암호화폐의 시장 요소 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 구형건 | - |
dc.contributor.author | 박종혁 | - |
dc.date.accessioned | 2019-04-01T16:40:31Z | - |
dc.date.available | 2019-04-01T16:40:31Z | - |
dc.date.issued | 2019-02 | - |
dc.identifier.other | 28297 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/14891 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :금융공학과,2019. 2 | - |
dc.description.abstract | 글로벌 금융위기 직후 탄생한 비트코인은 가격의 오르내림에도 불구하고 큰 주목을 받았다. 아직 비트코인은 통화 자산인지 투자 자산인지에 대한 의문점이 많지만, 어떤 쪽이든 비트코인의 시가총액이 독립적인 것이 아니라 매크로 시장 요소나 해시 파워, 알트코인 등 여러 요소에 의해 영향을 받는 것은 자명하다. 이 연구에서는 VEC 모형을 사용한 계량분석으로 어떤 요인이 비트코인의 시가총액에 가장 큰 영향을 미치는지 알아본다. 연구 결과, 비트코인은 해시 파워와 알트코인의 시가총액에 영향을 많이 받으며, 매크로 시장 요소인 달러 인덱스, 다우 지수 등에는 아직 영향력이 작아 암호화폐 시장은 아직 ‘작은 시장’임을 확인할 수 있다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장. 서론 1 제 2 장. 문헌 연구 3 제 3 장. 암호화폐 8 3.1 암호화폐 시장 8 3.2 암호화폐 거래소 10 3.3 암호화폐 채굴 11 제 4 장. 비트코인 13 4.1 채굴(mining) 14 4.2 작업증명(proof-of-work) 15 4.3 해시 파워(Hash power) 17 제 5 장. 방법론 19 5.1 변수 선택 20 5.2 데이터 및 기간 21 5.3 분석 22 5.4 단위근 검정(unit root test) 23 5.5 공적분 검정(cointegration test) 24 5.6 그래인저 인과관계 26 제 6 장. VEC 모델 28 6.1 충격 반응 분석(Impulse Response function) 29 6.2 분산 분해(Variance Decomposition) 31 제 7 장. 결론 33 참고문헌 34 Abstract 38 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | 암호화폐의 시장 요소 분석 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 금융공학과 | - |
dc.date.awarded | 2019. 2 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 905482 | - |
dc.identifier.uci | I804:41038-000000028297 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/common/orgView/000000028297 | - |
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