Journals / Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2022 / Cilt: 18 - Sayı: 2

The Effect of Blockchain Analysis Indicators on Bitcoin Price

Blockchain Analiz Göstergelerinin Bitcoin Fiyatı Üzerindeki Etkisi

Pages
109–140
Publication Date
2022-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the Toda-Yamamoto test results, a two-way Granger causality relationship was found between the Bitcoin Price and the SOPR variable, and a one-way Granger causality relationship between the BAA variable.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bitcoin is the first successful cryptocurrency that has attracted the most attention in the Blockchain market, which has managed to attract many users.
📊
Key Findings & Data:January December 2021 – January 2012 For the analysis period of the study, time series consisting of the data of the last day of each month covering the dates were used.
💡
Conclusion & Impact:According to the Toda-Yamamoto test results, a two-way Granger causality relationship was found between the Bitcoin Price and the SOPR variable, and a one-way Granger causality relationship between the BAA variable.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2021 Verileri
⚙️Variables:Bitcoin · Bitcoin Fiyat Hareketliği · Blockchain

Abstract

Bitcoin is the first successful cryptocurrency that has attracted the most attention in the Blockchain market, which has managed to attract many users. The extremely volatile nature of the Bitcoin price has prompted researchers to study Bitcoin price movements and has enabled a lot of work to be done on this issue. In this thesis, it contains analyzes aimed at understanding the direction of Bitcoin price movements using some variables that determine the Bitcoin price. January December 2021 – January 2012 For the analysis period of the study, time series consisting of the data of the last day of each month covering the dates were used. Bitcoin price, dependent variable; Spent Output Profit Ratio (SOPR), Miner Profitability (PM), Bitcoin Active Address (BAA), Google Trends (GT) and Dow Jones Stock Exchange Industry Index (DJIA) were selected as independent variables. The stationarity levels of the variables of the study were determined first, then the ARDL Boundary Test and Toda-Yamamoto Causality Test were applied to reach the results of the analysis. According to the short and long-term findings of the ARDL (3,0,3,0,0,0) model obtained: In the short term, SOPR, PM and BAA variables, which are specific to the Blockchain network, have been found to have a significant positive effect on the Bitcoin price. There was no significant relationship between lnDJIA and GT variables and Bitcoin price. In the long term, while SOPR, PM, lnDJIA and BAA were significantly and positively associated with Bitcoin price, no significant relationship was found with GT. According to the Toda-Yamamoto test results, a two-way Granger causality relationship was found between the Bitcoin Price and the SOPR variable, and a one-way Granger causality relationship between the BAA variable.

Özet

Bitcoin, pek çok kullanıcıyı kendine çekmeyi başaran, Blockchain piyasasında en çok ilgi gören ilk başarılı kripto para birimi konumundadır. Bitcoin fiyatının aşırı oynak yapısı, araştırmacıları Bitcoin fiyat hareketlerini incelemeye sevk etmiş ve bu konuda oldukça fazla çalışmanın yapılmasını sağlamıştır. Bu tez, Bitcoin fiyatını belirleyen bazı değişkenler kullanılarak Bitcoin fiyat hareketlerinin yönünü anlamaya dönük analizler içermektedir. Çalışmanın analiz dönemi için Ocak 2012 – Aralık 2021 tarihlerini kapsayan her ayın son gününe ait verilerden oluşan zaman serileri kullanılmıştır. Bitcoin fiyatı bağımlı değişken; Harcanan Çıktı Kâr Oranı (SOPR), Madenci Kârlılığı (PM), Bitcoin Aktif Adres (BAA), Google Trendler (GT) ve Dow Jones Borsası Endüstri Endeksi (DJIA) bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Çalışmanın değişkenlerinin ilk önce durağanlık seviyeleri tespit edilmiş, ardından ARDL Sınır Testi ve Toda-Yamamoto Nedensellik Testi uygulanarak analiz sonuçlarına ulaşılmıştır. Elde edilen ARDL (3,0,3,0,0,0) modelinin kısa ve uzun dönem bulgularına göre: Kısa dönemde Blockchain ağına özgü göstergelerden SOPR, PM ve BAA değişkenleri Bitcoin fiyatını anlamlı olarak pozitif etkilediği tespit edilmiştir. lnDJIA ve GT değişkenleri ile Bitcoin fiyatı arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Uzun dönemde ise SOPR, PM, lnDJIA ve BAA anlamlı ve pozitif yönde Bitcoin fiyatı ile ilişkili iken GT ile anlamlı bir ilişkinin varlığı tespit edilmemiştir. Toda-Yamamoto test sonuçlarına göre ise Bitcoin Fiyatı ile SOPR değişkeni arasında çift yönlü, BAA değişkeni arasında tek yönlü Granger nedensellik ilişkisi bulunmuştur.

🔖

Cite This Article

KALKAN, Y., TATLI, H. (2022). The Effect of Blockchain Analysis Indicators on Bitcoin Price. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 18 - Sayı: 2, 109–140. https://ajindex.com/articles/877401

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Aggarwal, D., Chandrasekaran, S., & Annamalai, B. (2020). A complete empirical ensemble mode decomposition and support vector machine-based approach to predict Bitcoin prices. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 27, 1-12. doi:https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100335
  2. Ahn, Y., & Kim, D. (2020). Sentiment disagreement and bitcoin price fluctuations: a psycholinguistic. APPLIED ECONOMICS LETTERS, 27(5), 412-416. doi:https://doi.org/10.1080/13504851.2019.1619013
  3. Ali, M., & Shatabda, S. (2020). A Data Selection Methodology to Train Linear Regression Model to Predict Bitcoin Price. 2020 2nd International Conference on Advanced Information and Communication Technology (s. 330-335). Dhaka: Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi:https://doi.org/10.1109/ICAICT51780.2020.9333525
  4. Allen, F., Gu, X., & Jagtiani, J. (2022).
  5. Fintech, Cryptocurrencies, and CBDC: Financial Structural Transformation in China. Journal of International Money and Finance, 124, 1-13. doi:https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2022.102625
  6. Anderson, R. J. (1996). The Eternity Service. Cambridge Üniversitesi Bilgisayar Laboratuvarı, 1-11. Şubat 12, 2022 tarihinde http://www.cl.cam.ac.uk/~rja14/Papers/eternity.pdf adresinden alındı Arslan, U. (2020). The Relationship Between Bitcoin Returns and Google Trend: Country Level Evidence. İstanbul: Istanbul Bilgi University Institute Of Social Science, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=Eb5EkakJlp3olBdo_wNEGb-bm0pZn-pVTvJ6guekKxlMpgu_ODMZv0oMNHwjz9Wd adresinden alındı Ata, B. (2019). Google Trends Verileri ile Kripto Para İlişkisi: Bitcoin Örneği. Burdur: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=Mir2lXQK1dkmQ9Ige3PZbiGfLkttDByCZzyRixRxwI086ZwxUGzF4YERR3S0nZDn adresinden alındı Bayer, D., Haber, S., & Stornetta, W. S. (1992). Improving the Efficiency and Reliability of Digital Time-Stamping. Methods in Communication, Security, and Computer Science, 329-334. Şubat 17, 2022 tarihinde http://www.math.columbia.edu/~bayer/papers/Timestamp_BHS93.pdf adresinden alındı BtcTürk. (2020, Mayıs 1). Bilgi Platformu: BtcTürk. Ocak 18, 2022 tarihinde BtcTürk Web Sitesi: https://www.btcturk.com/bilgi-platformu/bitcoin-tarihi/ adresinden alındı Chen, Y. (. (2021). Empirical Analysis of Bitcoin Price. Journal of Economics and Finance, 692-715. doi:https://doi.org/10.1007/s12197-021-09549-