[NFTGo] 희소한 NFT 일수록 더 값진가?

[NFTGo] 희소한 NFT 일수록 더 값진가?

 

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● 가격을 결정하는 데 있어 희귀한 NFT 를 보유한 자는 그렇지 않은 자보다 10배이상 우월한 입장에 있다.

● "희귀한 NFT 일수록 더 비싸다"라는 보편적인 인식과 달리 가격과 희소도의 상관관계는 자명하지 않다.

● 중위 NFT가 하위 NFT보다 시장에서 더 높은 자리에 있음에도 불구하고 시장 가치는 큰 차이를 보이지 않는다.

● 6개 프로젝트 중 Doodles에선 희소성과 가격이 강한 상관관계를 보였지만 BAYC에선 그 상관관계가 명확하지 않았다.

● NFT가 구매자들의 공감과 커뮤니티의 인정을 받을 수 있는 가는 그의 가격에 직접적인 영향을 끼치며 희소성은 가격이 책정되는 데 있어 절대적인 요인이 되지 않는다. 또한 NFT는 셀럽효과도 본다. 셀럽과 관련된 NFT는 다른 NFT보다 높은 가격에 매각된다.

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사람들은 희귀한 물건이나 독특한 경험에 더 높은 값어치를 부여하는 면이 있다. 고로 희귀한 NFT가 더 높은 가격에 매각되는 건 놀라운 일이 아니지만 희소성이 가격에 얼마나 영향을 끼치는지 수량화하는 것도 중요하다.

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상업적인 관점에서 바라보자면 이렇다. 대량의 자산 공급을 제한할 필요가 없다. 희소함으로써 갖게 될 가치는 소비자와 시장 수요의 영향을 톡톡히 받음으로 인위적으로 희귀하게 생산하는 건 가치있는 일이다. 자원은 유한하되 수요는 무한할시 희소성 가치는 가격에 반영이 된다. 블루칩 NFT의 가치는 아래 항목의 영향을 많이 받는다.

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첫째, 아이템의 희소성(컬렉션당 발행 수량)이다.

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둘째, 다른 NFT와 비교할때 해당 컬렉션만이 가진 매력이다. 희소성은 과시욕이 담긴 “독점적”소비와 비슷하다. 즉, 소비자는 NFT 구매를 통해 자신이 해당 켜뮤니티에서의 위치를 확고히 하기도 한다.

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셋째, NFT의 희소성 가치는 그의 사용 가치 또는 프리미엄과 연결되어 있다. 이는 NFT 거래를 통해 얻게 될 즐거움일 수도 있고 GameFi에서 이용하며 느끼게 될 행복일 수도 있다.

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마지막으로 획득이 어렵거나 획득까지 시간이 오래걸리면 가치가 올라간다. 희소성은 커뮤니티 패스를 통해 볼 수 있는 커뮤니티 유지 관리 비용을 반영한다. 더 높은 유지 관리 비용은 가격에 반영되어 폐쇄 루프를 형성한다.

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그렇다면 희소성이 가격 변동을 이끄는 주요 요인일까? 1월 이후 NFT에 대한 시장 수요는 감소했지만 블루칩 프로젝트는 희소성으로 인해 가격이 계속 상승하여 최고 자산에 대한 소비자의 긍정적인 기대를 반영했다.

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하지만 더 깊게 파고 들어가기 위해선 NFT 가격과 희소성 간의 본질적인 상관 관계를 알아낼 수 있는 정량적 시스템이 필요하다. NFT 거래의 온체인 기록을 활용해 보았다.

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참고: NFT를 희소성에 따라 네 그룹으로 나누었으며 "x"는 NFT의 희소성을 나타낸다.

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90 ≤ x ≤ 100: 레전드

70 ≤ x < 90: 희소

40 ≤ x < 70: 클래식

0 ≤ x < 40: 정상

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가장 비싼 NFT = 가장 희귀한 NFT?

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NFT의 가격은 다양한 방식으로 희소성의 영향을 받는다. 아래 차트는 상위 10개 NFT 수집품의 희소성과 유통 시간의 상관관계를 나타냈다.

수집을 목적으로 하는 경우 개별 NFT는 희소성의 영향을 받아 값어치가 높아지는 게 보통의 경우이다. 하지만 NFT가 구매자들의 공감과 커뮤니티의 인정을 받을 수 있는 가는 희소성보다 가격에 더 큰 영향을 끼치기도 한다.

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CryptoPunks의 가치는 OG NFT를 더 많이 판매하며 입증되었다. 수집을 결정할때 희소성은 중요한 지표가 된다. BAYC는 클레식하고 초창기의 블루칩 NFT로 분류되지만 커뮤니티 및 비즈니스 시스템을 통해 NFT의 희소성 가치가 절대적이지 않게 하였다. CryptoPunks와 비교하면 가장 비싼 상위 10위 안에 드는 NFT중 레전드 희성도를 자랑하는 NFT의 비율이 크게 감소했다.

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따라서 가장 희소한 NFT가 가장 비싼 NFT는 아니다.

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희소도가 가격 순위에 영향을 주는가?

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일반(하위 40%) 및 레전드(상위 10%)와 같이 희소도가 다른 두 NFT의 데이터를 비교하여 희소도가 NFT가격에 영향을 미친다는 정도가 다르다는 걸 알아냈다. 일반적으로 PFP 프로젝트의 경우 희소도가 높을수록 가격이 높아지고 1/1 상위 특성을 가진 NFT는 판매 가격이 더 높은 경향이 있다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이 Cryptopunks와 Doodles 간의 엄청난 희소도 차이로 인해 NFT의 평균 가격이 급등했다. BAYC의 경우 희소성에 따라 가격이 계층화된다는 걸 볼 수 없음으로 희소성이 NFT의 핵심 가치를 나타내지 않는다는 걸 알 수 있다.

헤드 효과와 롱테일 효과(?)

 

가장 높은 희소도와 가장 낮은 희소도의 가격 계층 차이를 비교하면 문득 이런 질문을 하게 된다. 상위 10%를 살 여유가 없다면 나머지 90%의 NFT 중에서 어떻게 선택해야 할까? 그래서 희소도 상위 10%의 NFT를 배제하고 상대적으로 희소도가 낮은 NFT를 추가로 분석했다. 희소도 순위 2000에서 4000 사이(미디엄NFT)와 4000미만(보틈NFT)의 NFT를 데이터 세트를 수집하고 비교했다. 보통 미디엄 NFT가 보틈NFT보다 더 희소하고 더 높은 가격을 책정된다고 예상하지만 결과는 예외였다. 다음 차트는 두 가지 유형의 NFT에 대한 평균 매각 가격(USD)을 나타냈다.

높은 등급의 NFT와 낮은 등급의 NFT 사이에 명확한 구분선이 있다는 점에 주목하자. 희소도가 높음으로 갖는 효과를 조사하기 위해 레전드 희소도가 있는 NFT와 2000 범위 내에서 선정된 NFT(Top NFT라고 함)를 선택했다. 다음 차트는 각 NFT 그룹의 평균 가격(USD)이다.

차트를 보면 중위NFT가 하위NFT보다 시장에서 높은 지위를 가지고 있음에도 불구하고 시장 가치에는 큰 차이가 없다는 걸 쉽게 알 수 있다. 반면 상위NFT의 값은 중위NFT의 값보다 높게 유지된다. 고로 NFT 가격이 "헤드 효과"의 영향을 받는 것을 찾아낼 수 있다.

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시장에서의 거래 행위에는 "바닥 청소" 및 "머리 수집"이 포함된다. 중간 범위에서 NFT를 수집하는 구매자는 드물다. 희소도와 파밍 속도를 연관시키는 일부 GameFi 프로젝트의 경우에도 중간 희소도의 NFT를 수집하는 것은 다른 두 전략에 비해 그다지 경제적이지 않다. 따라서 심리적, 경제적 측면에서 희소성이 중위NFT 가격에 미치는 영향은 다소 "기능 장애"라고 할 수 있다.

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희소성 이외의 요소

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이상치가 나타나는 이유를 알아내기 위해 대규모 NFT 거래를 정량 분석했다. 먼저 Z-스코어와 표준편차를 나열하여 컬렉션의 최고가를 분석했다. 데이터가 위치한 데이터 세트의 평균에서 데이터의 편차를 측정할 때 NFT 수집 가격의 다양성도 포함시켜 판매자가 시장을 주도하는 방식을 반영했다. Azuki의 매각 가격은 대부분의 NFT의 평균 매각가보다 낮았으며 일부 Z-스코어 범위는 3에서 7까지이다. 이러한 이상치 중 희소성의 영향을 받은 것은 몇개일까? Azuki의 희소도 분포도를 보면 대부분의 이상값은 정상 희소성에 대응한다는 걸 알 수 있다.

상관 관계를 더 자세히 분석하기 위해 재무 흔히 쓰이는 통계 분석 방법을 사용했다. Pearson Correlation은 상관관계 분석에 널리 사용되어 있으며 아래는 Pearson Correlation Coefficient(PCC) 공식이다.

피어슨 상관관계

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x는 희소도를 나타내고 y는 최신 판매 가격을 나타낸다. Pearson Correlation(PC)은 각 데이터 세트가 정규 분포일 때만 유지된다. NFT 데이터는 일반적으로 비정규 분포를 나타낸다. 두 데이터 세트(NFT 희소도 및 최신 가격)의 분포를 나타내기 위해 6개의 샘플 그룹에 대한 희소도 및 최신 가격에 대한 데이터를 수집했다.

NFT 컬렉션의 희소성 및 가격 분포

 

BAYC와 같은 특정 컬렉션은 정규 분포를 나타냈지만 NFT 컬렉션의 데이터 분포는 가격 측면에서 여전히 비정규임을 알 수 있다. 가격 데이터가 비정규 분포인 경우 QQ-plot 방법을 사용하여 데이터가 정규 분포를 따르는지 테스트한다. 이것은 데이터 샘플, 즉 NFT 가격을 책정하고 정규 분포와 비교하여 수행된다. 그래프의 빨간색 선은 정규 분포를 따르는 데이터를 나타내고 점은 실제 데이터를 나타낸다.

 

NFT 가격에 대한 QQ-plot(출처: NFTGo.io)

데이터 세트의 일부가 정규 분포를 따르지만 분석 방법을 선택할 때 컬렉션의 모든 이상값을 고려해야 한다. 일반적으로 NFT 가격은 비정규 분포를 따르는 경향이 있으며 일부 연구에서는 이러한 경향이 피어슨 상관 계수 추정치의 오류로 이어지기도 한다.

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비정규 분포로 인해 상관 계수가 +0.14만큼 부풀려진다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 표준 오류 제거 메커니즘을 사용할 수 있지만 Spearman상관 관계가 보다 강력해 Spearman을 선택했다. 이는 희소도와 가격 간의 상관 관계를 비교적 보수적으로 추정한 것이다. 다음은 Spearman 상관 관계의 단순화된 공식이다.

Spearman Correlation

Spearman 상관 관계 방정식의 결과는 -1과 1 사이의 값으로 관계가 양수 혹은 음수임을 나타낸다. 이 값이 0에 가까울수록 상관 관계가 음이 아닌 상관 관계를 나타냅니다. Spearman 상관 관계는 컬렉션에 따라 크게 다르다. 계산에 따르면 특정 컬렉션의 희소도와 가격 사이의 상관 관계는 작다. 이는 다른 변수가 있음을 의미하지만 해당 컬렉션의 희소도는 가격과 유의한 상관 관계를 나타냈다. 아래 그림은 Pearson 상관 관계와 Spearman 상관 관계의 결과 간의 차이를 나타냈다.

Pearson correlation와 Spearman correlation 결과의 차이

이 연구 결과는 Spearman의 방법이 더 적은 오차만 있는 반면 Pearson의 방법은 비정규 분포로 인해 모든 컬렉션을 과대 또는 과소 평가를 하게 된다는 것을 보여줬다.

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최종적으로 이 6개의 프로젝트 중에서 Doodles가 가장 높은 희소도-가격 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 반대로 BAYC에는 희소도외 가격에 영향을 미치는 다른 변수가 분명히 있었다. 커뮤니티에 있지 않은 대부분의 사람들은 BAYC에서 가격에 영향을 주는 부가적인 요소를 이해하기 어려울 거다.

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가격은 누가 결정하는가? 커뮤니티 아님 희귀성?

 

Panini NBA 카드와 마찬가지로 가격 계층화는 수집을 즐기는 구매자 수가 많을 때 발생된다. Panini의 채점 시스템에는 센터링, 변, 모서리 및 표면이 포함된다. 이 아이디어와 유사하게 NFT 가격은 희소성뿐만 아니라 커뮤니티에 의해 결정된다. 예를 들어 StartCatchers는 다른 유동적 특성을 가지고 있으며 커뮤니티는 ‘3개의 유동적 특성 > 2 > 1 > 정체’라고 한다. 또한 mfers 프로젝트의 가치는 문화적 요소의 영향을 받는다. 소비자는 NFT 이미지가 자신의 일부를 반영한다고 생각하기 때문에 NFT 이미지에 공감한다. 희소성이 가격에 미치는 영향은 희석되고 소비자의 공감과 커뮤니티의 인정이 그자리를 채웠다. 또한 NFT는 셀럽효과도 본다. 셀럽과 관련된 NFT는 다른 NFT보다 높은 가격에 매각된다.

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따라서 더 많은 전략과 접근 방식을 만들 수 있는 커뮤니티의 능력은 특히 PFP 프로젝트의 경우 더 쉽게 홍보하고 순환을 증가시킨다. 반대로 NFT의 값은 다양한 요인에 의해 결정되고 영향을 받는다. PFP 프로젝트는 주요 유명인과 협력하여 희소성을 재정의하고 자체 영향력을 확대하여 NFT의 가격을 임의적으로 높일 수 있다. 한편, 일부 NFT 가격 및 평가 방식은 희소성을 고려해 재구성해야 합니다.

 

결론

 

본글은 데이터 분석 메커니즘을 구축하여 NFT 희소성과 가격 간의 상관관계를 알아내고 NFT 가격 결정력을 정량적으로 분석하고 희소성과 가격에 미치는 영향을 알아보았다. 또한 투자자들이 NFT 시장에서 더 나은 전략과 기대 수익을 계획할 수 있도록 돕기 위해 2차 시장 순환 시간, 프로젝트 활동 및 변동성과 같은 유동적 요인을 기반으로 다양한 컬렉션의 특성을 추가로 분석했다.

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[출처] [NFTGo] 희소한 NFT 일수록 더 값진가?|작성자 nftgo