Preview

Статистика и Экономика

Расширенный поиск

Электронные финансы и криптовалютный рынок

https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-5-11-21

Аннотация

В век быстро меняющихся технологических революций, где криптовалюты и блокчейн играют ключевые роли, изучение динамики криптовалютных рынков на государственном уровне превращается в настоятельную необходимость, являющейся не просто шагом в будущее, но и возможностью для стран действовать наперед, основываясь на анализе данных и прогнозировании мировых экономических тенденций. Каждый аспект криптовалюты – от финансовой стабильности до технологической инновации – имеет потенциал преобразовать мировой ландшафт. Исследование взаимодействия криптовалют с национальными интересами не только поможет определить позиции стран в этом контексте, но и сформировать эффективные стратегии для управления этим быстро развивающимся экономическим сегментом. Важно осознать, что те государства, которые интегрируют анализ криптовалютных рынков в свои стратегии, могут наилучшим образом адаптироваться к вызовам современного мира и способствовать своему экономическому процветанию.

Цель исследования – изучить как внедрение цифровых денежных средств в экономику влияет на интерес разнообразных стран к участию в торгах на рынке криптовалют. Выявить взаимосвязи между интеграцией таких активов в экономику и стремлением принимающих стран к участию в криптовалютных рынках. Следовательно, возникает необходимость проанализировать механизмы взаимодействия крупных экономических субъектов – государств – с криптовалютами, а также предсказать вероятные ответные реакции в данном контексте исследования. Используя анализ панельных данных, провести исследование динамики криптовалютного рынка на рынке цифровых финансов на примере 50 стран мира. Выявить взаимосвязь между установками стран и динамикой криптовалютного рынка, чтобы предположить возможные направления для будущего развития исследуемой эволюционной экономической сферы.

Материалы и методы. В качестве базы исследования был определен сбалансированный и информативный набор показателей (17 показателей), который представляет собой ключевые переменные, необходимые для более глубокого анализа динамики криптовалютных рынков в контексте различных стран в разрезе десяти лет (2013–2022 гг.). В качестве результативного показателя был выбран показатель «Объем криптовалютных торгов». Набор показателей был подобран с учетом их способности отражать объемы торгов криптовалютами, активность инвесторов и уровень вовлеченности каждой страны в криптовалютные операции. Оценка воздействия разнообразных факторов на объем транзакций с электронными деньгами и цифровыми финансовыми активами была выполнена с использованием методов анализа панельных данных в программе для статистического анализа «Gretl».

Результаты. В результате проведенного анализа с использованием инструмента «панельные данные» были построены три модели: модель объединенной регрессии, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Выбор наилучшей модели производится через тестирование специальных гипотез – теста Бриша-Пэгана и теста Хаусмана. Модель с фиксированными эффектами оказалась предпочтительнее модели со случайными эффектами в данном исследовании. Причина заключается в способности модели с фиксированными эффектами учитывать индивидуальные характеристики каждой страны в выборке, что приводит к более точным результатам. На основе исследования индивидуальных фиксированных эффектов было выявлено три группы стран: оказывающие положительное влияние на объем криптовалютных торгов (например, США и Япония), страны с нейтральным влиянием (к примеру, Германия), и страны, где индивидуальные эффекты оказывают негативное воздействие (например, Китай и Россия).

Заключение. Общие результаты указывают на то, что страны с развитой цифровой инфраструктурой и удобством использования электронных платежей, а также влиянием инфляции и культурными особенностями, могут проявлять более высокую активность на криптовалютных рынках. На основе модели с фиксированными эффектами и учитывая предположения о динамике в различных странах, были сформулированы обобщающие выводы, касающиеся анализируемого в данном исследовании показателя – объема критповалютных торгов.

Об авторах

Л. П. Бакуменко
Марийский государственный университет
Россия

Людмила Петровна Бакуменко - д.э.н., профессор,

г. Йошкар-Ола.



Н. С. Васильева
Марийский государственный университет
Россия

Надежда Сергеевна Васильева,

г. Йошкар-Ола.



Список литературы

1. Вердиханов Ф.Н., Морозевич М.И., Тагирова А.В. Проблемы и способы использования криптовалюты в Российской Федерации // Наука Красноярья. 2023. Т. 12. № 1. С. 40–59.

2. Все криптовалюты [Электрон. ресурс]. 2023. Режим доступа: https://coinmarketcap.com/ru/all/views/all/.

3. Дюдикова Е.И., Метель Ю.А. Панельный анализ динамики транзакций, совершаемых цифровыми финансовыми активами и электронными деньгами [Электрон. ресурс] // Теория и практика общественного развития. 2021. № 1(155). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/panelnyy-analiz-dinamiki-tranzaktsiysovershaemyh-tsifrovymi-finansovymi-aktivamii-elektronnymi-dengami (Дата обращения: 25.08.2023).

4. Жигас М.Г., Кузьмина С.Н. Криптовалюты как направление развития мирового финансового рынка // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2023. № 1. С. 71–91.

5. Зубарев А.В., Шилов К.Д. Эволюция криптовалюты Биткоин как финансового актива // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 5. С. 150–171.

6. Козырева С.Е., Яковлева Н.В. Развитие криптовалюты в России и мире // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 6–2. С. 17–19.

7. Крутеева О.В., Убоженко Е.В., Бурук А.Ф. Теоретические аспекты использования криптовалют в условиях новой цифровой экономики // Экономика и предпринимательство. 2018. № 9(98). С. 557–562.

8. Ливинская В.А. Панельная регрессия как инструмент анализа лонгитюдных данных // Сборник материалов Международной научно-технической конференции «Материалы, оборудование и ресурсосберегающие технологии (Могилев, 21–22 апреля 2022 г.). Могилев: Белорусско-Российский университет, 2022.

9. Миронова Е.А. Государственное регулирование системы блокчейн-технологий и криптовалютных операций // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2023. № 1. С. 99–107.

10. Ратникова Т.А. Введение в эконометрический анализ панельных данных // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2006. № 10(2). С. 267–316.

11. Сайдулаев А.А. Влияние криптовалюты на мировую экономику и экономическую безопасность РФ // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 241–243.

12. Синельникова-Мурылева Е.В., Кузнецова М.Н., Шилов К.Д. Факторные модели доходности криптовалют: подход финансовой теории // Экономическая политика. 2022. № 17(1). С. 8–33.

13. Схведиани А.Е. Алгоритм эконометрического моделирования пространственных панельных данных // Инновации и инвестиции. 2020. № (9). С. 157–161.

14. Топ-100 Криптовалюты по рыночной капитализации [Электрон. ресурс]. 2023. Режим доступа: https://coinmarketcap.com/.

15. Bisnoff J. Value investor bill miller talks about Amazon and bitcoin at Forbes/SHOOK top advisor summit [Электрон. ресурс]. Forbes. 2020. Режим доступа: https://www.forbes.com/sites/jasonbisnoff/2020/02/26/value-investor-bill-millertalks-about-amazon-and-bitcoin-at-forbesshooktop-advisor-summit/.

16. Blockchain. The future is decentralised. Block chains, distributed ledgers, and the future of sustainable development [Электрон. ресурс]. 2019. Режим доступа: https://www.blockchain.com.

17. Cai C.W. Triple-entry accounting with blockchain: How far have we come? // Accounting and Finance. 2020. № 61(1). C. 71–93. DOI: 10.1111/acfi.12556.

18. Crypto Basics [Электрон. ресурс]. 2023. Режим доступа: https://coinmarketcap.com/introto-crypto/what-are-cryptocurrencies/.

19. How much U.S. currency is in circulation? [Электрон. ресурс]. 2023. Режим доступа: https://www.federalreserve.gov/faqs/currency_12773.html.

20. Imbert F. JPMorgan CEO Jamie Dimon says bitcoin is a «fraud» that will eventually blow up. CNBC [Электрон. ресурс]. 2017. Режим доступа: https://www.cnbc.com/2017/09/12/jpmorgan-ceojamie-dimon-raisesflag-on-trading-revenue-sees20-percent-fall-for-the-third-quarter.html.

21. Синельникова-Мурылева Е.В., Кузнецова М.Н, Шилов К.Д. Факторные модели доходности криптовалют: подход финансовой теории // Экономическая политика. 2022. Т. 17. № 1. С. 8–33. DOI: 10.18288/1994-5124-2022-1-8-33.

22. Statista [Электр. ресурс]. 2023. Режим доступа: https://www.statista.com/.


Рецензия

Для цитирования:


Бакуменко Л.П., Васильева Н.С. Электронные финансы и криптовалютный рынок. Статистика и Экономика. 2023;20(5):11-21. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-5-11-21

For citation:


Bakumenko L.P., Vasilyeva N.S. Electronic Finance and Cryptocurrency Market. Statistics and Economics. 2023;20(5):11-21. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-5-11-21

Просмотров: 304


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)