Детальная информация

Название: Методические подходы к прогнозированию динамики доходности криптовалют: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 Экономика ; образовательная программа 38.04.01_04 Финансы
Авторы: Костенкова Евгения Александровна
Научный руководитель: Батаев Алексей Владимирович
Другие авторы: Макарова Ольга Николаевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: криптовалюты; рынок криптовалют; классификация криптовалют; модели оценки криптовалют; многофакторная регрессионная модель; доходность майнинга; прогноз капитализации криптовалют
ББК: 65.262.613
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 38.04.01
Группа специальностей ФГОС: 380000 - Экономика и управление
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-5947
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\5435

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 18
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика