03Progetti / Econometria
Scomposizione della varianza dell’adozione crypto fra paesi: 28 determinanti, 144 paesi, routine di relative importance implementate in MATLAB.
Le criptovalute, attività digitali basate sulla blockchain, stanno passando rapidamente da strumenti di nicchia a strumenti finanziari di rilievo globale. Capire i diversi fattori dietro alla loro adozione resta però difficile. Questo studio esplora l’adozione delle criptovalute nel mondo fra il 2020 e il 2024 in 144 paesi, analizzandone i determinanti macroeconomici, socio-culturali, infrastrutturali, finanziari, istituzionali e di rischio. Applicando metriche di scomposizione della varianza (LMG e PMVD) alle stime di un modello lineare cross-section, quantifica il contributo relativo di ciascun fattore all’adozione, introducendo anche un metodo Monte Carlo proprio per l’efficienza di calcolo. I risultati indicano i determinanti finanziari, e in particolare la concentrazione bancaria, come fattori principali, mentre fattori tradizionali come il PIL pro capite e l’istruzione mostrano un’influenza minima. I risultati ottenuti descrivono un’adozione complessa e dipendente dal contesto, fatta di relazioni più che di fattori isolati, e offrono indicazioni articolate a chiunque abbia un interesse in questo ambito.
Un ringraziamento speciale al Prof. Vicente Ríos Ibáñez, il professore migliore e che più ha lasciato il segno in tutto il mio percorso accademico.
Le parti più interessanti
Un indice di sfiducia nelle banche
Nessun dataset misurava la sfiducia nelle banche paese per paese, così l’ho costruito: 13 termini di crisi bancaria in 106 lingue, cercati su Google paese per paese, per utente internet.
ApriLMG e PMVD più veloci
Una routine Monte Carlo mia, in MATLAB: una sola fattorizzazione di Cholesky dà tutti gli R² sequenziali di un ordinamento, e da 23 predittori in su costa meno del metodo esatto.
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