An Empirical Investigation of Bitcoin Hedging Capabilities against Inflation using VECM: The Case of United States, Eurozone, Philippines, Ukraine, Canada, India, and Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines Bitcoin's potential as an inflation hedge in different countries, including the United States, the Eurozone, the Philippines, Ukraine, Canada, India, and Nigeria. The study reveals varying results across countries using the Vector Error Correlation Model (VECM) with secondary monthly data from January 2012 to June 2023 for Bitcoin prices and inflation rates. Bitcoin exhibits an insignificant short-term relationship in the United States but a significant long-term negative correlation, suggesting it may not be a reliable inflation hedge. Similarly, no significant relationship was found in the Eurozone, the Philippines, Ukraine and Nigeria, indicating Bitcoin's limited effectiveness as an inflation hedge. Contrastingly, the study identifies a significant positive relationship between Bitcoin and inflation in Canada and India, indicating potential hedging against inflation within these economies. Therefore, investors, portfolio managers, and policymakers should consider these country-specific findings when evaluating Bitcoin's role as an inflation hedge. Furthermore, this study contributes valuable insights into cryptocurrencies and their potential in financial risk management.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle