[Xangle Digest]

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아래 내용은 리포트 전문 내에서 일부를 발췌했습니다. 리포트 전문을 보시고 싶으면 아래 링크를 클릭해주세요.

[목차]

• 가장 비싼 NFT = 가장 희귀한 NFT ?
• 희소성이 가격 순위에 영향 줄까
• 헤드(Head) 및 롱테일(long-tail) 효과
• 희소성 이외의 요소
  결국 가격 결정은 커뮤니티인가 희소성인가

NFT 희소성, 가격에 영향 미칠까?

사람들은 희귀한 물건이나 독특한 경험에 더 높은 값어치를 부여하는 면이 있다. 이에 희귀한 NFT가 더 높은 가격에 매각되는 건 놀라운 일이 아니지만 희소성이 가격에 얼마나 영향을 끼치는지 수량화하는 것도 중요하다. 특히 블루칩 NFT의 가치는 아래 항목의 영향을 많이 받는다.

첫째, 아이템의 희소성(컬렉션당 발행 수량)이다.

둘째, 다른 NFT와 비교할 때 해당 컬렉션만이 가진 매력이다. 희소성은 과시욕이 담긴 ‘독점적’ 소비와 비슷하다. 즉, 소비자는 NFT 구매를 통해 자신이 해당 커뮤니티에서의 위치를 확고히 한다.

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

마지막으로 획득하기 어려운 NFT다. 이는 멤버십 인증 역할을 하는 NFT에서 볼 수 있다. 해당 NFT 가치가 오르면 진입장벽이 높아지면서 폐쇄 루프가 형성된다. 그렇다면 희소성이 가격 변동을 이끄는 주 요인일까? 

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

​※ 참고: NFT를 희소성에 따라 네 그룹으로 나누었으며 "x"는 NFT의 희소성을 나타낸다.
· 90 ≤ x ≤ 100: 레전드
· 70 ≤ x < 90: 희소
· 40 ≤ x < 70: 클래식
· 0 ≤ x < 40: 일반

가장 비싼 NFT = 가장 희귀한 NFT?

​NFT의 가격은 다양한 방식으로 희소성의 영향을 받는다. 아래 차트는 각각의 프로젝트 내 가격 기준 상위 10개 NFT의 희소성과 2차 마켓에서 유통되는 시간의 상관관계를 나타냈다.

대부분의 사례를 보면 희소성에 대한 추구는 분명 존재한다는 점을 알 수 있다. 하지만 NFT가 지닌 개별 가치도 희소성 못잖게 가격에 영향을 미치고 있다. NFT의 미적 가치, 커뮤니티 힘 등이 그렇다. 

• CryptoPunks의 가치는 OG용 NFT를 더 많이 판매하며 입증되었다. 수집용 NFT에서 희소성은 중요한 지표가 된다.
• BAYC는 클래식 수준의 희소성을 지닌 초창기 블루칩 NFT로 분류된다. 커뮤니티 및 비즈니스 가치가 시장에서 주목받으며, NFT의 희소성 가치가 절대적이지 않다는 것을 보여준다. CryptoPunks에 비해 다른 프로젝트에서 가격 기준 상위 10개 NFT 내 레전드 수준의 희소성이 차지하는 비중은 상당히 줄고 있다. 

따라서 가장 희소한 NFT가 가장 비싼 NFT는 아니다. 

희소성이 가격 순위에 영향 줄까

일반(하위 40%) 및 레전드(상위 10%)와 같이, 희소성이 다른 두 NFT의 데이터를 비교해 희소성이 NFT 가격에 영향을 미친다는 정도가 다르다는 걸 알아냈다. 일반적으로 PFP 프로젝트의 경우 희소성이 높을수록 가격이 높아지고, 고유한(1/1) 특성을 가진 상위 NFT는 판매 가격이 더 높은 경향이 있다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이, Cryptopunks와 Doodles 간의 엄청난 희소성 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(Head) 및 롱테일(long-tail) 효과

가장 높은 희소성과 가장 낮은 희소성의 가격 차이를 비교하면 문득 이런 질문을 하게 된다. 상위 10%를 살 여유가 없다면 나머지 90%의 NFT 중에서 어떻게 선택해야 할까? 이에 희소성 상위 10%의 NFT를 배제하고 상대적으로 희소성이 낮은 NFT를 분석했다. 

희소성 순위 2000~4000 사이의 중위(medium) 수준의 NFT를 수집해, 4000 미만의 하위(bottom) 수준의 NFT 가격과 비교했다. 보통 사람들은 중위 NFT가 하위 NFT 보다 더 희소성 있는 NFT이기에, 가격이 더 높을 것으로 예상할 것이다. 

이 결과를 레전드(legendary) 수준의 희소성이 있는 NFT와 같이 살펴보면 아래 차트와 같다. 

차트를 보면 중위 NFT(분홍색)가 하위 NFT(파랑색)보다 시장에서 높은 지위를 가지고 있음에도 불구하고 시장 가치에는 큰 차이가 없다는 걸 쉽게 알 수 있다. 반면 상위 NFT(노랑색)의 값은 중위 NFT의 값보다 높게 유지된다. 이에 NFT 가격이 ‘헤드 효과(head effect)’의 영향을 받는 것을 찾아낼 수 있다.

즉, 시장에서  ‘헤드(상위) 콜렉팅(head collecting)’ 또는 ‘최저가 구매(floor sweeping)’와 같은 거래 형태를 볼 수 있다. 중간 범위에서 NFT를 수집하는 구매자는 드물다. 

중위 희소성을 지닌 NFT를 모으는 것은 다른 두 전략(상위, 하위 NFT 수집)에 비해 그다지 실속 있어 보이진 않는다. 이에 심리적, 경제적으로 바라보면, 중위 NFT에서는 '희소성이 가격에 영향을 미친다'라는 점이 작동치 않는다(dysfunctional). 

희소성 이외의 요소

희소성 이외의 요소(outliers)가 주는 영향을 알아내기 위해 대규모 NFT 거래를 정량 분석했다. 먼저 Z-스코어와 표준편차를 나열하여 NFT 컬렉션의 최고가를 분석했다. 

데이터가 위치한 데이터 집합 내 평균에서 데이터 편차를 측정하고, NFT의 가격 다양성을 분석한다. Azuki의 NFT 판매가 대부분은 평균 NFT 매각가보다 낮았으며, 일부 Z-스코어는 3점에서 7점 사이다. 희소성 영향을 받은 것은 얼마나 될까? Azuki의 희소성 분포도를 보면, 대부분 정상 수준의 희소성을 띠고 있다. 

희소성과 가격 간 상관관계를 더 자세히 분석하기 위해 재무에서 흔히 쓰이는 통계 분석 방법을 사용했다. Pearson Correlation은 상관관계 분석에 널리 사용되고 있으며 아래는 Pearson Correlation Coefficient(PCC) 공식이다.

​x는 희소성을 나타내고 y는 최신 판매 가격을 나타낸다. Pearson Correlation(PC)은 각 데이터 세트가 정규 분포일 때만 유지된다. NFT 데이터는 일반적으로 비정규 분포를 나타냈다. 

두 데이터 세트(NFT 희소성 및 최신 가격)의 분포를 나타내기 위해, 6개의 샘플 그룹에 대한 희소성 및 최신 가격에 대한 데이터를 수집했다.

BAYC와 같은 특정 컬렉션은 정규 분포를 보이지만, NFT 컬렉션의 데이터 분포는 '가격' 측면에서 여전히 비정규적이라는 것을 알 수 있다. 

​Spearman 상관관계로 더 살펴보기로 했다. 이는 희소성과 가격 간의 상관관계를 비교적 보수적으로 추정한 것이다. 다음은 Spearman 상관관계의 단순화된 공식이다.

Spearman 상관관계 방정식의 결과는 -1과 1 사이의 값으로, 관계가 완전히 양수 혹은 완전히 음수임을 나타낸다. Spearman 상관관계는 컬렉션에 따라 크게 달랐다. 계산에 따르면, 특정 컬렉션의 희소성과 가격 간 상관관계가 적었다. 컬렉션의 희소성과 가격 간 유의미한 상관관계가 있을 순 있지만, 다른 변수도 상당한 것을 의미한다. 아래 그림은 Pearson 상관관계와 Spearman 상관 관계의 결과 간의 차이를 나타냈다. 

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

결국 가격 결정은 커뮤니티인가 희소성인가

Panini NBA 카드와 마찬가지로, 가격 계층화는 수집을 즐기는 구매자 수가 많을 때 발생된다. Panini의 가치 책정에는 센터링, 변, 모서리 및 표면이 포함된다. 이와 유사하게 NFT 가격은 희소성뿐만 아니라 커뮤니티 영향도 크게 받는다. 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 줄고 소비자의 공감과 커뮤니티 영향이 커진다.

또한 NFT는 셀럽 효과도 본다. 셀럽과 관련된 NFT는 다른 NFT보다 높은 가격에 매각된다. 따라서 해당 커뮤니티가 많은 전략과 접근 채널을 만들어내면 해당 NFT를 더 쉽게 알리고 유통을 촉진시킬 것이다. 특히 PFP 프로젝트가 그렇다. 

이외에도 다양한 요인이 NFT 가치를 결정한다. PFP 프로젝트는 주요 유명인과 협력해 희소한 특징으로 이를 활용한다. 이를 통해 자체 영향력을 확대해 NFT 가격을 높일 수 있다. 한편 일부 NFT 가격 책정 및 평가 도구들도 이같은 희소성 특징을 고려해 재구성될 필요가 있다.

지금까지 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 2차 시장에서 유통된 시간, 프로젝트 활동 및 변동성과 같은 유동적 요인을 기반으로 다양한 컬렉션의 특성을 추가로 분석했다.

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