近年来以比特币为代表的加密货币受到投资者的广泛关注，比特币的性质不同于法定货币或传统金融资产，比特币的高波动性导致比特币交易市场潜在的金融风险更大，因此对比特币市场波动的研究愈加有具有现实意义。

而且随着互联网技术的发展以及网络社交媒体的普及，互联网每日都会生成海量与比特币相关的信息，其中一些如谷歌趋势等可以作为比特币投资者关注度的代理变量，但是在已有研究中研究者主要从其他基本面信息分析比特币价格波动，对互联网信息关注较少。

本文主要研究了比特币投资者关注度与比特币价格波动率之间的关系，实证结果表明，本文选取的三个关注度代理变量谷歌趋势，推特推文数量及新闻量均对比特币价格波动率有正向且显著的影响。

进一步的研究发现，当情绪指数处于不同水平时，投资者关注度对波动率的影响程度也不同，情绪指数越高，投资者关注度对价格波动率的影响越弱。

尽管比特币自从诞生以来就受到学者及投资者的广泛关注，但是时至今日关于仍没有相关理论解释清楚比特币的价格形成过程，也没有被普遍认可的比特币资产定价模型诞生。

在已发表的比特币价格相关的研究中，主要从两个角度研究比特币的价格，一种是将比特币视作货币或者金融资产，使用传统金融学的方法对其研究，另一种是从比特币所特有的角度入手，如分析比特币价格与比特币网络平均哈希律间的均衡方程。比特币出现初期的研究有一部分认为比特币的内在价值为零，但是随着比特币价格暴涨带来一系列羊群效应，部分学者开始关注矿商行为与比特币价格的关系。

Hayes（2019）认为比特币的内在价值可以通过比特币挖矿成本来估计，他的研究结果发现挖矿的成本能够解释比特币的价格 84%的变化。虽然 研究从新颖的角度估计了比特币的内在价值，但是 Hayes的研究也有明显的缺陷。

Hayes 在研究中使用比特币网络的算力作为矿商的电力成本的代理变量，但是由于矿机更新换代挖矿的效率提升了很多，Hayes 的研究，没有考虑这一点。另外 Hayes 在分析矿商收益时，没有将交易手续费考虑进去。

但是随着挖矿减半的不断推进，交易手续费将在矿商收中占据越来越重要的地位，本文认为这也是 Hayes 研究的不够完备之处。

比特币波动率相关比特币波动率相关的研究中，学者达成一个普遍的共识，即比特币的波动率明显高于其他金融资产，因此金融风险性更大。

相关文献主要通过两种方法估计比特币的日波动率。近年来一部分学者关注投资者关注与比特币价格波动率的关系，但是这些研究有相互矛盾的地方。

Gbenga（2020）认为谷歌趋势对比特币价格波动影响显著，而 Urquhart（2018）的研究中谷歌趋势对波动率影响不显著。造成这种差异的原因可能有以下两种，一是时间差异，即样本选自不同时间段可能导致统计结果不一致；

二是数据来源不同，即选择不同交易所的比特币相关数据也可能影响最终的结果。

相关研究已表明不同交易所的比特币价格由于流动性受限可能在某一时刻出现比较大的价差，本文认为比特币链上汇总的平均价格是个更好的选择，而且样本区间应该越大统计结果才越有说服力。

另外，即使有些文献得出结论，投资者关注度对比特币价格波动有正向且显著的影响，但是并没有更深入地分析影响机制，以及影响程度会受哪些其他因素控制，这些在比特币波动率相关研究领域仍存在空白。而且随着文本分析技术的发展，情绪指数在金融领域的研究中也越来越受到重视，但是在比特币相关研究中仍少有学者关注新闻情绪。