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比特币价格波动：数字货币交易所如何应对？

（一）内部因素 首先进入比特币网络的前提是需要一个自己的电 子钱包，所以电子钱包总数（Ads）t 可以很好地反映比特 币网络的参与人数。

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另根据 Glaser 等人[1] 的建议，本文将 使用兑换量（Exvol）t 和交易量（Trvol）t 来分辨投资者的 需求。其中兑换量表示法币与比特币之间兑换的总量， 交易量则表示比特币地址之间相互转账的总量。

最后 另一个重要指标为哈息率（HR），t 它表示在比特币采矿 过程中进行数学计算的算力，是测量采矿速度的方法。 较高的哈希率会使采矿效率提高，矿工的期望利润与 效率一起提高，也保证了比特币网络的稳定和效率。

（二）外部因素 为了分析比特币与传统宏观金融变量的关系，本 文选取美国联邦基金利率（FF）t 、美元兑欧元（EUR）t 、美 元对日元汇率（JPY）t 和标准普尔 500 指数（SPX）t 。

这些 均为全球宏观经济分析中常用的变量。因为这些都是传 统金融的指标，都采用一周五天，每天固定时间的交易 方式，所以接下来的分析当中，仅包含内部因素时本文 采用日为单位，而包含宏观数据后采用周为单位进行 分析。

（一）数据来源介绍 考虑到数字货币交易市场的特点以及数据可获 性，本文从 Kaggle 网站中获得了每日比特币的观测数据集，样本选取时间从 2012 年 1 月 1 日至 2021 年 3 月 28 日，共计 3 375 个观测值，绘制时序图如图 1。

从图 1 中可看出，比特币价格存在着较大幅度的 波动，分析该波动特征中蕴涵的信息有利于规避市场 风险，从而达到保护投资者利益的目标。

（二）平稳性检验 从图 1 虽然可以看出比特币价格并不是平稳的， 但为了验证其在一阶差分后的平稳性。

本文采用了 Dickey Fuller（ADF）[2] 和 Phillips-Perron（PP）[3] 检验来检 验时间序列中是否存在单位根检验的结果中 ADF 检验和 PP 检验的 p-value 均 大于 0.5，证实了 BTC-USD 汇率时间序列中存在单位 根，但价格回报序列是静止的。

接下来采用 Engle[4] 引入 的 LM（拉格朗日）检验，检验时间序列中是否存在 ARCH 效应。

结果表明，虽然 ARCH 效应随着 p 的变大而逐渐 衰减，但其衰减速度非常慢。采用 GARCH 模型来模拟 这个时间序列是可行的，所以接下来本文将构建一个 GARCH 模型来模拟 BTC 的价格回报时间序列。

模型构建及结果 将内部因素和外部因素结合构建模型时发现常用 的采用广义误差分布假设最大化对数似然函数时，纳 入的交易量和兑换量这两个变量产生了收敛问题。