Leveraging FinTech Compliance to Mitigate Cryptocurrency Volatility for Secure US Employee Retirement Benefits: Bitcoin ETF Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The integration of cryptocurrencies, particularly Bitcoin, into retirement savings plans has recently garnered significant attention. This interest has been amplified by the U.S. Securities and Exchange Commission's approval of Bitcoin Exchange-Traded Funds (ETFs) in January 2024 and Fidelity Investments' decision to include Bitcoin in their 401(k) plans. These landmark developments represent a paradigm shift in retirement investment strategies, merging traditional financial planning with the dynamic and volatile world of cryptocurrencies. The entry of Bitcoin introduces novel challenges, including increased volatility and regulatory uncertainty, necessitating a comprehensive examination of its impacts on retirement savings. The study sought to explore the role of Financial Technology (FinTech) in managing these risks and assess the adequacy of current regulatory frameworks. Employing a quantitative research approach, the study collected data from 386 participants, including FinTech practitioners and investment portfolio managers through a survey that combining closed-ended and open-ended questions. Multiple regression was used to analyze the relationships between variables such as FinTech integration, regulatory compliance, and the risk associated with cryptocurrency-inclusive retirement portfolios. The study revealed that the inclusion of Bitcoin significantly increases portfolio volatility. It also found that advanced FinTech data management techniques significantly enhance risk mitigation, while current regulatory frameworks are inadequate for governing the inclusion of cryptocurrencies in retirement plans. A comprehensive framework combining FinTech and regulatory compliance was shown to effectively reduce investment risks. The study recommends cautious consideration of cryptocurrencies in retirement portfolios, with an emphasis on assessing the risk appetite of participants. It advocates for dynamic regulatory frameworks and enhanced use of FinTech for real-time risk management. The study suggests that retirement plan providers should adopt an integrated approach, combining technological innovations with regulatory oversight, to navigate the complexities of cryptocurrency investments effectively.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».