Материалы и методы. Были собраны и проанализированы исторические данные о среднемесячных ценах закрытия Биткоина и макроэкономических событиях, таких как пандемия COVID-19 и российско-украинский конфликт. В работе использованы статистические модели, включая ARIMA и LSTM, для прогнозирования будущих цен на Биткоин на основе исторических данных. Точность моделей была вычислена на основе таких показателей как средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратичная  ошибка  (MSE).

Результаты. Анализ влияния макроэкономических событий показал, что в условиях кризиса привлекательность Биткоина увеличивалась и инвесторы использовали данный актив в качестве нового инструмента инвестирования. В ходе анализа последствий русско-украинского конфликта для криптовалютного рынка было выявлена его реакция на геополитические события согласно увеличившимся показателям ликвидности на рынке. В процессе моделирования динамики среднемесячной цены Биткоина наилучшей моделью ARIMA была признана модель с параметрами (1, 1, 0) при MAE = 15,03 %. Модель нейронных сетей LSTM на аналогичном наборе данных показала ошибку МАЕ, равную 2,57 %.

Заключение. Анализ показывает, что биткойн был наиболее привлекательным инвестиционным инструментом во время кризиса пандемии, что привело к резкому росту его цены в 2021 году. Российско-украинский конфликт также повлиял на его цену, вызвав значительное снижение в 2022 году. Однако методы статистического моделирования прогнозируют рост цены Биткоина в первой половине 2023 года, и правительства могут рассмотреть возможность регулирования или контроля его использования для снижения связанных с криптовалютным рынком рисков. Рекомендуемыми мерами являются внедрение нормативных актов, введение налогов на транзакции, разработка национальных цифровых валют, просвещение общественности и предотвращение преступной деятельности.