Криптовалюта: новые возможности или финансовый пузырь?

Технология, обеспечивающая работу системы криптовалют. Финансовые пузыри, их характеристика и особенности. Фрактальный анализ и метод исключения трендов. Обобщенный, супремум расширенный тест Дики-Фуллера. Моделирование с учетом поведенческих факторов.

Рубрика Менеджмент и трудовые отношения
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 23.12.2019
Размер файла 3,8 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Начиная со второго квартала 2017 роста начался бурный рост курсовой стоимости как биткоина, так и общей капитализации рынка криптовалют. Активный рост курсовой стоимости привел к тому, что значение индекса Пенга выросло до 1.881 и 1.845 в последние два интервала соответственно. Более того, это отклонение сохраняется и по сегодняшний день. Такое отклонение индекса Пенга временного ряда в большую сторону могут свидетельствовать о признаках нарастания спекулятивного пузыря. Данное предположение подтверждается наличием ажиотажного спроса на актив у участников рынка в рассматриваемый период. Инвесторы настолько разогрели рынок биткоина, что в конце декабря его курсовая стоимость подскочила до уровня более 19000 долларов за одну единицу. Участники рынка в рассматриваемый период руководствуются в большей степени краткосрочным интересом получения прибыли, нежели стратегиями долгосрочного инвестирования.

Постоянные отклонения индекса Пенга курсовой стоимости криптовалюты свидетельствуют о наличии кризисного потенциала на рассматриваемом рынке, отклонения индекса Пенга от значения 1,5 свидетельствуют о присутствии финансового пузыря на рынке Биткоина.

Наибольшая курсовая волатильность наблюдалась в течение периода с марта 2017 года по январь 2018. На следующем шаге исследования признаков надувания финансового пузыря был проанализирован более короткий промежутке времени с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года в период наибольшей волатильности стоимости криптовалюты. Рассматриваемый период был разбит на 20 интервалов.

В результате были получены следующие значения фрактальной размерности (Индекса Пенга):

Таблица 4.5 - Таблица значений индекса Пенга для 20 интервалов в период с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года

Интервал:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Индекс Пенга

1.556

1.756

1.556

1.564

1.558

1.556

1.561

1.558

1.558

1.562

Интервал:

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Индекс Пенга

1.558

1.564

1.575

2.453

1.635

1.673

1.612

1.608

1.61

1.586

Составлено автором с помощью инструментов пакета анализа данных Excel

Применение метода скользящего окна, который позволяет отследить фрактальную размерность валюты в течение рассматриваемого периода. Рисунок 4.5 иллюстрирует значение индекса Пенга, рассчитанное с помощью данного метода, в период с марта 2017 года по март 2018 года. Метод позволил идентифицировать финансовый пузырь на рынке в период с середины октября 2017 года по февраль 2018 года.

Рисунок 4.5 - График значений индекса Пенга для в период с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года

Составлено автором с помощью инструментов пакета анализа данных Excel

При сравнении рассчитанного методом скользящего окна индекса Пенга и графика курсовой стоимости Биткоина можно проследить четкую зависимость между ростом его курсовой стоимости и увеличением фрактальной размерности. Локальное падение курсовой стоимости в октябре 2017 года было охарактеризовано отклонением индекса Пенга от 1,5 в меньшую сторону, сигнализирующее о наличии неуверенности у участников рынка в потенциале роста курсовой стоимости криптовалюты. Бурный рост конца октября - середины декабря сопровождался ростом индекса Пенга до скользящего значения индекса Пенга 1,67 в период пиковых цен. Последующее падение ознаменовалось снижением доверия инвесторов к криптовалюте и опасением продолжения падения курсовой стоимости в обозримом будущем. Сохранение высоких значений индекса Пенга на текущий момент может сигнализировать о том, что рынок все еще находится в перегретом состоянии, а инвесторы продолжают избавляться от актива. В ближайшее время можно ожидать продолжения некоторого снижения курсовой стоимости в плоть до момента приближения индекса в значению 1,5.Рисунок 4.5указывает на существование предельной? фрактальной? размерности для Биткоина, при приближении к которои? возникает неустойчивость валютного курса и его последующая девальвация.

Рисунок 4.6 - График курсовой стоимости Биткоина с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года

Рост волатильности курсовой стоимости биткоина в течение периода с ноября 2017 года по март 2018 года был идентифицирован методом DFA, как период надувания вплоть до 22 декабря 2017 года, а затем перехода стадии жизненного цикла пузыря к постепенному схлопыванию. Вместе со стремительным падением курсовой стоимости после ее бурного роста происходит снижение фрактальной размерности до уровня 1,55. Можно сделать вывод о том, что пузырь находится на стадии схлопывания, а цена приближается к равновесному уровню. Образование финансового пузыря в исследуемый период на рынке криптовалют является следствием притока капитала на рынок и стремительного роста капитализации.

В рамках GSADF тестирования рынка проверяется нулевая гипотеза о наличии единичного корня против альтернативной гипотезы о наличии взрывного процесса. T-статистика рассчитана для критических значений 90%, 95% и 99%. Размер под выборки составляет 36 значений курсовой стоимости биткоина. Критическая область правосторонняя. Далее t-статистику необходимо сравнить с критическим значением теоретической GSADF-статистики, полученной методом Монте Карло с 1000 симуляциями. Выборка включает в себя 2357 наблюдений. Проверяется нулевая гипотеза о наличии единичного корня против альтернативной гипотезы о наличии взрывного процесса роста курсовой стоимости.

H0: (наличие единичного корня)

Hа: (взрывной процесс)

Рисунок 4.7 - Тестирование гипотезы о наличии единичного корня с помощью теста GSADF в программе Eviews

Составлено автором с помощью инструментов статистического пакета для анализа эконометрических данных временных рядов, анализа и моделирования панельных данных, построения регрессионных моделей Eviews

Рисунок 4.8 - График курсовой стоимости Биткоина, расчётной ADF-статистики и критического значения ADF-статистики

Составлено автором с помощью инструментов статистического пакета для анализа эконометрических данных временных рядов, анализа и моделирования панельных данных, построения регрессионных моделей Eviews

Результаты проведенного теста проиллюстрированы на рисунке 4.7 и 4.8. Нулевая гипотеза о наличии единичного, принятие которой свидетельствовало бы об отсутствии финансовых пузырей в рамках рассматриваемого интервала, тестировалась на 10%, 5%и 1% уровнях значимости. В результате, для рынка криптовалют на примере биткоина были идентифицированы несколько периодов финансового пузыря: первый из них был датирован в промежуток с июня 2012 года и до ноября 2012 года. Следующий пузырь был идентифицирован в период с марта 2013 года по июль 2013 года. Последний пузырь, возникший на рынке криптовалют, был идентифицирован в период с декабря 2016 года, когда начался процесс его надувания до середины января 2018 года, когда произошло его резкое схлопывание после взрывного роста в предшествующие месяцы. В течение идентифицированных периодов в короткие промежутки времени происходил взрывной рост курсовой стоимости биткоина, который сопровождался последующим схлопыванием.

Действительно, в середине 2012 года произошел первый резкий взлет курсовой стоимости от уровней менее 1 доллара за биткоин до цены более 20 долларов в начале декабря. В марте 2013 года его цена за несколько дней утроилась, превысив отметку в 100 долларов. С марта 2013 года по ноябрь 2013 года цена биткоина увеличилась в 8 раз, покорив новый рубеж в 1200 долларов за единицу, после чего произошло резкое падение цены до исходной цены роста. Наконец, последний пузырь возник совсем недавно и был в очередной раз охарактеризован взрывным ростом курсовой стоимости с последующим не менее быстрым падением. GSADF тест свидетельствует о том, что схлопывание последнего пузыря находится на стадии завершения.

Подводя итог проведения теста GSADF, можно сделать вывод о том, что GSADF тест позволил идентифицировать все финансовые пузыри, которые возникали в рассматриваемый период, в рамках временных интервалов, когда происходил необъяснимо резкий и взрывной рост курсовой стоимости криптовалюты.

4.3 Согласование и интерпретация полученных результатов

В данномпараграфе представлены результаты эмпирического тестирования с помощью выбранных применимых к рынку криптовалют подходов к идентификации финансовых пузырей, описанных в предыдущей главе.

Тест Бройша-Годфри и анализ автокорреляционной функции продемонстрировали наличие автокорреляции в исследуемом временном ряде, что может свидетельствовать об информационной неэффективности рынка. В тех случаях, когда рынок работает неэффективно, имеет место повышенный риск возникновения финансовых пузырей. Курсовая стоимость криптовалюты коррелирует с предыдущими значениями временного ряда, а поступающая на рынок информация, связанная с криптовалютой и новостные шоки учитываются в цене не мгновенно. Неэффективность рынка может быть объяснена несколькими причинами, среди которых можно отметить множественность и слабое взаимодействие существующих бирж торговли криптовалютой, молодость рынка и его незавершенный процесс становления, слабую осведомленность населения о данном финансовом инструменте и сложность предсказания потенциального влияния новостей на рынок криптовалют в целом. Отсутствие государственного регулирования и запрет операций с криптовалютами в некоторых регионах повышают общее недоверие населения к данному финансовому инструменту, что приводит к увеличению числа посредников на рынке, снижению доступа потенциальных участников рынка к активам и росту информационной неэффективности рынка криптовалют.

Применение алгоритма тестирования временного ряда DFA позволило идентифицировать признаки наличия финансового пузыря на рынке криптовалют на примере рынка Биткоина. Предложенный метод был применен ко всему исследуемому временному ряду, а также для более детального изучения к последним 360 значениям выборки с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года. Оба примененных подхода позволили установить, что в период с апреля 2017 года по февраль 2018 года на рынке Биткоина присутствуют признаки надувания финансового пузыря, поскольку индекс Пенга отклонялся в большую сторону от целевого значения в 1,5.

Алгоритм тестирования GSADF оказался более чувствительным и позволили дентифицировать сразу 3 пузыря в течение исследуемого временного ряда. Так, тест указал на возникновение пузыря еще в 2012 году, когда произошел первый взрывной рост курсовой стоимости Биткоина. Кроме того, тест позволил идентифицировать финансовый пузырь в середине 2013 года. Именно в этот период происходил стремительный рост капитализации рынка криптовалют. Наконец, последний рост курса криптовалюты во второй половине 2017 года также является финансовым пузырем согласно примененным методам их выявления. Важно отметить, что в текущий момент времени финансовый пузырь рынка Биткоина находится уже в конце стадии схлопывания, о чем сигнализирует как индекс Пенга, приближающийся к значению 1,5, так и GSADF тест, выборочная статистика которого также пересекла критическое значение сверху. Полученные результаты свидетельствуют о том, что на сегодняшний день при текущих уровнях цены биткоина на рынке нет финансового пузыря.

Можно сделать вывод о наличии следующих пузырей на рынке биткоина в следующие периоды:

Таблица 4.6 - Результаты применения различных методов идентификации пузыря в исследовании рынка Биткоина

Пузырь / Инструмент

DFA анализ

GSADF тестирование

Пузырь рынка Биткоина

6/2012-11/2012

(Рост цен с 1$ до 20$)

Не идентифицировал

Идентифицировал

Пузырь рынка Биткоина

3/2013-11/2013

(Рост цен с 120$ до 1250$)

Не идентифицировал

Идентифицировал

Пузырь рынка Биткоина

11/2016-1/2018

(Рост цен с 1500$ до 19600$)

Идентифицировал

Идентифицировал

В результате проведенного исследования было установлено, что DFA анализ позволил идентифицировать наиболее масштабный пузырь рынка Биткоина, возникший в период бурного роста рыночной капитализации в десятки раз. При этом, GSADF тест позволил выявить пузыри с большей точностью, что делает его применение в дальнейших исследованиях финансовых пузырей наиболее рациональным. Применение GSADF теста позволило выявить еще два локальных пузыря рынка Биткоина, когда происходил взрывной рост цен в период с июня по ноябрь 2012 года, а также в период с марта по ноябрь 2013 года. Выявленные периоды надувания пузырей каждый раз сопровождались падением курсовой стоимости актива до прежнего уровня.

Высокая волатильность курсовой стоимости криптовалют и образование финансовых пузырей на их рынке может быть могут быть объяснены следующими причинами:

Отсутствие государственного регулирования рынков криптовалют. На рисунке приведена статистика по существующему государственному регулированию различных стран мира на 17 февраля 2018 года. Из иллюстрации следует, что большинство стран мира не сформировало единой государственной политики в отношении инструмента. Более того, во многих регионах мира обращение криптовалют находится под запретом. Неопределенность в позициях государств повышает риски, связанные с использованием криптовалют на данном этапе развития рынка.

Рисунок 4.9 - Государственное регулирование криптовалют в мире

Рынок криптовалют возник совсем недавно (торговля криптовалютами началась в 2011 году), происходит стремительный рост общей рыночной капитализации, повышение осведомленности о данном финансовом инструменте. Значительные колебания на рынке могут повышать степень недоверия участников рынка к инструменту;

Лежащая в основе технология несет в себе множество инноваций. Участники рынка еще не исследовали все возможные сферы ее возможного применения, каждая вновь разработанная бизнес-идея о потенциале использования криптовалют несет в себе мощный импульс рынку, что поддерживает его высокую волатильность на данном этапе развития;

Возникновение локальных финансовых пузырей является нормальным явлением на рынках рисковых активов. Ведь повышенная доходность всегда связана с определенными рисками. Более того, любое падание курсовой стоимости актива может быть рассмотрено как финансовый пузырь. Для определения наличия признаков финансового пузыря на рынке компаний был также исследован временной ряд значений индекса S&P500. С помощью GSADF теста была проверена гипотеза о наличии единичного корня, то есть отсутствию пузырей, против альтернативной гипотезы о наличии финансового пузыря, то есть взрывном росте цен.

H0: (наличие единичного корня)

Hа: (взрывной процесс)

Выборка значений была взята за тот же период, что и выборка значений курсовой стоимости Биткоина. Временной ряд включает в себя 1774 наблюдения. Результаты тестирования временного ряда индекса S&P500 представлены на рисунке 4.10.

Рисунок 4.10 - График курсовой стоимости индекса S&P500, расчётной ADF-статистики и критического значения ADF-статистики

В результате проверки гипотезы было выявлено, что в исследуемый период на рынке имели место признаки финансового пузыря в период с конца 2013 года до конца 2014 года, а также в период с декабря 2017 по март 2018 года. Возникновение финансовых пузырей, носящих локальный характер, не является свидетельством того, что весь рассматриваемый рынок является финансовым пузырем. В рамках исследования было установлено, что не только рынок криптовалют, но и фондовый рынок США в некоторые периоды времени перегревался, что приводило к возникновению финансового пузыря.

Следует отметить, что повышенная доходность рынка всегда связана с высоким риском. Возникновение финансового пузыря зачастую происходит на рынках высоко рискованных активов. Из проведенного исследования следует, что на рынке Биткоина действительно присутствовали локальные пузыри, которые возникали в период взрывного роста цен, но после бурного роста курсовая стоимость криптовалют возвращалась к уровням цен до возникновения пузыря. Рынок криптовалют не является огромным финансовым пузырем, который перегрет ажиотажным спросом в течение длительного периода и в любой момент может схлопнуться до нулевого уровня цен. Рынок криптовалют как и любой другой рынок рисковых активов подвержен риску возникновения локальных пузырей, которые не приводят к схлопыванию всего рынка, а возникновение обусловлено повышенным риском высокодоходных активов.

Заключение

В данном исследовании проанализирована проблема выявления пузырей на рынке криптовалют на примере такой криптовалюты, как Биткоин, признаки возникновения финансовых пузырей, которые основаны на гипотезе рациональных ожиданий участников рынка, с помощью использования эконометрических тестов на наличие взрывного роста курсовой стоимости Биткоина, а также признаки возникновения спекулятивных, нерациональных пузырей, с помощью фрактального анализа и метода исключения трендов DFA.

Результатом проведенного исследования стало выявление трех пузырей на рынке криптовалют, а также заключение о том, что на сегодняшний день на рынке отсутствуют признаки финансового пузыря, а последний пузырь совсем недавно схлопнулся до равновесных показателей. Криптовалюты имеют ряд преимуществ, а также дают ряд инновационных возможностей, которые были недоступны ранее. Криптовалюты как недавно возникший и молодой рынок подвержены высокой волатильности курсов, многие страны запрещают их использование или не определили направление государственного регулирования в их отношении, а лежащая в основе технология Blockchain еще не исчерпала все сферы возможного применения и находится на стадии изучения.

На рынке криптовалют с некоторой периодичностью возникали финансовые пузыри, но достаточно быстро охлопывались, а в дальнейшем происходил равномерный рост курсовой стоимости актива. Возникновение локальных финансовых пузырей не позволяет заключить, что весь исследуемый рынок - это финансовый пузырь. Возможности, которые предоставляет использование криптовалюты, делают ее по-настоящему инновационным инструментом, а высокая волатильность курсовой является нормальным явлением на данном этапе развития рынка. На сегодняшний день на рынке нет финансового пузыря, последний из них схлопнулся в феврале 2018 года, а особенности лежащей в основе технологии позволяют заключить о том, что криптовалюта - это инновация в мире финансов.

Исследование рынка криптовалют на примере Биткоина позволило выявить информационную неэффективность рынка, а также три возникших и схлопнувшихся на рынке пузыря. Наиболее длительным пузырем, выявленным в рамках исследования, стал пузырь, возникший на рынке в период с ноября 2016 года по январь 2018 года, когда произошло его схлопывание. Каждый из пузырей носил локальный характер и не приводил к схлопыванию рыночной стоимости активов до нулевого уровня. Кроме того, в рамках исследования были выявлены аналогичные признаки возникновения локальных финансовых пузырей на фондовом рынке США в рамках тестирования временного ряда индекса S&P500 с помощью методологи GSADF теста.

Благодаря технологии Blockchain криптовалюты дают большие преимущества их использования во многих областях, а также обладают огромным потенциалом внедрения в различные процессы с целью повышения их прозрачности и скорости реализации.

В отличие от финансовых пузырей на рассмотренных в работе финансовых рынках, когда пузырь являлся следствием перегрева рынка и необоснованно высоким спросом участников рынка на актив, криптовалюта представляет интерес в первую очередь благодаря инновационным возможностям, которые она несет в себе.

Дальнейшее направление исследования в данной области может быть направлено на эмпирическую оценку параметров поведенческой модели финансового пузыря на рынке криптовалют, что позволит оценить поведение и определить мотивы действий участников рынка криптовалют.

Результаты данного исследования могут быть представлять интерес инвесторам, осуществляющим свою деятельность на рынках высокодоходных активов, или же диверсифицирующих свои портфели с помощью такого инструмента, как криптовалюта.

Результаты проведенного исследования также могут представлять практический интерес финансовым менеджерам и аналитиком, институциональным инвесторам.

Список использованных источников

1. Белова Е. В., Окороков Д.К. Техническии? анализ финансовых рынков. / М.: Инфра-М, 2006. - 398 с.

2. Березинец И. В. Линейные модели временных рядов и их использование в финансовом моделировании. Курс Финансовое моделирование. 2017

3. Бозина А. Н., Мартанус О. Р. / [Электронный ресурс] // Моделирование пузырей на фондовом рынке с учетом поведенческих факторов. Бозина А. Н., Мартанус О. Р. / ЭНСР №4 2014. - с. 76-81. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-puzyrey-na-fondovom-rynke-s-uchetom-povedencheskih-faktorov. (дата обращения: 22.01.2018)

4. Бозина А. Н. Прогнозирование конъюнктуры развивающихся фондовых рынков на основе поведенческой модели фондового пузыря : дис. … канд. экон. Наук: 08.00.10 / Бозина Алиса Николаевна. Москва, 2015. (дата обращения: 18.03.2018)

5. Дорофеев М.Ю., Самарский Г.В. / [Электронный ресурс] // Моделирование процессов финансовых пузырей на российском фондовом рынке. - издательский дом Финансы и Кредит, 2015 --- Режим доступа:https://cyberleninka.ru/article/v/modelirovanie-protsessov-finansovyh-puzyrey-na-rossiyskom-fondovom-rynke (дата обращения: 5.02.2018)

6. Иванюк В.А., Станик Н.А., Попов В.Ю. / Сравнительный анализ моделей и?методов финансовых пузырей. // Фундаментальные исследования. - 2012. - №11 (часть 5) - с. 1261-1265 (дата обращения: 17.01.2018)

7. Иванюк В.А., Станик Н.А., Попов В.Ю. / [Электронный ресурс] // Феномен пузырей на финансовых рынках. // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - №6 - с. 1261-1265 -- Режим доступа: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=7474 (дата обращения: 18.01.2018)

8. Как финансовые пузыри связаны с новыми технологиями и когда надуется очередной пузырь? [Электронный ресурс] // Капитал Страны. -- Режим доступа: http://kapital-rus.ru/articles/article/kak_finansovye_puzyri_svyazany_s_novymi_tehnologiyami_i_kogda_naduetsya_och/ (дата обращения: 23.01.2018)

9. Костюк В. Н. [Электронный ресурс] / Финансовые пузыри и финансовые кризисы // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2015. Стр. 3-11, Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovye-puzyri-i-finansovye-krizisy (дата обращения: 23.01.2018)

10. Мансуров А. К. / [Электронный ресурс] // Прогнозирование валютных кризисов с помощью методов фрактального анализа. Режим доступа:https://ecfor.ru/wp-content/uploads/2008/fp/1/10.pdf (дата обращения: 18.01.2018)

11. Модели финансовых пузырей [Электронный ресурс] // Poznayka -- Режим доступа: http://poznayka.org/s76608t1.html (дата обращения: 19.01.2018)

12. Монтес М. Ф., Попов В.В. «Азиатскии? вирус» или «голландская болезнь»? Теория и история валютных кризисов в России и других странах. / М.: Дело, 2000., 136 с.

13. Павлов А. Н., Сосновцева О. В., Зиганшин А. Р. / [Электронный ресурс] // Мультифрактальный анализ хаотической динамики взаимодействующих систем Режим доступа:http://chaos.sgu.ru/~pavlov/papers/pnd03_1.pdf (дата обращения: 25.02.2018)

14. Петерс Э. Фрактальныи? анализ финансовых рынков. / М.: Интернет-треи?динг, 2004., 304 с. (дата обращения: 15.02.2018)

15. Пискунов А. Д. Оценка механизмов накопления кризисного потенциала в российском финансовом секторе / [Электронный ресурс]// Проблемы прогнозирования. 2003 № 3. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/v/otsenka-mehanizmov-nakopleniya-krizisnogo-potentsiala-v-rossiyskom-finansovom-sektore (дата обращения: 25.02.2018)

16. Синельникова-Мурылева, А. А. Скроботов. Тестирование временных рядов на наличие пузырей. / Прикладная эконометрика, 2017. т. 46, с. 90-103 (дата обращения: 10.04.2018)

17. Статистический пакет для анализа эконометрических данных временных рядов, анализа и моделирования панельных данных, построения регрессионных моделейEviews (дата обращения: 17.04.2018)

18. Сухановская В. Н., Ивлиев С. В., Фантаццини Д. / Все, что вы хотели знать о моделировании Биткойна, но боялись спросить. / Прикладная эконометрика, 2017. Т. 45, с. 5-28

19. Тихонов А. А., Чиркова Е. В. / [Электронный ресурс]// Диагностирование Пузыря На Рынке Акций Российских Телекоммуникационных Компаний В Конце 1990-х гг. //Корпоративные финансы. - 2014. - №. 2 (30). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/v/diagnostirovanie-puzyrya-na-rynke-aktsiy-rossiyskih-telekommunikatsionnyh-kompaniy-v-kontse-1990-h-gg (дата обращения: 15.04.2018)

20. Финансы. Толковый словарь. 2-е изд. -- М.: "ИНФРА-М", Издательство "ВесьМир". Брайен Батлер, Брайен Джонсон, Грэм Сидуэл и др. Общая редакция: д.э.н. Осадчая И.М.. 2000.

21. Чиркова Е. В. / Анатомия финансового пузыря / Чиркова Е.В. - издательство «Кейс», 2010 г. - 640 стр. (дата обращения: 25.01.2018)

22. Чиркова Е. В. / [Электронный ресурс] // Использование рыночных мультипликаторов для диагностирования финансового пузыря на фондовом рынке. Электронная библиотека НИУ ВШЭ. -- Режим доступа: https://www.hse.ru/mirror/pubs/lib/data/access/ram/ticket/26/15198147016eb101ee4460d85f072f4ab0cf31a9ff/Использование%20рыночных%20мультипликаторов%20для%20диагностирования%20пузыря%20на%20фондовом%20рынке.PDF (дата обращения: 22.01.2018)

23. Что такое Блокчейн? [Электронный ресурс] // TheVillage -- Режим доступа: http://www.the-village.ru/village/city/city-guide/296790-blokcheyn-prostym-yazykom(дата обращения: 9.01.2018)

24. Что такое фиатные деньги и чем они отличаются от криптовалют [Электронный ресурс] / А. Голостон // BitGid -- Режим доступа: https://bitgid.com/fiat-money/ (дата обращения: 27.12.2017)

25. Advantagesofcryptocurrency [Электронный ресурс] // FinjanCybersecurity -- Режим доступа: https://blog.finjan.com/advantages-of-cryptocurrency/ (дата обращения: 9.01.2018)

26. Audit-IT [Электронный ресурс] Особенности криптовалюты -- Режим доступа: https://www.audit-it.ru/terms/accounting/kriptovalyuta.html (дата обращения: 17.12.2017)

27. BitcoinHype: VeryDifferenttoTulipMania [Электронный ресурс] / EdwardBottomley // MarketMogul-- Режим доступа: https://themarketmogul.com/bitcoin-tulip-mania/ (дата обращения: 20.01.2018)

28. Bitcoin price chart. / [Электронный ресурс] // Bitcoincharts. Режим доступа:https://bitcoincharts.com/charts/bitstampUSD#rg2920zigDailyztgCzm1g10zm2g25zv(дата обращения: 15.02.2018)

29. Corsetti G., Pesenti P., Roubini N. / [Электронный ресурс]// What caused the Asian currency and financial crisis? Part I: A macroeconomic overview. NBER working papers, 1998, No 6 (833). Режим доступа: http://www.nber.org/papers/w6833.pdf (датаобращения: 11.03.2018)

30. Cryptocurrency Market Capitalizations [Электронный ресурс] // Cryptocurrencies market shares -- Режим доступа: https://coinmarketcap.com/all/views/all/ (дата обращения: 7.01.2018)

31. Cryptocurrency Market Capitalizations [Электронный ресурс] // Top 100 Cryptocurrencies by Market Capitalization. -- Режим доступа: https://coinmarketcap.com (дата обращения: 20.12.2017)

32. Diba B. T, Grossman HI / [Электронный ресурс]// Explosive Rational Bubbles in Stock Prices? The American Economic Review, 78(3), 520-530. 1988. Режим доступа: https://www.jstor.org/stable/1809149?seq=1#page_scan_tab_contents (дата обращения: 15.03.2018)

33. Diba B. T., Grossman H. / [Электронный ресурс]// I. The theory of rational bubbles in stock prices /The Economic Journal. //- 1988. - Т. 98. - №. 392. - с. 746-754. Режим доступа: https://ms.mcmaster.ca/~grasselli/DibaGrossman88.pdf (дата обращения: 18.04.2018)

34. Evans G. W. (1991). ). / [Электронный ресурс]// Pitfalls in Testing for Explosive Bubbles in Asset Prices." The American Economic Review, 81(4), с. 922-930. Режимдоступа: https://www.jstor.org/stable/2006651 (датаобращения: 25.03.2018)

35. Frankel J. A., Rose A. K. / [Электронный ресурс]// Currency crises in emerging markets: An empirical treatment//Journal of International Finance. 1996. No 41. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022199696014419 (дата обращения: 3.03.2018)

36. Grech D., Mazur Z. / [Электронный ресурс]// Can one make any crash prediction in finance using the local Hurst exponent idea? PhisicaA, 336 с., 2004 Режим доступа: https://arxiv.org/abs/cond-mat/0311627 (дата обращения: 9.03.2018)

37. Gurkaynak R. / [Электронный ресурс]// Econometric Tests of Asset Price Bubbles: Taking Stock." Journal of Economic Surveys, 22(1), 2008. с.166-186. Режим доступа: https://www.federalreserve.gov/pubs/feds/2005/200504/200504pap.pdf (дата обращения: 12.04.2018)

38. Heaton, J. B. Lovallo and Kahneman, / Managerial optimism and corporate finance / Financial Management 31, с. 33- 45. 2002. (дата обращения: 27.01.2018)

39. How a Blockchain works / [Электронныйресурс] // InvestmentsLab. Режим доступа: https://investmentslab.com/blockchain/glosfer-develops-nowon-local-currency-based-on-blockchain/

40. Insider.pro / [Электронный ресурс] // Биткоин и парадокс регулирования: чего хотят инвесторы? Режим доступа: https://ru.insider.pro/investment/2018-01-31/bitkoin-i-paradoks-regulirovaniya-chego-hotyat-investory/

41. Insider.pro / [Электронный ресурс] // История Биткоина. Режим доступа: https://ru.insider.pro/investment/2017-09-08/istoriya-bitkoina-kratkij-ekskurs-v-proshloe-i-budushee-kriptovalyut/

42. ItamarCaspi.. / [Электронныйресурс]// Rtadf: TestingforBubbleswithEViewsРежимдоступа: http://mpra.ub.uni-muenchen.de/58791/ (датаобращения: 18.04.2018)

43. J.P. Morgan Perspectives: decrypting cryptocurrencies: Technology, applications and challenges / Jan Loyes - Global Research. 2018 - 71 стр.

44. H.P. Minsky. Stabilizing an Unstable Economy / H.P. Minsky. - Yale University Press, 1986. - 353 с. (датаобращения: 25.01.2018)

45. From Mrs. Watanabe To Abenomics: The Yen's Wild Ride [Электронныйресурс] / Elvis Picardo // Investopedia -- Режимдоступа: https://www.investopedia.com/articles/forex/031014/mrs-watanabe-abenomics-yens-wild-ride.asp (датаобращения: 17.01.2018)

46. Phillips P. С. B., Shi S, Yu J. / [Электронныйресурс]// Testing for Multiple Bubbles 1: Historical Episodes of Exuberance and Collapse in the S&P 500. 2013. Режим доступа: http://ink.library.smu.edu.sg/cgi/viewcontent.cgi?article=2509&context=soe_research (дата обращения: 15.04.2018)

47. Pompian M. M. / Behavioral finance and wealth management: how to build optimal portfolios that account investor biases. / Pompian M. M. - Hoboken, New Jersey: John Wiley and Sons, Inc. 2006. 318 с. (датаобращения: 27.01.2018)

48. PwC IPO Centre publication [Электронныйресурс] // Global Top 100 Companies by market capitalization. -- Режимдоступа: https://www.pwc.com/gx/en/audit-services/assets/pdf/global-top-100-companies-2017-final.pdf (датаобращения: 22.12.2017)

49. The five largest bubbles in history [Электронныйресурс] / Elvis Picardo // Investopedia -- Режимдоступа: https://www.investopedia.com/articles/personal-finance/062315/five-largest-asset-bubbles-history.asp (датаобращения: 17.01.2018)

50. Tulip Mania: When Tulips Cost As Much As Houses? [Электронный ресурс] // FocusEconomics -- Режим доступа: https://www.focus-economics.com/blog/tulip-mania-dutch-market-bubble (дата обращения: 10.01.2018)

51. Tversky Amos; Daniel Kahneman / [Электронный ресурс] // Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, New Series, Vol. 185, No. 4157. (Sep. 27, 1974), pp. 1124-1131 Режим доступа: http://psiexp.ss.uci.edu/research/teaching/Tversky_Kahneman_1974.pdf (дата обращения: 22.01.2018)

52. UTMagazine [Электронный ресурс] // Особенности технологии Блокчейн -- Режим доступа: https://utmagazine.ru/posts/21332-osobennosti-tehnologii-blokcheyn (дата обращения: 24.12.2017)

53. Vandewalle N., Ausloos M. / [Электронныйресурс]// Detrended fluctuation analysis of the foreign exchange market. ). Режим доступа: http://www.phy.bme.hu/~kullmann/Egyetem/Uj/vandewalle.pdf(дата обращения: 15.03.2018)

54. What is Blockchain / [Электронныйресурс] // Business Insider. Режим доступа: http://www.businessinsider.com/what-is-blockchain-2016-3 (дата обращения: 15.02.2018)

55. Basco S., Crespo A. /[Электронныйресурс] // Globalization and Financial Development: A Model of the Dot-Com and the Housing Bubbles Режимдоступа: https://www.ehu.eus/documents/1811331/1931394/basco.pdf (датаобращения: 7.03.2018)

56. График индекса S&P 500 / [Электронный ресурс] // InvestFunds. Режим доступа: http://world.investfunds.ru/indicator/view/222/?datefrom=11.03.2011&dateto=20.04.2018 (Дата обращения: 20.04.2018)

Приложение 1

Описательная статистика цены Bitcoin, объема его торгов, общего объема рыночных торгов и доходности криптовалюты

Цена Bitcoin

Объем торгов, BTC

Объем торгов криптовалют

Доходность

Среднее

1208.580293

Среднее

10246.38268

Среднее

17848054.1

Среднее

0.004465109

Стандартная ошибка

56.62143664

Стандартная ошибка

234.903151

Стандартная ошибка

1051115.92

Стандартная ошибка

0.001078869

Медиана

375.39

Медиана

7252.09

Медиана

2608139.07

Медиана

0.002329646

Мода

5

Мода

0.3

Мода

#Н/Д

Мода

0

СКО

2748.910978

СКО

11404.30001

СКО

51030568.33

СКО

0.052366858

Дисперсия выборки

7556511.565

Дисперсия выборки

130058058.7

Дисперсия выборки

2.60412E+15

Дисперсия выборки

0.002742288

Эксцесс

14.26827435

Эксцесс

21.07859239

Эксцесс

43.40567049

Эксцесс

17.2981271

Асимметричность

3.698529044

Асимметричность

3.406379948

Асимметричность

5.550661312

Асимметричность

0.3200849

Интервал

19185.54

Интервал

137069.93

Интервал

772143019.4

Интервал

1.046523475

Минимум

2.24

Минимум

0.25

Минимум

1.23

Минимум

-0.485185185

Максимум

19187.78

Максимум

137070.18

Максимум

772143020.6

Максимум

0.56133829

Приложение 2

Метод DFA для периода с 13 сентября 2011 года по 17 марта 2018 года.

Интервал

y t

F^2i(t)

F

Индекс Пенга

R2

N1

y = 0.0126x - 1204.9

1470302.59

1212.560346

1.417083658

0.84199

N2

y = 0.0202x - 1204.5

1460699.03

1208.593824

1.416429737

0.6407

N3

y = 0.0163x - 1198.3

1461132.92

1208.77331

1.416459374

0.78071

N4

y = 0.9831x - 1220.7

1464369

1210.111154

1.416680137

0.70149

N5

y = 0.1828x - 1113.4

1450338.07

1204.299825

1.415719405

0.89532

N6

y = 2.0491x - 710.15

1526053.53

1235.335392

1.420797437

0.76600

N7

y = 1.0891x - 742.37

1457584.41

1207.304605

1.416216735

0.71731

N8

y = -1.3437x - 722.57

1459804.18

1208.223565

1.416368587

0.81711

N9

y = -0.0644x - 962.88

1461791.81

1209.045825

1.416504363

0.87346

N10

y = 0.2447x - 963.11

1460621.07

1208.56157

1.416424411

0.72829

N11

y = 0.3327x - 830.34

1462168.52

1209.201604

1.416530075

0.78584

N12

y = 1.3983x - 750.54

1469047.27

1212.042601

1.416998424

0.8685

N13

y = 2.6678x - 659.95

1474534.03

1214.30393

1.417370429

0.68313

N14

y = 12.751x - 565.92

1560004.48

1249.001393

1.422993135

0.62929

N15

y = 39.011x + 539.63

152907067

12365.5597

1.880534082

0.74024

N16

y = -68.804x + 14612

106959864

10342.14019

1.84487227

0.79323

Приложение 3

Метод DFA для периода с 23 марта 2017 года по 17 марта 2018 года.

Интервал

Уравнение линейной аппроксимации

F^2i(t)

F

Индекс Пенга

N1

y = 15.12x - 271.41

127.77

11.3035393

0.839032515

N2

y= 6.5881x - 49.078

13.50895

3.67545235

0.450349064

N3

y = 29.533x + 91.338

371.9015

19.2847479

1.023852558

N4

y = 35.377x + 601.19

1022.22391

31.9722365

1.19876203

N5

= -8.1567x + 1537.3

1459.81135

38.2074777

1.260402312

N6

= -4.8214x + 1392

1346.1967

36.6905533

1.246386147

N7

= 28.022x + 954.8

1221.009

34.9429392

1.229501504

N8

76.312x + 1199.9

1924.864

43.873272

1.308241851

N9

y = 24.253x + 2847.1

3077.5035

55.4752512

1.389418848

N10

y = -66.778x + 3619.5

2985.109

54.636151

1.384145745

N11

y = 44.779x + 2426.3

2851.7005

53.4013155

1.376236593

N12

y = 81.147x + 3460.2

4231.0965

65.0468792

1.444488315

N13

y = 81.967x + 4631.6

5410.2865

73.5546498

1.487015866

N14

y = 198.63x + 5000.1

1297112.49

1138.90846

2.434920552

N15

y = 520.8x + 8449.9

13397.5

115.74757

1.643875632

N16

y = -167.71x + 15401

13807.755

117.506404

1.649093347

N17

-344.68x + 15593

12318.54

110.988918

1.629351086

N18

-254.83x + 10841

8420.115

91.7611846

1.563532224

N19

100.17x + 7746.1

8697.715

93.2615408

1.569143416

N20

197.99x + 10414

8533.095

92.374753

1.565837922

Приложение 4

Тест Бройша-Годфри на наличие автокорреляции.

Приложение 5

Тест Бройша-Годфри на наличие автокорреляции.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Когнитивный анализ и моделирование - новые элементы в структуре систем принятия решений; технология, оценка ситуации и анализ взаимовлияния факторов, определяющих возможные сценарии развития ситуации прогнозирования и управления в различных областях.

    реферат [907,9 K], добавлен 13.01.2011

  • Тест как краткое испытание или серия кратких испытаний, результат которых выражен в количественной форме и показывает уровень выраженности каких-либо измеряемых свойств. Особенности его использования в процессе найма новых сотрудников на работу.

    презентация [758,2 K], добавлен 26.10.2016

  • Организация деятельности перерабатывающей подсистемы операционной системы предприятия, обеспечивающая производственную работу. Анализ кадров предприятия как фактора разработки операционной стратегии. Раскрытие сущности метода "детального планирования".

    контрольная работа [23,7 K], добавлен 05.02.2011

  • Группы стратегий при многокритериальном выборе: стратегии компенсации и исключения. Анализ метода Б. Франклина (метод компенсации достоинств и недостатков). Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев. Решения многокритериальных задач.

    реферат [121,3 K], добавлен 22.12.2012

  • Общая характеристика и направление деятельности ОАО "ВО "Технопромэкспорт". Анализ имущественного положения и финансового состояния компании, ее деловой активности. Оценка возможности банкротства и пути профилактики, финансовые результаты предприятия.

    курсовая работа [4,1 M], добавлен 23.04.2014

  • Методы оценки кандидатов для приема на работу. Собеседование, как основной метод оценки кандидатов. Зарубежный опыт найма, оценки и отбора работников. Практический анализ организационных аспектов системы отбора персонала на примере "Магазин №17".

    дипломная работа [109,2 K], добавлен 24.10.2007

  • Теоретические основы психологического тестирования кандидатов при приеме на работу. Собеседование как основной метод оценки кандидатов. Проблема отбора работников. Анализ состояния системы оценки и отбора персонала, недостатки при найме в ООО "Мир".

    курсовая работа [101,3 K], добавлен 10.07.2015

  • Характеристика процесса управления организацией. Вид и способ структурного построения предприятия. Основные, оборотные и финансовые средства организации. Особенности многофакторной модели Э. Альтмана. Основные показатели оценки эффективности менеджмента.

    курсовая работа [352,3 K], добавлен 14.10.2014

  • Анализ внутренней среды предприятия: системы менеджмента и управления персоналом, производственной, финансовой и маркетинговой деятельности. Особенности внешнего окружения: поставщиков и деловых партнеров, конкурентов. Потенциальные возможности и угрозы.

    курсовая работа [93,6 K], добавлен 13.02.2011

  • Моделирование бизнес-процессов организации на примере филиала ОАО "Банк". Выявление "слабых" мест, разработка рекомендаций по совершенствованию. Характеристика отдела информационных технологий организации. IDEF-диаграмма исследуемой системы управления.

    реферат [33,6 K], добавлен 09.01.2011

  • Теоретические основы анализа факторов, влияющих на систему управления персоналом. Анализ и оценка факторов, влияющих на управление предприятия на примере ОАО "КамАЗ-Металлургия". Рекомендации по совершенствованию управления с учетом влияющих факторов.

    контрольная работа [39,4 K], добавлен 24.03.2009

  • Краткая характеристика предприятия. Организационно-экономические показатели деятельности ООО "Квадро". Анализ системы управления персоналом. Организация работы по адаптации персонала в организации. Моделирование системы эффективной кадровой политики.

    курсовая работа [103,4 K], добавлен 25.02.2016

  • Профессиональный отбор кандидатов в организации. Краткий ориентировочный тест. Анализ и выбор ключевых показателей для персонала аэропорта. Расчет экономической эффективности разработки и реализации системы рекрутинга на основе KPI в аэропорту "Пулково".

    дипломная работа [941,4 K], добавлен 23.10.2014

  • Организация системы обучения персонала на предприятиях малого бизнеса. Функции руководителей, новые формы обучения студентов для развития управленческих навыков. Манипуляционные модели управления. Ограниченность материальных факторов лояльности персонала.

    реферат [21,4 K], добавлен 03.11.2009

  • Характеристика тестов, для определения индивидуальных склонностей личности, проводимых с целью эффективного управления персоналом. Анализ требований, предъявляемых к тестам. Использование тестов при приеме на работу и при формировании кадрового резерва.

    курсовая работа [43,3 K], добавлен 02.04.2010

  • Новые возможности, повышающие эффективность использования ресурсов торгового предприятия. Цель внедрения автоматизированной информационной системы. Оценка эффективности перехода на программный продукт "1С8 Управление торговлей", анализ доходности.

    курсовая работа [96,5 K], добавлен 10.06.2014

  • Анализ деятельности организации ООО "Партнер". Признаки, особенности, эффективность и технология антикризисного управления. Прогнозирование путей оздоровления предприятия. Бизнес-планирование и финансовый анализ как основа привлечения финансирования.

    курсовая работа [113,9 K], добавлен 12.05.2014

  • Понятие и особенности оценки кандидатов для приема на работу, ступени и критерии, используемые при отборе. Организационно-правовая и экономическая характеристика учреждения, анализ эффективности и разработка путей улучшения системы оценки кандидатов.

    курсовая работа [189,3 K], добавлен 15.03.2015

  • Сценарное моделирование (планирование) как один из наиболее эффективных системных инструментов стратегического менеджмента. Пошаговая инструкция восьми этапов его осуществления. Особенности и целесообразность проведения стратегических бесед в организации.

    реферат [10,6 K], добавлен 22.04.2013

  • Связь ресурсов и факторов производства. Материальные, трудовые, финансовые и информационные ресурсы. Человеческие ресурсы организации на примере ресторана "Калигула". Анализ причин потерь рабочего времени, совершенствование системы стимулирования труда.

    курсовая работа [96,9 K], добавлен 27.03.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.