Kriptoparalarda kümeleme analizi uygulamaları

Abstract

İnsanlar tasarruflarını her zaman en fazla getiri sağlayacak yatırım araçlarını gözeterek değerlendirmek ister. Bu amaca istinaden her zaman yeni ürünler geliştirilir ve farklı kısıtlar altında bu ürünler kullanılır. Blokzincir (Blockchain) teknolojisinin Bitcoin'i hayata geçirmesiyle yatırımcılar için artık yeni bir alan ortaya çıkmış oldu. İş yapış şekillerinde radikal birçok değişikliğe yol açtığı ve daha birçok sektör için de gelecek vadettiği literatürde de bahsedilmektedir. Özellikle para politikalarına ve finans sektörüne çoktan tesir ettiği ve bu durumun devamının da geleceği söylenebilir. Dağıtık mimariyle merkezi otoriteyi ortadan kaldırması, kriptografi sayesinde şeffaf ve yüksek güvenlikli olması, daha hızlı ve daha az maliyetli işlem yapılmasına olanak vermesi kriptoparaları cazip hale getiren faktörlerdir. Son on yıllık süreçte boyunca, ilginin global ölçekte giderek artması yeni yeni kriptoparaların ve kripto borsaların ortaya çıkmasına yol açmıştır. Aralık 2022 tarihi itibariyle yaklaşık 856 milyar Amerikan doları bazında piyasa değerine ve 24 milyar Amerikan doları kadar günlük işlem hacmine sahip olan kripto piyasası ile pazar büyüklüğü ortadadır. 530'u geçen çeşitli kripto borsalarında işlem görebilen 22.000'i aşan kriptopara çeşidinin olması, yatırımcıların veya kullanıcıların hangi kriptolara yönelip tercih yapacakları hususunda zorlaştırıcı bir etmen olduğunu söylenebilir. Zira yüksek fiyat oynaklığına sahip kripto piyasası, yüksek getiri sağlayabileceği gibi yatırımcıları hüsrana uğratabilecek çok büyük zararlara da yol açabilir. Bu çalışmada kriptoparaların birkaç kullanım amaçlarından bir tanesi olan yatırım amacına ağırlık verilmiştir. Çalışmanın motivasyonunu sağlayan ise yatırımcılar için kritik hale gelen kriptopara tercih etme sürecini kolaylaştırma gayesiyle seçili kriptolar özelinde özetleyici ve fikir verici bilgiler sunmaktır. Bu sayede bazı bilinmezliklerin çözülmesi ve tercih sahasının daralması sağlanır. Ayrıca literatürdeki kripto birimlerine yönelik yer alan çoğu istatistiksel çalışmanın, fiyat tahminleme ve kriptoların birbirleriyle veya diğer para piyasalarıyla olan nedensellik ilişkilerine dayandığı görülmüştür. Bu tezde ortaya konulan çalışma, kriptoparalara yönelik tanımlayıcı/betimleyici/özetleyici istatistiksel bir veri analitiği sürecini kapsadığı için literatüre kripto ekosistemi temelinde katkı sağlayacağı düşünülmüştür. Bu çalışmada 28.11.2021 ile 28.11.2022 tarih aralığını kapsayan, 1 yıllık periyotta piyasa hakimiyeti açısından %99'luk dilimde yer aldığı tespit edilen 216 kriptopara arasından verisine sağlıklı erişim sağlanabilen 1'i Bitcoin olmak üzere toplam 56 adet kriptopara, analiz edilmek üzere veri matrisi için derlenmiştir. Kategorik değişkenler hariç bütün metrik değişkenlere Z-skoru yöntemi ile standardize etme işlemi uygulanarak dönüşümleri gerçekleştirilen veriler kullanılmıştır. Analizler için hazırlanan veri setindeki 56 kriptopara analiz sürecinde 54'e, belirlenen 10 adet değişkenin bazılarının ise elenip 9'a düşürüldüğü gösterilecektir. Hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden Tek Bağlantı yöntemi, Tam Bağlantı yöntemi, Ward yöntemi ve Merkezi yöntem kare Öklid uzaklık ölçütüyle analize tabi tutulacaktır. Dendogramlara yansıyan bulgular ile hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemleri altında karşılaştırılacaktır. Buradaki kümelere ilişkin edinilen fikirlerin ardından küme yapılarını istatistiksel bağlamda değerlendirebilmek için hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden K-Ortalamalar yöntemine geçiş yapılacaktır. Ancak öncesinde küme sayısını netleştirmek için k=(n/2)1/2 formülü ve Wilk's Lamda ölçütü kullanılmıştır. Oluşan kümelerin geçerliliği diskriminant analizi ile sınanacak ve meydana gelen 6 küme kritik edilecektir. Buraya kadar uygulanan tüm kümeleme analizleri ve diskriminant analizi IBM SPSS (Statistical Package for Social Sciences) 28.00 sürümlü paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bulgular sonucunda elde edilen kümelere; çok belirgin bir Bitcoin-Altcoin ayrımı görülmeyen küme yapılarına yönelik yatırımcı için özellikle yatırım getirisi bazında ve diğer bazı açılardan çıkarımlarda bulunulacaktır. Ayrıca çalışmamızda 9 girdi değişkeni dışında kalan, veri matrisinde yer verilmemiş piyasa hakimiyeti ve derecelendirme skorları baz alınarak birtakım çıkarımlar yapılmıştır.