С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Методические подходы к прогнозированию динамики доходности криптовалют: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 Экономика ; образовательная программа 38.04.01_04 Финансы
Creators: Костенкова Евгения Александровна
Scientific adviser: Батаев Алексей Владимирович
Other creators: Макарова Ольга Николаевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: криптовалюты; рынок криптовалют; классификация криптовалют; модели оценки криптовалют; многофакторная регрессионная модель; доходность майнинга; прогноз капитализации криптовалют; cryptocurrencies; cryptocurrency market; cryptocurrency classification; cryptocurrency valuation models; regression multifactor model; mining profitability; cryptocurrency capitalization forecast
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 38.04.01
Speciality group (FGOS): 380000 - Экономика и управление
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-5947
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом исследования является рынок криптовалют. Целью магистерской диссертации является изучение подходов оценки стоимости цифровых валют и построение модели для оценки капитализации криптовалют. На основе анализа рынка криптовалют была произведена классификация цифровой валюты по различным характеристикам. Были проанализированы существующие модели оценки традиционных классов активов, таких как акции, облигации, недвижимость и выявлена невозможность их использования для рынка криптовалют. Проведен анализ моделей оценки, которые могут быть применены к криптовалютному рынку и определены их слабые стороны, которые не позволяют использовать эти модели для точного прогнозирования капитализации криптовалюты. Разработана многофакторная регрессионная модель для оценки стоимости криптовалют. Проверено качество построенной модели, в ходе которого выяснилось, что модель рабочая. Приведен расчет доходность майнинга криптовалют. С помощью построенной многофакторной регрессионной модели можно прогнозировать стоимость криптовалют, а это в свою очередь поможет принять решение об инвестировании.

The object of the study is the cryptocurrency market. The purpose of the master's thesis is to study the approaches to assessing the value of digital currencies and build a model for assessing the capitalization of cryptocurrencies. Based on the analysis of the cryptocurrency market, the digital currency was classified according to various characteristics. The existing models of valuation of traditional asset classes such as stocks, bonds, real estate were analyzed and the impossibility of their use for the cryptocurrency market was revealed. The analysis of valuation models that can be applied to the cryptocurrency market is carried out and their weaknesses are identified, which do not allow using these models for accurate prediction of cryptocurrency capitalization. A multivariate regression model has been developed to estimate the value of cryptocurrencies. Checked the quality of the built model, during which it turned out that the model is working. The calculation of the profitability of mining cryptocurrencies. With the help of thebuilt multifactor regression model, it is possible to predict the value of cryptocurrencies, and this in turn will help to make a decision about investing.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 5
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics