（通讯员：宋楷）10月21日晚上19点，华中科技大学经济学院第四次宏观经济研讨班在经济学院402会议室顺利举行，中南财经政法大学文澜学院副教授杨子超汇报了论文《Do Connections Pay Off in the Bitcoin Market?》。参与本次研讨会的有我院教师徐长生、易鸣和范红忠老师，以及相关专业的硕士、博士研究生。

首先，杨子超老师分享了自己关注“比特币”问题的灵感来源，他以“比特币买披萨”的有趣例子引入，然后提到近些年社会对比特币关注度的上升以及新冠肺炎冲击下比特币价格的猛涨现象，由此提出了文章关注的主要问题：在比特币投资者网络中，相较于没有任何联系的地址，有联系的地址是否能获得更高的投资收益？进一步地，联系更多的地址是否比联系更少的地址获得更高的收益？在开头，他简要介绍了文章的研究方法，即先建立一个比特币投资者网络，将交易地址划分为联系组和非联系组并衡量投资收益，再根据中心化算法后的价值，将有关联的组划分为10个子组并测算收益差异，最后检验哪一个中心化的测算方法对于关联度来说是更好的方法，研究发现，联系组的平均收益率比未联系组高出20.75%，关联度前20%的地址始终比其他关联组有更高的收益，在关联前20%的地址中，相较于度中心性算法，特征向量中心度算法是测量高收益更好的指标。

然后，杨子超老师简单定义了区块链和区块交易，指出区块是包含已确认的交易数据的存储单元，而区块链则是一系列区块，其中每个区块包含一条关于其前一个区块位置的信息，然后介绍了所谓的比特币矿工的挖矿行为，即算法会设定一个目标，矿工们通过不断地改变随机数来最终得到那个能满足算法设定的目标，以获取那个区块的交易费，然后介绍了在比特币交易中，交易输出的输入包括的基本要素，输出包括三个要素，分别是金额（比特币价值）、锁定脚本大小以及锁定脚本（包含公钥或比特币地址），输入包括五个要素，交易哈希（包含UTXO输出索引的交易）、输出索引、解锁脚本大小、解锁脚本和序列数。

随后，杨老师通过比特币交易图示详细介绍了比特币的交易和认证过程，每个比特币网络上的有效交易将被自动的添加到交易池，在这里，它将等待来自矿工的确认。每当一个矿工将相关交易放入下一个区块，该交易将自动收到第一次确认。每个节点有自己的内存池（mempool），当一个新的有效区块被广播到网络上，每个节点将自动从内存池中移除这些被确认的交易，矿工将根据交易费优先选择那些在交易池中未确认的交易。这些交易费分配矿工，用作他们在比特币网络上解决下一个块的努力的奖金，高交易费的人相对于低交易费能更快的得到确认，并且每个manner都接受第三方监督并承担银行的责任。在介绍交易背景的过程中，有部分同学和老师对比特币交易过程提出了各自的疑问，杨老师针对同学们的问题一一作出了解答。

在介绍完比特币整个交易过程后，杨老师分享了利用谷歌BigQuery平台上的比特币交易数据进行交易和计算的过程，参照Ozsoylev（2014），该研究给出了针对比特币投资者网络相同的定义方式，如果在十分钟之内大家在同方向交易情况发生了10次以上，则说明两个地址之间存在信息共享，基于比特币网络稳定性的两种方法，文章分别利用度中心性算法和特征向量中心度算法进行了投资收益的计算和回归检验，最终结果显示：（1）比特币交易地址之间的联系很重要：有联系组的平均收益比未联系组高20.75%。（2）联系的数量很重要：联系最多的前20%的地址比其他联系地址有更高的收益；（3）重要的联系很关键：在前20%的联系地址中，与度中心性算法相比，特征向量中心性对于更高收益来说是相关度更高的指标。最后，杨老师提出了研究的未来展望，比如用一种更复杂的解析方法来聚类交易地址，像BlockSci，还可以关注特定日期的异常交易量和交易费用变化等等。

汇报结束后，杨老师和在座的师生进行了交流，不少同学针对收益的计算方式、数据的获取难度、比特币发展过程中可能存在的问题进行了提问，杨老师提到了之所以采取文中的两种计算方法是因为考虑到在计算上比较容易，但之后也会继续尝试同学们提出的计算方法。