본 연구는 뉴스기사의 감성(Sentiment)이 비트코인 수익률 및 수익률의 변동성에 미치는 영향과 각 변수간의 상호 작용을 분석하였다. 일별 NAVER 뉴스기사 텍스트를 감성분석에 이용하였으며, 긍정과 부정값으로 분류하여 산출한 수치로 다중회귀분석 및 벡터자기회귀모형 추정, 그랜저 인과관계 분석, 충격반응함수 분석에 사용하였다. 연구 결과, 뉴스기사 개수와 일별 감성점수의 최고점, 그리고 감성점수의 표준편차는 비트코인 수익률의 변동성에 대해 그랜저 인과관계를 보이며 선행성을 지니는 것으로 나타났다. 그리고 일별 평균점수가 양(+)의 값을 나타낼 때는 매수하고, 음(-)의 값을 나타낼 때는 매도하는 전략 시뮬레이션을 수행하였다. 2018년 1월 1일부터 10월 31일까지 비트코인 기간수익률과 비교하여 당일, 2일전, 3일전 평균점수를 적용한 기간수익률이 시장을 아웃퍼폼하였다. 전반적으로 전통적인 자산에 대한 평가방법을 적용할 수 없는 비트코인에 뉴스기사의 감성이 비트코인 수익률 변동성 예측에 이용할 수 있는 중요한 예측 인자임을 보여준다.

핵심 단어: 뉴스기사 감성분석, 비트코인, 벡터자기회귀모형, 그랜저인과관계, 충격반응분석, 시뮬레이션

JEL 분류기호: G11, G12, G41​​