Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Бакланова Валерия Сергеевна

• Бакланова Валерия Сергеевна
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Бакланова Валерия Сергеевна

Введение

Глава 1. Индекс сентимента RedditSI и его взаимосвязь с биржевыми характеристиками рынка Bitcoin

1.1. Обзор литературы по исследованию влияния настроений инвесторов на рынок криптовалют

1.2. Методология

1.2.1. Модель обработки естественного языка и анализа сентимента

1.2.2. Построение RedditSI - авторского индекса настроений инвесторов Reddit

1.3. Эмпирический анализ и результаты

1.3.1. Сбор и предварительная обработка данных

1.3.2. Статистический анализ связей между RedditSI и биржевыми характеристиками рынка Bitcoin

1.3.3. Событийный анализ для выявления влияния всплесков RedditSI на доходность Bitcoin

1.4. Обсуждение полученных результатов

Глава 2. Моделирование и интерпретация объема продаж NFT-активов с использованием индексов сентимента

2.1. Обзор литературы

2.1.1. Исследование взаимосвязи между NFT и другими рынками

2.1.2. Исследование влияния индексов сентимента на рынок NFT

2.2. Выбор переменных и описание данных

2.3. Методология

2.3.1. Модели машинного обучения

2.3.2. Объяснимые методы искусственного интеллекта (XAI)

2.4. Эмпирический анализ и результаты

2.4.1. Оптимизация гиперпараметров и выбор модели

2.4.2. Описание лучшей модели

2.4.3. Feature Importance

2.4.4. Permutation Importance

2.4.5. SHAP

2.4.6. LIME

2.5. Обсуждение полученных результатов

Глава 3. NFT Hype Index как индикатор сентимента инвесторов на рынке NFT

3.1. Обзор литературы по исследованию настроений инвесторов NFT-рынка в социальных сетях

3.2. Данные

3.2.1. Сбор и предварительная обработка текстовых данных

3.2.2. Финансовые данные и индексы сентимента

3.3. Методология

3.3.1. Выбор предобученной языковой модели для анализа тональности текста

3.3.2. NFT Hype Index - авторский индекс сентимента инвесторов NFT-рынка

3.4. Эмпирический анализ и результаты

3.4.1. Построение NFT Hype Index

3.4.2. Оптимизация гиперпараметров и выбор модели

3.4.3. Feature Importance

3.4.4. Permutation Importance

3.4.5. SHAP

3.5. Обсуждение результатов и их применение на практике

Заключение

Список литературы

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов»

Актуальность исследования

Рынок криптоактивов является одной из наиболее динамично развивающихся сфер современной экономики, привлекая внимание как инвесторов, так и регуляторов по всему миру. Его актуальность обусловлена стремительным ростом капитализации, а также инновационным характером технологии блокчейн, которая обеспечивает безопасность, прозрачность и децентрализацию транзакций. В условиях глобальной цифровизации криптоактивы становятся не только инструментом инвестирования, но и основой для построения новых экономических моделей. Однако высокая волатильность, отсутствие единых регуляторных стандартов и риски, связанные с безопасностью, делают этот рынок предметом активных исследований и дискуссий, что подчеркивает его значимость в контексте современных финансовых тенденций.

Согласно классификации Кочергина (2022), рынок криптоактивов подразделяется на два ключевых сегмента: рынок виртуальных валют и рынок цифровых токенов. Рынок виртуальных валют, в свою очередь, включает криптовалюты и стейблкоины. Однако для анализа настроений инвесторов рынок стейблкоинов не представляет значительного интереса, поскольку эти активы привязаны к фиатным валютам и характеризуются низкой волатильностью. Поэтому в качестве представителя рынка виртуальных валют была выбрана криптовалюта Вйсот, которая по состоянию на июнь 2025 года демонстрирует рыночную капитализацию в размере 2.1 триллиона долларов США, что составляет 61.5% от общей капитализации рынка криптовалют (CoinGecko, 2025).

Одним из ключевых критериев классификации криптоактивов, выделенных в отчете Банка России (2022), является свойство взаимозаменяемости. Поскольку криптовалюта Вйсот является взаимозаменяемой, то есть каждая ее единица эквивалентна любой другой единице валюты, интересно провести анализ невзаимозаменяемых токенов (№Г). В связи с этим в качестве представителя

рынка цифровых токенов были выбраны NFT, обладающие уникальным свойством, которое отличает их от других видов криптоактивов.

Рынки Bitcoin и NFT-токенов существенно различаются по своей природе. Рынок Bitcoin характеризуется преобладанием вторичных торгов, что связано со сложностью процесса майнинга и ограниченной эмиссией новых единиц валюты. Напротив, рынок NFT акцентирован на первичных торгах, предоставляя создателям уникальных цифровых активов возможность привлекать капитал через выпуск новых проектов. Таким образом, данное исследование направлено на изучение влияния такого фактора, как сентимент инвесторов, на рынки двух принципиально различных видов цифровых активов -криптовалюты Bitcoin и NFT-токенов.

Bitcoin (BTC), появившийся в 2009 году, остается наиболее известной и широко используемой криптовалютой, занимая лидирующее место в экосистеме децентрализованных финансов. Будучи первой реализацией технологии блокчейн, Bitcoin зарекомендовал себя как средство сбережения и обмена, а также стал символом концепции децентрализации. В условиях продолжающегося развития криптовалютного рынка и появления новых проектов, Bitcoin сохраняет свою значимость благодаря своей культурно-исторической роли и технологическим характеристикам. Его влияние на формирование ландшафта цифровых активов поддерживается как доверием пользователей, так и его интеграцией в различные финансовые системы. Учитывая высокую роль Bitcoin в контексте развития финансовых технологий, исследование факторов, влияющих на динамику рынка BTC, представляет научный и практический интерес. Анализ этих аспектов может способствовать лучшему пониманию механизмов функционирования криптовалютных рынков и их потенциального влияния на глобальную экономическую систему.

Появление ETF (Exchange-Traded Fund) на Bitcoin в январе 2024 года способствовало не только росту доверия к рынку и повышению ликвидности, но и ознаменовало собой важный этап институционализации криптовалютного рынка. Для институциональных инвесторов ключевыми факторами при принятии решения

об инвестировании в Bitcoin ETF являются биржевые характеристики базового актива, такие как ликвидность, волатильность и доминирование на рынке, которые напрямую влияют на эффективность и риски ETF. Как следствие, анализ биржевых характеристик BTC становится важным элементом оценки потенциала Bitcoin ETF и его соответствия стратегическим целям крупных инвестиционных фондов.

Однако рынок криптоактивов не ограничивается исключительно криптовалютами. Как отмечает Городнова (2022), рынок NFT-токенов является одним из наиболее перспективных рынков цифровых активов в ближайшем будущем. NFT (Non-Fungible Tokens, или невзаимозаменяемые токены) - это уникальные цифровые активы, основанные на технологии блокчейн, которые используются для подтверждения прав собственности на конкретный объект. В отличие от криптовалют, таких как Bitcoin или Ethereum, которые являются взаимозаменяемыми и имеют одинаковую стоимость, каждый NFT обладает уникальными характеристиками, что делает его неповторимым и невозможным для замены другим токеном. Эти цифровые активы могут представлять собой произведения искусства, музыкальные композиции, видео, предметы виртуальных миров или другие виды цифрового контента.

Рынок NFT начал стремительно развиваться в 2021 году, когда общий объем торгов превысил 25 миллиардов долларов США (Howcroft, 2022). Этот период характеризовался повышенным вниманием со стороны как частных коллекционеров, так и крупных брендов, аукционных домов и инвестиционных фондов. Однако динамика рынка оказалась нелинейной: начиная с середины 2022 года наблюдалось существенное снижение объемов торгов, что было вызвано общим падением криптовалютного рынка, повышением процентных ставок и изменением приоритетов инвесторов. Тем не менее, по данным CoinMarketCap (2025), количество заключенных сделок снизилось незначительно, что указывает на сохраняющийся интерес к NFT-активам со стороны инвестиционного сообщества. Таким образом, после периода взрывного роста, характерного для многих инновационных технологий, рынок NFT с 2024 года перешел в фазу

относительной стабильности с ежегодным объемом торгов на уровне 8.83 миллиардов долларов США (CryptoSlam, 2025).

Особую привлекательность №Г-токены представляют для инвесторов благодаря возможности эксклюзивного владения уникальными цифровыми активами, стоимость которых может возрастать со временем. Аналогично традиционным предметам коллекционирования, таким как произведения искусства или редкие памятные вещи, №Г могут рассматриваться как долгосрочные инвестиции. Однако новизна данного рынка и недостаточная степень его изученности порождают множество вопросов, связанных с факторами, определяющими спрос и ценообразование на №Г-активы.

Отличительной чертой рынка криптоактивов является преобладание розничных инвесторов, которые, как правило, осуществляют торговые операции под влиянием коллективных действий других участников рынка или рекомендаций популярных инвестиционных лидеров. При этом такие инвесторы, зачастую, не уделяют должного внимания проведению независимого анализа, который мог бы способствовать более обоснованному и объективному принятию решений. Как следствие, динамика рынка криптоактивов характеризуется стадным поведением в еще большей степени, чем традиционные финансовые рынки, и во многом определяется настроениями инвесторов, общественным восприятием и коллективными эмоциями. В связи с этим исследование взаимосвязи между рынком цифровых активов и его эмоциональным фоном приобретает особое значение.

Анализ настроений инвесторов (далее - сентимента) стал мощным инструментом для понимания и прогнозирования динамики финансовых рынков, особенно таких волатильных и чувствительных к настроениям участников, как рынок криптоактивов. Благодаря систематическому анализу текстовых данных появилась возможность выявлять эмоции, мнения и ключевые тенденции, доминирующие на том или ином финансовом рынке. Таким образом, анализ сентимента представляет собой уникальный подход, который объединяет

поведенческие финансы и количественное моделирование, способствуя более глубокому пониманию движущих сил рынка.

В качестве источника сентимента обычно используются текстовые данные из новостных лент, поисковых запросов, постов в социальных сетях или обсуждений на различных онлайн-платформах. В последнее время, с ростом числа пользователей Интернета и распространением социальных сетей, исследователи переключили свое внимание на анализ настроений на онлайн-платформах, таких как Twitter и Reddit (Dhingra et al., 2021; Kindra et al., 2021). Это можно объяснить тем фактом, что в современных условиях социальные сети и онлайн-платформы являются не просто местом обмена информацией и взаимодействия между людьми, но и важным средством манипулирования общественным мнением. Например, по состоянию на март 2023 года насчитывалось около 240 миллионов пользователей Twitter, которые посещали платформу ежедневно, и более 450 миллионов пользователей Twitter посещали ее не реже одного раза в месяц. Такая концентрация интернет-пользователей на одной платформе не только способствует быстрому распространению различных новостей (в том числе фейковых), но и формирует устойчивое общественное мнение в инвестиционных сообществах.

Таким образом, за последние годы ландшафт финансовых рынков претерпел значительные изменения, во многом обусловленные беспрецедентным влиянием онлайн-сообществ на формирование рыночных настроений. Поскольку криптоактивы продолжают интегрироваться в финансовый мир, понимание эффекта сентимента и его влияния на рынок цифровых активов имеет решающее значение как для инвесторов, так и для всех остальных участников рынка.

Степень разработанности проблемы в литературе

Теория поведенческих финансов ставит под сомнение классическую гипотезу эффективного рынка (EMH), утверждая, что решения инвесторов часто иррациональны и подвержены когнитивным искажениям. Одной из ключевых концепций, объясняющих коллективные действия инвесторов, является теория стадного поведения. Согласно этой теории, в условиях неопределенности

инвесторы склонны ориентироваться на действия большинства, даже если это противоречит их личным убеждениям или логике. Banerjee (1992) представил модель информационных каскадов, где агенты игнорируют собственную информацию и полагаются на решения других, считая их более точными. Bikhchandani et al. (1992) углубили этот анализ, показав, как последовательные решения инвесторов могут создавать эффект «информационной истерии», при котором личные убеждения полностью подавляются групповым поведением. Sharma and Bikhchandani (2000) применили эти концепции к финансовым рынкам, продемонстрировав, как стадное поведение может усиливать рыночные пузыри и провоцировать внезапные крахи, особенно в условиях высокой волатильности и недостатка надежной информации. Приведенные исследования подчеркивают важность учета коллективного поведения при анализе динамики рынка криптоактивов, где влияние сентимента инвесторов часто превышает значимость фундаментальных факторов.

Теория социального влияния дополняет понимание механизмов распространения сентимента, демонстрируя, как поведение и мнения индивидов формируются под воздействием группового давления или авторитетных лидеров (Asch, 1951). В контексте финансовых рынков это проявляется в том, что активность лидеров мнений в социальных сетях может вызывать масштабные изменения в настроениях инвесторов. Например, публичные заявления или посты влиятельных фигур могут спровоцировать резкие колебания цен на криптоактивы, усиливая эмоциональную составляющую рынка.

Теория эмоциональных рынков акцентирует роль эмоций в формировании рыночных трендов. Так, Роберт Шиллер выявил значимое влияние иррационального оптимизма и паники на возникновение рыночных пузырей и их крахов (Shiller, 2000). Джордж Сорос разработал теорию рефлексивности, утверждающую, что ожидания участников рынка могут усиливать или ослаблять рыночные тренды, создавая обратные связи (Soros, 1987). Эти концепции особенно важны для понимания динамики рынка криптоактивов, где эмоции и ожидания инвесторов значительно влияют на цены и объемы торгов.

Параллельно, теория шумных трейдеров, представленная в работах Black (1986), De Long et al. (1990) и Shleifer and Summers (1990), объясняет, как нерациональные участники рынка, действующие на основе эмоций или ошибочных сигналов, могут существенно влиять на цены активов. Black (1986) впервые ввел концепцию «шума» как случайных возмущений, вызванных неинформированными участниками, которые принимают решения, основываясь на слухах или ложных сигналах. De Long et al. (1990) углубили эту теорию, показав, что шумовые трейдеры могут создавать устойчивые рыночные аномалии, такие как пузыри и панические распродажи, поскольку их действия усиливают волатильность даже в отсутствие фундаментальных изменений. Shleifer and Summers (1990) подчеркнули роль ограниченной арбитража: рациональные инвесторы не всегда способны противостоять влиянию шумовых трейдеров из-за рисков и ограничений на рынке. Эти исследования особенно актуальны для анализа рынка криптоактивов, где высокая степень спекулятивного поведения и недостаток фундаментальной информации делают его уязвимым для манипуляций и эмоциональных реакций.

Когнитивные искажения инвесторов, лежащие в основе их подверженности сентименту и стадному поведению, формализуются гипотезой ограниченного внимания (Hirshleifer and Teoh, 2003; Peng and Xiong, 2006) и теорией ограниченной рациональности (Simon, 1955). Гипотеза ограниченного внимания утверждает, что участники рынка реагируют в первую очередь на наиболее заметную, сенсационную или легко обрабатываемую информацию, часто игнорируя фундаментальные факторы. Теория ограниченной рациональности расширяет эту концепцию, подчеркивая, что решения инвесторов основаны на эвристиках из-за ограниченных ресурсов и информации. В контексте криптоактивов эти теории проявляются в реакции рынка на ярко выраженные новости или посты в социальных сетях.

Таким образом, представленные теории поведенческих финансов демонстрируют, что сентимент является системным фактором, действующим через социальные механизмы (стадное поведение, социальное влияние), рефлексивность или когнитивные ограничения (ограниченное внимание, рациональность). Эти

концепции позволяют глубже понять динамику рынка криптоактивов, где эмоциональные и поведенческие аспекты играют ключевую роль в формировании цен и объемов торгов.

Подтверждением значимости поведенческих механизмов служат недавние эмпирические исследования, посвященные анализу настроений инвесторов на рынке криптоактивов. Например, в работе (Almeida and Gon5alves, 2023) авторы провели всесторонний анализ научной литературы, изучив 166 исследований за период с 2009 по 2021 год. Их выводы подчеркивают, что криптовалютный рынок характеризуется высокой долей иррациональных и склонных к риску инвесторов, чье поведение во многом определяется стадными эффектами и воздействием социальных сетей. Это делает учет сентимента инвесторов не просто важным, но необходимым условием для адекватного анализа рыночной динамики криптоактивов.

Для определения настроений инвесторов на рынке криптовалют основными источниками текстовых данных являются Google Trends, Twitter и Reddit. Хотя Google Trends и не является прямым источником текста, он указывает на частотность поиска информации об активе с течением времени, отражая интерес интернет-пользователей относительно определенных криптовалют. Так, существует ряд исследований, в основе которых лежит анализ объема поисковых запросов в Google (Kristoufek, 2015; Bleher and Dimpfl, 2019; Said et al., 2023; Teterin and Peresetsky, 2024), где было показано, что активность пользователей Google играет важную роль в формировании рыночной динамики криптовалют.

Тем не менее, пользователи, осуществляющие поиск информации о криптовалюте в Google, необязательно являются активными участниками рынка криптоактивов. В связи с этим представляется более обоснованным использование индексов сентимента, основанных на данных социальных сетей или дискуссионных форумов, где криптоинвесторы проявляют значительную активность и взаимодействуют напрямую.

Большинство исследований по анализу сентимента на рынке Bitcoin использовали Twitter как источник текстовых данных (Georgoula et al., 2015; Matta

et al., 2015; Perry-Carrera, 2018; Park and Lee, 2019; Shen et al., 2019; Kraaijeveld and De Smedt, 2020). Было обнаружено, что отношение пользователей Twitter к Bitcoin оказывает значимое влияние на динамику рынка BTC.

Несмотря на то что значительная часть исследований анализирует посты из Twitter, есть статьи, которые вносят существенный вклад в литературу, рассматривая платформу Reddit в качестве основного источника текстовых данных (Telli and Chen, 2021; McMillan et al., 2022; Loginova et al., 2024). В этих работах была проанализирована взаимосвязь между настроениями инвесторов и рынком BTC и было показано, что сентимент пользователей Reddit тесно связан с доходностью Bitcoin.

Для более точного и глубокого понимания эмоций, выраженных в тексте, используются большие языковые модели (LLM), которые позволяют анализировать сентимент инвесторов путем оценивания тональности их высказываний. Так, Nasekin and Chen (2020) применяли такие методы обработки естественного языка (NLP), как эмбеддинги и рекурсивные нейронные сети (RNN), для классификации предложений и построения индексов сентимента инвесторов. Ряд исследований (Perry-Carrera, 2018; Kraaijeveld and De Smedt, 2020; Ciganovic and D'Amario, 2024) использовали алгоритм VADER (Hutto and Gilbert, 2014) для получения оценок тональности настроений и подтвердили, что рынок криптовалют зависит от новостей, распространяемых через социальные сети, такие как Twitter.

В отличие от рынка криптовалют, рынок NFT-активов начал набирать популярность только с 2017 года, а основные исследования, посвященные рынку NFT, относятся лишь к 2020-м годам. В основном эти работы изучают зависимости между NFT-рынком и рынками криптовалют и традиционных финансовых активов. Результаты показали, что доходность NFT лишь слабо связана с доходностью других активов (Aharon and Demir, 2022; Umar et al., 2022). Так, Yousaf and Yarovaya (2022) выявили слабую корреляцию NFT с фондовым рынком и рынком сырьевых товаров, таких как золото и нефть, а Ko et al. (2022) продемонстрировали, что добавление NFT к инвестиционному портфелю традиционных активов приводит к эффекту диверсификации. Другие исследования изучали поведение рынка NFT во

время финансовых кризисов и шоков и показали, что рынок NFT существенно отчужден от других классов активов (Dowling, 2022; Karim et al., 2022; Wang, 2022). Таким образом, можно сделать вывод, что NFT-активы обладают потенциалом для диверсификации инвестиционного портфеля благодаря своей относительно низкой корреляции с традиционными классами активов, в том числе и во время кризисов.

Однако актуальной темой, которая еще не была тщательно изучена, является рассмотрение сентимента инвесторов как фактора, который значимым образом может формировать динамику рынка NFT-активов. В этой области можно выделить работы Lucey et al. (2022) и Wang (2022), в которых, основываясь на анализе более 500 миллионов новостных материалов, посвященных NFT и криптовалютам, авторы построили индексы сентимента, измеряющих внимание к NFT (NFTsAI) и неопределенность в отношении криптовалют (UCRY Index). Еще несколько исследований были посвящены анализу сентимента инвесторов с использованием данных социальных сетей. Так, в статьях Boonparn et al. (2022), Meyns and Dalipi (2022), Kapoor et al. (2022) были проанализированы посты из Twitter, связанные с NFT-активами. Тем не менее, ни в одной из вышеизложенных работ авторы не ставили цель изучить влияние настроений инвесторов на рынок NFT-активов на основе текстовых данных из социальных сетей.

Наконец, в большинстве существующих исследований рынка NFT основное внимание уделяется применению традиционных эконометрических подходов, таких как квантильная регрессия (Karim et al., 2022), TVP-VAR (Aharon and Demir, 2022; Wang, 2022) или BEKK-GARCH (Yousaf and Yarovaya, 2022). Однако использование современных методов машинного обучения в изучении NFT-рынка остается относительно ограниченным. На данный момент можно выделить лишь одно исследование (Ghosh et al., 2023), в котором применяется объяснимый искусственный интеллект (XAI) для анализа ежедневных цен закрытия на рынке NFT. Таким образом, существует потенциал дальнейшего развития методологической базы для моделирования и интерпретации динамики NFT-рынка за счет использования современных технологий искусственного интеллекта.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются биржевые характеристики криптоактивов на примере доходности, доходности в абсолютном выражении, цены, волатильности и объема торгов криптовалюты Bitcoin, а также объема продаж NFT-активов.

Предметом исследования является количественная взаимосвязь между различными индексами сентимента инвесторов, включая авторские, и поведением рынка криптоактивов.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является оценка влияния настроений инвесторов на биржевые характеристики двух рынков криптоактивов -Bitcoin и NFT - с использованием методов искусственного интеллекта и эконометрического анализа.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. выявить пробелы и противоречия в исследованиях сентимента на рынке криптоактивов;

2. разработать авторский индекс сентимента инвесторов рынка Bitcoin с использованием NLP-модели Flair;

3. провести статистический и событийный анализ для выявления наличия связи между построенным индексом сентимента и рынком Bitcoin;

4. оценить качество предложенного индекса сентимента по сравнению с альтернативным;

5. осуществить выбор индексов сентимента для исследования рынка NFT, а также их сопоставление и ранжирование по прогностической способности;

6. сконструировать авторский индекс сентимента инвесторов рынка NFT с использованием NLP-модели VADER;

7. разработать модели машинного обучения для прогнозирования объема продаж №Г-активов с использованием индексов сентимента и выбрать наиболее оптимальную по точности ежемесячного прогноза;

8. с помощью методов объяснимого искусственного интеллекта (ХА1) провести интерпретацию результатов для рынка №Г, оценив вклад каждого признака в модели.

В соответствии с заявленной целью и задачами исследования и опираясь на обзор литературы, сформулированы следующие исследовательские вопросы и гипотезы.

Исследовательский вопрос и гипотезы, рассматриваемые в первой главе: Исследовательский вопрос: может ли построенный RedditSI, служащий индикатором сентимента пользователей Reddit по отношению к Bitcoin, использоваться для прогнозирования биржевых характеристик BTC? Н1.1: RedditSI имеет взаимосвязи со всеми рассматриваемыми биржевыми характеристиками рынка ВЫсот: доходностью, доходностью в абсолютном выражении, ценой, волатильностью и объемом торгов.

Н1.2: Всплески настроений, выраженные в высоких значениях RedditSI, приводят к появлению аномальной доходности на рынке Bitcoin.

Н1.3: Авторский индекс сентимента RedditSI отражает поведение рынка BTC не хуже, чем альтернативные варианты.

Исследовательский вопрос и гипотезы, рассматриваемые во второй главе: Исследовательский вопрос: могут ли индексы сентимента выступать в качестве определяющих факторов для рынка NFT и как меняется их прогностическая сила с течением времени?

Н2.1: Настроения инвесторов, аппроксимируемые различными индексами сентимента, могут стать важным предиктором ежедневного объема продаж ИРТ-активов.

H2.2: Периоды роста цен на криптовалюты ассоциируются с повышенным интересом инвесторов к криптоактивам и одновременным увеличением объема продаж на рынке NFT.

H2.3: Индексы сентимента, которые построены на текстовых данных из социальных сетей (Crypto Fear and Greed Index, Twitter Happiness Index, Twitter Economic Uncertainty Index), обладают большей прогностической значимостью для объема продаж NFT-активов по сравнению с индексами сентимента, не учитывающими фактор социальных сетей (Geopolitical Risk Index, Financial Stress Index).

Исследовательский вопрос и гипотезы, рассматриваемые в третьей главе: Исследовательский вопрос: какой вклад вносят индексы сентимента в объяснение динамики продаж NFT-активов и является ли разработанный NFT Hype Index, построенный на твитах лидеров мнений рынка NFT, подходящим индикатором настроений?

H3.1: Разработанный NFT Hype Index, служащий агрегатором настроений на рынке NFT, может быть значимым предиктором ежедневных объемов продаж NFT.

H3.2: Индексы сентимента, которые включают обработанные данные из социальных сетей (NFT Hype Index, Crypto Fear and Greed Index, Twitter Economic Uncertainty Index), вносят больший вклад в прогнозирование объемов продаж NFT, чем индексы сентимента, которые не учитывают данные социальных сетей (Geopolitical Risk Index, Financial Stress Index, News Sentiment Index). H3.3: Построенный NFT Hype Index обладает наибольшей прогностической способностью при моделировании объема продаж NFT-активов по сравнению с другими исследуемыми индексами сентимента.

Методология исследования и данные

В первой главе представлен анализ взаимосвязи между настроениями инвесторов Reddit и рынком Bitcoin. Был построен авторский индекс сентимента RedditSI посредством использования предобученной NLP-модели Flair, которая

классифицировала по тональности сообщения пользователей из самых популярных субреддитов, посвященных обсуждению Bitcoin, - "/r/Bitcoin", "/r/BTC" и "/r/BitcoinBeginners". Индекс сентимента RedditSI рассчитывался на ежедневной основе по следующей формуле:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бакланова Валерия Сергеевна, 2025 год

Список литературы

1. Банк России. Децентрализованные финансы: отчет / Банк России. - Москва, 2022. - URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/141992/report_07112022.pdf (дата обращения: 13.06.2025).

2. Городнова, Н. В. (2022). Цифровая экономика: развитие NFT-рынка и смарт-контрактов. Вопросы инновационной экономики, 12(2), 949-966.

3. Канторович, Г. Г. (2003). Лекции: Анализ временных рядов. Экономический журнал Высшей школы экономики, 7(1), 79-103.

4. Кочергин, Д. А. (2022). Криптоактивы: экономическая природа, классификация и регулирование оборота. Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика, 17(3), 75-130.

5. Abdollahi, H., Fjesme, S. L., & Sirnes, E. (2024). Measuring market volatility connectedness to media sentiment. The North American Journal of Economics and Finance, 71, 102091.

6. Acharya, V. V., & Pedersen, L. H. (2005). Asset pricing with liquidity risk. Journal of financial Economics, 77(2), 375-410.

7. Aharon, D. Y., & Demir, E. (2022). NFTs and asset class spillovers: Lessons from the period around the COVID-19 pandemic. Finance Research Letters, 47, 102515.

8. Akbik, A., Blythe, D., & Vollgraf, R. (2018). Contextual string embeddings for sequence labeling. In Proceedings of the 27th international conference on computational linguistics (pp. 1638-1649).

9. Akbik, A., Bergmann, T., Blythe, D., Rasul, K., Schweter, S., & Vollgraf, R. (2019, June). FLAIR: An easy-to-use framework for state-of-the-art NLP. In Proceedings of the 2019 conference of the North American chapter of the association for computational linguistics (demonstrations) (pp. 54-59).

10.Al Hawi, L., Sharqawi, S., Al-Haija, Q. A., & Qusef, A. (2023). Empirical evaluation of machine learning performance in forecasting cryptocurrencies. Journal of Advances in Information Technology, 14(4).

11.Alam, M., Chowdhury, M. A. F., Abdullah, M., & Masih, M. (2023). Volatility spillover and connectedness among REITs, NFTs, cryptocurrencies and other assets: Portfolio implications. Investment Analysts Journal, 52(2), 83-105.

12.Almeida, J., & Gon5alves, T. C. (2023). A systematic literature review of investor behavior in the cryptocurrency markets. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 100785.

13.Ante, L. (2022). The non-fungible token (NFT) market and its relationship with Bitcoin and Ethereum. FinTech, 1(3), 216-224.

14.Ardis, J. (2021). How Has the Media Covered Beeple and NFTs? URL: https://auctiondaily.com/news/how-has-the-media-covered-beeple-and-nfts/ (Accessed on 10.05.2023).

15.Asch, S. E. (1951). Effects of Group Pressure upon the Modification and Distortion of Judgments. Groups, Leadership, and Men, 177-190.

16.Baker, M., & Wurgler, J. (2006). Investor sentiment and the cross-section of stock returns. The journal of Finance, 61(4), 1645-1680.

17.Baker, M., & Wurgler, J. (2007). Investor sentiment in the stock market. Journal of economic perspectives, 21(2), 129-151.

18.Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., & Renault, T. (2021). Twitter-derived measures of economic uncertainty. Available online: PolicyUncertainty.com (accessed on 10 January 2023).

19.Baklanova, V. (2025). The relationships between RedditSI and BTC exchange characteristics: Do Reddit users still control the market?. Eurasian Economic Review, 1-22.

20.Baklanova, V. (2025, in print) 'The impact of Reddit user sentiment on Bitcoin returns: checking the Reddit phenomenon existence with RedditSI', Global Business and Economics Review, Vol. X, No. Y, pp.xxx-xxx.

21.Baklanova, V., Kurkin, A., & Teplova, T. (2024). Investor sentiment and the NFT hype index: to buy or not to buy?. China Finance Review International, 14(3), 522548.

22.Banerjee, A. V. (1992). A simple model of herd behavior. The quarterly journal of economics, 107(3), 797-817.

23.Barclay, M. J., & Hendershott, T. (2003). Price discovery and trading after hours. The Review of Financial Studies, 16(4), 1041-1073.

24.Bejaoui, A., Frikha, W., Jeribi, A., & Bariviera, A. F. (2023). Connectedness between emerging stock markets, gold, cryptocurrencies, DeFi and NFT: Some new evidence from wavelet analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 619, 128720.

25.Bergstra, J., Yamins, D., & Cox, D. (2013, February). Making a science of model search: Hyperparameter optimization in hundreds of dimensions for vision architectures. In International conference on machine learning (pp. 115-123). PMLR.

26.Bertucci, L. (2024). Bitcoin Ordinals: Determinants and impact on total transaction fees. Research in International Business and Finance, 70, 102338.

27.Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., & Welch, I. (1992). A theory of fads, fashion, custom, and cultural change as informational cascades. Journal of political Economy, 100(5), 992-1026.

28.Bikhchandani, S., & Sharma, S. (2000). Herd behavior in financial markets. IMF Staff papers, 47(3), 279-310.

29.Bird, S., & Loper, E. (2004). NLTK: The Natural Language Toolkit. In Proceedings of the ACL Interactive Poster and Demonstration Sessions, pages 214-217, Barcelona, Spain. Association for Computational Linguistics.

30.Black, F. (1986). Noise. The journal of finance, 41(3), 528-543.

31.Bleher, J., & Dimpfl, T. (2019). Today I got a million, tomorrow, I don't know: on the predictability of cryptocurrencies by means of Google search volume. International Review of Financial Analysis, 63, 147-159.

32.Boonparn, P., Bumrungsook, P., Sookhnaphibarn, K., & Choensawat, W. (2022, March). Social data analysis on play-to-earn non-fungible tokens (NFT) games. In 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 263-264). IEEE.

33.Bouri, E., Gupta, R., Lau, C. K. M., Roubaud, D., & Wang, S. (2018). Bitcoin and global financial stress: A copula-based approach to dependence and causality in the quantiles. The Quarterly Review of Economics and Finance, 69, 297-307.

34.Bouteska, A., Mefteh-Wali, S., & Dang, T. (2022). Predictive power of investor sentiment for Bitcoin returns: Evidence from COVID-19 pandemic. Technological Forecasting and Social Change, 184, 121999.

35.Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine learning, 24, 123-140.

36.Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45, 5-32.

37.Brown, G. W., & Cliff, M. T. (2004). Investor sentiment and the near-term stock market. Journal of empirical finance, 11(1), 1-27.

38.Buckman, S. R., Shapiro, A. H., Sudhof, M., & Wilson, D. J. (2020). News sentiment in the time of COVID-19. FRBSF Economic Letter, 8(1), 5-10.

39.Caldara, D., & Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194-1225.

40.Caporale, G. M., & Plastun, A. (2019). Price overreactions in the cryptocurrency market. Journal of Economic Studies, 46(5), 1137-1155.

41.Cerqueira, V., Torgo, L., & Soares, C. (2019). Machine learning vs statistical methods for time series forecasting: Size matters. arXivpreprint arXiv:1909.13316.

42.Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 785-794).

43.Chohan, U. W. (2021). Non-fungible tokens: Blockchains, scarcity, and value. Critical Blockchain Research Initiative (CBRI) Working Papers.

44.Chainanalysis - The 2021 NFT Market Explained. Available online: https://blog.chainalysis.com/reports/nft-market-report-preview-2021/ (accessed on 2.04. 2023).

45.Ciganovic, M., & D'Amario, F. (2024). Forecasting cryptocurrencies log -returns: a LASSO-VAR and sentiment approach. Applied Economics, 56(58), 8112-8138.

46.CoinGecko. 2023 Q2 Crypto Industry Report. 2023b. Available online: https://www.coingecko.com/research/publications/2023-q2-crypto-report/ (accessed on 15.09. 2023).

47.CoinGecko: графики глобальной капитализации криптовалют [Электронный ресурс]. - URL: https://www.coingecko.com (дата обращения: 13.06.2025).

48.CoinMarketCap: сайт о капитализации криптовалют [Электронный ресурс]. -URL: https://coinmarketcap.com (дата обращения: 25.05.2025).

49.CryptoSlam: аналитика NFT-рынка [Электронный ресурс]. -URL: https://www.cryptoslam.io (дата обращения: 25.05.2025).

50.Dash, A. (2021). NFTs weren't supposed to end like this [WWW document]. The Atlantic. URL https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2021/04/nfts-werent-supposed-end-like/618488/ (accessed on 05.05.2023).

51.De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (1990). Noise trader risk in financial markets. Journal of political Economy, 98(4), 703-738.

52.De Smedt, T., & Daelemans, W. (2012). Pattern for python. The Journal of Machine Learning Research, 13(1), 2063-2067.

53.Dhingra, S., Arora, R., Katariya, P., Kumar, A., Gupta, V., & Jain, N. (2021). Understanding emotional health sustainability amidst COVID-19 imposed lockdown. Sustainability Measures for COVID-19 Pandemic, 211-235.

54.Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431.

55.Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: journal of the Econometric Society, 10571072.

56.Dowling, M. (2022). Fertile LAND: Pricing non-fungible tokens. Finance Research Letters, 44, 102096. (2021a).

57.Dowling, M. (2022). Is non-fungible token pricing driven by cryptocurrencies?

Finance Research Letters, 44, 102097. (2022).

58.Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.

59.Fazlija, B., & Harder, P. (2022). Using financial news sentiment for stock price direction prediction. Mathematics, 10(13), 2156.

60.Flick, C. (2022). A critical professional ethical analysis of Non-Fungible Tokens (NFTs). Journal of Responsible Technology, 12, 100054.

61.Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of statistics, 1189-1232.

62.Georgoula, I., Pournarakis, D., Bilanakos, C., Sotiropoulos, D., & Giaglis, G. M. Using time-series and sentiment analysis to detect the determinants of bitcoin prices. 2015. URL https://dx. doi. org/10.2139/ssrn, 2607167.

63.Ghosh, I., Alfaro-Cortés, E., Gámez, M., & García-Rubio, N. (2023). Prediction and interpretation of daily NFT and DeFi prices dynamics: Inspection through ensemble machine learning & XAI. International Review of Financial Analysis, 87, 102558.

64.Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: journal of the Econometric Society, 424-438.

65.Gunay, S., & Muhammed, S. (2022). Identifying the role of investor sentiment proxies in NFT market: comparison of google trend, fear-greed index and VIX. Fear-Greed Index and VIX (April 21, 2022).

66.Gupta, V., Singh, V. K., Mukhija, P., & Ghose, U. (2019). Aspect-based sentiment analysis of mobile reviews. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 36(5), 4721-4730.

67.Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.

68.Hirshleifer, D., & Teoh, S. H. (2003). Limited attention, information disclosure, and financial reporting. Journal of accounting and economics, 36(1-3), 337-386.

69.Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55-67.

70.Howcroft, E. (2022). NFT sales hit $25 billion in 2021, but growth shows signs of slowing. Reuters. https://www. reuters. com/markets/europe/nft-sales-hit-25-billion-2021-growth-shows-signs-slowing-2022-01-10/(Accessed: September 10, 2023).

71.Hutto, C., & Gilbert, E. (2014). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. In Proceedings of the international AAAI conference on web and social media (Vol. 8, No. 1, pp. 216-225).

72.Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice. OTexts.

73.Jiang, M., & Xia, Y. (2023). What drives the volatility of non-fungible tokens (NFTs): macroeconomic fundamentals or investor attention? Applied Economics Letters, 1-10.

74.Kapoor, A., Guhathakurta, D., Mathur, M., Yadav, R., Gupta, M., & Kumaraguru, P. (2022, April). Tweetboost: Influence of social media on nft valuation. In Companion Proceedings of the Web Conference 2022 (pp. 621-629).

75.Karim, S., Lucey, B. M., Naeem, M. A., & Uddin, G. S. (2022). Examining the interrelatedness of NFTs, DeFi tokens and cryptocurrencies. Finance Research Letters, 47, 102696.

76.Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., ... & Liu, T. Y. (2017). Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree. Advances in neural information processing systems, 30.

77.Kim, J., Kim, H. S., & Choi, S. Y. (2023). Forecasting the S&P 500 index using mathematical-based sentiment analysis and deep learning models: a FinBERT transformer model and LSTM. Axioms, 12(9), 835.

78.Kindra, M., Dixit, V., & Gupta, V. (2021). A fuzzy-based approach for characterization and identification of sentiments. In Computational Intelligence for Information Retrieval (pp. 219-236). CRC Press.

79.Ko, H., Son, B., Lee, Y., Jang, H., & Lee, J. (2022). The economic value of NFT: Evidence from a portfolio analysis using mean-variance framework. Finance Research Letters, 47, 102784.

80.Kraaijeveld, O., & De Smedt, J. (2020). The predictive power of public Twitter sentiment for forecasting cryptocurrency prices. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 65, 101188.

81.Kristoufek, L. (2015). What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis. PloS one, 10(4), e0123923.

82.Kumar, I. E., Venkatasubramanian, S., Scheidegger, C., & Friedler, S. (2020, November). Problems with Shapley-value-based explanations as feature importance measures. In International conference on machine learning (pp. 5491-5500). PMLR.

83.Kyle, A. S., & Obizhaeva, A. A. (2018). Adverse selection and liquidity: From theory to practice. Anna A., Adverse Selection and Liquidity: From Theory to Practice (June 3, 2018).

84.Kyle, A. S., & Obizhaeva, A. A. (2020). Market microstructure invariance: A dynamic equilibrium model. Anna A., Market Microstructure Invariance: A Dynamic Equilibrium Model (March 23, 2020).

85.Latif, N., Selvam, J. D., Kapse, M., Sharma, V., & Mahajan, V. (2023). Comparative performance of LSTM and ARIMA for the short-term prediction of bitcoin prices. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 17(1).

86.Loginova, E., Tsang, W. K., van Heijningen, G., Kerkhove, L. P., & Benoit, D. F. (2024). Forecasting directional bitcoin price returns using aspect-based sentiment analysis on online text data. Machine Learning, 113(7), 4761-4784.

87.Lucey, B. M., Vigne, S. A., Yarovaya, L., & Wang, Y. (2022). The cryptocurrency uncertainty index. Finance Research Letters, 45, 102147.

88.Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in neural information processing systems, 30.

89.Mackinlay, C. (1997). Event Studies in Economics and Finance. Journal of Economic Literature, 35, 13-39.

90.Matta, M., Lunesu, I., & Marchesi, M. (2015, June). Bitcoin Spread Prediction Using Social and Web Search Media. In UMAP workshops (pp. 1-10).

91.McMillan, B., Myers, J., Nguyen, A., Robinson, D., & Kennard, M. (2022). Analysis and comparison of natural language processing algorithms as applied to Bitcoin conversations on social media. The Journal of Investing, 31(2), 38-59.

92.Meyns, S. C., & Dalipi, F. (2022). What users tweet on NFTs: mining Twitter to understand NFT-related concerns using a topic modeling approach. IEEE Access, 10, 117658-117680.

93.Murray, K., Rossi, A., Carraro, D., & Visentin, A. (2023). On forecasting cryptocurrency prices: A comparison of machine learning, deep learning, and ensembles. Forecasting, 5(1), 196-209.

94.Nadini, M., Alessandretti, L., Di Giacinto, F., Martino, M., Aiello, L. M., & Baronchelli, A. (2021). Mapping the NFT revolution: market trends, trade networks, and visual features. Scientific reports, 11(1), 20902.

95.Naeem, M. A., Mbarki, I., & Shahzad, S. J. H. (2021). Predictive role of online investor sentiment for cryptocurrency market: Evidence from happiness and fears. International Review of Economics & Finance, 73, 496-514.

96.Nasekin, S., & Chen, C. Y. H. (2020). Deep learning-based cryptocurrency sentiment construction. Digital Finance, 2(1-2), 39-67.

97.Nunez-Mora, J. A., & Mendoza-Urdiales, R. A. (2023). Social sentiment and impact in US equity market: an automated approach. Social Network Analysis and Mining, 13(1), 111.

98.Omar, H., & Lasrado, L. A. (2023). Uncover Social Media Interactions On Cryptocurrencies Using Social Set Analysis (SSA). Procedia Computer Science, 219, 161-169.

99.Pano, T., & Kashef, R. (2020). A complete VADER-based sentiment analysis of bitcoin (BTC) tweets during the era of COVID-19. Big Data and Cognitive Computing, 4(4), 33.

100. Park, H. W., & Lee, Y. (2019). HOW ARE TWITTER ACTIVITIES RELATED TO TOP CRYPTOCURRENCIES'PERFORMANCE? EVIDENCE FROM SOCIAL MEDIA NETWORK AND SENTIMENT ANALYSIS. Drustvena istrazivanja, 28(3), 435-460.

101. Parmezan, A. R. S., Souza, V. M., & Batista, G. E. (2019). Evaluation of statistical and machine learning models for time series prediction: Identifying the state-of-the-art and the best conditions for the use of each model. Information sciences, 484, 302337.

102. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., ... & Duchesnay, É. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. the Journal of machine Learning research, 12, 2825-2830.

103. Peng, L., & Xiong, W. (2006). Investor attention, overconfidence and category learning. Journal of Financial Economics, 80(3), 563-602.

104. Perry-Carrera, B. (2018). Effect of sentiment on Bitcoin price formation. Unpublished Doctoral dissertation. Durham: Duke University, 1-41.

105. Pinto-Gutiérrez, C., Gaitán, S., Jaramillo, D., & Velasquez, S. (2022). The NFT hype: what draws attention to non-fungible tokens? Mathematics, 10(3), 335.

106. Prokhorenkova, L., Gusev, G., Vorobev, A., Dorogush, A. V., & Gulin, A. (2018). CatBoost: unbiased boosting with categorical features. Advances in neural information processing systems, 31.

107. Qian, C., Mathur, N., Zakaria, N. H., Arora, R., Gupta, V., & Ali, M. (2022). Understanding public opinions on social media for financial sentiment analysis using AI-based techniques. Information Processing & Management, 59(6), 103098.

108. Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016, August). " Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1135-1144).

109. Said, F. F., Somasuntharam, R. S., Yaakub, M. R., & Sarmidi, T. (2023). Impact of Google searches and social media on digital assets' volatility. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), 1-17.

110. Serada, A., Sihvonen, T., & Harviainen, J. T. (2021). CryptoKitties and the new ludic economy: how blockchain introduces value, ownership, and scarcity in digital gaming. Games and Culture, 16(4), 457-480.

111. Shen, D., Urquhart, A., & Wang, P. (2019). Does twitter predict Bitcoin?. Economics letters, 174, 118-122.

112. Shiller, R. J. (2000). Irrational Exuberance. Princeton University Press.

113. Shleifer, A., & Summers, L. H. (1990). The noise trader approach to finance. Journal of Economic perspectives, 4(2), 19-33.

114. Simon, H. A. (1955). A behavioral model of rational choice. The quarterly journal of economics, 99-118.

115. Sinelnikova-Muryleva, E. V., Shilov, K. D., & Zubarev, A. V. (2019). Essence of cryptocurrencies: descriptive and comparative analysis. Finance: Theory and Practice, 23(6), 36-49.

116. Sohag, K., & Ullah, M. (2022). Response of BTC Market to Social Media Sentiment: Application of Cross-Quantilogram with Bootstrap. In Digitalization and the Future of Financial Services: Innovation and Impact of Digital Finance (pp. 103119). Cham: Springer International Publishing.

117. Soros, G. (1987). The Alchemy of Finance. Wiley.

118. Spiliotis, E. (2023). Time series forecasting with statistical, machine learning, and deep learning methods: Past, present, and future. In Forecasting with Artificial Intelligence: Theory and Applications (pp. 49-75). Cham: Springer Nature Switzerland.

119. Telli, §., & Chen, H. (2021). Multifractal behavior relationship between crypto markets and Wikipedia-Reddit online platforms. Chaos, Solitons & Fractals, 152, 111331.

120. Teplova, T., Kurkin, A., & Baklanova, V. (2023). Investor sentiment and the NFT market: prediction and interpretation of daily NFT sales volume. Annals of Operations Research, 1-25.

121. Teplova T.V., Sokolova T.V., Tomtosov A.F., Buchko D.V., Nikulin D.D. (2022). The sentiment of private investors in explaining the differences in the trade characteristics of the Russian market stocks. Journal of the New Economic Association, 1 (53), 53-84. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-3

122. Teterin, M. A., & Peresetsky, A. A. (2024). Google Trends and Bitcoin volatility forecast. OF THE NEW ECONOMIC ASSOCIATION, 118.

123. Tetlock, P. C. (2007). Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market. The Journal of finance, 62(3), 1139-1168.

124. Tibshirani, R. (1996). Regression shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 58(1), 267-288.

125. Trimborn, S. and Hardle, W. K. (2018). CRIX an index for cryptocurrencies, Journal of Empirical Finance 49: 107-122.

126. Tunca, S., Sezen, B., & Wilk, V. (2023). An exploratory content and sentiment analysis of the guardian metaverse articles using leximancer and natural language processing. Journal of Big Data, 10(1), 82. URL https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2021/04/nfts-werent-supposed-end-like/618488/ (accessed on 04.05.2023).

127. Umar, Z., Abrar, A., Zaremba, A., Teplova, T., & Vo, X. V. (2022). The return and volatility connectedness of NFT segments and media coverage: fresh evidence based on news about the COVID-19 pandemic. Finance Research Letters, 49, 103031.

128. Umar, Z., Gubareva, M., Teplova, T., & Tran, D. K. (2022). Covid-19 impact on NFTs and major asset classes interrelations: Insights from the wavelet coherence analysis. Finance Research Letters, 47, 102725.

129. Urom, C., Ndubuisi, G., & Guesmi, K. (2022). Dynamic dependence and predictability between volume and return of Non-Fungible Tokens (NFTs): The roles of market factors and geopolitical risks. Finance Research Letters, 50, 103188.

130. Vidal-Tomás, D. (2022). The new crypto niche: NFTs, play-to-earn, and metaverse tokens. Finance research letters, 47, 102742.

131. Vu, L. T., Pham, D. N., Kieu, H. T., & Pham, T. T. T. (2023). Sentiments Extracted from News and Stock Market Reactions in Vietnam. International Journal of Financial Studies, 11(3), 101.

132. Wang, Y. (2022). Volatility spillovers across NFTs news attention and financial markets. International Review of Financial Analysis, 83, 102313.

133. Xia, Y., Li, J., & Fu, Y. (2022). Are non-fungible tokens (NFTs) different asset classes? Evidence from quantile connectedness approach. Finance Research Letters, 49, 103156.

134. Yin, W., Chen, Z., Luo, X., & Kirkulak-Uludag, B. (2022). Forecasting cryptocurrencies' price with the financial stress index: a graph neural network prediction strategy. Applied Economics Letters, 1-10.

135. Yousaf, I., & Yarovaya, L. (2022). Static and dynamic connectedness between NFTs, Defi and other assets: Portfolio implication. Global Finance Journal, 53, 100719.

136. Yearly NFT Market Report 2021. Nonfungible.com. Available online: https://nonfungible.com/ (accessed on 2 February 2023).

137. Zhang, Z., Sun, Q., & Ma, Y. (2022). The hedge and safe haven properties of non-fungible tokens (NFTs): Evidence from the nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL) model. Finance Research Letters, 50, 103315.

138. Zimbra, D., Abbasi, A., Zeng, D., & Chen, H. (2018). The state-of-the-art in Twitter sentiment analysis: A review and benchmark evaluation. ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), 9(2), 1-29.