Quanto è decentralizzata la DeFi? - Uno studio di machine learning ed econometria delle serie storiche sulle dipendenze tra DeFi e CeFi attraverso la previsione del Total Value Locked

Decentralized Finance promises a financial system that operates independently of traditional centralized financial institutions. This thesis investigates whether this architectural autonomy translates into informational independence from Centralized Finance. This is tested by forecasting daily log returns of the Total Value Locked, which represents the central measure of capital allocation in decentralized financial ecosystems. The results provide forecast-based evidence that Decentralized Finance, despite its decentralized architecture, remains systematically dependent on Centralized Finance market conditions. The Ethereum log return history emerges as the most influential predictor alongside equity indices, monetary policy events and the stablecoin market capitalization. The analysis estimates seven different model classes on 38 centralized and decentralized financial system-related variables. All models are evaluated within a unified three-stage framework comprising a chronological train-test split, blocked cross-validation, and rolling-origin evaluation. Six of the seven models explain no more than roughly 11 percent of out-of-sample variation, whereas the Temporal Fusion Transformer raises the out-of-sample R^2 to 0.8235 and is the only model retained by the Model Confidence Set at the 90 percent level.

Decentralized Finance promette un sistema finanziario che opera indipendentemente dalle tradizionali istituzioni finanziarie centralizzate. La presente tesi indaga se questa autonomia architetturale si traduca in un'indipendenza informativa dalla Centralized Finance. Ciò viene verificato prevedendo i rendimenti logaritmici giornalieri del Total Value Locked, che rappresenta la principale misura dell'allocazione del capitale negli ecosistemi della finanza decentralizzata. I risultati forniscono evidenza, basata sulle previsioni, del fatto che la Decentralized Finance, nonostante la propria architettura decentralizzata, rimanga sistematicamente dipendente dalle condizioni di mercato della Centralized Finance. La serie storica dei rendimenti logaritmici di Ethereum emerge come il predittore più influente, insieme agli indici azionari, agli eventi di politica monetaria e alla capitalizzazione di mercato delle stablecoin. L'analisi stima sette diverse classi di modelli su 38 variabili riconducibili ai sistemi finanziari centralizzati e decentralizzati. Tutti i modelli sono valutati nell'ambito di un quadro metodologico unitario articolato in tre fasi, costituito da una suddivisione cronologica del campione in training e test set, da una blocked cross-validation e da una valutazione rolling-origin. Sei dei sette modelli spiegano non più di circa l'11 per cento della variabilità out-of-sample, mentre il Temporal Fusion Transformer porta l'R^2 out-of-sample a 0,8235 ed è l'unico modello mantenuto dal Model Confidence Set al livello del 90 per cento.