Bitkoin necə hərəkət edəcək?

1 -ci hissə : Giriş, ədəbiyyat xülasəsi və dataların təsviri

Bu yazıda bitkoinin dünya iqtisadiyatındakı rolundan bəhs edəcəyik. Yazı bir neçə hissədən ibarət olacaq. Belə ki, birinci hissə giriş və bitkoin haqqında bəzi ədəbiyyat araşdırmalarından, məlumat təsvirlərindən və tətbiq ediləcək potensial modellərdən (məsələn: GARCH) ibarətdir. Digər hissələr, əsasən, kriptovalyutanın məlumat təhlili, gələcək qiymətlərin, gəlirlərin və ya dəyişkənliyin proqnozlaşdırılması haqqında olacaq. Bitkoin yaradıcıları rəqəmsal maliyyə əməliyyatlarını tamamlamaq məqsədilə etibarlı üçüncü tərəflərin ehtiyacını aradan qaldırmaq üçün rəqəmsal valyuta qurdular. Biz burada bitkoinin arxasında duran şəxslərdən olan Satoshi Nakamotonun (təxəllüs) fikirlərini təqdim edirik.

Onlayn ticarət, demək olar ki, yalnız elektron ödənişləri emal etmək üçün etibarlı üçüncü tərəf kimi xidmət edən maliyyə qurumlarına güvənməyə başladı. Sistem əksər əməliyyatlar üçün kifayət qədər yaxşı işləsə də, güvən əsaslı modelin özünəməxsus zəif cəhətlərindən əziyyət çəkir. Ən ciddi zəif tərəflərdən biri bitkoinlə aparılan əməliyyatların geridönməzliyinin təmin edilməsidir. Əməliyyatın geridönməzliyi nə deməkdir? Bu, həyata keçirilmiş əməliyyatın təxirə salınması, yaxud orada hər hansı düzəlişin aparılması imkanının mövcudluğunu nəzərdə tutur. Ənənəvi tranzaksiyalarda isə maliyyə qurumları mübahisələrə vasitəçilik etməkdən qaça bilmirlər. Vasitəçilik xərcləri isə əməliyyat xərclərini artırır, minimum əməliyyat həcmini məhdudlaşdırır, həmçinin kiçik təsadüfi əməliyyatlar üçün imkanları aradan qaldırır. Bununla belə, geridönməz xidmətlər üçün qaytarıla bilinməyən ödənişlərə görə daha böyük xərc yaranır. Geridönməzlik amilinin ehtimalı etibar faktorunun əhəmiyyətini artırır. Ticarət platformaları müştərilərinə qarşı ehtiyatlı olmalı və ehtiyac duymadıqlarından daha çox məlumat əldə etmək üçün onları narahat etməlidirlər, çünki dələduzluğun müəyyən faizi qaçılmaz olaraq qəbul edilir. Bu xərclərdən və ödəniş qeyri-müəyyənliklərindən fiziki valyuta istifadə etməklə şəxsən qaçmaq olar, lakin etibarlı tərəf olmadan rabitə kanalı üzərindən ödəniş etmək üçün heç bir mexanizm yoxdur. Ehtiyac duyulan hər iki tərəfin etibarlı bir üçüncü tərəfə ehtiyacı olmadan bir-biri ilə birbaşa əməliyyatlar aparmasına imkan verən, etibar yerinə kriptoqrafik sübuta əsaslanan elektron ödəniş sistemidir. Geri hesablamaq üçün praktik olmayan əməliyyatlar satıcıları fırıldaqçılıqdan qoruyacaq və  alıcıları qorumaq üçün adi əmanət mexanizmləri asanlıqla tətbiq oluna biləcək (Nakamoto 2008).

Müasir iqtisadiyyatımız, əsasən, rəqəmsal ödəniş vasitələrinə əsaslanır. Məsələn, e-ticarət şəklində ticarət rəqəmsal tokenlərin istifadəsini tələb edir. Rəqəmsal valyuta sistemində ödəniş vasitəsi, sadəcə, bir bitdir. Bu, başqa bir problem yaradır, çünki digər rəqəmsal qeydlər kimi bu bit xətləri asanlıqla kopyalana və ödəniş üçün yenidən istifadə edilə bilər. Əslində, rəqəmsal token iki dəfə istifadə edilərək saxtalaşdırıla  bilər ki, bu da  ikiqat xərc problemidir. Ənənəvi olaraq, bu problem mərkəzləşdirilmiş  mühasibat kitabını idarə edən, alıcıların və satıcıların hesablarını kreditləşdirmək və debetləşdirməklə  qalıqları köçürən etibarlı bir üçüncü tərəfə güvənməklə həll edilir.Bu üçüncü tərəf tez-tez rəqəmsal valyutanın özünün emitentidir, bunun  görkəmli bir nümunəsi PayPaldır və valyutanın dəyəri istifadəçilərin ikiqat xərcləməni qadağan etməsi üçün üçüncü tərəfə etibar etməsindən qaynaqlanır. Bitkoin kimi kriptovalyutalar bir addım daha irəli gedir və etibarlı üçüncü tərəfə olan ehtiyacı aradan qaldırır. Bunun əvəzinə, qorumaq üçün mərkəzləşdirilməmiş (bəlkə də, anonim) təsdiqləyicilər şəbəkəsinə güvənirlər. Bu, istifadəçilərin qalıqları ala və sahib olduqlarına əmin ola bilmələri üçün doğrulayıcılar arasında əməliyyatların düzgün qeydiyyatı haqqında fikir birliyinin saxlanılmasını zəruri edir. Ancaq belə bir fikir birliyi, nəticədə, istifadəçilərin valyutanı iki dəfə xərcləməməsini və istifadəçilərin mühasibat kitabını dəqiqliklə  yeniləməsi üçün doğrulayıcılara etibar etmələrini tələb edir.

Valyutaya güvən əməliyyat tarixlərinin qeydinin paylanmış yoxlanılmasını, yenilənməsini və saxlanmasını təmin edən  blokçeynə əsaslanır. Bu bir blokçeyn yaratmaqla edilir. Blok kriptovalyuta istifadəçiləri arasında aparılan bir əməliyyatdır. Belə ki, bunlardan bir zəncir yaradılır və istifadəçilərə məxsus olan qalıqların və ya valyutanın miqdarını açıq şəkildə yoxlaya biləcəyi bir kitab yaratmağa imkan verən keçmiş əməliyyatların tarixini ehtiva edir. Beləliklə, bir blokçeynin keçmişdəki bütün əməliyyatların qeyd kitabını ehtiva edən bir kitab kimidir və bir blok bütün cari əməliyyatları qeyd edən yeni bir səhifədir.

2017-ci ilin yanvar-dekabr ayları arasında bitkoin 1270% artdı və kriptovalyutanın ümumi ticarət həcmi gündə 5 milyard ABŞ dollarını keçdi. Əsas mediadan, tənzimləyicilərdən, ictimai və maliyyə bazarlarından maraq o qədər sürətlə artdı  ki, bəziləri bu dövrü bitkoinin IPO anı adlandırırlar. 2017-ci il ərzində bitkoin institusional pul, hedcinq fondları və ictimai fondlardan daha çox diqqət çəkdi. Müvəffəqiyyəti isə bitkoin törəmələrinin təsdiqlənməsi və tətbiqi ilə nəticələndi.

Bəzi müəlliflər bitkoini valyuta, səhm və ya aktiv olaraq təsvir etməyə çalışdılar. Yermak bitkoinin valyutadan çox spekulyativ bir dəyər mağazasına bənzədiyini iddia edir (Yermack 2013).Davyer bitkoini şəxsi balansda ticarət etmək və saxlamaq üçün istifadə edilə bilən  elektron valyuta olaraq təsvir edir (Dwyer 2015). Davyerin iddiası bitkoinin digər ödəniş texnologiyaları ilə mübadilə vasitəsi olaraq işləyə biləcəyini söyləyən Polasik (2015) tərəfindən dəstəklənir.

Getdikcə daha çox tədqiqatçı bitkoinin əsas dəyərinin mövcudluğuna diqqət yetirir və bəziləri bunun köpük olub-olmadığını öyrənirlər. Qarsiya bitkoinin məzənnəsi ilə əsas dəyəri arasındakı fərqə görə bitkoinin maliyyə balonu olduğunu tapdı (Garcia 2014). Eynilə, Hayes (2015; 2018) bitkoinin qiymətləndirilməsi üçün istehsal modelinin xüsusi bir dəyərini təklif etdi. Bundan əlavə, Çeh və Fray bitkoinin spekulyativ bir köpük olduğunu və bitkoinin əsas dəyərinin sıfır olduğu qənaətinə gəlir (Chean and Fry 2015).

Əvvəlki araşdırmalardan fərqli olaraq Korbet bitkoində köpük olduğuna dair açıq bir dəlil olmadığını tapdı (Corbet 2017). Bu müəlliflər bitkoinin bir köpük olub-olmadığını müzakirə edərkən, Buri bitkoinin təsirli bir diversifikator olaraq istifadə edilə biləcəyini və bəzi dövrlərdə təhlükəsiz sığınacaq , həmçinin hedcinq xüsusiyyətləri göstərdiyini tapdı (Bouri 2017). Bəzi araşdırmalar bitkoinin qiymətinə təsir edən faktorların təyin edilməsinə həsr edilmişdi. Buavur və Selmi  uzunmüddətli əsasların bitkoinin qiymət dəyişikliyinə böyük töhfə verəcəyini iddia edirlər (Bouoiour and Selmi 2015). Digərləri arasında bitkoin qiymətləri ilə müsbət əlaqəli texniki faktorlar da tapıldı. Xüsusilə, Corcula və Hayes  texniki faktor olan Hashratei əhəmiyyətli bir müsbət qiymət sürücüsü hesab etdi (Georgoula 2015, Hayes 2015) . Buavur və Selmi, Qarsia, Kristufek isə Hashratei öz modellərində dəyişən olaraq istifadə etdilər (Bouoiour and Selmi 2016; Garcia 2014; Kristoufek 2015).

Digər alimlər də mübadilə ticarəti, səhm bazarı indeksləri, valyuta məzənnələri, əmtəə qiymətləri və əməliyyat həcmi kimi əsas faktorların əhəmiyyətini müdafiə edirlər. Buavur və Selmidən fərqli olaraq, Polasik  əməliyyat həcminin artmasının qiymətlərin yüksəlməsinə səbəb olacağını və qlobal iqtisadi faktorların əhəmiyyətli bir sürücü kimi görünmədiyini bildirir (Bouoiour and Selmi 2015; Polasik 2015). Siayan  tələb və təklif faktorlarının qiymətə güclü təsir göstərdiyini və standart iqtisadi valyuta modellərinin qiymət dalğalanmalarını qismən izah edə biləcəyini təsbit etdi (Ciaian 2016).

Kristufek bitkoində onlayn axtarışların tezliyini təhlil etdi, maraq və populyarlıq üçün yaxşı bir proksi (əvəzedici) olduğunu tapdı və bitkoin qiyməti ilə onlayn populyarlıq arasındakı əlaqənin ikitərəfli olduğunu kəşf etdi (Kristoufek 2013; 2015). Siayan Vikipediya axtarışları ilə bitkoin arasında müsbət bir əlaqə tapdı (Ciaian 2016). Digərləri Kristufek ilə eyni istiqamətdə mübahisə edirlər ki, qiymətlərin hərəkət etməsinə səbəb olan ilk növbədə populyarlıq və investor cəlbediciliyidir (Bouoiyour 2016).

Volatilliyə gəldikdə, homoskedastikliyi yoxlamaq üçün reqressiyanın qeyd-şərtsiz dəyişkənliyini yoxlayırıq. Bu fərziyyəni pozmaq, Gauss-Markov teoreminin mövcud olmadığını və OLS qiymətləndiricilərinin BLUE olmadığını bildirir. Şərtsiz dəyişkənlik sabit olsa da, zamanla şərtli varyans sabit olmaya bilər. Enql  şərtsiz və şərti varyans arasındakı fərqi tanıyan və əvvəlki dövrlərin səhv şərtlərinin bir funksiyası olaraq şərtli varyansın zamanla dəyişməsinə imkan verən Avtoreqressiv Şərti Heteroskedastiklik (ARCH) modelini hazırladı (Engle 1982). Bu texnika volatillik qruplaşmasının təsirini ələ keçirmək qabiliyyətinə malikdir, lakin nisbətən uzun bir gecikmə quruluşuna malik bir model tələb edir ki, bu da qiymətləndirməni çətinləşdirir. Bu işi asanlaşdırmaq üçün Bolerslev qeyri-xətti məhdudiyyətlər qoyaraq parametrlərin sayını azaltmağa imkan verən GARCH modelini təklif etdi (Bollerslev 1986). GARCH modeli qeyd-şərtsiz dəyişkənliyi proqnozlaşdıra bilər və daha az parametr tələb edir. GARCH modelində ən son müşahidələr proqnozlaşdırılan dəyişkənliyə daha çox təsir edir.

Dataların təsviri və potensial  metodologiyalar

Əlimizdə altı növ bitkoin məlumatı var. Hər birinin fərqli quruluşu və tezliyi mövcuddur. Birincisi, 2013-cü il 1 oktyabrdan 2021-ci  14 iyula qədər gündəlik bitkoin məlumatlarıdır. Bu məlumatda 2843 müşahidə qeyd olunub. Bu məlumat dəstində açıq və bağlanan qiymətlər, gündəlik yüksək və aşağı dəyərlərimiz var.

Bitkoinin indiyə qədər, demək olar ki, bütün hərəkətlərini göstərdiyi üçün bu cür məlumatlara sahib olmaq yaxşıdır. Gündəlik açıq qiymətə daha yaxından və diqqətlə baxaq. Bundan əlavə, bu cür dəyişənlərin olması faydalıdır, çünki qiymətin (və ya orta gündəlik qiymətin) gələcək dəyərlərini təyin etmək üçün yayılmış dəyərlərdən istifadə edə bilər.

Qrafik 1. Tarixi Günlük bitkoin qiymətləri

Qrafik 2. Tarixi günlük bitkoin gəlirliliyi

Birinci qrafik kəskin azalmalarla yüksələn tendensiyanı, ikinci qrafik isə bir növ dəyişkənlik qruplaşmasını göstərir. Qiymətlər ARIMA tipli modellərlə qiymətləndirilə və proqnozlaşdırıla bilər və GARCH mexanizmləri vasitəsilə gəlirlərin dəyişkənliyi (riski) proqnozlaşdırıla bilər.

Cədvəl 1. Günlük qiymətlərin xülasəsi

İkinci növ məlumat toplusu  qeydiyyat tezliyindən asılı olaraq 2021-ci ilin yanvar ayının ilk 15 gününün dörd məlumat dəstinə malikdir: 1 dəqiqə, 5 dəqiqə, 30 dəqiqə, 1 saat. Açıq, yaxın, yüksək, aşağı qiymətlərin yanında ticarət həcmi də var ki, bu da olduqca proqnozlaşdırıcı amil ola bilər. Aşağıda bu məlumatların qrafikləri və xülasə statistikası verilib.Məkana qənaət etmək üçün yalnız dəqiqəlik məlumatların qrafiklərini göstəririk və digərlərini yalnız əlavəyə keçiririk, çünki onlar yalnız tezlik fərqinə bənzəyirlər. Bu məlumatları 1-5 dəqiqə sonra və s. əvvəlcədən proqnozlaşdıra bildiyimiz üçün əhəmiyyətlidir. Məlumat dəstləri müşahidə sırasıyla 20154, 4033, 673, 337 nöqtəyə malikdir.

Qrafik 3.Tarixi dəqiqəlik bitkoin datası

Qrafik 4.Tarixi dəqiqəlik bitkoin gəlirlilik datası

Cədvəl 2. Dəqiqəlik datanın xülasəsi

Son məlumat növü ən maraqlısıdır: Tik datası. Verilənlər mili saniyələrdə (bitkoinin demək olar ki, bütün fəaliyyəti) meydana gələn hər bir əməliyyat üçün qeydlərə malikdir. Bu məlumatlar həcm və qiymət dəyişənlərinə malikdir və olduqca zəngin olan bir gündə (2021, 4 fevral) 701661 müşahidədən ibarətdir.

Qrafik 5.  Tarixi bitkoin tik datası

Qrafik 6.  Tarixi bitkoin tik gəlirlilik datası

Cədvəl 3. Tik Datası xülasəsi

Tik məlumatlarının gəlirliliyi üçün GARCH çərçivəsindən daha maraqlı metodologiyasından istifadə etmək olar. GARCHı sınaya bilərik, amma məlumatlarımız artıq eyni məsafəli zaman seriyası deyil. Buna görə geri dönüş hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq üçün cəzalandırılmış və şərti logistika modellərindən daha yaxşı istifadə edirik. Aşağıdan yuxarı yanaşmadan daha çox istifadə edə bilərik və çoxnominallı logistik reqressiyalar altında bir çox kateqoriyanı proqnozlaşdıra bilərik. Hesablama gücümüz varsa və məsələn, 100 kateqoriyanı təxmin edə bilsək, reqressiya bir millisaniyənin sonrakı gəliri üçün çox maraqlı bir proqnoz verəcək. Başqa bir metodologiya isə valyuta və ya səhm qiymətlərində olduğu kimi tik məlumatlarında potensial miqyas qanunları tapmaqdır. Son iki metodologiya alqoritmik ticarət üçün əla vasitə olardı.

İstinadlar:

1. Bollerslev, Tim. 1986. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics 31: 307–27
2. Bouoiyour, Jamal, and Refk Selmi. 2015. What Does Bitcoin Look Like? Annals of Economics and Finance 16: 449–92.
3. Bouoiyour, Jamal, and Refk Selmi. 2016. Bitcoin: A beginning of a new phase? Economics Bulletin 36: 1430–40.
4. Bouri, Elie, Peter Molnár, Georges Azzi, David Roubaud, and Lars Ivar Hagfors. 2017b. On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: Is it really more than a diversifier? Finance Research Letters 20: 192–8.
5. Cheah, Eng-Tuck, and John Fry. 2015. Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin. Economics Letters 130: 32–36.
6. Ciaian, Pavel, Miroslava Rajcaniova, and d’Artis Kancs. 2016. The economics of BitCoin price formation. Applied Economics 48: 1799–815.
7. Corbet, Shaen, Brian Lucey, and Larisa Yarovaya. 2017. Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles. Finance Research Letters 26: 81–88.
8. Dwyer, Gerald P. 2015. The economics of Bitcoin and similar private digital currencies. Journal of Financial Stability 17: 81–91.
9. Engle, Robert F. 1982. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society 50: 987–1007.
10. Garcia, David, Claudio J. Tessone, Pavlin Mavrodiev, and Nicolas Perony. 2014. The digital traces of bubbles: Feedback cycles between socio-economics signals in the Bitcoin economy. Journal of the Royal Society Interface 11: 1–28.
11. Georgoula, Ifigeneia, Demitrios Pournarakis, Christos Bilanakos, Dionisios Sotiropoulos, and George M. Giaglis. 2015. Using Time-Series and Sentiment Analysis to Detect the Determinants of Bitcoin Prices. Available online: http://ssrn.com/abstract=2607167 (accessed on 10 August 2021).
12. Hayes, Adam S. 2015. Cryptocurrency value formation: An empirical study leading to a cost of production model for valuing bitcoin. Telematics and Informatics 34: 1308–21.
13. Hayes, Adam S. 2018. Bitcoin price and its marginal cost of production: Support for a fundamental value. Applied Economics Letters 5: 1–7.
14. Kristoufek, Ladislav. 2015. What Are the Main Drivers of the Bitcoin Price? Evidence from Wavelet Coherence Analysis. PLoS ONE 10: e0123923.
15. Nakamoto, Satoshi. 2008. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Available online: http://bitcoin.org/ bitcoin.pdf (accessed on 16 August 2021).
16. Polasik, Michal, Anna Iwona Piotrowska, Tomasz Piotr Wisniewski, Radoslaw Kotkowski, and Geoffrey Lightfoot. 2015. Price Fluctuations and the Use of Bitcoin: An Empirical Inquiry. International Journal of Electronic Commerce 20: 9–49.
17. Yermack, David. 2013. Is Bitcoin a Real Currency? An economic appraisal. National Bureau of Economic Research Working Paper Series No. 19747. Available online: http://www.nber.org/papers/w19747 (accessed on 15 August 2021).