ДИНАМИЧНЫЙ РОСТ КРИПТОВАЛЮТ: АНАЛОГИЯ С ЧЕРНОЙ ДЫРОЙ
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu8-22021331-337Ключевые слова:
Биткойн, Криптовалюты, Эконофизика, Отрицательная удельная теплота, Термодинамическое неравновесие.Аннотация
Данное исследование направлено на изучение того, существует ли механизм, который может описать взрывной рост количества торгуемых криптовалют и криптовалютного рынка в целом, используя аналогию между финансами и астрофизикой. В физике радиус Шварцшильда указывает на то, что черные дыры постоянно расширяются из-за увеличения их массы. Обогащая эту аналогию, мы рассматриваем криптовалютный рынок как самогравитирующее тело, масса которого обозначается количеством торгуемых криптовалют и с точки зрения роста рыночной капитализации для данного количества торгуемых криптовалют. Анализируя еженедельные данные всех торгуемых криптовалют с 4 января 2009 года по 14 июня 2020 года, мы находим доказательства существования вышеупомянутого механизма. Результаты ясно указывают на самогравитационное свойство криптовалютного рынка, что является прямым доказательством гипотезы о том, что изменения в торгуемых криптовалютах являются положительной функцией от количества торгуемых криптовалют в предыдущем периоде.
Список литературы
Nakamoto S. (2008) Bitcoin: a peer-to-peer electronic cash system. [Электронный ресурс]. URL: https://metzdowd.com (дата обращения: 19.07.2021).
Xu M., Chen X., Kou G. (2019) A systematic review of blockchain. Financ Innov. V. 5.P. 27. DOI: 10.1186/s40854-019-0147-z.
Corbet S., Lucey B., Yarovaya L. (2018) Datestamping the bitcoin and ethereum bubbles. Finance Res Lett. V. 26. P. 81–88. doi: 10.1016/j.frl.2017.12.006
Böhme R., Christin N., Edelman B., Moore T. (2015) Bitcoin: economics, technology, and governance. J. Econ Perspect. V. 29 (2). P. 213–238. doi: 10.1257/jep.29.2.213.
Chao X., Kou G., Peng Y., Alsaadi F.E. (2019) Behavior monitoring methods for trade-based money laundering integrating macro and micro prudential regulation: a case from China. Technol Econ Dev Econ. V. 25 (6). P. 1081–1096. doi: 10.3846/tede.2019.9383.
Li X., Jiang P., Chen T., Luo X., Wen Q. (2020) A survey on the security of blockchain systems. Future Gener Comput Syst. V. 107. P. 841–853. doi: 10.1016/j.future.2017.08.020.
Vandezande N. (2017) Virtual currencies under EU anti-money laundering law. Comput Law Secur Rev. V. 33 (3). P. 341–353. doi: 10.1016/j.clsr.2017.03.011.
Roth N. (2015) An architectural assessment of bitcoin: using the systems modeling language. Procedia Comput Sci. V. 44. P. 527–536. doi: 10.1016/j.procs.2015.03.066.
Corbet S., Lucey B.M., Urquhart A., Yarovaya L. (2019) Cryptocurrencies as a financial asset: a systematic analysis. Int Rev Financ Anal. V. 62. P. 182–199. doi: 10.1016/j.irfa.2018.09.003.
Urquhart A. (2016) The inefficiency of bitcoin. Econ Lett. V. 148. P. 80–82. doi: 10.1016/j.econlet.2016.09.019.
Vidal-Tomás D., Ibañez A. (2018) Semi-strong efficiency of bitcoin. Finance Res Lett. V. 27. P. 259–265. doi: 10.1016/j.frl.2018.03.013.
Wei W.C. (2018) Liquidity and market efficiency in cryptocurrencies. Econ Lett. V. 168. P. 21–24. /doi: 10.1016/j.econlet.2018.04.003.
Neves R.H. (2020) Bitcoin pricing: impact of attractiveness variables. Financ Innov. V. 6. P. 21. doi: 10.1186/s40854-020-00176-3.
Cheah E.-T., Fry J. (2015) Speculative bubbles in bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of bitcoin. Econ Lett. V. 130. P. 32–36. doi: 10.1016/j.econlet.2015.02.029.
Feng W., Wang Y., Zhang Z. (2018) Informed trading in the bitcoin market. Finance Res Lett. V. 26. P. 63–70. doi: 10.1016/j.frl.2017.11.009.
Katsiampa P. (2017) Volatility estimation for bitcoin: a comparison of garch models. Econ Lett. V. 158. P. 3–6. doi: 10.1016/j.econlet.2017.06.023.
Jalali M.H.M., Heidari H. (2020) Predicting changes in bitcoin price using grey system theory. Financ Innov. V. 6. P. 13. doi: 10.1186/s40854-020-0174-9.
Bouri E., Gupta R., Roubaud D. (2019) Herding behaviour in cryptocurrencies. Finance Res Lett. V. 29. P. 216–221. doi: 10.1016/j.frl.2018.07.008.
Ballis A., Drakos K. (2020) Testing for herding in the cryptocurrency market. Finance Res Lett. V. 33. P. 101210. doi:10.1016/j.frl.2019.06.008.
Antonakakis N., Chatziantoniou I., Gabauer D. (2019) Cryptocurrency market contagion: market uncertainty, market complexity, and dynamic porfolios. J. Int Financ Mark Inst Money. V. 61. P. 37–51. doi: 10.1016/j.intfin.2019.02.003.
Thirring W. (1970) Systems with negative specific heat. Z Physik. V. 235. P. 339–352. doi: 10.1007/BF01403177.
Zia R.K.P., Præstgaard E., Mouritsen O.G. (2002) Getting more from pushing less: negative specific heat and conductivity in non-equilibrium steady states. Am J. Phys. V. 70. P. 384–392.
Woosley S.E., Weaver T.A. (1986) The physics of supernova explosions. Ann Rev Astron Astrophys. V. 24. P. 205–253. doi: 10.1146/annurev.aa.24.090186.001225.
Lohnes K. (2018) How do black holes really work? [Электронный ресурс]. URL: https://www.britannica.com/story/how-do-black-holes-really-work (дата обращения: 19.07.2021).
Hawking S.W. (1975) Particle creation by black holes. Commun Math Phys. V. 43. P. 199–220. doi: 10.1007/BF02345020.
Hawking S.W. (1973) Event horizon. Gordon and Breach, Science Publishers Inc., New York.
Schwarzschild K. (1916) On the gravitational field of a mass point according to Einstein’s theory. Sitzungsber.Preuss.Akad.Wiss.Berlin (Math.Phys.), P. 189–196.
Ballis A., Drakos K. The explosion in cryptocurrencies: a black hole analogy. Financ Innov. 2021. V. 7, 8. doi: 10.1186/s40854-020-00222-0.
