[論文レビュー] The Bitcoin price formation: Beyond the fundamental sources

Jamal Bouoiyour, Refk Selmi|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2017

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 12被引用数 31

ひとこと要約

本研究では、ベイジアン分位数回帰を用いて、市場の変動状態に応じて異なる要因がビットコイン価格形成に与える影響を、条件付き分布全体で分析した。その結果、市場上昇局面では取引用途と地政学的不確実性（中国の景気減速、ブレグジットなど）が価格上昇を引き起こす一方、市場下落局面ではハッシュレートや金価格といったマクロファイナンス要因が支配的であることが明らかになった。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• 伝統的な基礎的要因を超えたビットコイン価格の決定要因を調査すること。
• 基礎的、マクロ経済的、金融的、投機的、技術的要因の影響が、さまざまな市場状態においてどのように変化するかを検討すること。
• ブレグジット、トランプ大統領の当選、デノミネーション（通貨の切り替え）など、特定の地政学的・経済的出来事がビットコイン価格動向に与える役割を評価すること。
• 非線形的かつ分布的アプローチを用いて、市場の状態に応じたビットコイン価格の驱动要因を同定すること。
• 経済的・政治的ストレス下における分散型デジタル資産の価格形成を理解する包括的な枠組みを提供すること。

提案手法

• ビットコインリターンの条件付き分布をモデル化するため、ベイジアン分位数回帰の適用。
• 多様な決定要因の組み込み：基礎的要因（例：ハッシュレート）、マクロ経済的要因（例：金価格）、金融的要因（例：ボラティリティ）、投機的要因（例：投資家センチメント）、技術的要因（例：マネーサーキュレーション速度）。
• 主要な地政学的・経済的ショック（例：2016年米国大統領選挙、インドのデノミネーション、ベネズエラの通貨改革）を示すイベントダミー変数の導入。
• リターン分布の複数の分位点（例：0.1、0.5、0.9）における回帰係数の推定により、状態依存的効果を捉える。
• ベイジアン枠組み下での後験的推論のため、マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）手法の使用。
• 診断チェックと分位点間での予測性能の比較を通じたモデル妥当性の検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リターンの条件付き分布の異なる点において、ビットコイン価格の決定要因はどのように変化するか？
• RQ2 市場上昇時と下落時において、基礎的、マクロ経済的、投機的、技術的要因のうち、どれがビットコイン価格に最も強く影響を与えるか？
• RQ3 ブレグジット、トランプ大統領の当選、デノミネーションなどの地政学的・経済的出来事が、ビットコイン価格の変動にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 市場安定時とストレス状態下において、投機的センチメントや投資家不安がビットコイン価格形成にどのように現れるか？
• RQ5 金利的・技術的基礎的要因（例：ハッシュレート、取引のマネーサーキュレーション速度）が、ベアマーケット下でのビットコイン価格形成に果たす役割は何か？

主な発見

• 市場上昇局面では、ビットコインの取引用途と中国経済の減速に伴う不確実性が、最も顕著な正の驱动要因となった。
• ブレグジットやインドのデノミネーションといった地政学的出来事が、市場改善期に顕著な上昇圧力をもたらした。
• ドナルド・トランプ大統領の就任に伴う懸念が、市場が中央値または通常の状態に近いとき、特に正の決定要因として機能した。
• 市場下落局面では、流通中のビットコインのマネーサーキュレーション速度、金価格、ベネズエラの通貨デノミネーション、ハッシュレートが、主な基礎的要因として顕著に現れた。
• リターン分布の異なる分位点における影響度に基づき、決定要因を3つの明確なグループに分類できた。
• ベイジアン分位数回帰モデルは、決定要因へのビットコイン価格の非線形的かつ状態依存的依存構造を効果的に捉えた。