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연구내용
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우선 파생금융상품과 같은 개별시장에 대한 빅데이터 분석과 머신러닝 방법론 적용하는 예비 연구를 수행하는 것은 기본이고, 기존에 체계적인 연구가 부족한 암호화폐 시장에 대하여 집중적으로 우선 분석한다. 본 연구에서는 기존 경제학과 다른 관점에서 암호화폐의 가치평가 방법을 제안한다. 이를 위해 암호화폐 시장의 특성을 바탕으로 암호화폐 시장을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 암호화폐 시장을 모형화함으로써 가치평가 방법을 연구한다. 암호화폐 가격이 독특한 움직임을 보인다는 점에서 기관투자자의 합리적 가격결정 이외에도 개인투자자의 비합리적 행태가 가격에 반영되고 있음을 의심할 수 있다. 밈 코인의 사례와 가격이 이슈에 민감하게 반응하는 걸로 보아 투자자들의 심리가 암호화폐 가격 결정의 중요한 원인일 것으로 보인다. 이에 따라 본 연구에서는 암호화폐에 대한 투자자의 심리지수를 기계학습 방법론을 활용하여 구축하고, 이러한 지수가 암호화폐의 가격을 충분히 설명할 수 있는지 검토한다. 그리고 암호화폐의 가격 간의 동조성을 네트워크 이론을 활용하여 검토함으로써, 암호화폐 시장의 특성을 분석한다. 앞선 두 분석 통해 암호화폐 시장의 특성과 투자자의 특성을 정리한 후, 이를 바탕으로 암호화폐 투자자의 행동을 정의하고 행위자 기반 모형을 구성한다. 해당 모형으로 여러 시나리오에 따라 시뮬레이션을 시도해봄으로써 암호화폐의 가격 변화를 관찰하고, 암호화폐의 가치평가 방법론을 고안한다. 이러한 내용을 종합하여 본 가상화폐와 관련한 연구과제의 세부 주제를 정리하면 다음과 같다.
(1) 기계학습 방법론을 활용한 암호화폐 투자자 심리 분석: 통계학과의 융합
(2) 네트워크 이론을 활용한 암호화폐 간 동조성 분석: 응용수학과의 융합
(3) 행위지자 기반 모형을 활용한 암호화폐 가치평가 방법 연구: 통계물리학(복잡계 이론)과의 융합 특히 연구의 마지막 시점에는 암호화폐 시장에 관한 3개 세부주제의 연구를 확장하여, 기존 파생금융상품연구, 투자자심리(행태재무) 연구와 통합하여, 복잡계이론, 기계학습, 빅데이터에 기반한 거시적 연구결과를 산출하도록 한다.
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