Прогнозування динаміки курсів криптовалют на основі причинно-наслідкових зв’язків із ключовими індикаторами

Abstract

У роботі дослідженно теоретико-методологічні основи прогнозування криптовалют на основі причинно-наслідкових зв’язків із ключовими індикаторами. Проведено аналіз існуючих методів до моделювання курсів криптовалют. Основною метою проведення дослідження є побудова математичної моделі для прогнозування та на її основі надання прогнозних значень на наступні періоди. Ключовими методами дослідження є тест Грейнджера та ARDL модель, які були практично реалізовані за допомогою eViews та MS Excel.

The theoretical and methodological bases of forecasting of cryptocurrencies based on causal relationships with key indicators. The analysis of existing methods for modeling cryptocurrencies courses is conducted. The main task of the investigation is to construct a mathematical model for forecasting rates of cryptocurrencies and provide forecasts for next periods. The key research methods are the Granger causality test and the ARDL model, which were practically implemented using eViews and MS Excel program packages.