Курс

Курс биткоина в динамике: Курс Биткоина онлайн, график и архив цен

Биткоин (BTC) Динамика курса | CoinLore

ДатаОткрытияМаксимальнаяМинимальнаяЗакрытияобъёмобъём(BTC)Капитализация
11/12/2022$17,065.74$17,072.44$16,648.81$16,797.18$16 млрд950,025.77$322.9 млрд
11/11/2022$17,597.40$17,659.67$16,552.72$17,058.22$31.5 млрд1,838,952.86$327.9 млрд
11/10/2022$15,872.51$18,035.21$15,872.51$17,592.20$47.7 млрд2,810,299.78$325.1 млрд
11/09/2022$18,516.73$18,555.87$15,656.14$15,817.87$63.3 млрд3,614,140.83$335.8 млрд
11/08/2022$20,587.81$20,656.58$17,477.61$18,505. 94$66.1 млрд3,380,617.15$374.8 млрд
11/07/2022$20,929.13$21,025.33$20,458.79$20,590.65$28.5 млрд1,370,406.79$398.1 млрд
11/06/2022$21,290.86$21,347.29$20,926.37$20,926.37$18.6 млрд875,806.40$406.7 млрд
11/05/2022$21,153.24$21,451.85$21,096.38$21,279.46$19.9 млрд933,985.89$408.8 млрд
11/04/2022$20,207.00$21,221.90$20,191.51$21,150.23$37.2 млрд1,798,712.11$396.7 млрд
11/03/2022$20,151.20$20,370.23$20,087.01$20,205.34$22.5 млрд1,109,429.30$388.2 млрд
11/02/2022$20,490.92$20,687.61$20,083. 82$20,153.88$31.5 млрд1,545,046.94$391.2 млрд
11/01/2022$20,498.54$20,639.35$20,373.85$20,491.84$21.6 млрд1,054,926.92$392.9 млрд
10/31/2022$20,607.76$20,789.33$20,297.73$20,502.82$26.7 млрд1,301,701.27$393.1 млрд
10/30/2022$20,808.19$20,901.59$20,558.84$20,609.08$20 млрд966,980.95$396.9 млрд
10/29/2022$20,597.25$20,978.53$20,570.22$20,805.94$26.6 млрд1,280,447.54$398.2 млрд
10/28/2022$20,298.58$20,711.14$20,111.61$20,601.75$27 млрд1,325,791.59$390.8 млрд
10/27/2022$20,773.43$20,847.73$20,272. 00$20,289.89$30.9 млрд1,496,142.20$395.4 млрд
10/26/2022$20,080.07$20,949.74$20,063.07$20,769.62$37.6 млрд1,829,873.47$393.4 млрд
10/25/2022$19,334.20$20,324.27$19,257.30$20,085.07$34.9 млрд1,782,382.53$375.4 млрд
10/24/2022$19,567.54$19,579.31$19,192.06$19,335.49$22.8 млрд1,177,949.75$370.9 млрд
10/23/2022$19,204.89$19,640.26$19,122.73$19,564.75$17.7 млрд919,900.25$369.2 млрд
10/22/2022$19,168.28$19,240.25$19,122.29$19,204.15$11.9 млрд620,008.02$367.5 млрд
10/21/2022$19,042.53$19,223. 52$18,725.35$19,171.03$30.1 млрд1,577,309.73$365.3 млрд
10/20/2022$19,130.15$19,312.34$18,943.00$19,041.59$22.4 млрд1,173,132.91$366.4 млрд
10/19/2022$19,327.65$19,340.38$19,119.92$19,131.97$19.6 млрд1,017,939.47$368.2 млрд
10/18/2022$19,554.78$19,679.00$19,124.15$19,335.86$29.1 млрд1,495,911.50$373.2 млрд
10/17/2022$19,267.40$19,639.31$19,169.75$19,551.61$27.9 млрд1,437,066.26$371.7 млрд
10/16/2022$19,067.85$19,379.97$19,067.85$19,271.35$18.9 млрд985,162.44$367.3 млрд
10/15/2022$19,180. 51$19,211.63$19,027.72$19,061.74$16.7 млрд874,405.55$366.8 млрд
10/14/2022$19,379.71$19,913.92$19,108.95$19,185.86$35.4 млрд1,811,643.94$374 млрд
10/13/2022$19,156.32$19,462.17$18,292.86$19,380.06$42.6 млрд2,237,112.34$364.7 млрд

график изменения курса Bitcoin к USD за последний месяц в режиме онлайн

Динамика курса биткоина за месяц – один из самых «острых» показателей в этой области. Годовые и полугодовые периоды предлагают сравнительно больше данных, но их актуальность падает пропорционально разнице во времени между текущим моментом и точкой измерения. Это означает, что колебания цены BTC на прошлой неделе обычно имеют большее значение для принятия решения, чем те значения, которые были семь месяцев назад.

График BTCUSD от TradingView

Чтобы продумать долгосрочную стратегию, динамики за месяц может быть недостаточно. Однако он пригодится для принятия тактических решений в краткосрочной перспективе. Как правило, государственные структуры и банковские организации имеют четкий план на месяц, квартал или год. В системе биткоин такие планы отсутствуют. 

Ниже представлен график изменений курса BTC по отношению к USD за месяц в период с 30.12.2020 по 28.01.2021.

Онлайн график курса Биткоин содержит информацию о цене в долларах за каждый день в режиме реального времени. Для удобства добавлены переключатели периодов, позволяющие подробно изучить динамику курса от интервала в 1 неделю до интервала «За всё время». На вертикальной шкале графика изображена стоимость, а на горизонтальной шкале — временной интервал.

Котировки BTC к USD на биржах












Биржа

Курс

Мин ( 24 ч.)

Макс (24 ч. )

Coinbase

$32554.8

$30853.4

$34433

Bitstamp

$32638.6

$30847.4

$34404.5

Kraken

$33081.1

$30865.6

$34400

Bitfinex

$32513

$30875

$34300

ExtStock

$36810.3

$34119.7

$36859

Gemini

$32680.2

$30866. 4

$34671.8

P2PB2B

$23179.7

$29525.2

$32323.9

Bittrex

$32512.6

$30880

$34480

OKCoin

$32507.3

$30884.5

$34496.3

CoinsBit

$32300

$29525.1

$32217.9

Калькулятор перевода BTC в USD

Онлайн-калькулятор помогает перевести любую сумму из BTC в любую другую валюту онлайн. Для этого необходимо указать требуемую для пересчёта сумму биткоинов в соответствующее поле ввода. Если же наоборот, необходимо рассчитать цену определенного количества, например, долларов в биткоинах, можно сразу ввести нужное число денежных средств в поле для результата. Расчёт осуществляется на основе актуальных данных Центрального банка России, которые обновляются каждый час.

Изучение движущих сил динамики обменного курса валюты Биткойн: подход EGARCH

  • Аль-Хазали О., Эли Б., Рубо Д. и др. (2018) Влияние позитивных и негативных макроэкономических новостей удивляет: золото против Биткойна. Econ Bull 38(1):373–382 Получено с http://www.accessecon.com/Pubs/EB/2018/Volume38/EB-18-V38-I1-P36.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Ali R, Barrdear J, Clews R, Southgate J (2014) Экономика цифровых валют. Bank Engl Q Bull 54(3):276–286 Получено с http://www.accessecon.com/Pubs/EB/2018/Volume38/EB-18-V38-I1-P36.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Allison PD (2002) Отсутствующие данные: количественные приложения в социальных науках. Br J Math Stat Psychol 55 (1): 193–196. https://doi.org/10.1348/000711002159653

    Статья

    Google ученый

  • Amihud Y (2002) Неликвидность и доходность акций: эффект поперечного сечения и временного ряда. J Financ Mark 5 (1): 31–56. https://doi.org/10.1016/S1386-4181(01)00024-6

    Статья

    Google ученый

  • Андерсен Т.Г., Боллерслев Т., Diebold FX, Vega C (2003) Микроэффекты макрообъявлений: обнаружение цен в иностранной валюте в режиме реального времени. Am Econ Rev 93 (1): 38–62. https://doi.org/10.1257/000282803321455151

    Статья

    Google ученый

  • Ané T, Geman H (2000) Поток заказов, часы транзакций и нормальность доходности активов. J Finance 55 (5): 2259–2284. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00286

    Статья

    Google ученый

  • Ауади А., Арури М., Теулон Ф. (2013) Внимание инвесторов и активность на фондовом рынке: данные из Франции. Экономическая модель 35: 674–681. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.08.034

    Статья

    Google ученый

  • Ardia D, Bluteau K, RÃijede M (2018) Изменения режима в динамике волатильности Bitcoin GARCH. Финансы Res Lett. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.08.009

    Статья

    Google ученый

  • Baba Y, Engle R, Kraft D, Kroner K (1990) Многомерный одновременный обобщенный ARCH, мимео, факультет экономики, Калифорнийский университет, Сан-Диего

  • Baek C, Elbeck M (2015) Биткойны как Инвестиционный или спекулятивный инструмент? первый взгляд. Appl Econ Lett 22 (1): 30–34. https://doi.org/10.1080/13504851.2014.916379

    Статья

    Google ученый

  • Бейкер С.Р., Блум Н., Дэвис С.Дж. (2016) Измерение неопределенности экономической политики. Вопрос Дж. Экон 131 (4): 1593–1636. https://doi.org/10. 1093/qje/qjw024

    Статья

    Google ученый

  • Balcilar M, Bouri E, Gupta R, Roubaud D (2017) Может ли объем прогнозировать доходность и волатильность биткойнов? подход, основанный на квантилях. Экономическая модель 64: 74–81. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.03.019

    Статья

    Google ученый

  • Балсилар М., Гупта Р., Сегнон М. (2016) Роль неопределенности экономической политики в прогнозировании рецессий в США: векторный авторегрессионный подход с переключением Маркова со смешанной частотой. Дискуссионный документ № 2016-14, Кильский институт мировой экономики. https://doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2016-27

  • Bank M, Larch M, Peter G (2011) Объем поиска в Google и его влияние на ликвидность и доходность немецких акций. Финанс Марк Портф Манаг 25(3):239–264. https://doi.org/10.1007/s11408-011-0165-y

    Статья

    Google ученый

  • Банк Канады (2014 г. ) Обзор Банка Канады, весна 2014 г. Получено с https://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2014/05/boc-review-spring14.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Банк Англии (2015) One Bank Research Agenda. Документ для обсуждения, февраль 2015 г., Банк Англии. Получено с https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/research/one-bank-research-agenda—summary.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Bariviera AF (2017) Еще раз о неэффективности Биткойна: динамический подход. Econ Lett 161: 1–4. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.09.013

    Статья

    Google ученый

  • Бартос Дж. (2015) Следует ли биткойн гипотезе эффективного рынка? Int J Econ Sci 4(2):10–23 10.20472/ES.2015.4.2.002

    Google ученый

  • Баур Д., Гловер К. (2016) Уничтожение актива-убежища? Appl Finance Lett 1(1):8–15 10.24135/afl.v1i1.5

    Статья

    Google ученый

  • Баур Д. Г., Люси Б.М. (2010) Является ли золото хеджированием или безопасным убежищем? анализ акций, облигаций и золота. Финанс Rev 45 (2): 217–229. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2010.00244.x

    Статья

    Google ученый

  • Баур Д.Г., МакДермотт Т.К. (2010) Является ли золото убежищем? международные доказательства. J Bank Finance 34 (8): 1886–1898. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.12.008

    Статья

    Google ученый

  • Берри Т.Д., Хоу К.М. (1994) Прибытие общественной информации. J Finance 49 (4): 1331–1346. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1994.tb02456.x

    Артикул

    Google ученый

  • Bitpay (2017) Биткойн-транзакции BitPay достигли рекордно высокого уровня. Получено с https://www.ccn.com/bitpays-bitcoin-transactions-reach-time-high/. По состоянию на 16 июля 2018 г.

  • Bloom N (2009) Влияние шоков неопределенности. Эконометрика 77 (3): 623–685. https://doi.org/10.3982/ECTA6248

    Статья

    Google ученый

  • Боллерслев Т. (1986) Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность. Экономика 31 (3): 307–327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)

    -1

    Статья

    Google ученый

  • Bouoiyour J, Selmi R (2015a) Как выглядит биткойн? Ann Econ Finance 16(2):449–492 Получено с http://down.aefweb.net/AefArticles/aef160211Bouoiyour.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Bouoiyour J, Selmi R (2015b) Цена биткойна: действительно ли может начаться новый виток волатильности? Документ MPRA № 65580, Университетская библиотека Мюнхена, Германия. Получено с https://mpra.ub.uni-muenchen.de/65580/1/MPRA_paper_65580.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Bouoiyour J, Selmi R (2015c) Греция отказывается от евро и работает на биткойнах; Первоапрельская шутка или серьезная возможность? Документ MPRA № 65317, Университетская библиотека Мюнхена, Германия. Получено с https://mpra.ub.uni-muenchen.de/65317/1/MPRA_paper_65317.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Бури Э., Аззи Г., Дихрберг А.Х. (2017a) Об отношении доходности к волатильности на рынке биткойнов во время обвала цен в 2013 г. Econ Open Access Open Assess E J 11(2):1–16 . https://doi.org/10.2139/ssrn.2869855

    Артикул

    Google ученый

  • Бури Э., Дас М., Гупта Р., Рубо Д. (2018a) Вторичные эффекты между биткойнами и другими активами во время медвежьего и бычьего рынков. Appl Econ 50 (55): 5935–5949. https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1488075

    Статья

    Google ученый

  • Bouri E, Gupta R, Lau CKM, Roubaud D, Wang S (2018b) Биткойн и глобальный финансовый стресс: основанный на связках подход к зависимости и причинно-следственной связи в квантилях. Q Rev Econ Финансы 69(8): 297–307. https://doi.org/10.1016/j.qref.2018.04.003

    Статья

    Google ученый

  • Бури Э. , Гупта Р., Тивари А.К., Рубо Д. (2017b) Защищает ли Биткойн глобальную неопределенность? данные регрессии квантилей в квантилях на основе вейвлетов. Finance Res Lett 23 (11): 87–95. https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.02.009

    Статья

    Google ученый

  • Бриер М., Остерлинк К., Шафарц А. (2015) Виртуальная валюта, ощутимый доход: диверсификация портфеля с помощью биткойнов. Дж. Управление активами 16 (6): 365–373. https://doi.org/10.1057/jam.2015.5

    Артикул

    Google ученый

  • Буххольц М., Делани Дж., Уоррен Дж., Паркер Дж. (2012) Биты и ставки, информация, волатильность цен и спрос на биткойн. Рабочий документ, Рид Колледж. Получено с https://www.reed.edu/economics/parker/s12/312/finalproj/Bitcoin.pdf. По состоянию на 15 мая 2019 г.

  • Capie F, Mills TC, Wood G (2005) Золото как защита от доллара. J Int Financ Mark Inst Money 15 (4): 343–352. https://doi. org/10.1016/j.intfin.2004.07.002

    Артикул

    Google ученый

  • Caporale GM, Spagnolo F, Spagnolo N (2017) Макро новости и доходность товаров. Int J Finance Econ 22 (1): 68–80. https://doi.org/10.1002/ijfe.1568

    Статья

    Google ученый

  • Caporale GM, Zekokh T (2019) Моделирование волатильности криптовалют с использованием моделей GARCH с марковским переключением. Res Int Bus Finance 48: 143–155. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.12.009

    Артикул

    Google ученый

  • Cheah E-T, Fry J (2015) Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? эмпирическое исследование фундаментальной ценности Биткойна. Econ Lett 130: 32–36. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2015.02.029

    Статья

    Google ученый

  • Чеа Э.Т., Мишра Т., Пархи М., Чжан З. (2018) Взаимозависимость с долгой памятью и неэффективность на рынках биткойнов. Econ Lett 167: 18–25. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.02.010

    Артикул

    Google ученый

  • Чой Х., Вариан Х. (2012) Прогнозирование настоящего с помощью Google Trends. Экономическая рекомендация 88 (S1): 2–9. https://doi.org/10.1111/j.1475-4932.2012.00809.x

    Статья

    Google ученый

  • Ciaian P, Rajcaniova M, Kancs d (2016) Экономика ценообразования BitCoin. Appl Econ 48 (19): 1799–1815. https://doi.org/10.1080/00036846.2015.1109038

    Артикул

    Google ученый

  • Кларк П.К. (1973) Модель подчиненного стохастического процесса с конечной дисперсией для спекулятивных цен. Эконометрика 41 (1): 135–155. https://doi.org/10.2307/1913889

    Статья

    Google ученый

  • Корбет С., МакХью Г., Миган А. (2017) Влияние заявлений центрального банка о денежно-кредитной политике на волатильность доходности криптовалюты. Invest Manag Financ Innov 14(4):60–72. https://doi.org/10.21511/imfi.14(4).2017.07

    Артикул

    Google ученый

  • Корбет С., Миган А., Ларкин С., Люси Б., Яровая Л. (2018) Изучение динамических взаимосвязей между криптовалютами и другими финансовыми активами. Econ Lett 165: 28–34. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.01.004

    Статья

    Google ученый

  • Da Z, Engelberg J, Gao P (2011) В поисках внимания. J Финансы 66 (5): 1461–1499. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x

    Статья

    Google ученый

  • Демир Э., Гозгор Г., Лау CKM, Винье С.А. (2018) Предсказывает ли неопределенность экономической политики возвращение биткойнов? эмпирическое исследование. Финансовый отчет 26: 145–149. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.01.005

    Статья

    Google ученый

  • Дин Р. , Хоу В. (2015) Внимание розничных инвесторов и ликвидность акций. J Int Financ Mark Inst Money 37: 12–26. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2015.04.001

    Артикул

    Google ученый

  • Дин З., Грейнджер К.В., Энгл Р.Ф. (1993) Долгая память доходности фондового рынка и новая модель. J Эмпирические финансы 1 (1): 83–106. https://doi.org/10.1016/0927-5398(93)

  • -D

    Статья

    Google ученый

  • Дорник Дж. А., Оомс М. (2008) Мультимодальность в регрессионных моделях GARCH. Прогноз Int J 24 (3): 432–448. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2008.06.002

    Артикул

    Google ученый

  • Dyhrberg AH (2016a) Биткойн, золото и доллар — анализ волатильности GARCH. Финансовые отчеты 16: 85–92. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008

    Статья

    Google ученый

  • Дюрберг А. Х. (2016b) Хеджирующие возможности Биткойн. Это виртуальное золото? Финансовые отчеты 16: 139–144. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.025

    Артикул

    Google ученый

  • Изли Д., О’Хара М. (1992) Время и процесс корректировки цен ценных бумаг. J Finance 47 (2): 577–605. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1992.tb04402.x

    Статья

    Google ученый

  • Engle RF (1982) Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии инфляции Соединенного Королевства. Эконометрика 50(4):987–1007. https://doi.org/10.2307/1912773

    Статья

    Google ученый

  • Европейский центральный банк (2012 г.) Схемы виртуальных валют, октябрь 2012 г. Получено с https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/other/virtualcurrencyschemes201210en.pdf. По состоянию на 19 марта 2019 г.

  • Feng W, Wang Y, Zhang Z (2018) Информированная торговля на рынке биткойнов. Письмо о финансах 26: 63–70. https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.11.009

    Артикул

    Google ученый

  • Fernández C, Steel MF (1998) О байесовском моделировании толстых хвостов и асимметрии. J Am Stat Assoc 93 (441): 359–371. https://doi.org/10.1080/01621459.1998.10474117

    Статья

    Google ученый

  • Funke M, Shu C, Cheng X, Eraslan S (2015) Сегментация рынка, основы или заражение? оценка конкурирующих объяснений ценовой разницы CNH-CNY. J Int Money Finance 59: 245–262. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2015.07.008

    Статья

    Google ученый

  • Gallant AR, Rossi PE, Tauchen G (1992) Цены и объем акций. Rev Financ Stud 5 (2): 199–242. https://doi.org/10.1093/rfs/5.2.199

    Статья

    Google ученый

  • Гарсия Д., Швейцер Ф. (2015) Социальные сигналы и алгоритмическая торговля биткойнами. R Soc Open Sci 2 (9): 150288. https://doi.org/10.1098/rsos.150288

    Артикул

    Google ученый

  • Галанос А. (2017 г.) Знакомство с пакетом rugarch (версии 1.3–8). Получено с https://cran.r-project.org/web/packages/rugarch/vignettes/Introduction_to_the_rugarch_package.pdf. По состоянию на 19 марта 2019 г.

  • Гош Д., Левин Э.Дж., Макмиллан П., Райт Р.Е. (2004) Золото как защита от инфляции? Stud Econ Finance 22 (1): 1–25. https://doi.org/10.1108/eb043380

    Артикул

    Google ученый

  • Глейзер Ф., Циммерманн К., Хаферкорн М., Вебер М.С., Зиринг М. (2014) Биткойн — актив или валюта? Выявление скрытых намерений пользователей. В Авиталь, М., Леймейстер, Дж. М., Шульце, У. (ред.) Двадцать вторая европейская конференция по информационным системам, ECIS 2014, Тель-Авив, стр. 1–14. Получено с https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?article=1131&context=ecis2014. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Glouderman L (2014) Неопределенное будущее Биткойна в Китае. Краткий обзор экономических вопросов USCC, 4, 12 мая. Получено с https://www.uscc.gov/sites/default/files/Research/USCC%20Economic%20Issue%20Brief%20-%20Bitcoin%20-%2005%2012%2014.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Goldman Sachs (2014) Все о биткойнах. Goldman Sachs Global Macro Research, 21:1–25. Получено с https://www.slideshare.net/AlexGorski/goldman-sachs-in-depth-research-report-on-bitcoina-great-primer. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Гудхарт К.А., Холл С.Г., Генри С.Б., Песаран Б. (1993) Новостные эффекты в высокочастотной модели обменного курса фунта стерлингов к доллару. J Appl Econom 8(1):1–13. https://doi.org/10.1002/jae.3950080102

    Статья

    Google ученый

  • Гронвальд М. (2014) Экономика биткойнов – характеристики рынка и скачки цен. Рабочий документ CESifo № 5121, CESifo Group Munich. Получено с http://www.cesifo-group.de/DocDL/cesifo1_wp5121.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Härdle WK, Trimborn S (2015) CRIX или оценка валют на основе блокчейна. SFB 649 Дискуссионный документ 2015–048, Берлин. Получено с https://edoc.hu-berlin.de/bitstream/handle/18452/5257/48.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Хе Д., Хабермайер К.Ф., Леков Р.Б., Хаксар В., Алмейда Ю., Кашима М., Кириакос-Саад Н., Оура Х., Саади Седик Т., Стеценко Н., Вердуго Йепес С. (2016) Виртуальные валюты и не только: первоначальные соображения. Заметки персонала МВФ для обсуждения 16/3, Международный валютный фонд. Получено с https://www.imf.org/external/pubs/ft/sdn/2016/sdn1603.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Хиггинс М.Л., Бера А.К. (1992) Класс нелинейных моделей ARCH. Int Econ Rev 33 (1): 137–158. https://doi.org/10.2307/2526988

    Артикул

    Google ученый

  • Jarque CM, Bera AK (1980) Эффективные тесты на нормальность, гомоскедастичность и последовательную независимость остатков регрессии. Econ Lett 6 (3): 255–259. https://doi.org/10.1016/0165-1765(80)

    -5

    Статья

    Google ученый

  • Джонс К.М., Каул Г., Липсон М.Л. (1994) Операции, объем и волатильность. Rev Financ Stud 7 (4): 631–651. https://doi.org/10.1093/rfs/7.4.631

    Артикул

    Google ученый

  • Джонс К.М., Сегин П.Дж. (1997) Транзакционные издержки и волатильность цен: свидетельство дерегулирования комиссии. Am Econ Rev 87 (4): 728–37. Получено с http://www.jstor.org/stable/2951371. По состоянию на 15 марта 2019 г.

  • Joy M (2011) Золото и доллар США: хеджирование или убежище? Finance Res Lett 8 (3): 120–131. https://doi.org/10.1016/j.frl.2011.01.001

    Статья

    Google ученый

  • Карнизова Л., Ли Дж. К. (2014) Неопределенность экономической политики, финансовые рынки и вероятность рецессии в США. Econ Lett 125 (2): 261–265. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2014.09.018

    Статья

    Google ученый

  • Карпофф Дж. М. (1987) Связь между изменениями цен и объемом торгов: обзор. J Financ Quant Anal 22 (01): 109–126. https://doi.org/10.2307/2330874

    Статья

    Google ученый

  • Катсиампа П. (2017) Оценка волатильности биткойнов: сравнение моделей GARCH. Econ Lett 158: 3–6. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.06.023

    Статья

    Google ученый

  • Кхунтиа С., Паттанаяк Дж. (2018) Гипотеза адаптивного рынка и развивающаяся предсказуемость биткойнов. Econ Lett 167: 26–28. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.03.005

    Статья

    Google ученый

  • Кляйн Т., Тью Х.П., Вальтер Т. (2018) Биткойн — не новое золото — сравнение волатильности, корреляции и эффективности портфеля. Int Rev Financ Anal 59: 105–116. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.07.010

    Статья

    Google ученый

  • Кутмос Д. (2018) Возврат биткойнов и транзакционная активность. Econ Lett 167: 81–85. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.03.021

    Статья

    Google ученый

  • Кристоуфек Л. (2013) Биткойн встречается с Google Trends и Википедией: количественная оценка взаимосвязи между явлениями эпохи Интернета. Научный отчет 3:3415. https://doi.org/10.1038/srep03415

    Статья

    Google ученый

  • Кристоуфек Л. (2015) Каковы основные факторы, влияющие на цену биткойна? данные вейвлет-анализа когерентности. Плос Один 10(4):1–15. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123923

    Статья

    Google ученый

  • Lee J, Strazicich M (2013) Тест минимального единичного корня LM с одним структурным разрывом. Econ Bull 33 (4): 2483–2492. Получено с http://www.accessecon.com/Pubs/EB/2013/Volume33/EB-13-V33-I4-P234.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Lee J, Strazicich MC (2003) Тест единичного корня минимального множителя Лагранжа с двумя структурными разрывами. Rev Econ Stat 85 (4): 1082–1089. https://doi.org/10.1162/003465303772815961

    Статья

    Google ученый

  • Литтл Р.Дж., Рубин Д.Б. (1989) Анализ данных социальных наук с пропущенными значениями. Soc Methods Res 18 (2–3): 292–326. https://doi.org/10.1177/004912418

  • 02004

    Статья

    Google ученый

  • Ljung GM, Box GE (1978) О мере несоответствия моделей временных рядов. Биометрика 65(2):297–303. https://doi.org/10.1093/biomet/65.2.297

    Статья

    Google ученый

  • Лютер В.Дж., Олсон Дж. (2013) Биткойн — это память. J Prices Mark 3 (3): 22–33. https://doi.org/10.2139/ssrn.2275730

    Статья

    Google ученый

  • Макдонелл А. (2014) Лопнуть пузырь биткойнов: применение моделирования логарифмически-периодического степенного закона к цифровой валюте. Рабочий документ, Университет Нотр-Дам. Получено с https://economics.nd.edu/assets/134206/mac_donell_popping_the_biticoin_bubble_an_application_of_log_periodic_power_law_modeling_to_digital_currency.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Майнелли М., Милн А. (2016) Влияние и потенциал блокчейна на жизненный цикл транзакций с ценными бумагами. Рабочий документ Института SWIFT № 2015-007, Институт SWIFT. Получено с https://swiftinstitute.org/wp-content/uploads/2016/05/The-Impact-and-Potential-of-Blockchain-on-the-Securities-Transaction-Lifecycle_Mainelli-and-Milne-FINAL-1. пдф. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Мишкин Ф.С. (2016) Экономика денег, банковского дела и финансовых рынков, 11-е изд. Пирсон, Харлоу

    Google ученый

  • Митчелл М.Л., Малхерин Дж.Х. (1994) Влияние публичной информации на фондовый рынок. J Finance 49 (3): 923–950. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1994.tb00083.x

    Статья

    Google ученый

  • Mody A (2009) От Bear Stearns до Anglo Irish; как спреды суверенных еврозоны связаны с уязвимостью финансового сектора. Рабочие документы МВФ № 09/108, Международный валютный фонд. Получено с https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2009/wp09108.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Nakamoto S (2008) Биткойн: одноранговая система электронных денег. Получено с https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. По состоянию на 15 марта 2019 г.

  • Нельсон Д.Б. (1991) Условная гетероскедастичность в доходности активов: новый подход. Эконометрика 59 (2): 347–370. https://doi.org/10.2307/2938260

    Статья

    Google ученый

  • Newey WK, West K (1994) Автоматический выбор запаздывания при оценке ковариационной матрицы. Rev Econ Stud 61 (4): 631–653. https://doi.org/10.2307/2297912

    Статья

    Google ученый

  • Ng S, Perron P (1995) Тесты на единичный корень в моделях ARMA с методами, зависящими от данных, для выбора задержки усечения. J Am Stat Assoc 90 (429): 268–281. https://doi.org/10.1080/01621459.1995.10476510

    Статья

    Google ученый

  • Phillips PC, Perron P (1988) Тестирование единичного корня в регрессии временных рядов. Биометрика 75(2):335–346. https://doi.org/10.2307/2336182

    Статья

    Google ученый

  • Поласик М., Пиотровска А.И., Вишневский Т.П., Котковски Р., Лайтфут Г. (2015) Колебания цен и использование биткойнов: эмпирическое исследование. Int J Electron Commer 20 (1): 9–49. https://doi.org/10.1080/10864415.2016.1061413

    Статья

    Google ученый

  • Preis T, Moat HS, Stanley HE (2013) Количественная оценка торгового поведения на финансовых рынках с использованием Google Trends. Научный отчет 3:1684. https://doi.org/10.1038/srep01684

    Статья

    Google ученый

  • Роуч С.К., Росси М. (2010) Влияние экономических новостей на цены на товары. Q Rev Econ Finance 50 (3): 377–385. https://doi.org/10.1016/j.qref.2010.02.007

    Статья

    Google ученый

  • Рубин Д.Б. (1987) Вычисление апостериорных распределений путем увеличения данных: комментарий: неитеративная выборка / повторная выборка важности, альтернатива алгоритму увеличения данных для создания нескольких импутаций, когда части недостающей информации скромны: алгоритм сэра. J Am Stat Assoc 82 (398): 543–546. https://doi.org/10.2307/2289460

    Статья

    Google ученый

  • Ruiz E, Nieto MR (2008) Измерение финансового риска: сравнение альтернативных процедур для оценки VaR и ES. Des — рабочие документы. статистика и эконометрика. ws, Университет Карлоса III в Мадриде. Департамент EstadÃstica. Получено с https://e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/3384/ws087326.pdf?sequence=1. По состоянию на 24 мая 2019 г.

  • Schwert GW (1990) Волатильность акций и крах 87-го. Rev Financ Stud 3 (1): 77–102. https://doi.org/10.1093/rfs/3.1.77

    Статья

    Google ученый

  • Schwert GW (2002) Тесты на единичные корни. J Bus Econ Stat 20 (1): 5–17. https://doi.org/10.1198/073500102753410354

    Статья

    Google ученый

  • Скотт С.Л., Вариан Х.Р. (2015) Выбор байесовской переменной для краткосрочного прогнозирования экономических временных рядов. В: Гольдфарб А., Гринштейн С., Такер С. (ред.) Экономический анализ цифровой экономики. University of Chicago Press, Чикаго, стр. 119.–135. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226206981.003.0004

    Глава

    Google ученый

  • Таухен Г. Е., Питтс М. (1983) Отношение изменчивости цены к объему на спекулятивных рынках. Эконометрика 51 (2): 485–505. https://doi.org/10.2307/1912002

    Статья

    Google ученый

  • Theodossiou P (1998) Финансовые данные и асимметричное обобщенное t-распределение. Manag Sci 44 (12–часть–1): 1650–1661. https://doi.org/10.1287/mnsc.44.12.1650

    Артикул

    Google ученый

  • Уркхарт А. (2016) Неэффективность Биткойна. Econ Lett 148: 80–82. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.09.019

    Статья

    Google ученый

  • van Buuren S, Groothuis-Oudshoorn K (2011) мыши: Многомерное вменение с помощью цепных уравнений в R. J Stat Softw 45(3):1–67 10.18637/jss.v045.i03

    Статья

    Google ученый

  • ван Вейк Д. (2013) Чего можно ожидать от Биткойна. Рабочий документ № 345986, Erasmus Rotterdam Universiteit. Получено с https://thesis.eur.nl/pub/14100/Final-version-Thesis-Dennis-van-Wijk.pdf. По состоянию на 23 мая 2019 г.

  • Видаль-Томас Д., Ибаньес А. (2018) Полусильная эффективность Биткойна. Финансовый отчет 27: 259–265. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.03.013

    Статья

    Google ученый

  • Ван Л., Лю Ю. (2015) Исследование эволюции майнеров в сети Биткойн. В: Пассивные и активные измерения, стр. 290–302. Спрингер, Чам. https://doi.org/10.1007/978-3-319-15509-8_22

  • Wei WC (2018) Ликвидность и эффективность рынка в криптовалютах. Econ Lett 168: 21–24. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.04.003

    Статья

    Google ученый

  • White H (1982) Оценка максимального правдоподобия неправильно определенных моделей. Эконометрика. https://doi.org/10.2307/1912526

    Артикул

    Google ученый

  • Ермак Д. (2013) Является ли биткойн реальной валютой? Экономическая оценка. Рабочий документ NBER № 19747, Национальное бюро экономических исследований. https://doi.org/10.3386/w19747

  • Zakoian JM (1994) Пороговые гетероскедастические модели. J Econ Dyn Control 18 (5): 931–955. https://doi.org/10.1016/0165-1889(94)

    • -6

    Статья

    Google ученый

    An EGARCH Approach Munich Personal RePEc Archive

    Чжоу, Сивен

    (2018):

    Изучение движущих сил динамики обменного курса биткойнов: подход EGARCH.

    Биткойн — это схема виртуальной валюты, характеризующаяся децентрализованной сетью и криптографической проверкой передачи, которая привлекает большое внимание общественности благодаря своим технологическим инновациям и высокой волатильности обменного курса. В этой статье движение обменного курса Биткойна с 2011 по 2018 год и его связь с мировыми финансовыми рынками исследуются с использованием структуры EGARCH. Результаты приведены ниже. Во-первых, фундаментальные факторы и события, связанные с биткойнами, играют решающую роль в формировании обменного курса биткойна. Во-вторых, влияние событий, связанных с регулированием, на Биткойн указывает на то, что настроения рынка реагируют на заявления о регулировании рынка. В-третьих, освещение в новостях является важным фактором, влияющим на волатильность Биткойна. В-четвертых, Биткойн может быть страховкой в ​​периоды затишья на финансовых рынках и безопасным убежищем от неопределенной экономической политики, но, вероятно, будет подвержен риску бегства в качество по мере роста глобальной финансовой неопределенности. Наконец, положительное влияние заявлений центрального банка на биткойн достаточно незначительно, чтобы исключить участие глобальной кредитно-денежной политики в увеличении обменного курса биткойна в последние годы, как это могло быть в случае с традиционными ценами на активы после великой рецессии. .

    Тип товара: Бумага МПРА

    Оригинальное название: Изучение движущих сил динамики обменного курса биткойнов: подход EGARCH
    Язык: Английский
    Ключевые слова: Биткойн, EGARCH, анализ событий, новости Reuters, VIX, EPU, финансовые рынки
    Темы: C — Математические и количественные методы > C2 — Модели с одним уравнением ; Отдельные переменные > C22 — Модели временных рядов ; Динамические квантильные регрессии; Динамические модели эффектов лечения; Диффузионные процессы
    C — Математические и количественные методы > C5 — Эконометрическое моделирование > C52 — Оценка, проверка и выбор моделей
    E — Макроэкономика и денежно-кредитная экономика > E5 — Денежно-кредитная политика, центральные банки, предложение денег и кредита > E52 — Денежно-кредитная политика
    F — Международная экономика > F3 — Международные финансы > F31 — Валютный обмен
    G — Финансовая экономика > G1 — Общие финансовые рынки > G12 — Оценка активов; объем торгов; Процентные ставки по облигациям
    Код товара: 89445
    Вносящий пользователь: Сивен Чжоу
    Дата депонирования: 18 окт 2018 13:41
    Последнее изменение: 27 сен 2019 02:24
    Каталожные номера:

    Аль-Хазали, О. , Эли, Б., Рубо, Д. (2018). Влияние позитивных и негативных макроэкономических новостей удивляет: золото против биткойна. Бюллетень экономики, 38 (1): 373–382.

    Али, Р., Бардер, Дж., Клюз, Р., и Саутгейт, Дж. (2014). Экономика цифровых валют. Ежеквартальный бюллетень Банка Англии, 54(3): 276–286.

    Эллисон, П. Д. (2002). Недостающие данные: количественные приложения в социальных науках. Британский журнал математической и статистической психологии, 55 (1): 19.3–196.

    Амихуд, Ю. (2002). Неликвидность и доходность акций: поперечное сечение и эффекты временного ряда. Журнал финансовых рынков, 5 (1): 31–56.

    Андерсен, Т. Г., Боллерслев, Т., Дибольд, Ф. X., и Вега, К. (2007). Микроэффекты макрообъявлений: обнаружение цен в иностранной валюте в режиме реального времени. Журнал международной экономики, 73(2): 251–277.

    Ане, Т. и Геман, Х. (2000). Поток заказов, часы транзакций и нормальность доходности активов. Журнал финансов, 55 (5): 2259–2284.

    Ауади, А. , Арури, М., и Теулон, Ф. (2013). Внимание инвесторов и активность на фондовом рынке: данные из Франции. Экономическое моделирование, 35 (C): 674–681.

    Бэк, К. и Элбек, М. (2015). Биткойны как инструмент для инвестиций или спекуляций? Первый взгляд. Письма по прикладной экономике, 22 (1): 30–34.

    Бейкер, С. Р., Блум, Н., и Дэвис, С. Дж. (2015). Измерение неопределенности экономической политики. Рабочий документ NBER № 21633, Национальное бюро экономических исследований.

    Балсилар М., Бури Э., Гупта Р. и Рубо Д. (2017). Может ли объем предсказать доходность и волатильность биткойнов? Квантильный подход. Экономическое моделирование, 64:74–81.

    Балчилар, М., Гупта, Р., и Сеньон, М. (2016). Роль неопределенности экономической политики в прогнозировании рецессий в США: векторный авторегрессионный подход с переключением Маркова со смешанной частотой. Дискуссионный документ № 2016-14, Кильский институт мировой экономики.

    Банк, М., Ларч, М., и Питер, Г. (2011). Объем поиска Google и его влияние на ликвидность и доходность
    Немецкие акции. Финансовые рынки и управление портфелем, 25(3): 239–264.

    Банк Канады (2014 г.). Обзор Банка Канады весной 2014 года.

    Банк Англии (2015 г.). Программа исследований одного банка. Дискуссионный документ, февраль 2015 г.

    Баривьера, А. Ф. (2017). Еще раз о неэффективности биткойнов: динамический подход. Письма по экономике, 161: 1–4.

    Бартос, Дж. и др. (2015). Следует ли биткойн гипотезе эффективного рынка? Международный экономический журнал
    наук, 4(2): 10–23.

    Баур, Д. и Гловер, К. (2016). Уничтожение актива-убежища? Письма о прикладных финансах, 1(1):8–15.

    Баур, Д. Г. и Люси, Б. М. (2010). Золото — хедж или убежище? Анализ акций, облигаций и золота.
    Финансовый обзор, 45(2):217–229.

    Баур, Д. Г. и Макдермотт, Т. К. (2010). Является ли золото надежной гаванью? Международные доказательства. Журнал банковского дела и
    Финансы, 34 (8): 1886–1898.

    Берри, Т. Д. и Хоу, К. М. (1994). Прибытие общественной информации. Журнал финансов, 49 (4): 1331–1346.

    Bitpay (2017). Биткойн-транзакции BitPays достигли рекордного уровня. Получено с https://www.ccn.
    com/bitpays-bitcoin-transactions-reach-time-high/. Последнее обращение 16 июля 2018 г.

    Блум, Н. (2009). Воздействие шоков неопределенности. Эконометрика, 77(3): 623–685.

    Бланделл Виньялл, А. (2014). Биткойн-вопрос: валюта против технологии безнадежных переводов. Рабочий документ ОЭСР по финансам, страхованию и частным пенсиям № 37, Издательство ОЭСР.

    Беме, Р., Кристин, Н., Эдельман, Б., и Мур, Т. (2015). Биткойн: экономика, технология и управление.
    Журнал экономических перспектив, 29 (2): 213–238.

    Боллерслев Т. (1986). Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность. Журнал эконометрики, 31 (3): 307–327.

    Буойюр, Дж. и Селми, Р. (2015a). Цена биткойна: действительно ли грядет новый виток волатильности?
    Документ MPRA № 65580, Университетская библиотека Мюнхена, Германия.

    Буойюр, Дж. и Селми, Р. (2015b). Как выглядит биткойн? Анналы экономики и финансов, 16 (2):
    449–492.

    Bouoiyour, J., Selmi, R., et al. (2015). Греция отказывается от евро и работает на биткойнах; Первоапрельский розыгрыш или
    Серьезная возможность? Документ MPRA № 65317, Университетская библиотека Мюнхена, Германия.

    Бури Э., Аззи Г. и Дюрберг А. Х. (2017a). О соотношении доходности и волатильности на рынке биткойнов
    вокруг обвала цен в 2013 году. Экономика — Открытый доступ, электронный журнал открытой оценки, 11: 1–16.

    Бури Э., Дас М., Гупта Р. и Рубо Д. (2018a). Вторичные эффекты между биткойнами и другими активами во время
    медвежий и бычий рынки. Рабочие документы 2018 г.12, Университет Претории, факультет экономики.

    Бури Э., Гупта Р., Лау С.К.М., Рубо Д. и Ван С. (2018b). Биткойн и глобальный финансовый стресс:
    Подход к зависимости и причинности в квантилях на основе связки. Ежеквартальный обзор экономики
    и финансы.

    Бури Э. , Гупта Р., Тивари А. К. и Рубо Д. (2017b). Биткойн хеджирует глобальную неопределенность? доказательство
    из основанных на вейвлетах регрессий квантиль в квантиле. Письма об исследованиях в области финансов, 23: 87–95.

    Бриер, М., Остерлинк, К., и Сафарц, А. (2015). Виртуальная валюта, ощутимая отдача: диверсификация портфеля
    с биткойнами. Журнал управления активами, 16 (6): 365–373.

    Буххольц, М., Делани, Дж., Уоррен, Дж., и Паркер, Дж. (2012). Биты и ставки, информация, волатильность цен и
    Спрос на биткойн. Экономика, 312.

    Buuren, S. v. и Groothuis-Oudshoorn, K. (2010). мыши: многомерное вменение с помощью цепных уравнений в r.
    Журнал статистического программного обеспечения, страницы 1–68.

    Кейпи, Ф., Миллс, Т.С., и Вуд, Г. (2005). Золото как защита от доллара. Журнал международных финансовых
    Рынки, институты и деньги, 15 (4): 343–352.

    Капорале, Г. М., Спаньоло, Ф., и Спаньоло, Н. (2017). Макро новости и доходность сырьевых товаров. Международный
    Журнал финансов и экономики, 22 (1): 68–80.

    Чеа, Э.-Т. и Фрай, Дж. (2015). Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности Биткойна. Письма по экономике, 130: 32–36.

    Чеа, Э.-Т., Мишра, Т., Пархи, М., и Чжан, З. (2018). Взаимозависимость долгой памяти и неэффективность
    Рынки биткойнов. Письма по экономике, 167: 18–25.

    Чой, Х. и Вариан, Х. (2012). Прогнозирование настоящего с помощью Google Trends. Экономический отчет, 88 (S1): 2–9.

    Чиаян П., Райчанёва М. и Канч д. (2016). Экономика ценообразования BitCoin. прикладная экономика,
    48(19): 1799–1815.

    Кларк, П. К. (1973). Модель подчиненного стохастического процесса с конечной дисперсией для спекулятивных цен.
    Эконометрика, 41(1): 135–155.

    Корбет, С., МакХью, Г., и Миган, А. (2017). Влияние заявлений центрального банка о денежно-кредитной политике
    о волатильности доходности криптовалюты. Управление инвестициями и финансовые инновации, 14(4):60–72.

    Корбет С., Миган А., Ларкин К., Люси Б. и Яровая Л. (2018). Изучение динамических отношений
    между криптовалютами и другими финансовыми активами. Письма по экономике, 165: 28–34.

    Да, З., Энгельберг, Дж., и Гао, П. (2011). В поисках внимания. Журнал финансов, 66 (5): 1461–1499.

    Демир Э., Гозгор Г., Лау С.К.М. и Винье С.А. (2018). Предсказывает ли неопределенность экономической политики
    Биткойн возвращается? эмпирическое исследование. Письма об исследованиях финансов. Предстоит.

    Дин, Р. и Хоу, В. (2015). Внимание розничных инвесторов и ликвидность акций. Журнал международных финансовых
    Рынки, институты и деньги, 37 (C): 12–26.

    Дорник, Дж. А. и Оомс, М. (2008). Мультимодальность в регрессионных моделях GARCH. Международный журнал
    Прогнозирование, 24(3): 432–448.

    Дюрберг, А. Х. (2016a). Биткойн, золото и доллар — анализ волатильности GARCH. Письма об исследованиях в области финансов,
    16: 85–92.

    Дюрберг, А. Х. (2016b). Хеджирующие возможности биткойна. это виртуальное золото? Письма об исследованиях в области финансов,
    16:139–144.

    Исли, Д. и О’Хара, М. (1992). Время и процесс корректировки цен ценных бумаг. Журнал финансов, 47 (2):
    577–605.

    Engle, RF (1982). Авторегрессионная условная гетероскедастичность с оценками дисперсии United
    Инфляция королевства. Эконометрика, 50 (4): 987–1007.

    Европейский центральный банк (2012 г.). Схемы виртуальной валюты.

    Фэн В., Ван Ю. и Чжан З. (2017). Информированная торговля на рынке биткойнов. Письма об исследованиях финансов.

    Функе, М., Шу, К., Ченг, X., и Эраслан, С. (2015). Сегментация рынка, основы или заражение?
    Оценка конкурирующих объяснений ценовой разницы CNH-CNY. Журнал международных денег и
    Финансы, 59(С): 245–262.

    Галлант, А. Р., Росси, П. Е., и Таухен, Г. (1992). Цены и объемы акций. Обзор финансовых исследований, 5 (2):
    199–242.

    Гарсия, Д. и Швейцер, Ф. (2015). Социальные сигналы и алгоритмическая торговля биткойнами. Открытое Королевское общество
    Наука, 2(9).

    Галанос, А. (2018). Знакомство с пакетом rugarch (версия 1.4-0). Технический отчет.

    Гош Д., Левин Э. Дж., Макмиллан П. и Райт Р. Э. (2004). Золото как защита от инфляции? Исследования в
    Экономика и финансы, 22(1):1–25.

    Glaser, F., Zimmermann, K., Haferkorn, M., Weber, M.C., and Siering, M. (2014). Биткойн-актив или валюта?
    Выявление скрытых намерений пользователей. Выявление скрытых намерений пользователей (15 апреля 2014 г.). ЭКИС.

    Глоудерман, Л. (2014). Неопределенное будущее Биткойна в Китае. Краткий обзор экономических вопросов USCC, (4).

    Goldman Sachs (2014 г.). Все о биткойнах. Вершина разума.

    Гомес Гонсалес, Дж. Э. и Парра Полания, Дж. А. (2014). Биткойн: что-то кажется «фундаментально» неправильным.
    Рабочий документ № 819, Банко де ла Республика.

    Гудхарт, К.А., Холл, С.Г., Генри, С.Б., и Песаран, Б. (1993). Новостные эффекты в высокочастотной модели
    обменный курс фунта стерлингов. Журнал прикладной эконометрики, 8(1): 1–13.

    Гронвальд, М. (2014). Экономика характеристик рынка биткойнов и ценовых скачков. CESifo работает
    Бумага № 5121, CESifo Group Munich.

    Хердле, В. К. и Тримборн, С. (2015). CRIX или оценка валют на основе блокчейна. Дискуссионный документ SFB649DP2015-048, Университет Гумбольдта, Центр совместных исследований 649.

    Хе Д., Хабермайер К.Ф., Леков Р.Б., Хаксар В., Алмейда Ю., Кашима М., Кириакос-Саад Н., Оура,
    Х., Саади Седик Т., Стеценко Н. и Вердуго Йепес К. (2016). Виртуальные валюты и не только: начальный
    Соображения. Заметки персонала МВФ для обсуждения 16/3, Международный валютный фонд.

    Джонс, К.М., Каул, Г., и Липсон, М.Л. (1994). Транзакции, объем и волатильность. Обзор финансовых
    Исследования, 7 (4): 631–651.

    Джонс, К.М. и Сегин, П.Дж. (1997). Транзакционные издержки и волатильность цен: данные комиссии
    Дерегулирование. Американское экономическое обозрение, 87(4): 728–37.

    Джой, М. (2011). Золото и доллар США: хеджирование или убежище? Письма об исследованиях в области финансов, 8 (3): 120–131.

    Карнизова Л. и Ли Дж. К. (2014). Неопределенность экономической политики, финансовые рынки и вероятность наступления США.
    рецессии. Письма по экономике, 125 (2): 261–265.

    Карпофф, Дж. М. (1987). Связь между изменениями цен и объемом торгов: обзор. Финансовый журнал
    и количественный анализ, 22(01): 109–126.

    Кациампа, П. (2017). Оценка волатильности биткойнов: сравнение моделей garch. Письма по экономике,
    158:3–6.

    Кхунтиа, С. и Паттанаяк, Дж. (2018). Гипотеза адаптивного рынка и развивающаяся предсказуемость Биткойна.
    Письма по экономике, 167: 26–28.

    Кутмос, Д. (2018). Возврат биткойнов и активность транзакций. Письма по экономике, 167: 81–85.

    Кристоуфек, Л. (2013). Биткойн соответствует Google Trends и Википедии: количественная оценка взаимосвязи между
    явления эпохи Интернета. Научные отчеты, 3(3415).

    Кристоуфек, Л. (2015). Каковы основные драйверы цены биткойна? Свидетельство когерентности вейвлета
    анализ. PloS один, 10(4): e0123923.

    Литтл, Р. Дж. и Рубин, Д. Б. (1989). Анализ данных социальных наук с пропущенными значениями. Социологический
    Методы и исследования, 18(2-3): 292–326.

    Ламсдейн Р.Л. и Папелл Д.Х. (1997). Множественные разрывы тренда и гипотеза единичного корня. Обзор
    Экономика и статистика, 79(2): 212–218.

    Лютер, В. Дж. и Олсон, Дж. (2013). Биткойн — это память. Журнал цен и рынков, 3 (3): 22–33.

    Макдонелл, А. (2014). Лопнуть пузырь биткойнов: применение моделирования логарифмически-периодического степенного закона для
    цифровая валюта. Рабочий документ, Университет Нотр-Дам.

    Майнелли, М. и Милн, А. (2016). Влияние и потенциал блокчейна на сделки с ценными бумагами
    Жизненный цикл. Рабочий документ Института SWIFT № 2015-007, Институт SWIFT.

    Мишкин Ф. С. (2016). Экономика денег, банковского дела и финансовых рынков. Pearson Education, Харлоу,
    Англия, Одиннадцатое всемирное издание.

    Митчелл М.Л. и Малхерин Дж.Х. (1994). Влияние публичной информации на фондовый рынок. Журнал
    Финансы, 49 (3): 923–950.

    Моди, А. (2009). От Bear Stearns до Anglo Irish; Как суверенные спреды еврозоны связаны с финансовыми
    Уязвимость сектора. Рабочие документы МВФ № 09/108, Международный валютный фонд.

    Накамото, С. (2008). Биткойн: одноранговая электронная кассовая система.

    Перрон, П. (1997). Дополнительные доказательства нарушения функции тренда в макроэкономических переменных. Журнал
    Эконометрика, 80(2): 355–385.

    Поласик М., Пиотровска А. И., Вишневский Т. П., Котковский Р. и Лайтфут Г. (2015). Колебания цен
    и использование биткойнов: эмпирическое исследование. Международный журнал электронной коммерции, 20(1): 9–49.

    Прейс, Т., Моат, Х.С., и Стэнли, Х.Е. (2013). Количественная оценка торгового поведения на финансовых рынках с использованием
    Гугл Тренды. Научные отчеты, 3 (1684).

    Роуч С.К. и Росси М. (2010). Влияние экономических новостей на цены на товары. Ежеквартальный обзор
    экономики и финансов, 50 (3): 377–385.

    Рубин, Д. Б. (1987). Расчет апостериорных распределений путем увеличения данных: Комментарий: неитеративная выборка / повторная выборка важности, альтернатива алгоритму увеличения данных для создания нескольких
    вменение, когда доли недостающей информации скромны: алгоритм сэра. Журнал американца
    Статистическая ассоциация, 82(39)8): 543–546.

    Скотт С.Л. и Вариан Х.Р. (2015). Выбор байесовской переменной для краткосрочного прогнозирования экономических временных рядов. В
    Гольдфарб, А., Гринштейн, С., и Такер, С., редакторы, Экономический анализ цифровой экономики, 119-135.
    Издательство Чикагского университета.

    Таухен, Г. Э. и Питтс, М. (1983). Отношение изменчивости цены к объему на спекулятивных рынках. Эконометрика,
    51(2): 485–505.

    Уркхарт, А. (2016). Неэффективность Биткойна. Письма по экономике, 148:80–82.

    Ван Вейк, Д. (2013). Что можно ожидать от BitCoin. Рабочий документ № 345986, Erasmus Rotterdam
    Университетит.

    Related Posts

    fallback-image  Курс

    Белорусская валюта курс: Курс белорусского рубля ЦБ РФ на сегодня и завтра, официальный курс белорусского рубля ЦБ, динамика и график онлайн

    fallback-image  Курс

    Курс рубль к рублю белорусскому: Перевод рублей в белорусские рубли калькулятором онлайн, конвертер российского рубля к белорусскому рублю, соотношение на сегодня

    fallback-image  Курс

    Курс рубль к белорусскому рублю: Перевод рублей в белорусские рубли калькулятором онлайн, конвертер российского рубля к белорусскому рублю, соотношение на сегодня

    fallback-image  Курс

    Евро курс 2018: Курс евро в 2018 году в России по месяцам и дням

    Рубрики

    Copyright © 2021 ПАРНАС — Нижегородcкое региональное отделение