Прогноз криптовалюти після халвінгу біткойнів у 2024 році

Цифрові валюти або криптовалюти, особливо біткойн, привернули значну увагу у фінансовому світі через їх нестабільний характер і зростаючу роль у глобальній цифровій економіці. Згідно зі звітом TripleA, світові власники криптовалют досягли приблизно 562 мільйонів людей, або 6,8% населення світу, що на 34% більше, ніж у 2023 році. Зменшення біткойна вдвічі 2024 року є критичним структурним поворотним моментом на ринку криптовалют. Зниження винагороди за блоки з 6,25 до 3,125 біткойнів обмежило нову пропозицію, тоді як попит продовжував зростати на тлі зростання інституційної участі та жорсткіших глобальних макроекономічних умов. Цей дисбаланс сприяв зростанню цін, що супроводжувалося постійною волатильністю. Незважаючи на важливість цього періоду, емпіричні дослідження, зосереджені саме на багатоваріантному прогнозуванні криптовалюти на фазі халвінгу відразу після 2024 року, залишаються обмеженими. Це дослідження має на меті подолати цю прогалину шляхом проведення систематичного порівняння між двома підходами до багатофакторного прогнозування: моделлю векторної авторегресії (VAR) і багатофакторним оцінювачем ряду Фур’є.

У цьому дослідженні використовуються вторинні дані, отримані з веб-сайту investing.com, які складаються з щоденних даних про ціну закриття за період з 20 квітня 2024 року по 12 серпня 2025 року. Результати декомпозиції дисперсії вказують на явне домінування біткойнів у поясненні дисперсії помилок прогнозу в системі. На початку прогнозного горизонту рух цін на біткойн повністю обумовлений його власними інноваціями та залишається переважно самостійним протягом усього періоду, з внеском приблизно 98,84%. Навпаки, Ethereum і Litecoin демонструють значну схильність до перехресних шоків активів. Моделі VAR є потужними для багатовимірного аналізу часових рядів і прогнозування, особливо в економічних контекстах, але вони можуть бути обмежені своїми лінійними припущеннями та високою розмірністю. З іншого боку, непараметричні ряди Фур’є пропонують гнучкість і стійкість для моделювання періодичних даних, хоча вони можуть бути більш складними для реалізації та інтерпретації. Таким чином, у цьому дослідженні розглядаються обидва підходи для порівняння їх ефективності при моделюванні спостережуваних даних часових рядів. Метод оцінки рядів Фур’є має значення MAPE 3,768 %, що менше, ніж у методу VAR, що вказує на те, що модель оцінки рядів Фур’є забезпечує точніші прогнози.

У цьому дослідженні порівнюється ефективність двох підходів до багатовимірного аналізу часових рядів, а саме VAR та оцінки рядів Фур’є на основі функцій косинусів. Результати аналізу показують, що метод оцінки рядів Фур’є є кращим за VAR у прогнозуванні даних часових рядів зі складними моделями коливань. Перевірка з використанням даних про ціни на біткойн, ефіріум і лайткойн після події біткойн-халвінгу 2024 року показує, що значення Фур’є становить 3,768%, що є нижчим за VAR. Це відкриття підтверджує здатність Фур’є стабільно моделювати нелінійну та періодичну динаміку даних. Методологічно це дослідження позиціонує оцінювач рядів Фур’є як ефективну альтернативу для багатовимірного моделювання часових рядів, особливо в контекстах із високою волатильністю, таких як фінансовий аналіз. Ці висновки сприяють фінансовій інклюзії, участі в цифровій економіці та інклюзивному зростанню, що узгоджується з ЦСР 8 щодо гідної праці та економічного зростання.

Автор: Діта Амелія

Деталі дослідження можна переглянути тут: https://ejournal.uin-malang.ac.id/index.php/Math/article/view/37720