본 연구는 가상화폐 시장의 수익률 변동성과 거래량의 관계를 분석하였고, 혼합 분포가설(mixture of distribution hypothesis)과 연속적 정보 도착가설(sequential information arrival hypothesis)을 검정하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 외부 충격 요인을 반영한 국면 전환 모형을 적용하여 변동성을 추정하였다. 실증분석을 위해 2013년 4월 1일부터 2018년 12월 30일의 비트코인의 가격과 거래량을 사용하였다. 그리고 1기를 2013년 4월 1일부터 2016년 12월 31일로, 2기를 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 30일로 구분하였다. 전체기간을 분석하고, 강건성 확보를 위해 가격 급등기가 포함되어 있는 2기에 대한 분석을 추가하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가상화폐의 수익률 변동성의 비대칭성이 통계적으로 유의미하고 변동성 피드백 현상이 나타남을 확인하였다. 둘째, 가상 화폐시장의 수익률과 거래량의 관계에서 혼합분포가설을 지지하는 결과가 도출되었다. 셋째, 구조 변화를 반영하는 마르코프 국면 전환(markov regime switching) 모형을 이용하여 변동성을 추정한 결과, 국면 전환 전이 확률이 통계적으로 유의미하였다. 본 연구는 가상 화폐시장의 변동성을 분석한 결과, 변동성 피드백(volatility feedback)에 관한 기존 연구 결과를 지지하며, 가상화폐의 수익률과 거래량의 관계는 혼합 분포가설을 지지하는 결과를 도출한 것에 의의가 있다.
본 논문은 가상화폐 시장의 수익률 변동성과 거래량의 관계를 분석하고, 혼합 분포가설과 연속적 정보 도착가설을 검정하였으며, 그 결과를 바탕으로 외부 충격 요인을 반영한 국면 전환 모형을 적용하여 변동성을 추측했다. 실증분석을 위하여 2013년 4월 1일~2018년 12월 30일의 비트코인의 가격과 거래량을 활용하였다. 가상화폐의 수익률과 거래량의 관계는 혼합 분포가설을 지지하는 결과를 도출하였다.