Распределение богатства в экосистеме биткоин // Wealth Distribution in the Bitcoin Ecosystem

A. Il’inskii I., Z. Mierzwa, А. Ильинский И. and З. Межва
Additional contact information
A. Il’inskii I.: Financial University, Moscow
Z. Mierzwa: Warsaw University, Warsaw
А. Ильинский И.: Финансовый университет, Москва
З. Межва: Варшавский университет, Варшава

Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice, 2019, vol. 23, issue 2, 6-16

Abstract:

The paper deals with the problems of measuring uneven wealth distribution in the bitcoin ecosystem. All existing bitcoin distribution models depend on the analysis of bitcoin wallets and bitcoin addresses. They are based on the Bitcoin Rich List. This approach is insufficient due to the inscrutable relationships between people owning bitcoin, bitcoin wallets, and bitcoin addresses. In this paper, we used the methods of comparative analysis resulted in graphics as represented by Lorentz and Lamé curves and distribution of the Gini coefficients and the Kolkata index. We identified empirical cumulative functions of wealth distribution and the number of addresses with positive balance during the bubble and after its explosion. Approximations of the distribution of ‘poor’ and ‘rich’ addresses have been obtained and compared with the other results from the cited literature. The general public views the equality of network members as synonymous with the equal distribution of wealth among them. Emerging financial bubbles, especially in the US financial markets, lead to an increase in income inequality. However, after a bubble explodes, the inequality falls to the initial level.

В статье рассматриваются проблемы измерения неравномерности распределения богатства в экосистеме биткоин. Все существующие модели распределения биткоин зависят от анализа биткоин-кошельков и биткоин-адресов. Они основаны на богатом списке биткоинов. Такого подхода недостаточно из-за непостижимых отношений между людьми, владеющими биткоинами, биткоин-кошельками и биткоин-адресами. В работе нами использовались методы сравнительного анализа с графическим изображением результатов в виде кривых Лоренца, Ламе и распределения коэффициентов Джини и индекса Кольката. Авторы определили эмпирические кумулятивные функции распределения богатства и количества адресов с положительным балансом во время пузыря и после его взрыва. Получены аппроксимации распределения «бедных» и «богатых» адресов и сделано их сравнение с другими результатами, представленными в цитируемой литературе. Широкая общественность рассматривает равенство членов сети как синоним относительно равного распределения богатства между ними. Появление финансовых пузырей, в особенности на финансовых рынках США, приводит к увеличению неравенства доходов, но после краха пузыря неравенство падает до начального уровня

Keywords: bitcoin; inequality; distribution of wealth; Lorenz curve; Lamé curves; Gini coefficient; Kolkata index; биткоин; неравенство; распределение богатства; кривая Лоренца; кривые Ламе; коэффициент Джини; индекс Калькутты (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019-05-03
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://financetp.fa.ru/jour/article/viewFile/835/550.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:financ:y:2019:i:2:p:6-16

Access Statistics for this article

More articles in Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice from ФГОБУВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Government of Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().