Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
109028, Москва,
Покровский бульвар, дом 11, каб. Т-614
(проезд: м. Тургеневская/Чистые пруды, Китай-город, Курская/Чкаловская)
тел: (495) 628-83-68
почта: fes@hse.ru
Федорова Е. А., Лазарев М., Балычев С. и др.
М.: КноРус, 2025.
Косарев А. Е.
Вопросы статистики. 2025. Т. 32. № 1. С. 64-80.
In bk.: Advances in Computer Graphics: 41st Computer Graphics International Conference, CGI 2024, Geneva, Switzerland, July 1–5, 2024, Proceedings, Part III. Vol. 15340. Springer, 2025. P. 323-335.
Lyakhovich S., Piontkovski D.
arxiv.org. Physics. Cornell University, 2025
Вопрос моделирования цен на биткоин интересен многим исследователям. Модели для описания динамики криптовалют используются во многих областях — например, при прогнозировании пузырей или диверсификации инвестиционных портфелей. При этом динамика цены биткоина принципиально отличается от динамики многих других финансовых инструментов, поскольку как цена биткоина, так и её волатильность изменяются очень резко — как говорят в таких случаях, динамика имеет скачкообразный характер. Именно по этой причине исследователи постоянно ищут новые и более сложные подходы к моделированию цены биткоина. Одним из них может стать прогнозирование цены биткоина с учётом внимания к нему СМИ.
Исследователи из лаборатории стохастического анализа и его приложений ФЭН ВШЭ Владимир Панов и Екатерина Морозова предложили новую модель для изучения связи внимания СМИ к биткоину и изменению его цены. Эта модель построена на основе процессов Леви, которые широко применяются для описания временных рядов со скачкообразной динамикой. В работе рассматривали данные об упоминании биткоина в СМИ за пять лет — с 2017 по 2021 год. Популярность публикаций определяли с помощью показателей Google Trends.
Большая трудность состоит в том, что внимание СМИ и доходности биткоина оказывают взаимное влияние друг на друга — резкое изменение в доходности может существенно повысить внимание со стороны СМИ и, наоборот, заявления известных политиков и другие новости могут привести к резкому росту или падению цены биткоина. Эта трудность была решена при помощи новых методов анализа низкочастотных данных (low-frequency data), которые были разработаны специально для моделей, основанных на процессах Леви.
Интересный вопрос заключается в том, можно ли индуцировать рост стоимости биткоина, устраивая публикации в СМИ, то есть повышая PR-активность? Скорее всего да. При этом важно понимать, что точное влияние PR-стратегии нам на самом деле не известно, поскольку все модели являются стохастическими, то есть основанными на вероятностных подходах.
Владимир Панов
Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ
Результаты исследования, опубликованные в журнале Applied Stochastic Models in Business and Industry, и предложенная модель помогают в изучении динамики криптовалютного рынка и влияния на него внешних факторов. Это, несомненно, полезно для дальнейших академических исследований, разработки политики и оценки рисков. Работа также представляет ценность для инвесторов и может помочь принимать более обоснованные решения относительно торговых стратегий, управления рисками и сроков инвестирования.
IQ
Екатерина Морозова
Стажер-исследователь факультета экономических наук НИУ ВШЭ