Geri Dön

Blockchain analiz göstergelerini kullanarak Bitcoin fiyat hareketlerini tahmin etmek

Predicting Bitcoin price volatility using blockchain analysis indicators

  1. Tez No: 760470
  2. Yazar: YUNUS KALKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİM TATLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bingöl Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi ve Siyaset Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Bitcoin, pek çok yatırımcıyı kendine çekmeyi başaran, Blockchain piyasasında en çok ilgi gören ilk başarılı kripto para birimi konumundadır. Bitcoin fiyatının aşırı oynak yapısı, araştırmacıları Bitcoin fiyat hareketlerini incelemeye sevk etmiş ve bu konuda oldukça fazla çalışmanın yapılmasını sağlamıştır. Bu tez, Bitcoin fiyatını belirleyen bazı değişkenler kullanılarak Bitcoin fiyat hareketlerinin yönünü anlamaya dönük analizler içermektedir. Çalışmanın analiz dönemi için Ocak 2012 – Aralık 2021 tarihlerini kapsayan her ayın son gününe ait verilerden oluşan zaman serileri kullanılmıştır. Bitcoin fiyatı bağımlı değişken; Harcanan Çıktı Kâr Oranı (SOPR), Madenci Kârlılığı (PM), Bitcoin Aktif Adres (BAA), Google Trendler (GT) ve Dow Jones Borsası Endüstri Endeksi (DJIA) bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Çalışmada, değişkenlerin ilk önce durağanlık seviyeleri tespit edilmiş, ardından değişkenlere ARDL Sınır Testi ve Toda-Yamamoto Nedensellik Testi uygulanarak analiz sonuçlarına ulaşılmıştır. Elde edilen ARDL (3,0,3,0,0,0) modelinin uzun ve kısa dönem bulgularına göre: Uzun dönemde SOPR, PM, lnDJIA ve BAA anlamlı ve pozitif yönde Bitcoin fiyatı ile ilişkili iken GT ile Bitcoin fiyatı arasında anlamlı bir ilişkinin varlığı tespit edilmemiştir. Kısa dönemde ise SOPR, PM ve BAA değişkenleri anlamlı olarak Bitcoin fiyatını pozitif etkilediği, lnDJIA ve GT değişkenleri ile Bitcoin fiyatı arasında anlamlı bir ilişkin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Toda-Yamamoto test sonuçlarına göre ise yalnızca Bitcoin Fiyatı ile SOPR değişkeni arasında çift yönlü, BAA değişkeni arasında tek yönlü Granger nedensellik ilişkisi bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Bitcoin is the first successful cryptocurrency to attract the most attention in the Blockchain market, which has managed to attract many investors. The extremely volatile nature of the Bitcoin price has encouraged researchers to examine Bitcoin price movements and has led to several research on the subject. The present research strives to understand the direction of Bitcoin price movements by using different variables that might be determinant of the Bitcoin price. Time series consisting of data from the last day of each month covering January 2012 - December 2021 were used as for the study period. Bitcoin price is the dependent variable; Spent Output Profit Ratio (SOPR), Miner Profitability (MP), Bitcoin Active Address (BAA), Google Trends (GT), and The Dow Jones Industrial Average (DJIA) were chosen as the independent variables. In the present study, the stationarity levels of the variables were determined first, and then the analysis results were obtained by applying the ARDL Boundary Test and the Toda-Yamamoto Causality Test to the variables. The long- and short-term findings of the ARDL (3,0,3,0,0,0) model obtained: In the long-term, SOPR, MP, DJIA and BAA are significantly and positively correlated with Bitcoin price, while no significant relationship could be detected between GT and Bitcoin price. In the short term, it was concluded that the SOPR, PM and BAA variables significantly affected the Bitcoin price, while there was no significant relationship between Bitcoion price variability and the DJIA and GT. The Toda-Yamamoto test results show that there was only a bidirectional Granger causality relationship between Bitcoin Price and the SOPR variable, and a one-way Granger causality relationship between the BAA and Bitcoin price.

Benzer Tezler

  1. Implementation of technical analysis on selected cryptocurrencies

    Seçilmiş kripto paralarda teknik analiz uygulaması

    OĞUZHAN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    MaliyeMarmara Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHTAP ÖNER

  2. Makroekonomik göstergelerin Bitcoin fiyatına etkilerinin analizi

    Analyzing the effects of macroeconomic indicators on Bitcoin price

    MÜCAHİT GÖKREM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ÇİNKO

  3. Essays in financial innovation

    Finansal inovasyon üzerine makaleler

    ABDUL BAGHİ NABIYEV

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. GÖKHAN ÖVENÇ

  4. Descriptive and predictive analysis of the NFT market

    NFT pazarının tanımlayıcı ve tahmine dayalı analizi

    ONUR CAN ÇABUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiÖzyeğin Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY

  5. Ekonomik belirleyicilerin kripto para birimleri getirileri üzerindeki etkisi

    The impact of macroeconomic determinants on the returns of cryptocurrencies

    RAHİME ZORLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BankacılıkSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURCU ASLANTAŞ ATEŞ