Volatility Scenario of Bitcoin: The restraining role as a store of value and a unit of account
Notice bibliographique
Résumé
Bitcoin and other cryptocurrencies are subject to unusual price fluctuations that increase the concern of the people and institutions to transact with it and to invest in it. The daily price volatility in the case of Bitcoin scales even up to 50 per cent in some days. Studies on market efficiency, volatility, demand drivers and so on of Bitcoin are done on considerable scale to bring out pertinent information about its different behavioural dimensions. However, its acceptance and use are limited primarily on account of the volatility and the political risks associated to it. This paper pioneers in the assessment of the temporal sequence and magnitude of volatility of Bitcoin by analysing 2018 daily price data. The study found that the coin shows unusually high daily price changes of 10 per cent or more only on 70 days (3.47%) out of the 2017 daily returns computed from the price data. Noticeably, the number of days with positive returns in the 70 days is 31 as against the 39 days with losses. These unusual daily price changes of 3 to 4 times out of 100 found in the study are the cause of volatility concern spreading around Bitcoin. There are six instances of more than 100 days gap between the two unusual price changes in the 70 cases. No significant correlation is found between the unusual daily returns and the corresponding volume of trade on these days. The unusual daily volatility of Bitcoin occurring once in a while may dampen its role as a store of value and a unit of account.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».