In der Arbeit wird die Fragestellung untersucht, welche Determinanten einen signifikanten Einfluss auf die Kursentwicklung der Kryptowährung Bitcoin haben und welche nicht. Indirekt wird bei der Auswahl der Variablen damit auch untersucht, inwieweit diese neue Assetklasse als Diversifikationsinstrument genutzt werden kann. Dazu wird ein lineares Regressionsmodell verwendet.
Im ersten Teil der Arbeit wird zunächst der Forschungsansatz erläutert. Kern ist dabei ein Verständnis für die abhängigen und unabhängigen Variablen. Im Anschluss erfolgt die empirische Untersuchung. Auf ein erläuterndes Theoriekapitel hinsichtlich Bitcoin und Kryptowährungen wurde aufgrund des begrenzten Umfangs dieser Hausarbeit und der medialen Berichterstattung verzichtet. Eine Detailbetrachtung der Konstruktion und Funktionsweise dieser Assetklasse ist für diese Ausarbeitung nicht relevant.
Im dritten Kapitel wird zunächst die Datenerhebung und -aufbereitung thematisiert. Danach werden erste Zeitreihen des Datensatzes analysiert und das Regressionsmodell aufgestellt mit Bitcoin als Regressand und abhängiger Variable sowie mehreren unabhängigen Variablen als Regressoren. Die Nullhypothese (H0) beschreibt, dass die Regressoren keinen signifikanten Einfluss auf die Veränderung des Bitcoin-Kurses haben. Die Alternativhypothese (H1) lautet dementsprechend, dass die Regressoren einen signifikanten Einfluss auf die Veränderung des Kurses haben. Das Signifikanzniveau Alpha wird auf 5 Prozent festgelegt.
Im nächsten Abschnitt schließt die Regressionsdiagnostik an. Ziel bei der Diagnostik ist die Überprüfung der Güte des Modells anhand von diversen Testverfahren zur Feststellung der BLUE-Kriterien.
Beendet wird diese Ausarbeitung mit einer Präsentation der Ergebnisse der Studie sowie einer kritischen Würdigung der Inhalte. Ein Ausblick über mögliche weitere Forschungsfragen und erweiternde Ansätze schließt diese Arbeit ab.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Vorgehensweise
2. Forschungsansatz
2.1 Abhängige Variable
2.2 Unabhängige Variable
3. Empirische Untersuchung
3.1 Datenerhebung und Datenaufbereitung
3.2 Datenauswertung
3.3 Regressionsmodell
4. Regressionsdiagnostik
4.1 Variablenauswahl
4.2 Linearität in den Parametern
4.3 Unabhängigkeit der Störgrößen
4.4 Homoskedastizität der Störgrößen
4.5 Keine Multikollinearität der Störgrößen
4.6 Normalverteilung der Störgrößen
5. Fazit
5.1 Ergebnis der Studie
5.2 Kritische Würdigung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die Determinanten zu identifizieren, die einen signifikanten Einfluss auf die Kursentwicklung von Bitcoin ausüben, um gleichzeitig zu prüfen, ob Kryptowährungen als Diversifikationsinstrument in einem Portfolio dienen können.
- Analyse der Wertentwicklung von Bitcoin im Vergleich zu klassischen Assetklassen
- Einsatz eines multiplen linearen Regressionsmodells zur Identifikation von Einflussfaktoren
- Untersuchung der Relevanz von Google-Suchanfragen für die Preisbildung
- Statistische Regressionsdiagnostik zur Validierung der Modellgüte (BLUE-Kriterien)
Auszug aus dem Buch
3.1 Datenerhebung und Datenaufbereitung
Der Zeitraum dieser Untersuchung reicht vom 31.07.2015 bis zum 31.07.2020 und beträgt damit knapp fünf Jahre. Die Informationen zu Tagen und Schlusskursen für die abhängige Variable Bitcoin und die unabhängige Variable US-Aggregate-Bond wurden dem Finanzportal finanzen.net entnommen. Die Daten zu Suchanfragen des Begriffs Bitcoin stammen aus dem Onlinedienst Google-Trends-Analyse. Für alle übrigen Daten wurde das Finanzportal onvista.de genutzt.
Da die Daten der Suchanfragen aus der Google-Trends-Analyse stets kumulierte Sonntagswerte darstellen, wurden für die übrigen Variablen ebenfalls kumulierte Wochenrenditen berechnet. Insgesamt ergeben sich aus dieser Datenaufbereitung 261 Wochenschlusskurse und -renditen, die weitergehend untersucht wurden.
Aufgrund der vorteilhaften Zeitadditivität sowie der Tatsache, dass die gleichen absoluten Abweichungen bei diskreten Renditen nicht zu den gleichen prozentualen Abweichungen führen, wurden alle Renditen mit dem natürlichen Logarithmus (ln) als stetige Renditen ermittelt.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Kryptowährungen ein, definiert die Forschungsfrage und erläutert die Vorgehensweise der Arbeit.
2. Forschungsansatz: Hier werden die abhängige Variable (Bitcoin-Kurs) sowie die zur Analyse herangezogenen unabhängigen Variablen wie Aktienindizes und Suchanfragen definiert.
3. Empirische Untersuchung: Das Kapitel befasst sich mit der Datengrundlage, der methodischen Aufbereitung und der Aufstellung des multiplen linearen Regressionsmodells.
4. Regressionsdiagnostik: Dieser Teil widmet sich der statistischen Überprüfung der Modellgüte mittels verschiedener Testverfahren, um die BLUE-Kriterien sicherzustellen.
5. Fazit: Die Arbeit schließt mit einer Darstellung der empirischen Ergebnisse sowie einer kritischen Würdigung und einem Ausblick auf zukünftige Forschungsmöglichkeiten.
Schlüsselwörter
Bitcoin, Kryptowährungen, Regressionsanalyse, Finanzmarkt, Kursentwicklung, Google-Trends, Diversifikation, Assetklasse, Störgrößen, Modellgüte, Volatilität, stetige Renditen, Finanzmarktdaten.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Faktoren, welche die Wertentwicklung der Kryptowährung Bitcoin beeinflussen, und prüft deren Eignung als Diversifikationsinstrument.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der ökonomischen Analyse von Kryptowährungen, der Anwendung multipler linearer Regressionen und der statistischen Überprüfung von Finanzmarktdaten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, mithilfe eines Regressionsmodells signifikante Determinanten für die Kursveränderungen von Bitcoin zu identifizieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Untersuchung nutzt die Methode der kleinsten Quadrate im Rahmen eines multiplen linearen Regressionsmodells inklusive umfassender Regressionsdiagnostik.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die Datenerhebung, die statistische Auswertung der Renditen sowie die diagnostische Prüfung des Regressionsmodells auf BLUE-Eigenschaften.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Bitcoin, Regressionsanalyse, Kryptowährungen, Diversifikation, Finanzmarktdaten und Modellgüte.
Warum wurde der Zeitraum 2015 bis 2020 gewählt?
Dieser Zeitraum wurde gewählt, um eine aussagekräftige Datenbasis von knapp fünf Jahren für die Analyse zu erhalten.
Welche Rolle spielen Google-Suchanfragen im Modell?
Google-Suchanfragen zum Begriff „Bitcoin“ werden als unabhängige Variable untersucht, um deren Einfluss auf das Anlegerinteresse und die Kursbildung zu messen.
Erfüllt das Modell alle statistischen Anforderungen?
Das Modell wird auf Linearität, Autokorrelation, Homoskedastizität und Multikollinearität geprüft, um die BLUE-Kriterien bestmöglich zu erfüllen.
Was ist das Hauptergebnis der Studie?
Die Studie zeigt, dass Google-Suchanfragen und der globale Aktienindex FTSE All World einen signifikanten positiven Einfluss auf die Bitcoin-Kursentwicklung haben.
- Arbeit zitieren
- Celine Nadolny (Autor:in), 2020, Kryptowährungen am Beispiel von Bitcoin. Einflussfaktoren auf die Wertentwicklung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/939090
