Дьяченко М.Д.студент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация dyachenko.md@edu.spbstu.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Игнатикова Е.И.студент Высшей инженерно-экономической школы, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Российская Федерация ignatikova.ei@edu.spbstu.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Влияние различных факторов на цену биткоина. Цели. Построить эконометрическую модель, позволяющую интерпретировать цену биткоина на основании влияния спектра экономических, социальных и технических факторов. Методология. Для достижения цели исследования была построена модель множественной регрессии с использованием программного продукта Stata. Модель была продиагностирована на ряд проверок – линейность, мультиколлинеарность, гомоскедастичность, нормальность распределения остатков. Результаты. В результате построения эконометрической модели статистически значимыми факторами в отношении цены биткоина были признаны следующие: экономические – индекс MSCI World, который находится в прямой корреляционной зависимости с ценой биткоина, и индекс USD, который находится в обратной корреляционной зависимости; социальные – оценка уровня интереса пользователей поисковой сети Google к криптовалюте за неделю; технические – количество монет, находящихся в публичном обращении, и количество уникальных адресов криптокошельков, участвующих в транзакциях блокчейн-сети криптовалюты. Выводы. Представленная модель подтверждает гипотезу о том, что цена биткоина напрямую зависит от новостных публикаций и мнения пользователей различных социальных сетей. Данный аспект делает ее уязвимой к краткосрочным колебаниям, спекуляциям и волатильности.
Nakamoto S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. URL: Link
Haykir O., Yagli I. Speculative Bubbles and Herding in Cryptocurrencies. Financial innovation, 2022, vol. 8, no. 78. URL: Link
Sovbetov Y. Factors Influencing Cryptocurrency Prices: Evidence from Bitcoin, Ethereum, Dash, Litcoin, and Monero. Journal of Economics and Financial Analysis, 2018, vol. 2, iss. 2, pp. 1–27. URL: Link
Братухин К.В. Ценообразование криптовалютного рынка: анализ факторов, влияющих на динамику стоимости криптовалют // StudNet. 2022. Т. 5. № 6. С. 6523–6537. URL: Link
Горнин Э.Л., Принцев Р.А. Эмиссия и обращение криптовалюты: перспективы развития в России и КНР // Экономика, предпринимательство и право. 2021. Т. 11. № 5. С. 1077–1088. URL: Link
