Ref Wayne-Gründer von Bitcoin

The Bitcoin algorithm can alter the hash problem s difficulty in order to account for an increase in the available computational power. Thus, this ten minute per block speed is ensured under the current algorithm. The idea is that after all Bitcoins have been mined transaction fees that are necessary today as well completely replace the mining reward as incentive for providing computational power to the network.

Data and Methodology My sample consists of five major cryptocurrencies.

In order to guarantee a minimum level of data quality and availability I selected this group of five in a multi-level procedure. This makes selecting an unbiased sample of five cryptocurrencies a challenging task. Hypothesis development Classical market forces of supply and demand If a cryptocurrency is mainly used for its monetary function as medium of exchange, an increase in the number of daily transactions should lead to an increase in price.

Public attention There are two reasons why public attention might lead to an increase of a cryptocurrency s price. First, public attention drives technological acceptance and consequently adoption, which in turn drives the price of a cryptocurrency. Second, to minimize search costs retail investors often turn to attentiongrabbing stocks. The same logic applies to cryptocurrencies. Dominance I propose a new measure called dominance, in order to be able to distinguish general movements that apply to all cryptocurrencies alike, and the idiosyncratic price movements of cryptocurrencies.

It is defined as the market capitalization of the respective cryptocurrency divided by the total market capitalization of all cryptocurrencies combined. Positive feedback trading, herding, and winner-takes-all effects are all reasons why increasing dominance should lead to an increase in price. Technological factors Table 1: List of variables, their definitions, and data sources I use a four-stage procedure to test for the mere presence as well as the direction of causality.

First, I test the time series for unit roots in order to determine the order of integration. In the second stage, I test the time series for the existence of cointegration relationships. Third, based on the results of the test for cointegration I estimate a a vector autoregressive model VAR for time series that are not cointegrated or either a b vector error correction model VECM or a c autoregressive distributed lag model ARDL for time series that exhibit cointegration.

And finally, I use the models to identify Granger Causality links between the time series. There are three hypotheses about how mining technology and the mining process affect prices: Marginal cost of mining theory, security of the system, and acceptance on the supply side.

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They all suggest that higher computational power employed in a cryptocurrency s mining process should be related to higher prices. The other side of the coin: An empirical analysis of the dynamic relationships between cryptocurrency However, it becomes apparent that not all cryptocurrencies prices share the same dynamic relationships. The thesis reveals the general pattern of the factors which are cointegrated across cryptocurrencies. The hypotheses regarding public attention can be confirmed, however, not without any caveats. This robustness across all cryptocurrencies and models shows that public attention and price formation are intertwined.

In sum, it appears that the public attention hypotheses can be weakly confirmed for all cryptocurrencies but Bitcoin. Bitcoin might be differing from the other four cryptocurrencies due to its maturity. The marginal utility for every new user that is lured into the Bitcoin network is decreasing with the total user base.

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Thus, the additional acceptance and adoption by new users is not as important for Bitcoin as for the younger or less popular cryptocurrencies. In conclusion, higher prices lead to higher public attention for all cryptocurrencies alike. As mentioned in section 4. This causality channel from price to public attention is much more pronounced than the other way around.

The cointegration relationship for dominance is significant in most models and at least once for every cryptocurrency.

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The data shows very clearly that dominance is significantly Granger causing price in every model for every cryptocurrency with only one exception. The reverse causality is also present for every currency but Bitcoin. The main finding is that the hypotheses about domination in the cryptocurrency market are confirmed fully for all five cryptocurrencies. Especially positive feedback trading and herding are theories that explain this bidirectional causality for all cryptocurrencies very well.

If at all, all other hypotheses can only be confirmed for individual cryptocurrencies or are only present in particular models. The number of daily transactions as a measure for the size of the economy supporting a cryptocurrency does not turn out to be a driving factor of price.

It is only significant in two instances. The same is true for hashrate, which proxies for the technical aspects such as cost of mining and security of the network and is only significant in four instances. Dash features a significant Granger causality test for hashrate for every model. This implies that Dash differs from the other cryptocurrencies in this regard and the hypothesis about hashrate can be confirmed only for Dash.

One reason for the lack of significance of the hashrate might be the speed of the development of information technology. Improvements in efficiency of processors and integrated circuits may drive hashrate more than any other factor, because computational power becomes cheaper and more abundant over time. My findings strongly suggest that in contrast to earlier studies global macroeconomic development indicators do not play a relevant role in the determination of cryptocurrencies. This underscores the importance of including different explaining factors into a model in order to avoid biased results.

Conclusion The main aspects driving cryptocurrency prices today seem to be related to profit motives. This is mirrored in the high volatility and the potential for price bubbles. Overall, the findings support the view that cryptocurrencies are mainly speculative assets, not money. The number of daily transactions which proxies for the size of the virtual currency does not explain the gains in value of cryptocurrencies according to my estimations. On the one hand, lawmakers should focus on the taxation issues that arise through profits generated on unregulated exchanges. On the other hand, my results indicate that states do not need to adjust their stance regarding cryptocurrencies as medium of payment, because their value is based mostly on quick investments instead of the use in everyday transactions.

My study also has practical implications for retail investors.

The high value of the cryptocurrencies might not be backed by rational reasons. Cryptocurrencies should remind retail investors of the bursting dotcom-bubble. While my analysis does not offer any indication when a bubble might burst, it does at least indicate that this scenario is likely. Barrdear, R. Clews, and J. Southgate The economics of digital currencies. In: Bank of England Quarterly Bulletin Q3, pp Nakamoto, S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.

Contact The other side of the coin: An empirical analysis of the dynamic relationships between cryptocurrency Seit ist der Crowdfunding- Markt exponentiell gewachsen und erreichte weltweit ein Gesamtvolumen von mehr als 10 Milliarden US-Dollar, in Anspruch genommen von hunderttausenden Unternehmern und mehreren Millionen Konsumenten auf mehr als dedizierten Internet-Plattformen.

Crowdfunding kann erhebliche soziale und wirtschaftliche Vorteile bringen. Denn trotz aller Erfolge und Vorteile gibt es auch Schattenseiten. Die Existenzgründer erhalten kein Geld und müssen die vorab entstandenen Kosten, wie beispielsweise für die Videoproduktion, selbst tragen. Verluste von mehreren tausend Euro können die Folge sein. Doch auch selbst wenn das Finanzierungsziel erreicht wird, ist dies keine Garantie für eine erfolgreiche Umsetzung. Prominente Beispiele wie Coolest Cooler 11,4 Mio. Euro von Unterstützern oder Zano 2,9 Mio. Euro von Unterstützern schafften es zwar, Millionen über Crowdfunding zu akquirieren, konnten aber die in sie gesetzten Erwartungen nicht erfüllen und scheiterten.

Leider sind solche Probleme keine Seltenheit und oftmals auf Fehlkalkulationen im Planungsprozess zurückzuführen. Unterstützer bleiben enttäuscht zurück und Existenzgründer klagen über geringe Gewinne oder gar Verluste, da die Kosten der Crowdfunding-Kampagne vorher falsch kalkuliert wurden. In der vorliegenden kumulativen Dissertation analysiere ich auf Basis einzigartiger Datensätze sowie mit fortgeschrittenen empirischen Methoden wie Machine Learning die Dynamiken des Crowdfunding-Marktes. Insbesondere betrachte ich hierbei die Gründe, warum Unternehmer Crowdfunding nutzen, und untersuche die Ursachen von gängigen Problemen und Misserfolgen.

Darauf aufbauend analysiere ich, ob die derzeitigen Regulierungsansätze und Marktmechanismen ausreichen, um Konsumenten und Unternehmer im Crowdfunding zu schützen. Hintergrund Crowdfunding ist ein Sammelbegriff für webbasierte und partizipative Finanzierungsmodelle, bei welchen Projekt- und Unternehmensideen durch die Unterstützung von vielen Einzelpersonen finanziert werden.

Im Internet wird auf einer Plattform, z. Kickstarter, eine Projektidee beschrieben, die jeder durch einen üblicherweise überschaubar hohen Geldbetrag unterstützen kann. Findet sich eine ausreichende Zahl an Unterstützern, dann erhält das Projekt dieses Geld abzüglich einer kleinen Provision für die Plattform und kann seine Idee umsetzen und den Unterstützern später einen Ausgleich für ihren finanziellen Beitrag zurückgeben.

Zusätzlich haben in jüngster Zeit sogenannte Initial Coin Offerings als neueste Entwicklung im Bereich Crowdfunding an Dynamik gewonnen. Hierbei verkaufen Unternehmer eigens kreierte Kryptowährungen, welche später als Währung für ein zu finanzierendes Projekt dienen sollen und auf einem Sekundärmarkt gehandelt werden können. Antecedents, Consequences, and Contexts of Crowdfunding and Initial Coin Offering Von 23 in international renommierten Zeitschriften publizierten Artikeln thematisieren nur 3 Studien in Ansätzen die Determinanten und Ergebnisse von Crowdfunding-Kampagnen.

Mit Hilfe von Web Scraping, Feldexperimenten und amtlichen Anfragen auf Basis des Informationsfreiheitsgesetzes kombiniere ich eine Vielzahl an einzigartigen Datensätzen. Diese meist in Form von Bildern und Rohtexten vorliegenden Daten analysiere ich mit fortgeschrittenen Methoden wie Machine Learning, um Einsichten in die Dynamiken des Crowdfunding-Marktes zu ermöglichen.

Die gewonnen Erkenntnisse beschränken sich aber nicht nur auf Crowdfunding selbst, sondern bieten auch Anregungen zu laufenden Diskussionen wie der Regulierung der Plattformökonomie. Hauptergebnisse der Dissertation In Artikel 1 Consumer Protection on Kickstarter untersuche ich mit meinen Koautoren Christian Schulze und Bernd Skiera am Beispiel von Werbeversprechen im Crowdfunding, ob Selbstregulierung über einen Zeitraum von mehreren Jahren zum Schutze der investierenden Konsumenten ausreichend ist. Darüber hinaus zeigt sich, dass weder durch die Plattform selbst noch durch die Unternehmer und Konsumenten, eine Form von Selbstregulierung stattfindet.

Auch zeigen wir in diesem Artikel, dass Werbeversprechen in einer so frühen Unternehmensphase zu weiteren Problemen führen können. So fehlt beispielsweise den Unternehmern aufgrund optimistischer Rabatte oftmals ein finanzieller Puffer. Dies führt dazu, dass Produkte zu spät oder gar nicht ausgeliefert werden und Konsumenten enttäuscht werden. Hierbei stellt sich die Frage, ob Unternehmer Ihre Qualität absichtlich verschleiern oder ob Konsumenten genügend Informationen zur Verfügung gestellt, um eine fundierte Entscheidung zu treffen und so negative Überraschungen vermeiden könnten.