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2022-06-25
英文标题:
《The Bitcoin price formation: Beyond the fundamental sources》
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作者:
Jamal Bouoiyour (1), Refk Selmi (1) ((1) CATT)
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  Much significant research has been done to investigate various facets of the link between Bitcoin price and its fundamental sources. This study goes beyond by looking into least to most influential factors-across the fundamental, macroeconomic, financial, speculative and technical determinants as well as the 2016 events-which drove the value of Bitcoin in times of economic and geopolitical chaos. We use a Bayesian quantile regression to inspect how the structure of dependence of Bitcoin price and its determinants varies across the entire conditional distribution of Bitcoin price movements. In doing so, three groups of determinants were derived. The use of Bitcoin in trade and the uncertainty surrounding China\'s deepening slowdown, Brexit and India\'s demonetization were found to be the most potential contributors of Bitcoin price when the market is improving. The intense anxiety over Donald Trump being the president of United States was shown to be a positive determinant pushing up the price of Bitcoin when the market is functioning around the normal mode. The velocity of bitcoins in circulation, the gold price, the Venezuelan currency demonetization and the hash rate were found to be the fundamentals influencing the Bitcoin price when the market is heading into decline.
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中文摘要:
为了研究比特币价格与其基本来源之间联系的各个方面,已经进行了许多重要的研究。此外,本研究还考察了基本面、宏观经济、金融、投机和技术决定因素中影响最小到最大的因素,以及2016年在经济和地缘政治混乱时期推动比特币价值的事件。我们使用贝叶斯分位数回归来检验比特币价格的依赖结构及其决定因素在整个比特币价格变动的条件分布中是如何变化的。在此过程中,我们得出了三组决定因素。人们发现,当市场好转时,比特币在贸易中的使用以及围绕中国不断加深的经济放缓、英国脱欧和印度的非货币化的不确定性是比特币价格的最潜在因素。唐纳德·特朗普(DonaldTrump)当选美国总统的强烈焦虑被证明是推动比特币价格上涨的积极决定因素,因为比特币市场正以正常模式运行。研究发现,比特币的流通速度、黄金价格、委内瑞拉货币的非流通化和散列率是影响比特币价格的基本因素,而当市场走向下跌时。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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2022-6-25 01:19:40
比特币价格形成:超越基本来源Amal Boouiyour+和Refk Selmi摘要:为了研究比特币价格与其基本来源之间联系的各个方面,已经进行了许多重要的研究。这项研究超越了对基本面、宏观经济、金融、投机和技术决定因素以及2016年事件的影响,这些因素在经济和地缘政治混乱时期推动了比特币的价值。我们使用贝叶斯分位数回归来检验比特币价格的依赖结构及其决定因素在整个比特币价格变动的条件分布中是如何变化的。在此过程中,得出了三组行列式。当市场好转时,比特币在贸易中的使用以及围绕中国不断加深的经济放缓、英国脱欧和印度货币化的不确定性被发现是比特币价格的最潜在贡献者。当市场围绕正常模式运行时,对唐纳德·特朗普成为美国居民的强烈焦虑被证明是推高比特币价格的积极决定因素。研究发现,比特币的流通速度、黄金价格、委内瑞拉货币的非流通化和散列率是影响比特币价格的基本因素,而当市场走向衰落时。关键词:比特币价格;决定因素;相关性贝叶斯分位数回归。凝胶分类:E31;E42;G12.+加索尔大学CATT,法国加索尔塞德斯64016,波普劳夫斯基大道。电子邮件:jamal。bouoiyour@univ-加索尔。fr突尼斯大学校园,突尼斯,突尼斯,2092,Novenbre大道7号;法国保罗大学。电子邮件:s。refk@yahoo.fr1.
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2022-6-25 01:19:43
简介2016年是多事之秋。盎格鲁-撒克逊资本主义民主的两个堡垒——英国和美国——见证了以英国脱欧和特朗普在美国总统选举中获胜为形式的政治地震。除此之外,中国经济放缓对全球经济前景造成了更大的冲击。2017年的不确定性仍将更大。特别是,政治问题将无处不在:2017年欧洲将举行重要的选举活动,包括法国、德国和荷兰,这可能会对未来几年的欧洲政治和经济路线产生重大影响,同时也不会忽视脱欧的后果。一旦第50条生效,随着英国退出欧盟的进程,新的欧洲政府将制定自己的谈判策略,以应对英国的要求。由于投资需要更少的未知、更少的不确定性、可见性和信任,有大量证据表明,对总统选举结果的担忧加剧,以及对未来政策方向的怀疑,将使金融市场非常动荡。这导致了一种趋势,即质疑管理传统货币和金融体系的标准经济和金融结构的有效性。在这里,数字货币(尤其是比特币)在经济和地缘政治动荡时期提供了一种完全分散的、安全的法定货币替代品,引领潮流。
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2022-6-25 01:19:46
比特币生活在单一国家政治的范围之外,目前得益于银行体系稳定性和未来经济安全的不确定性增加和信心丧失。虽然比特币经常在各种金融博客甚至主流金融媒体上进行讨论,但研究界仍然关注比特币的安全和法律问题以及宏观经济和金融方面。然而,关于比特币对全球不确定性的反应的讨论仍然相对较少。在整个研究过程中,我们从一个大的角度来处理比特币的价格问题;我们关注动荡时期价格波动的决定因素,从基本面、投机和技术来源到2016年的事件。虽然比特币价格的决定因素在过去几年中引发了广泛的争论(Buchholz et al.2012;Kristoufek 2013;Boouiyour and Selmi 2015;Ciian et al.2016,Bouri et al.2017等),但大多数分析忽视了自变量的影响可能会在整个比特币价格分布中波动这一事实。虽然通常应用的回归侧重于平均值,但回归线的偏差可能会对普通最小二乘法(OLS)的拟合产生很大影响。中位数估计量和更一般的分位数估计量通常较少受到以协变量为条件的响应变量中的外围观测值的影响(Koenker和Bassett,1978年;Konker,2005年)。
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2022-6-25 01:19:49
此外,重要的是要认识到,协变量可以影响响应变量的离散度及其位置(即异方差)。发生这种情况时,分位数回归与OLS或平均回归不同,它提供了更灵活的协变量效应。虽然传统的频率论者的分位数回归方法在渐近理论中得到了广泛的应用,但在贝叶斯框架下的研究并不多(Kottas和Gelfand 2001)。本文试图通过使用贝叶斯分位数回归(BQR)来解决这个问题。贝叶斯量化回归的使用至少基于四个新颖之处。首先,这种回归为比特币价格波动的决定因素提供了详细而完整的解释,因为Binder和Coad(2011)指出,对均值效应的关注可能会扭曲相关系数估计,甚至可能无法确定显著的相关性。其次,根据Koenker和Hallock(2001),估计量对因变量上的异常值具有稳健性,使得在非正态误差项的情况下,量子化回归比OLS(普通最小二乘)回归更有效。第三,它对偏度、异方差和错误指定具有鲁棒性,因为它检测到所检查的时间序列之间的潜在依赖结构,这可能证明是重要的,因为人们承认比特币价格呈现连续的上升和下降,从而呈现非线性动态(Booiyour和Selmi 2016)。
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2022-6-25 01:19:53
第四,bqrac考虑了连接函数的非线性、损失函数的不连续性以及参数识别所需的位置和规模限制。此外,在控制内生性偏差的同时使用分位数回归构成了本研究的另一个贡献。所采用的方法使我们能够确定解释比特币价格演变的最小到最大的影响因素。特别是,我们区分了三组主要的决定因素。比特币价格的上涨很大程度上归因于比特币作为交易工具的实用性增强、人民币失去信任以及围绕英国脱欧和印度牛市货币化的巨大不确定性(上分位数)。人们发现,围绕着特伦普在美国大选中获胜的不确定性,是导致价格比特币在正常模式(位于中央的分位数)下价值飙升的决定性因素。最终,有限的供应、黄金价格、委内瑞拉宣布停止流通以及散列率被证明是比特币在熊市的驱动力(底部分位数)。这些研究结果突出了超越平均相关性的重要性,以及BQR方法捕捉比特币价格与其基本面之间相关性动态中明显特征的能力。本文的其余部分组织如下:第2节简要讨论了比特币的决定因素。第3节描述了数据和所采用的方法,而第4节讨论了结果。第5节控制内生性偏差。最后,第6节得出结论。2.
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