Несомненно, «данный перечень факторов не является полным, однако, на наш взгляд, в существенной степени формирует базовые основы, раскрывающие параметры и тенденции развития рынка «цифровых денег». Важно также заметить, что данный перечень факторов был сформирован по результатам эконометрического анализа и фильтрации более широкого круга статистических показателей» [1]. Однако обнаруженные между ними корреляционные зависимости предопределили обозначенный в настоящей статье перечень используемых факторов, которые и вошли в итоговую регрессионную модель, характеризующую порядок влияния экзогенных переменных, отражающих совокупный спрос, на параметры генерации глобального рынка криптовалюты, представленный биткоинами.
В результате была получена следующая регрессионная модель, отражающая взаимосвязь между глобальным рынком криптовалюты и анализируемыми параметрами:
(1)
где:
MC - рыночная капитализация bitcoin в мире (Marcet Cap);
X1 - Сложность добычи монет, gh/sec.
X2 - Количество запросов Google о криптовалюте
X3 - Правовой статус-биткоина, ед.
X4 - Кол-во биткоин-транзакций.
Результаты параметров статистической значимости полученной модели представлены в таблицах 2, 3.
Таблица 2 - Параметры регрессионной статистики модели
|
Регрессионная статистика |
||
|
Множественный R |
0,990998295 |
|
|
R-квадрат |
0,98207762 |
|
|
Нормированный R-квадрат |
0,977860589 |
|
|
Стандартная ошибка |
1077250094 |
|
|
Наблюдения |
22 |
Таблица 3 - Расчетные параметры коэффициентов регрессионной модели и их статистической значимости
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
||
|
Y-пересечение |
268565991,9 |
558787138,1 |
0,480623074 |
0,636911306 |
|
|
Сложность добычи |
0,046687555 |
0,004841087 |
9,644023492 |
2,62681E-08 |
|
|
Кол-во запросов Google |
176834636,6 |
25640540,82 |
6,89668123 |
2,58655E-06 |
|
|
Правовой статус-биткоина |
6953481977 |
2052492505 |
3,387823323 |
0,003498766 |
|
|
Кол-во биткоин-транзакций |
-53146,41939 |
11562,90567 |
-4,596285823 |
0,000257086 |
Представленные данные свидетельствуют о том, что расчетная регрессия в существенной степени высоко аппроксимирует исходный ряд. Соответствующий коэффициент детерминации равен 0,98. Следовательно, полученное, в рамках реализации многоитерационных расчетов и действий, уравнение адекватно описывает исходные данные. Поэтому представляется целесообразным и обоснованным использование построенной модели в процессе разработки прогностических моделей развития рынка криптовалюты.
Основываясь на данные сценарного программирования трансформации/развития представленных факторов (Таблица 4) на рисунке 6 представлены сценарные прогнозы рыночной капитализации bitcoin на период до 2021 года.
Таблица 4 - Сценарные параметры генерации факторов, определяющих значение рыночной капитализации bitcoin
|
Факторы |
Ежеквартальные темпы изменения факторов, в среднем за квартал к II кварталу 2017 года, в % |
||
|
Иннерционный сценарий |
Пессимистический сценарий |
||
|
Сложность добычи монет, gh/sec. |
136,30% |
110% |
|
|
Количество запросов Google о криптовалюте |
122% |
100% |
|
|
Правовой статус-биткоина, ед. |
103,20% |
100% |
|
|
Кол-во биткоин-транзакций |
98,10% |
100% |
Темпы роста, в соответствии с инерционным сценарием, определены на основе ежеквартальной динамики темпов роста за период 2016-2017гг. Именно в данный период времени произошла резкая активизация на рынке криптовалют в мире, сформировавшая тренд его развития на будущие периоды времени. Динамика роста показателей, используемых в пессимистическом сценарии определены исходя из предположения о стабилизации на рынке криптовалюты ключевых факторов, определяющих его динамику.
Рисунок 6 - Сценарный прогноз рыночной капитализации bitcoin на период до 2021 года, млрд. долларов
В соответствии с полученными данными ожидается, что к началу 2021 года (к I кварталу) в соответствии с инерционным сценарием развития объем рыночной капитализации bitcoin достигнет уровня 3,1 трлн. $, в соответствии с пессимистическим - 338,0 млрд. $, что, тем не менее, почти в 3 раза выше текущих значений.
Необходимо отметить, что, в соответствии с инерционным сценарием, объемы капитализации bitcoin оцениваются как крайне значительные. Это связано с тем, что методологически в рамках данного сценария предполагается, что параметры роста рынка, сформировавшиеся в 2017 году, сохранятся в будущем. При этом необходимо заметить, что в 2017 году рост рыночной капитализации bitcoin составил в период с I-III квартал порядка 600%, что, по нашему мнению, основывалось на повышенном ажиотаже и, соответственно, активном росте спекулятивного спроса. По всей видимости в дальнейшем нагнетание спроса стабилизируется, что приведет к более равномерным траекториям развития рынка криптовалюты в будущем. В связи с чем, представляется целесообразным в качестве базового сценария определить пессимистический сценарий, основанный на консервативных темпах развития базовых факторов исследуемого рынка, а также во многом укладывающийся в логику наметившихся в начале 2018 года стагнирующих темпов роста биржевого курса bitcoin.
Представленные данные, раскрывающие перспективы развития глобального рынка криптовалюты, демонстрируют весьма существенные темпы роста рыночной капитализации криптовалюты в мире. Основываясь на информации о том, что доля bitcoin в общем объеме рынка криптовалюты составляет порядка 46%, а также руководствуясь гипотезой о том, что альткоины генерируют динамику своего развития в фарватере биржевой стоимости bitcoin, далее определены прогностические параметры глобального рынка криптовалюты. Так, в рамках пессимистического сценария, предусматривающего купирование динамики значений факторов, определяющих параметры и перспективы развития рынка криптовалюты, объем рынка к 2021 году достигнет 707,1 млрд. долларов США, что в 4,7 раза превышает текущие значения. В рамках же инерционного сценария, ожидаемый объем рыночной капитализации крипторынка в мире достигнет уровня 6,6 трлн. долларов. Важно при этом подчеркнуть, что в случае инерционного сценария развития рынка криптовалюты, его доля в общем объеме мировых транзакций достигнет порядка 5%, в случае же пессимистического (базового) сценария - 1%[2].
Таким образом, исходя из прогнозных оценок развития рынка криптовалюты в мире, следует констатировать, что вне зависимости от текущих позиций разных стран к криптовалюте темпы роста данного рынка будут значительно наращиваться. «Встраивание» национальных экономик в данный процесс в значительной степени будет определять их конкурентоспособность посредством степени интеграции в систему международных операций в экономической и финансовой сферах. При этом данная степень будет определяться скоростью принятия решений, направленных на определение статуса криптовалюты и ее легализации в нормативно-правовом поле государства.
[1] Сервис статистической информации CoinDance [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://coin.dance
[2] По данным исследования McKinsey, Global Payments Industry Study (2016) объем мирового рынка глобальных транзакций оценивается в 155,0 трлн. $ [https://ripple.com/use-cases/]
Библиография
рынок криптовалюта bitcoin
|
1. |
Ельшин Л. А., Абдукаева А. А. (2017). Возможности ускорения деловой активности экономических агентов на основе криптотранзакций // Методы, механизмы и факторы международной конкурентоспособности национальных экономических систем. с.88-91. |
|
|
2. |
Luther W., 2016. Cryptocurrencies, network effects, and switching costs. Contemp. Econ. Policy 34 (3), 553-571. |
|
|
3. |
Google Trends [Электронный ресурс]. https://trends.google.ru/trends/ |
|
|
4. |
Nakamoto S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Bitcoin.org. 2008. URL: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf |
|
|
5. |
Wang H., He D., Ji Y. (2017). Designated-verifier proof of assets for bitcoin exchange using elliptic curve cryptography. Future Generation Computer Systems. URL: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.06.028 |
|
|
6. |
Wilson M., Yelowitz A., 2015. Characteristics of Bitcoin users: an analysis of Google search data. Appl. Econ. Lett. 22, pp. 1030-1036. |
|
|
7. |
Li X., Wang Ch. (2017). The technology and economic determinants of cryptocurrency exchange rates: The case of Bitcoin. Decision Support Systems. Vol. 95, pp. 49-60. 9. Vranken H. (2017). Sustainability of bitcoin and blockchains. Current Opinion in Environmental Sustainability. Vol. 28, pp. 1-9 10. Kim K. J, Hong S. P. (2016). Study on Rule-based Data Protection System Using Blockchain in P2P Distributed Networks. International Journal of Security and its Application. Vol. 10, No. 11, pp.201-210 11. Lo S., Wang J.C., 2014. Bitcoin as money? Federal Reserve Bank of Boston: Current Policy Perspectives, p. 14-4. 12. Adam S.Hayes (2017). Cryptocurrency value formation: An empirical study leading to a cost of production model for valuing bitcoin. Telematics and Informatics. Vol. 34, pp. 1308-1321. |