本网讯（通讯员：陈亚会）5月28日下午3点30分，经济学院2019年春季第六次宏观经济研讨班在经济学院402会议室举行，我院教师徐长生、彭代彦、易鸣、马诗卉、王班班以唐莹等参加研讨。弗吉尼亚理工大学经济系的博士候选人杨子超汇报了当期的工作研究《Efficiency in the Bitcoin Market》。

这篇文章关注于比特币市场与股市之间的差异，如比特币市场比股票市场转手等规模更小，且比特币市场没有真正的收盘或开盘时间，其中最重要的是当前有数百个比特币交易所在运营，而算法在决定比特币的价格模式中起着重要作用。文章考虑了比特币的技术层面，并研究交易费用在比特币市场中的运作方式，指出比特币市场有两层效率：交换水平的效率和整个市场水平的效率。并认为这两种效率并不总是朝着同一方向发展。

文章从三个方面回顾了当前已有的研究，首先从民众的关注度、政治或经济的不确定性以及交易量三个方面研究与比特币回报率的关系；其次是研究检验效率，最后还讨论了交易价格。杨子超先简单定义了区块和区块链，指出区块是包含已确认的交易数据的存储单元，而区块链则是一系列区块，其中每个区块包含一条关于其前一个区块位置的信息，并通过具体的比特币交易网站介绍了详细的操作。然后介绍了所谓的比特币矿工的挖矿行为，即算法会设定一个目标，矿工们通过不断地改变随机数来最终得到那个能满足算法设定的目标，以获取那个区块的交易费。这个挖矿行为有几个特点：1、很难找到正确的随机数来满足，但是一旦找到很容易就可以验证发现的区块信息；2、由于采矿竞争的存在，区块链基本维持稳定不变；3、算法会自动调节，平均每10分钟生成一次4、调整是不对称的。杨子超通过一个简单的例子详细介绍了具体的交易所交易和在线交易的过程以及其中产生的各交易费，并重点指出比特币的交易特殊之处在于数据必须得到确认才可以，也就是必须要支付给矿工一定的交易费用，且该交易费用是有交易者自行给定。矿工根据交易费用自行选定是否对该交易进行确认。其后这些交易不断进行会形成一个区块。其中矿工建造他们的区块时，会选择具有最高奖励比例（RSR=本次交易中支付的交易费/此交易数据的大小）的交易，而用户根据交易价值的比例（TFR=本次交易中支付的交易费/这笔交易的价值）做出交易决策。而新生成的比特币钱包弥补了矿工和用户目标之间的差距。他还通过图表为大家展示了每笔交易的交易费用与总交易量之间的关系，即二者呈现同向相关。他还通过使用2015年10月至2019年3月七大比特币交易所的数据，使用自回归分析来简单研究了比特币的动态的对上期的预测，将AR模型与滚动窗口分析（300天窗口）相结合，使用F检验来测试每个回归中所有这些滞后项的联合显著性，得出交易所的交易量与显著度呈现负向。此外，还研究了不同交易所之间的价格相关性，将每两个交易所对比特币返回预测数据进行格兰杰因果关系检验。得到交易量与价格的离散度呈现相同趋势。在线交易也是相同的结果。最后还采用了区块链的日数据进行检验，得到的结果也大致相同。但是在将来自Bitstamp的分钟级别交易量和价格数据与BlockSci的区块级的总交易费和交易数据进行匹配后得出的结果有些不够好，因此，在这一块还需要再继续深究。文章的机制部分可以解释为由于回报率的提升，加上比特币算法中能力的限制，会影响矿工的收益，进而导致交易费用的提高。而高的交易费会通过交易者的TFR原则导致交易者提高交易价值，进而提升每个交易的交易量，最后导致总交易的提升。同时交易费的提升会导致交易所套利的成本上升，进而导致不同交易所之间价格离散读增加。杨子超还提到了进一步的研究将放在从BlockSci获得更准确的区块链级别上的交易量数据，并在分析中引入结构性中断。还可以使用本地投影方法作为稳健性检查。

杨子超与参加研讨班的师生进行了互动，并针对相关提问做出了回答。马老师问会不会随着技术的发展，区块的算法就不必保持在每10分钟自动调节一次？杨子超回答到这是这个也是有可能的，但是比特币区块链的算法设定大概到2040年，且当比特币达到一定的数量就不会再产生新的比特币。徐长生老师疑问矿工挖矿的过程是随机吗，有没有什么方法可以提高这种挖矿的效率？杨子超指出，挖矿的过程确实是随机的，因为是通过不停地改变随机数来碰到正确的算法目标，但是这个过程的效率可以通过提升矿工自己的计算机配置来实现，也就是提高改变随机数的效率。易鸣老师指出这个研究比较新，可以多做一点与股票市场的不同，也可以再继续深挖下去。