| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,123 |
| تعداد مقالات | 76,599 |
| تعداد مشاهده مقاله | 153,339,568 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,510,263 |
تجزیهوتحلیل پویایی بازار کارمزد در چرخۀ عمر شبکۀ بیتکوین | ||
| تحقیقات مالی | ||
| دوره 27، شماره 4، 1404، صفحه 1010-1035 اصل مقاله (649.81 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2025.375585.1007592 | ||
| نویسندگان | ||
| امین رستمی* 1؛ مهدی صفائی2 | ||
| 1استادیار، گروه حسابداری، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران. | ||
| 2دانشجوی دکتری، گروه حسابداری، دانشکدۀ حسابداری و علوم مالی، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف: بیتکوین از زمان آغاز به کار خود در سال ۲۰۰۹، از نظر پذیرش عمومی بهعنوان قدیمیترین ارز دیجیتال، رشد فوق العادهای را تجربه کرده است؛ با این حال، تحول آن از یک ارز دیجیتال آزمایشی، به یک شبکه پرداخت مالی اصلی، چالشهای جدیدی را در رابطه با مقیاسپذیری و ظرفیت ایجاد کرد. این مطالعه بهدنبال بررسی چگونگی پاسخ کارمزد تراکنش بیتکوین به عوامل مالی و فنی درون شبکه در دورههای مختلف عمر آن است. این پژوهش دیدگاه نوینی دربارۀ پویایی یک ارز و بلوغ شبکۀ پرداخت غیرمتمرکز ارائه میدهد. روش: دادههای شبکۀ بلاکچین بیتکوین از سال ۲۰۰۹ تا ۲۰۲۳ جمعآوری و در سه دوره، شامل دورۀ پذیرش اولیه (۲۰۰۹ تا ۲۰۱۴)، دورۀ سوداگرانه (۲۰۱۴ تا ۲۰۱۸) و دورۀ چالش مقیاسپذیری (۲۰۱۸ تا ۲۰۲۳) تفکیک و تحلیل شده است. مدلسازی ARDL برای تحلیل روابط کوتاهمدت و بلندمدت استفاده شده است. متغیر وابسته کارمزد تراکنش و متغیرهای توضیحی، شامل قیمت بیتکوین، متوسط ارزش تراکنشها به بیتکوین، اندازۀ بلاک، سختی شبکه و حجم تراکنش است. یافتهها: نتایج نشان میدهد که در دورۀ پذیرش اولیه که قیمت و کارمزد روز قبل در دورۀ کوتاهمدت بر کارمزد تراکنش مؤثر است، قیمت نیز در بلندمدت بر کارمزد تراکنش تأثیر میگذارد. در دورۀ سوداگرانه، حجم تراکنش ارسالی، اندازۀ بلاک و کارمزد روز قبل در کوتاهمدت و در بلندمدت سختی شبکه، بر کارمزد تراکنش اثرگذاری معناداری دارد. در دورۀ چالش مقیاسپذیری، در کوتاهمدت کارمزد تراکنش روز قبل، قیمت بیتکوین، متوسط ارزش تراکنشها به بیتکوین، اندازۀ بلاک، سختی شبکه و حجم تراکنش و در بلندمدت سختی شبکه و سایز بلاک بر کارمزد اثر معناداری دارد. همچنین در دورۀ چالش مقیاسپذیری، کارمزد روز قبل اثرگذاری بالایی بر کارمزد روز جاری دارد؛ بهطوری که نوعی چسبندگی را ایجاد کرده است که تا پایان دوره ادامه مییابد. بهطور کلی، کارمزدها در طول دورهها از طریق یادگیری عوامل مؤثر بر آن تثبیت میشوند؛ زیرا رفتار کاربران و استخراجکنندگان پیرامون محدودیتهای بلاک و انگیزههای پاداش استخراج، بهینه شدهاند. در طول دورۀ پذیرش اولیه، کارمزد تراکنشها بهدلیل نوپا بودن بیتکوین و استفاده محدود، نوسانهای بالایی داشت. همان طور که ارزهای دیجیتال بهطور فزاینده بهعنوان سازوکار پرداخت در دورۀ سوداگرانه مورد استفاده قرار گرفت، پارامترهای فنی اثرگذار بر اندازۀ بلاک و ظرفیت پردازش باعث شد که کارمزدها بیشتر منعکسکننده تقاضای در شبکه باشند. ظهور محدودیتهای مقیاسپذیری که بلاکچین در دوره چالش مقیاسپذیری با آن مواجه است، باعث شد که پویایی کارمزدها به معیارهای بیشتری مرتبط شود که بهعنوان نمایندههایی برای سطح فعالیت و استفاده از شبکه عمل میکنند. نتیجهگیری: همان طور که بیتکوین در مفهوم جدید به شبکه پرداخت تبدیل شد، کارمزدها بهجای نوسان تصادفی در دوره پذیرش اولیه، با تقاضا و انگیزههای مشارکتکنندگان شبکه در دورۀ چالش مقیاسپذیری همسو شده است. تفکیک دادههای شبکه بیتکوین به سه دوره زمانی، دیدگاه نوینی از چگونگی کارکرد شبکههای غیرمتمرکز و عوامل مؤثر بر بازار کارمزد در دورههای مختلف بلوغ شبکه را فراهم میکند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بیتکوین؛ مالی رفتاری؛ مالی بینالملل؛ بازار کارمزد؛ بلاکچین؛ هزینۀ تراکنش | ||
| مراجع | ||
|
Banerjee, A., Galbraith, J. W. & Dolado, J. (1990). Dynamic Specification and Linear Transformations of the Autoregressive-Distributed Lag Model. Oxford Bulletin of Economics & Statistics, 52(1). Basu, S., Easley, D., O’Hara, M. & Sirer, E. G. (2023). Stablefees: A predictable fee market for cryptocurrencies. Management Science, 69(11), 6508-6524. Bhaskar, N. D. & Chuen, D. L. K. (2015). Bitcoin mining technology. In Handbook of digital currency (pp. 45-65). Academic Press. Bouznit, M. & Pablo-Romero, M. D. P. (2016). CO2 emission and economic growth in Algeria. Energy policy, 96, 93-104. Bowden, R., Keeler, H. P., Krzesinski, A. E. & Taylor, P. G. (2018). Block arrivals in the bitcoin blockchain. arXiv preprint arXiv:07447/1801. Cusumano, M. A. (2014). The bitcoin ecosystem. Communications of the ACM, 57(10), 22-24. Easley, D., O'Hara, M. & Basu, S. (2019). From mining to markets: The evolution of bitcoin transaction fees. Journal of Financial Economics, 134(1), 91-109. Ebert, U. & Welsch, H. (2004). Meaningful environmental indices: a social choice approach. Journal of Environmental Economics and Management, 47(2), 270-283. Edgerton, D. & Shukur, G. (1999). Testing autocorrelation in a system perspective testing autocorrelation. Econometric Reviews, 18(4), 343-386. Engle, R. F. & Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276. Franco, P. (2014). Understanding Bitcoin: Cryptography, engineering and economics. John Wiley & Sons. Freudenberg, M. (2003). Composite indicators of country performance: a critical assessment. Gal, M. S. & Rubinfeld, D. L. (2019). Data standardization. NYUL Rev., 94, 737. Gervais, A., Karame, G. O., Wüst, K., Glykantzis, V., Ritzdorf, H. & Capkun, S. (2016, October). On the security and performance of proof of work blockchains. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC conference on computer and communications security (pp. 3-16). Ghimire, S. & Selvaraj, H. (2018, December). A survey on bitcoin cryptocurrency and its mining. In 2018 26th International Conference on Systems Engineering (ICSEng) (pp. 1-6). IEEE. Göbel, J. & Krzesinski, A. E. (2017, November). Increased block size and Bitcoin blockchain dynamics. In 2017 27th International Telecommunication Networks and Applications Conference (ITNAC) (pp. 1-6). IEEE. Grinberg, R. (2012). Bitcoin: An innovative alternative digital currency. Hastings Sci. & Tech. LJ, 4, 159. Gujarati, D. N. (2002). Basic Econometrics, (4th ed). Hayes, A. S. (2017). Cryptocurrency value formation: An empirical study leading to a cost of production model for valuing bitcoin. Telematics and informatics, 34(7), 1308-1321. Houy, N. (2014). The economics of Bitcoin transaction fees. GATE WP, 1407. Jacobs, R., Smith, P. & Goddard, M. (2004). Measuring performance: an examination of composite performance indicators. Jiang, S. & Wu, J. (2019, July). Bitcoin mining with transaction fees: a game on the block size. In 2019 IEEE International Conference on Blockchain (Blockchain) (pp. 107-115). IEEE. Joint Research Centre-European Commission. (2008). Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide. OECD publishing. Kasahara, S. & Kawahara, J. (2016). Effect of Bitcoin fee on transaction-confirmation process. arXiv preprint arXiv:00103/1604. Kaufman, R. L. (2013). Heteroskedasticity in regression: Detection and correction. Sage Publications. Kaushal, P. K., Bagga, A. & Sobti, R. (2017, July). Evolution of bitcoin and security risk in bitcoin wallets. In 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics (Comptelix) (pp. 172-177). IEEE. Kim, T. (2017). On the transaction cost of Bitcoin. Finance Research Letters, 23, 300-305. Kraft, D. (2016). Difficulty control for blockchain-based consensus systems. Peer-to-peer Networking and Applications, 9, 397-413. Kroll, J. A., Davey, I. C. & Felten, E. W. (2013, June). The economics of Bitcoin mining, or Bitcoin in the presence of adversaries. In Proceedings of WEIS (Vol. 2013, No. 11). Kumari, B. & Swarnkar, T. (2020). Importance of data standardization methods on stock indices prediction accuracy. In Advanced Computing and Intelligent Engineering: Proceedings of ICACIE 2018, Volume 1 (pp. 309-318). Springer Singapore. Lavi, R., Sattath, O. & Zohar, A. (2022). Redesigning Bitcoin’s fee market. ACM Transactions on Economics and Computation, 10(1), 1-31. Li, J., Yuan, Y. & Wang, F. Y. (2022). Analyzing Bitcoin transaction fees using a queueing game model. Electronic commerce research, 1-21. Li, J., Yuan, Y., Wang, S. & Wang, F. Y. (2018, June). Transaction queuing game in bitcoin blockchain. In 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (pp. 114-119). IEEE. Mihăilescu, R. (2018). Blockchain Technologies: A new approach to old challenges. Revista tinerilor economişti, (31), 7-21. Möser, M. & Böhme, R. (2015). Trends, tips, tolls: A longitudinal study of Bitcoin transaction fees. In Financial Cryptography and Data Security: FC 2015 International Workshops, BITCOIN, WAHC, and Wearable, San Juan, Puerto Rico, January 30, 2015, Revised Selected Papers (pp. 19-33). Springer Berlin Heidelberg. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Decentralized business review. Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, H. & Giovannini, E. (2005). Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide. Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD). Statistics Working Paper JT00188147, OECD, France, 164. Nayak, S. C., Misra, B. B. & Behera, H. S. (2014). Impact of data normalization on stock index forecasting. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications, 6(2014), 257-269. Nguyen, G. T. & Kim, K. (2018). A survey about consensus algorithms used in blockchain. Journal of Information processing systems, 14(1). O'Dwyer, K. J. & Malone, D. (2014). Bitcoin mining and its energy footprint. Okupski, K. (2014). Bitcoin developer reference. Eindhoven, 3-4. Østbye, P. (2018). The Case for a 21 Million Bitcoin Conspiracy. Available at SSRN 3136044. Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1995). An autoregressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis (Vol. 9514). Cambridge, UK: Department of Applied Economics, University of Cambridge. Pesaran, M. H., Shin, Y. & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of applied econometrics, 16(3), 289-326. Reinsel, G. C. (1993). Multivariate time series analysis. New York, NY: John Wiley & Sons. Rizun, P. R. (2015). A transaction fee market exists without a block size limit. Block Size Limit Debate Working Paper, 2327-4697. Saad, M., Njilla, L., Kamhoua, C., Kim, J., Nyang, D. & Mohaisen, A. (2019, May). Mempool optimization for defending against DDoS attacks in PoW-based blockchain systems. In 2019 IEEE international conference on blockchain and cryptocurrency (ICBC) (pp. 285-292). IEEE. Shanker, M., Hu, M. Y. & Hung, M. S. (1996). Effect of data standardization on neural network training. Omega, 24(4), 385-397. Tan, B. S. & Low, K. Y. (2017). Bitcoin–its economics for financial reporting. Australian Accounting Review, 27(2), 220-227. Tsang, K. P. & Yang, Z. (2021). The market for bitcoin transactions. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 71, 101282. Vallarano, N., Tessone, C. J. & Squartini, T. (2020). Bitcoin transaction networks: an overview of recent results. Frontiers in Physics, 8, 286. Van Alstyne, M. (2014). Why Bitcoin has value. Communications of the ACM, 57(5), 30-32. Velde, F. (2013). Bitcoin: A primer. White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica: journal of the Econometric Society, 817-838. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 492 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 124 |
||