Анализ модели VAR Blob Base Base Base и приоритетная комиссия в Ethereum
15 августа 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
Фон
2.1
2.2 EIP-4844
2.3 var (векторная авторегрессия)
Данные
3.1 Консенсусные данные безопасности
3.2 Данные об использовании Ethereum
3.3 Данные о транзакциях с ростами
3.4 Blob Gas Data
Эмпирические результаты
4.1 Консенсусная безопасность
4.2 Использование Ethereum
4.3 Переверните транзакции
4.4 Рынок платы за газ Blob
Заключение и ссылки
A. Консенсусные данные безопасности
B. Сбор данных ROLLUP
C. Подробные результаты модели VAR за базовую плату и газ Blob Blob
D. Подробные результаты модели VAR для платы за базовую плату Blob Gas и плату за приоритет Blob Gas
E. Динамика транзакций роста
D Подробные результаты модели VAR для платы за базовую плату за газ Blob и плату за приоритет Blob Gas
В этом подразделе мы представляем результаты анализа модели векторной ауторегрессии (VAR), который рассматривает взаимодействие между базовым платом Blob Gas и платой за приоритет газа Blob. В таблице 14 содержится краткое изложение результатов регрессии, предлагая обзор подгонки модели и диагностической статистики. После этого, в таблице 17 подробно описываются оценочные коэффициенты и статистику, позволяя нам понять влияние прошлых значений на текущие значения для каждой переменной.
D.1 Выход оценки модели VAR
В таблице 14 отображается ключевая статистика модели VAR. Значение правдоподобия журнала заметно значительно -2,335 520, что предполагает, что модель подходит для анализа данных. Сложность модели и достоинства подготовки дополнительно определены количественно по AIC, BIC и HQIC, все ценится около 84,5. Эти критерии помогают при выборе модели, причем более низкие значения обычно указывают на лучшую модель относительно количества используемых параметров.
В таблице 17 изложены результаты модели VAR для DATAGAS_BASE_FEE и DATAGAS_PRIORITY_FEE_PER_DATAGAS. Модель показывает сильную стойкость в DATAGAS_BASE_FEE, как указано в значительном коэффициенте 0,9588 для его первого отставания и влияния приоритетных сборов на текущие базовые сборы, хотя влияние уменьшается с течением времени, как видно в незначительном коэффициенте для шестого лага. Напротив, уравнение DATAGAS_PRIORITY_FEE_PER_DATAGAS указывает на небольшое снижение приоритетных сборов с увеличением базовых сборов при предыдущем лаге. Это предполагает автокорреляцию, которая указывает на сложное, динамическое взаимодействие между этими сборами в рамках механизма ценообразования сети.
D.2 Корреляционная матрица остатков
В таблице 15 представлена корреляционная матрица остатков для модели VAR, включающего базовую плату Datagas и плату Datagas приоритет за Datagas. Эта матрица имеет решающее значение для проверки предположения о отсутствии последовательной корреляции между остатками, что является фундаментальным требованием для обоснованности модельных выводов в анализе VAR.
Значения в матрице показывают коэффициенты корреляции между остатками двух моделируемых уравнений. Коэффициент, близкий к нулю между остатками разных переменных, например, между базовым платом Datagas и приоритетом Datagas за Datagas, предполагает, что между остатками нет существенной линейной связи. Это указывает на то, что модель не страдает от проблем с мультиколлинеарностью и что остатки ведут себя как и ожидалось, и независимо друг от друга, что поддерживает надежность прогнозов и выводов модели.
E Dillup Transaction Dynamics
E.1 Общая плата, выплачиваемая в результате закупок
Рисунок 19 иллюстрирует общую плату, выплачиваемую 10 лучших свертков на Ethereum для использования Ethereum в качестве уровня доступности данных (DA). Вертикальная пунктирная линия указывает на реализацию EIP-4844. На рисунке показано заметное снижение сборов после EIP-4844, отражая влияние изменений протокола, направленных на снижение транзакционных издержек для операций по вспам.
E.2 Газ, используемый в обручаниях
Фигура ?? Показывает общее использование газа путем закупок во всех облигациях, оптимистичных облигациях и ростах ZK. На рисунке показано заметное снижение сборов после EIP-4844, особенно для оптимистичных обмолков.
Авторы:
(1) Парк Сонгван, этот автор внес свой вклад в газету из Сеульского национального университета, Сеул, Республика Корея (sucre87@snu.ac.kr);
(2) Босул Мун, этот автор внес свой вклад в газету из Сеульского национального университета, Сеул, Республика Корея (bsbs8645@snu.ac.kr);
(3) Seungyun Lee, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;
(4) Вудзин Чжон, Сеульский национальный университет, Сеул, Репул Кореи;
(5) Jaewook Lee, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;
(6) Hyeonsang EOM, Сеульский национальный университет, Сеул, Repulic of Corea;
(7) Huisu Jang (автор -корреспондент), Университет Сонгсила, Сеул, Республика Корея.
Эта статья есть
Оригинал