Bibliographic record
Abstract
Virtual kriptovalyuta olan bitkin rəqəmsal formata malik olan, texniki olaraq blokçeyn kimi ifadə edilən əməliyyatları əhatə edən və mərkəzi pul sisteminə daxil olmayan valyutadır. Tədqiqatda kriptovalyuta Bitcoin ilə valyuta məzənnələri arasındakı əlaqəni ortaya çıxarmaq hədəflənir. ABŞ Dolları ilə Avro, Yapon Yeni, İngilis Funtu, Avstraliya Dolları, Kanada Dolları, İsveçrə Frankı, Yuan Renminbi və İsveç Kronu məzənnələri ilə Bitcoin məzənnəsi arasındakı əlaqə, 3.02.2016- 04.10.2020 tarixləri arasındakı gündəlik məzənnələrə əsaslanaraq, struktur Qreqori və Hansen kointeqrasiyasını və Qrencer səbəb-nəticə analizini pozur. Təhlil nəticəsində müəyyən edilib ki, BTC/USD məzənnəsində struktur fasilələri 2017-cİ ilin aprel və dekabr aylarında baş verib. Bundan əlavə, tədqiqatda valyuta məzənnələrinin zaman silsiləsi arasında uzunmüddətli kointeqrasiya əlaqəsi, CNY/USD məzənnəsi ilə BTC/USD məzənnəsi arasında isə birtərəfli müsbət səbəb əlaqəsi müəyyən edilmişdir. Açar sözlər: kriptovalyuta, bitcoin, valyuta məzənnəsi, struktur fasilə, zaman seriyasi analizi Gunay Samir Karimli Relationship between cryptocurrency and rates Abstract Bitcoin, a virtual and cryptocurrency, is a digital currency that encompasses transactions, technically referred to as blockchain, and is not part of the central monetary system. The study aims to uncover the link between the cryptocurrency Bitcoin and exchange rates. The relationship between the US dollar and the euro, the Japanese yen, the British pound, the Australian dollar, the Canadian dollar, the Swiss franc, the yuan renminbi and the Swedish krona and the Bitcoin exchange rate, based on the daily exchange rates between 3.02.2016 and 04.10.2020, and Grenzer violates cause-and-effect analysis. The analysis revealed that structural breaks in the BTC / USD exchange rate occurred in April and December 2017. In addition, the study identified a long-term cointegration relationship between exchange rates over time, and a one-way positive causal relationship between the CNY / USD exchange rate and the BTC / USD exchange rate. Key words: cryptocurrency, bitcoin, exchange rate, structural break, time series analysis
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".