ФІНАНСОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ РИНКУ КРИПТОАКТИВІВ: ЕКОНОМЕТРИЧНИЙ ПІДХІД, ЩО ІНТЕГРУЄ ВИСОКОЧАСТОТНІ ТА ПОВЕДІНКОВІ ДАНІ

Анотація

Висока волатильність криптовалют та швидке поширення технологій штучного інтелекту (ШІ) у фінансовому секторі визначають необхідність точного прогнозування ризиків і поведінки інвесторів у процесі цифрової трансформації фінансових ринків. Метою дослідження є розробка системи економетричних моделей для оцінки прибутковості, волатильності, ліквідності та ризику падіння основних криптоактивів із використанням методів на основі ШІ. Методологічна структура включає моделі специфікацій ARDL-MIDAS, GARCH-MIDAS, PMG та logit, які поєднують високочастотні ринкові дані, макроекономічні індикатори, он-чейнгові метрики та індекси настроїв інвесторів. Вибірка охоплює вторинні дані за 2018-2025 роки для п'яти провідних активів — Bitcoin, Ethereum, BNB, XRP та Solana. Результати моделі ARDL-MIDAS показали, що збільшення обсягів торгівлі на 1% збільшує короткострокову прибутковість на 0,012 пункту, водночас зростання індексу VIX зменшує їх на 0,014 пункту. У моделі GARCH-MIDAS коефіцієнти α=0.085 та β=0.900 підтверджували високу інерцію волатильності біткоїна, а компонент MIDAS у VIX мав значний вплив 0.27. Модель панелі PMG виявила негативний довгостроковий вплив волатильності на ліквідність (−0,27) і позитивний ефект надпливу стейблкоїнів (−0,12), що вказує на функцію стабілізації. Логіт-модель довела, що збільшення на стандартне відхилення індексу VIX збільшує ризик краху на 52%. Отримані результати підтверджують ефективність поєднання економетричних методів і ШІ для аналізу цифрових фінансових ринків і технологій ШІ для аналізу цифрових фінансових ринків. Висновки підкреслюють можливість практичного застосування запропонованих моделей у фінансовому прогнозуванні, управлінні ризиками та політиці стабілізації цифрових активів у контексті розробки інтелектуальних фінансових систем на основі ШІ.