Exploring the Interplay between Cryptocurrency Prices and Economic Factors: An OLS Regression-Based Empirical Analysis

Abstract

지난 10 여년 동안 증가된 가상 화폐의 인기로 인해, 투자자, 이해관계자, 시장 전문가와 심지어 정부의 관심을 받으며, 전세계에 걸쳐 디지털 자산의 채택이 증가했다. 그러나 가상 화폐 산업은 변동성과 외부 요인들로부터의 영향에 빠른 반응에 기인한 높은 위험에 직면해 있다. 또한 시장이 매우 동적인데 따라 이러한 요인들이 정확히 무엇인지에 대한 합의가 부족하다. 가상 화폐에 대한 기존 연구에 기여할 목적으로, 이 연구는 10 개의 주요한 가상 화폐, 시장 요인과 자산(주식, 원유, 금, 인플레이션율, 흥미(Buzz)의 정도) 사이에서 가능한(potential) 관계를 탐색한다. 이 연구의 동기는 가능한 새로운 기여와 시사점 도출뿐만아니라 이전 연구에서 입증될 수도 있었던 발견 사항을 제공하며, 가상 화폐, 주식시장 지수, 조사된 국가/지역의 견지에서 더 폭 넓은 연구를 수행하고자 하는 것이다. 이 연구의 과정이 상관관계 모델링에 대해 효율적인데 따라, 디지털 자산과 선택된 요인들 사이에 존재하는 관계를 식별하기 위해 회귀분석 접근법을 이용한다. 이 연구에 포함된 10 개의 가상 화폐 중에서 7 개에 대해서 통계적으로 유의한 결과가 얻어졌다. 주요 발견 사항의 일부는 먼저 S&P500 은 가상 화폐 가격과 정적(+)으로 상관되어 있다는 기존 개념과 부족하게 탐색된 아시아 주식 지수인 한국의 코스피와 S&P/HKEX LC(SPHKL) 지수의 파급효과에 대한 사항이다. 둘째, 원유 가격의 상승이 가상 화폐 생산성 상에 가지는 영향에 대한 관점을 강화하는 원유와 관계에서의 가상 화폐 가격의 부적(-) 관계가 관찰된다. 추가적으로, 미국과 영국에서 특히 인플레이션에 대한 가상 화폐의 잠재적인 헷징(hedging) 특성이 본 연구에 의해 입증되었다. 주제어 : 가상화폐 가격, 회귀분석, 상관관계분석, 주식시장, 시장요인, 디지털 자산| Due to the increased popularity of cryptocurrencies in the past decade, there has been increased adoption of digital assets all over the world, pining the interest of investors, stakeholders, market experts and even governments. The industry is however plagued by high risk due to its volatility and rapid reaction to influence from external factors. Additionally, a lack of consensus is yet to be reached on what exactly these factors are as the market is very dynamic. Aiming to contribute to the studies made in this event, this research explores the potential relationship between ten major cryptocurrencies and market factors and assets: stocks, oil, gold, inflation rates and level of interest(buzz). The motivation for the study was to cast a wider net in terms of the cryptocurrencies, stock market indices and regions investigated, resulting in findings that could be corroborated in previous research as well as potential new contributions and implications. The study applies a regression analysis approach to identify existing relationships between the digital assets and selected factors as the process is efficient for correlation modeling. Statistically sound results are obtained for 7 out of the 10 cryptocurrencies covered in this study. Some of the key findings are the pre-existing notion that S&P 500 is positively correlated to cryptocurrencies and a lesser explored avenue on the spillover effects of Asian stock indices KOSPI and S&P/HKEX LC (SPHKL). Second, a negative relationship is observed in relation to oil solidifying the perspective on the influence increase in oil prices have on cryptocurrency productivity. Additionally, the potential hedging properties of cryptocurrencies against inflation especially in the United States and United Kingdom are evidenced by the study.