[논문 리뷰] Exploring the determinants of Bitcoin's price: an application of Bayesian Structural Time Series

Obryan Poyser|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 05.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 29

한 줄 요약

이 논문은 비트코인 가격의 결정요인을 규명하기 위해 베이지안 구조적 시계열(Bayesian Structural Time Series, BSTS)을 적용하여 투자자 심리, 금 가격, 환율, 주식 지수, 검색 트렌드와 같은 내부 및 외부 요인을 분석한다. 결과적으로 비트코인이 사기성, 안전자산, 자본 이탈 특성을 보이며, 가격은 금과 달러/위안 환율과 음의 상관관계를 보이고, S&P 500과 유로/달러 환율과는 양의 상관관계를 보인다.

ABSTRACT

Currently, there is no consensus on the real properties of Bitcoin. The discussion comprises its use as a speculative or safe haven assets, while other authors argue that the augmented attractiveness could end accomplishing money's functions that economic theory demands. This paper explores the association between Bitcoin's market price and a set of internal and external factors using Bayesian Structural Time Series Approach. I aim to contribute to the discussion by differentiating among several attractiveness sources and employing a method that provides a more flexible analytic framework that decompose each of the components of the time series, apply variable selection, include information on previous studies, and dynamically examine the behavior of the explanatory variables, all in a transparent and tractable setting. The results show that the Bitcoin price is negatively associated with a neutral investor's sentiment, gold's price and Yuan to USD exchange rate, while positively related to stock market index, USD to Euro exchange rate and variated signs among the different countries' search trends. Hence, I find that Bitcoin has mixed properties since still seems to act as a speculative, safe haven and a potential a capital flights instrument.

연구 동기 및 목표

• 비트코인 가격 변동성의 원인을 규명하고 그가 금융시장에서 진화하는 역할을 탐구한다.
• 실증 자료를 바탕으로 비트코인의 사기성, 안전자산, 자본 이탈 성격을 구분한다.
• 비트코인 가격과 설명 변수 간의 관계를 유연하고 투명하며 동적일 수 있도록 설계된 모델링 프레임워크인 베이지안 구조적 시계열(Bayesian Structural Time Series, BSTS)을 적용하여 시계열 성분을 분해하고 관련 예측 변수를 선정한다.
• 이전 연구에서의 사전 지식을 통합하고 경제적 및 심리적 변수가 비트코인 가격에 미치는 영향의 시간에 따라 변화하는 영향을 평가한다.
• 현대 금융 시스템 내에서 비트코인의 기능적 역할을 강력하고 데이터 기반으로 평가한다.

제안 방법

• 이 연구는 시계열을 추세, 계절성, 그리고 회귀 성분으로 분해할 수 있는 계층적 베이지안 프레임워크인 베이지안 구조적 시계열(Bayesian Structural Time Series, BSTS)을 활용한다.
• BSTS는 비트코인 가격과 설명 변수 간의 관계를 시간에 따라 변화시키는 회귀 계수의 동적 추정을 가능하게 한다.
• 변수 선택은 광범위한 잠재적 요인들 중에서 가장 관련성이 높은 예측 변수를 식별하기 위해 경험 베이지안 방법을 사용하여 BSTS 모델 내에서 수행된다.
• 기존 문헌에서 비트코인과 거시경제 변수에 대한 사전 정보를 모델에 통합함으로써 추정의 안정성을 향상시킨다.
• 이 접근법은 반사적 분석을 허용하여 특정 외부 충격이나 추세가 없었을 경우 비트코인 가격이 어떻게 되었을지를 추정할 수 있다.
• 모델의 추정은 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 방법을 사용하여 모수의 사후 분포와 예측을 생성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비트코인의 시장 가격에 유의미하게 영향을 미치는 주요 내부 및 외부 요인는 무엇인가?
• RQ2 비트코인이 얼마나 사기성 자산, 안전자산 헤지, 자본 이탈 수단으로서의 성격을 띠는가?
• RQ3 투자자 심리, 금 가격, 환율이 시간에 따라 비트코인 가격의 동적 변화에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 다양한 국가에서의 검색 트렌드와 비트코인 가격 변동 간의 상관관계는 무엇이며, 이러한 관계는 지역에 따라 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ5 거시경제적 및 심리적 지표가 비트코인 가격에 미치는 영향은 시간에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 비트코인 가격은 중립적인 투자자 심리와 음의 상관관계를 보이며, 심리가 약해질수록 가격이 상승하는 경향이 있어 사기성 행동을 시사한다.
• 금 가격은 비트코인 가격과 음의 상관관계를 보이며, 위험 회피 기류가 높을 경우 투자자가 비트코인보다 금을 선호함으로써 비트코인이 안전자산로서의 매력도가 낮아지는 것으로 나타났다.
• 위안화 대 비트코인 환율은 비트코인 가격과 음의 상관관계를 보이며, 위안화가 강화될 경우 비트코인이 헤지 수단으로서의 수요가 감소할 수 있음을 시사한다.
• 주식 지수, 특히 S&P 500은 비트코인 가격과 양의 상관관계를 보이며, 주식 시장에서의 위험 선호 기류가 비트코인 수요를 증가시킬 수 있음을 나타낸다.
• 달러 대 유로 환율은 비트코인 가격과 양의 상관관계를 보이며, 달러가 강해질 경우 비트코인이 사기성 또는 헤지 자산으로서의 수요가 증가할 수 있음을 시사한다.
• 다양한 국가에서의 검색 트렌드는 다양한 양상과 일관되지 않은 부호를 보이며, 수요 동력이 지역에 따라 다르며 전 세계 심리와 균일하게 일치하지는 않음을 나타낸다.