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Mit dem ersten dezentralen Blockchain-Projekt Bitcoin im Jahr 2008 hat sich das Ökosystem der digitalen Geldwelt rasant entwickelt. Inzwischen werden weltweit und rund um die Uhr mehr als 7.000 verschiedene Kryptowährungen gehandelt. Die wachsende Beliebtheit nicht nur bei Investitionen, sondern auch der öffentliche und freie Zugang zu riesigen Datenmengen, angefangen bei der Preisentwicklung, Blockchain-bezogenen Daten, sozialen Aktivitäten und sogar anonymen Aufzeichnungen über alle Wallet-Adressen, motivierte Forscher weltweit, die etablierten Finanztheorien auf einem neuen Finanzmarkt zu testen. Die wichtigste Frage in diesem Bereich lautet: Wie kann man eine Kryptowährung bewerten? Es gibt deutliche Hinweise darauf, dass sich die Preise von Kryptowährungen anders verhalten als die von Aktien. Die meisten Modelle zur Preisbildung von Vermögenswerten, die zur Erklärung von Kursunterschieden bei Aktien entwickelt wurden, können die Unterschiede bei den Preisen von Kryptowährungen nicht erklären. Härdle/Harvey/Reule 2020 bieten als eine der ersten eine Klassifizierung von Kryptowährungen an, die nicht nur von ihrem Konsensmechanismus abhängt, sondern vielmehr vom Zweck und der Verwendung einer bestimmten Kryptowährung. Mit dieser Klassifizierung heben die Autoren die Tatsache hervor, dass Kryptowährungen nicht in einen Korb gelegt werden sollten und dass es grundlegende Unterschiede gibt, die bei der Erstellung eines Preisbildungsmodells für Vermögenswerte berücksichtigt werden sollten. Diese Untersuchung trägt zur schnell wachsenden Literatur über die Preisbildung bei Kryptowährungen bei, indem sie kryptowährungsspezifische Merkmale in Bezug auf die Blockchain berücksichtigt, wie z. B. die Hash-Rate, den Anteil aktiver Adressen und den Anteil großer Investitionen sowie die Einflüsse sozialer Medien, z. B. die Anzahl von Reddit-Kommentaren. Zusätzlich berücksichtigt die Analyse Variablen, die den Kryptowährungsmarkt als Ganzes repräsentieren, nämlich die Leistung des Kryptowährungsmarktportfolios, die Größenprämie und das gehandelte Volumen. Darüber hinaus ist dies die erste Arbeit, die erklärende Variablen in das AR-(E/GJR) GARCH-Modell einbezieht, um zu versuchen, allgemeine und kryptowährungsspezifische Faktoren zu finden, die bei der Preisbildung dieser Vermögenswerte eine Rolle spielen.