극 (insig.), ETH → S&P 500 -0.10% (sig.). Long-run: 유사 패턴, ETH 충격이 S&P 500에 부정 지연.	DY spillover index: S&P → ETH 15%. ETH 헤지 역할 약함.
The Synchronized Plunge: Systemic Risk and Macroeconomic Drivers (AInvest, 2025)	2025 (March~April 이벤트 중심)	S&P 500과 ETH 간 양방향 인과성. 충격 전파로 동기화 (e.g., S&P 10% 하락 → ETH 급락).	Rapid transmission (lagged 미상세, but 2일 내 ETH $84k→$81.5k). Leverage로 지연 최소화.	2025 관세/정책 충격 분석. ETH가 S&P 500의 "미러" 역할.

2. 전반적 패턴 및 Lagged Effects 해석

• 양방향 인과성(Bidirectional): 2024~2025 연구 대부분에서 지배적. S&P 500의 거시 충격(예: Fed 정책)이 ETH에 선행하나, ETH의 DeFi 변동성이 S&P 500 위험 프리미엄에 역피드백. 상관계수: 2024 말 ~0.65 (BTC 0.72 대비 낮음).
• 단방향 인과성(Unidirectional): 스트레스 시 S&P 500 → ETH 강함 (e.g., VIX 충격 지연 전파). ETH → S&P 500은 부정적 (ETH 하락이 주식 위험 증가).
• Lagged Effects 상세:
  • Lag 1-2 (단기 지연): 가장 흔함. S&P 500 t-1 변화가 ETH 수익률에 즉시 긍정 (0.5~1% 영향), but low quantile(하락장)에서 t-2 부정 (변동성 증폭).
  • Lag 3+ (장기 지연): VAR 모델에서 ETH 충격이 S&P 500에 -0.06~0.10% 누적 부정. Post-2020: lag 효과 강화 (COVID 후 통합).
  • Quantile/Time-Varying: 하락장(low quantile)에서 lag 효과 더 강 (e.g., 2일 지연 spillover 20%↑). 2025 데이터에서 lag 최소화 (rapid sync).
• 시장 상태별: 상승장 - 인과 약함; 하락장(2025 크래시) - lag 통해 증폭 (ETH 변동성 S&P 500의 1.5배).

3. 오아재의 생각 - 하락시 영향이 더 강하고, 상승시 변동성은 낮아진다. 

• ETH를 S&P 500 포트폴리오에 추가 시 다각화 제한적 (bidirectional로 위험 공유). Lagged effects 고려: S&P 500 하락 시 1-2일 내 ETH 헤지 매도 추천. 2025 기준, ETH ETF 승인 후 인과성 더 강해짐 (S&P 500 +15% vs ETH +25%, but lag sync).