Valiutų rinkos evoliucijos sąveika su monetarinės politikos instrumentais skaitmenizacijos amžiuje

Abstract

Decentralizuotų kriptovaliutų atsiradimas sukėlė esminių iššūkių tradicinėms pinigų politikos sistemoms. Nors šie skaitmeniniai aktyvai turi potencialą didinti finansinį įtrauktumą ir efektyvumą, jiems būdingas nepastovumas ir centralizuotos priežiūros trūkumas sukuria sistemines rizikas, kurių tinkamai valdyti, naudojant klasikinius modelius, nepavyksta. Šioje disertacijoje pristatoma integruota hibridinė analitinė sistema, padedanti kiekybiškai įvertinti kriptovaliutų poveikį pinigų politikos perdavimo mechanizmams, kuri politikos formuotojams suteikia empiriškai pagrįstus įrankius, padedančius veiksmingiau analizuoti šią besikeičiančią finansų sritį. Disertacija suskirstyta į tris skyrius. Pirmajame skyriuje apibendrinamas kriptovaliutų teorinis vaidmuo šiuolaikinėje pinigų teorijoje. Antrajame skyriuje pristatoma ir pagrindžiama nauja metodika, mašininio mokymosi technikas derinanti su pažangiu ekonometriniu modeliavimu, konkrečiai naudojant “Elastic Net“ mašininio mokymo modelį su ARIMA liekanomis ir MSGARCH specifikacijomis, siekiant užfiksuoti nuo režimo priklausomą elgseną. Trečiajame skyriuje sistema empiriškai patvirtinama naudojant kriptovaliutų rinkų ir centrinių bankų politikos operacijų duomenis. Empiriniai rezultatai rodo didelį asimetrinį politikos poveikį, bitkoino kainai reaguojant –15 348 USD į 1 % Federalinės rezervų sistemos palūkanų normos pokyčius. Analizė nustato kritines kintamumo ribas (σ > 80 %), kai kriptovaliutų svyravimai didina infliacijos riziką. Šie rezultatai rodo didėjančią kriptovaliutų sisteminę svarbą pinigų politikos dinamikoje. Tyrimas prisideda prie naujos skaitmeninio turto ekonomikos srities plėtotės. Integruotas modeliavimo metodas padeda įveikti ilgalaikės nelinijinių finansinių reiškinių analizės ribotumus. Praktinės jos taikymo galimybės apima finansinio stabilumo rizikos stebėsenos realiuoju laiku sistemas ir įrodymais pagrįstas reguliavimo intervencijų gaires. Modulinė sistemos struktūra leidžia ją plėsti ateityje, įtraukiant besikeičiančias rinkos struktūras ir naujus skaitmeninius turtus. Disertacijos tema paskelbtos aštuonios recenzuotos publikacijos moksliniuose žurnaluose ir konferencijų straipsnių rinkiniuose. Šis darbas suteikia centriniams bankams būtinas analitines priemones pinigų stabilumui palaikyti ir atsakingoms finansinėms inovacijoms skaitmeninėje eroje skatinti.

The emergence of decentralised cryptocurrencies has created fundamental challenges for traditional monetary policy systems. Although these digital assets have the potential to increase financial inclusion and efficiency, their volatility and the lack of centralised oversight create systemic risks that cannot be properly managed using classical models. This dissertation presents an integrated hybrid analytical framework designed to quantitatively assess the impact of cryptocurrencies on monetary policy transmission mechanisms, providing policymakers with empirically grounded tools to analyse this evolving financial domain more effectively. The dissertation is divided into three main parts. The First Chapter summarises the theoretical role of cryptocurrencies in modern monetary theory. The Second Chapter presents and substantiates a new methodology that combines machine-learning techniques with advanced econometric modelling, specifically using an Elastic Net machine learning model with ARIMA residuals and MSGARCH specifications to capture regime-dependent behaviour. The Third Chapter empirically validates the framework using data from cryptocurrency markets and central bank policy operations. The empirical results show a significant asymmetric policy transmission effect, with the price of Bitcoin reacting by USD -15,348 to a 1% change in the Federal Reserve interest rate. The analysis also identifies critical volatility thresholds (σ>80%) at which cryptocurrency fluctuations increase inflation risk. These results indicate the growing systemic importance of cryptocurrencies in monetary policy dynamics. The study contributes to the emerging field of digital asset economics. The integrated modelling approach helps overcome the long-standing limitations of analysing nonlinear financial phenomena. Practical applications include real-time financial stability risk monitoring systems and evidence-based guidelines for regulatory interventions. The modular structure of the framework allows for future expansion by incorporating evolving market structures and new digital assets. The dissertation’s results have been presented to the scientific community in eight peer-reviewed publications in scientific journals and conference proceedings. This work provides central banks with essential analytical tools to maintain monetary stability and to promote responsible financial innovation in the digital era.