KRIPTOEKONOMIJA 2025 ZBORNIK RECENZIRANIH ZNANSTVENIH PRISPEVKOV Doc. dr. Dejan Romih (ur.) DRUŠTVO EKONOMISTOV MARIBOR ZBORNIK RECENZIRANIH ZNANSTVENIH PRISPEVKOV Doc. dr. Dejan Romih (ur.) DRUŠTVO EKONOMISTOV MARIBOR https://demb.si/ Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 Maribor Društvo ekonomistov Maribor 2025 https://demb.si/ Urednik: doc. dr. Dejan Romih (Univerza v Mariboru) Tehnični urednik: doc. dr. Dejan Romih (Univerza v Mariboru) Recenzenti: doc. dr. Domen Malc (Univerza v Mariboru), red. prof. dr. Žan Jan Oplotnik (Univerza v Mariboru), doc. dr. Maja Rožman (Univerza v Mariboru) Lektor: Mitja Brünec Izdajatelj in založnik: Društvo ekonomistov Maribor © 2025, Društvo ekonomistov Maribor Besedilo © 2025, avtorji To delo je licencirano z licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Kataložni zapis o publikaciji (CIP) pripravili v Narodni in univerzitetni knjižnici v Ljubljani COBISS.SI-ID 238827267 ISBN 978-961-6059-28-2 (PDF) PREDGOVOR Posvetovanje Kriptoekonomija 2025 in srečanje članov Laboratorija za kriptoekonomijo sta pote-kala v petek, 23. 5. 2025, s pomočjo aplikacije Microsoft Teams. Organizatorja posvetovanja sta bila Društvo ekonomistov Maribor in Ekonomsko-poslovna fakulteta Univerze v Mariboru. Sreča-nje članov Laboratorija za kriptoekonomijo je potekalo v okviru projekta Študentski izzivi Univerze v Mariboru (Načrt za okrevanje in odpornost) – ŠI:UM (NOO), v katerem sodelujeta Društvo eko-nomistov Maribor in Ekonomsko-poslovna fakulteta Univerze v Mariboru. Namen posvetovanja je bil načeti pogovor o vlogi in pomenu kriptovalut v družbi in gospodarstvu. Na posvetovanju je sodelovalo sedem visokošolskih učiteljev in sodelavcev (asist. Nejc Fir, doc. dr. Blaž Frešer, red. prof. dr. Alenka Kavkler, doc. dr. Dejan Romih, viš. pred. mag. Sabina Taškar Beloglavec, izr. prof. dr. Valentin Toader, doc. dr. Daniel Zdolšek) ter deset študentov (Dominik Bru-nec, Azur Demirović, Žan Frim, Anja Gimpelj, Elmin Jukić, Gregor Mansutti, Marko Možina, Neli Rukelj, Maruša Volavšek, Matic Zrim), ki so predstavili osem znanstvenih prispevkov. Doc. dr. Dejan Romih, urednik 6 KAZALO VSEBINE Analiza kratko-, srednje- in dolgoročnih pričakovanj slovenskih študentov ekonomije glede cene bitcoina Dejan Romih, Nejc Fir & Blaž Frešer.......................................................................................... 8 Bitcoin literacy and Bitcoin price expectations: Evidence from Romania Dejan Romih, Valentin Toader & Blaž Frešer ............................................................................ 18 Analiza mnenja slovenskih študentov o vlaganju v kriptovalute Azur Demirović, Žan Frim, Anja Gimpelj, Elmin Jukić, Gregor Mansutti, Neli Rukelj, Maruša Volavšek, Matic Zrim, Sabina Taškar Beloglavec & Dejan Romih .............................................. 27 Analiza mnenja slovenskih študentov o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut Azur Demirović, Žan Frim, Anja Gimpelj, Elmin Jukić, Gregor Mansutti, Neli Rukelj, Maruša Volavšek, Matic Zrim, Sabina Taškar Beloglavec & Dejan Romih .............................................. 45 Analiza kriptovalutne pismenosti slovenskih študentov Azur Demirović, Žan Frim, Anja Gimpelj, Elmin Jukić, Gregor Mansutti, Neli Rukelj, Maruša Volavšek, Matic Zrim, Blaž Frešer, Sabina Taškar Beloglavec & Dejan Romih ............................ 55 Razvrščanje časovnih vrst podatkov o zaključnih tečajih izbranih kriptovalut v skupine Marko Možina & Dejan Romih................................................................................................. 61 Obdavčitev kriptosredstev Sabina Taškar Beloglavec & Daniel Zdolšek ............................................................................ 69 Vpliv tržnega sentimenta na ceno bitcoina: empirična analiza na podlagi indeksa strahu in pohlepa Dominik Brunec & Alenka Kavkler ........................................................................................... 86 7 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 ANALIZA KRATKO-, SREDNJE- IN DOLGOROČNIH PRIČAKOVANJ SLOVENSKIH ŠTUDENTOV EKONOMIJE GLEDE CENE BITCOINA Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru Asist. Nejc Fir, Univerza v Mariboru Doc. dr. Blaž Frešer, Univerza v Mariboru Povzetek: V tem prispevku analiziramo kratko-, srednje- in dolgoročna pričakovanja slovenskih študentov ekonomije glede cene bitcoina, pri čemer uporabljamo podatke, ki smo jih dobili z an-ketiranjem do- in podiplomskih študentov Ekonomsko-poslovne fakultete Univerze v Mariboru. V anketi je sodelovalo 188 študentov ekonomije, anketo pa smo izvajali od 25. 11. do 6. 12. 2024. Rezultati ankete kažejo, da med nekaterimi demografskimi skupinami obstajajo statistično zna-čilne razlike v njihovih kratko-, srednje- in dolgoročnih pričakovanjih glede cene bitcoina, kar je koristna informacija za kriptoekonomiste. Ključne besede: bitcoin, kriptoekonomija, kriptovaluta, pričakovanje, Slovenija Cobiss: 1.08 1 Uvod Kriptoekonomija (angl. crypto economics) je veda o kriptogospodarstvu (angl. crypto economy) (Li, Niyato & Han, 2024). Kriptoekonomisti (tj. strokovnjaki za kriptoekonomijo, kriptogospodar-stvo) opozarjajo na previdnost pri vlaganju v kriptovalute, kot je npr. bitcoin, ki je največja kripto-valuta (angl. crypto currency). Izkušnje vlagateljev v kriptovalute učijo, da je kriptotrg (angl. crypto market) volatilen, kar povzroča potrebo po previdnosti. V tem prispevku nas zanima, ali med 8 izbranimi demografskimi skupinami obstajajo statistično značilne razlike v pričakovanjih glede cene bitcoina. Bitcoin je leta 2008 razvila neznana oseba (ali skupina oseb), ki se skriva za izmišljenim imenom Satoshi Nakamoto (gl. Nakamoto, 2008). Dne 23. 4. 2025 je cena bitcoina znašala okoli 93.500 ameriških dolarjev (CoinMarketCap, 2025). Znano je, da je bitcoin prva in največja kripto-valuta, katere tržni delež je 23. 4. 2025 znašal okoli 63,3 odstotka (prav tam). Dne 6. 3. 2025 je ameriški predsednik Donald J. Trump podpisal izvršni ukaz o vzpostavitvi strateške rezerve bitcoi-nov (The White House, 2025; Trump, 2025), kar je pomembna prelomnica v zgodovini bitcoina. Ta prispevek je strukturiran tako, da ima še štiri poglavja. V drugem poglavju podajamo metode, v tretjem poglavju rezultate, v četrtem razpravo, s čimer sledimo strukturi IMRaD (tj. okrajšava za Introduction, Methods, Results and Discussion), v petem pa sklep. S tem prispevkom dopolnju-jemo literaturo v slovenskem jeziku o pričakovanjih študentov ekonomije glede cene bitcoina (gl. npr. Romih, Fir & Frešer, 2024). 2 Metode Raziskava, katere rezultate podajamo v naslednjem poglavju, temelji na metodi anketiranja. An-keto smo izvajali od 25. 11. do 6. 12. 2024, in to v živo. V tem obdobju smo anketirali 188 študentov Ekonomsko-poslovne fakultete Univerze v Mariboru, od tega 71 moških (37,8 %) in 117 žensk (62,2 %). Povprečna starost anketiranih oseb je bila 21,5 leta. Anketo smo izvajali s pomočjo an-ketnega vprašalnika, ki ga prilagamo (gl. prilogo 1). Teste smo opravili s programom SPSS, slike pa narisali s programom Stata. 3 Rezultati V tem poglavju podajamo rezultate raziskave, ki jih analiziramo po kategorijah: spol, stopnja štu-dija, status vlagatelja v kriptovalute, status vlagatelja v bitcoine. Pred tem pa analiziramo pov-prečno pričakovano ceno bitcoina čez 12, 24 in 36 mesecev (gl. sliko 1). 9 Slika 1: Povprečna pričakovana cena bitcoina čez 12, 24 in 36 mesecev Opomba: Vsi podatki so v ameriških dolarjih. Vir: Lastni izračuni. S slike 1 je razvidno, da anketirani študenti ekonomije v povprečju pričakujejo, da bo cena bitcoina v naslednjih treh letih naraščala, kar pomeni, da so bikovsko razpoloženi (Romih, Fir & Frešer, 2024). Podatki kažejo, da povprečna pričakovana cena bitcoina čez 12 mesecev znaša 105.621,4 ameriškega dolarja, povprečna pričakovana cena bitcoina čez 24 mesecev 133.580,9 ameriškega dolarja, povprečna pričakovana cena bitcoina čez 26 mesecev pa 150.456,7 ameriškega dolarja. Gl. tudi grafikone kvartilov v prilogi 2. 3.1 Spol Kolmogorov-Smirnovov in Shapiro-Wilkov test kažeta, da spremenljivke »pričakovana cena bitco-ina čez 12 mesecev«, »pričakovana cena bitcoina čez 24 mesecev« in »pričakovana cena bitcoina čez 36 mesecev«, upoštevajoč spol, niso normalno porazdeljene (p < 0,05), zato bomo v nadalje-vanju uporabili neparametrični t-test za dva neodvisna vzorca (Mann-Whitneyjev U-test). Tabela 1: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa, upoštevajoč spol Spremenljivka Spol Velikost vzorca Povprečni rang U p Pričakovana cena Moški 71 96,94 bitcoina čez 12 3980,00 0,629 mesecev Ženski 117 93,02 Pričakovana cena Moški 71 83,55 bitcoina čez 24 3376,00 0,031 mesecev Ženski 117 101,15 Moški 71 78,36 3007,50 0,002 10 Pričakovana cena bitcoina čez 36 Ženski 117 104,29 mesecev Vir: Lastni izračuni. Rezultati kažejo, da med moškimi in ženskami ne obstajajo statistično značilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 12 mesecev (U = 3980,00, p = 0,629). Obstajajo pa med njimi stati-stično značilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 24 mesecev (U = 3376,00, p = 0,031) in v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 36 mesecev (U = 3007,50, p = 0,002). 3.2 Stopnja študija Kolmogorov-Smirnovov in Shapiro-Wilkov test kažeta, da spremenljivke »pričakovana cena bitco-ina čez 12 mesecev«, »pričakovana cena bitcoina čez 24 mesecev« in »pričakovana cena bitcoina čez 36 mesecev«, upoštevajoč stopnjo študija, niso normalno porazdeljene (p < 0,05), zato bomo v nadaljevanju uporabili Mann-Whitneyjev U-test. Tabela 2: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa, upoštevajoč stopnjo študija Spremenljivka Stopnja študija Velikost vzorca Povprečni rang U p Pričakovana cena Dodiplomski študij 108 97,78 bitcoina čez 12 3965,50 0,333 mesecev Podiplomski študij 80 90,07 Pričakovana cena Dodiplomski študij 108 94,36 bitcoina čez 24 4304,50 0,966 mesecev Podiplomski študij 80 94,69 Pričakovana cena Dodiplomski študij 108 92,09 bitcoina čez 36 4060,00 0,480 mesecev Podiplomski študij 80 97,75 Vir: Lastni izračuni. Rezultati kažejo, da med dodiplomskimi in podiplomskimi študenti ne obstajajo statistično zna-čilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 12 mesecev (U = 3965,50, p = 0,333), v pov-prečni pričakovani ceni bitcoina čez 24 mesecev (U = 4304,50, p = 0,966) in v povprečni pričako-vani ceni bitcoina čez 36 mesecev (U = 4060,00, p = 0,480). 11 3.3 Status vlagatelja v kriptovalute Kolmogorov-Smirnovov in Shapiro-Wilkov test kažeta, da spremenljivke »pričakovana cena bitco-ina čez 12 mesecev«, »pričakovana cena bitcoina čez 24 mesecev« in »pričakovana cena bitcoina čez 36 mesecev«, upoštevajoč status vlagatelja v kriptovalute, niso normalno porazdeljene (p < 0,05), zato bomo v nadaljevanju uporabili Mann-Whitneyjev U-test. Tabela 3: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa, upoštevajoč status vlagatelja v kriptovalute Spremenljivka Vlagatelj v Velikost vzorca Povprečni rang U p kriptovalute Pričakovana cena Da 58 102,87 bitcoina čez 12 3284,50 0,156 mesecev Ne 130 90,77 Pričakovana cena Da 58 87,69 bitcoina čez 24 3375,00 0,251 mesecev Ne 130 97,94 Pričakovana cena Da 58 86,94 bitcoina čez 36 3331,50 0,203 mesecev Ne 130 97,87 Vir: Lastni izračuni. Rezultati kažejo, da med vlagatelji v kriptovalute in nevlagatelji v kriptovalute ne obstajajo stati-stično značilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 12 mesecev (U = 3284,50, p = 0,156), v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 24 mesecev (U = 3375,00, p = 0,251) in v pov-prečni pričakovani ceni bitcoina čez 36 mesecev (U = 3331,50, p = 0,203). 3.4 Status vlagatelja v bitcoine Kolmogorov-Smirnovov in Shapiro-Wilkov test kažeta, da spremenljivke »pričakovana cena bitco-ina čez 12 mesecev«, »pričakovana cena bitcoina čez 24 mesecev« in »pričakovana cena bitcoina čez 36 mesecev«, upoštevajoč status vlagatelja v bitcoine, niso normalno porazdeljene (p < 0,05), zato bomo v nadaljevanju uporabili Mann-Whitneyjev U-test. Tabela 4: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa, upoštevajoč status vlagatelja v bitcoine Spremenljivka Vlagatelj v bitcoine Velikost vzorca Povprečni rang U p Da 38 109,39 2284,00 0,057 12 Pričakovana cena bitcoina čez 12 me- Ne 150 90,73 secev Pričakovana cena Da 38 108,24 bitcoina čez 24 me- 2328,00 0,081 secev Ne 150 91,02 Pričakovana cena Da 38 103,07 bitcoina čez 36 me- 2524,50 0,277 secev Ne 150 92,33 Vir: Lastni izračuni. Rezultati kažejo, da med vlagatelji in nevlagatelji v bitcoine obstajajo statistično značilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 12 mesecev (U = 2284,00, p = 0,057) in v povprečni priča-kovani ceni bitcoina čez 24 mesecev (U = 2328,00, p = 0,081), če velja p < 0,10. V obeh primerih anketirani vlagatelji v bitcoine pričakujejo višjo ceno bitcoina. Rezultati za spremenljivko »Priča-kovana cena bitcoina čez 36 mesecev« pa kažejo, da med vlagatelji in nevlagatelji v bitcoine ne obstajajo statistično značilne razlike v povprečni pričakovani ceni bitcoina čez 36 mesecev (U = 2524,50, p = 0,277). 4 Razprava Rezultati raziskave kažejo, da med nekaterimi demografskimi skupinami obstajajo statistično zna-čilne razlike v njihovih kratko-, srednje- in dolgoročnih pričakovanjih glede cene bitcoina, kar je koristna informacija za kriptoekonomiste. Romih in Frešer (2024) sta to ugotovila tudi za kratko-, srednje- in dolgoročna pričakovanja študentov ekonomije glede stopnje inflacije, kar nakazuje na to, da je oblikovanje pričakovanj študentov ekonomije podvrženo različnim dejavnikom. To pov-zroča potrebo po dodatnih raziskavah. 5 Sklep Pričakovanja študentov ekonomije glede cene bitcoina so aktualna tema, zlasti glede na vlogo in pomen kriptovalut, ki so med mladimi (tj. pripadniki generacije Z) zelo priljubljene (Romih, Fir & Frešer, 2024). V tem prispevku nas je zanimalo, ali obstajajo med izbranimi demografskimi skupi-nami značilne razlike v pričakovanjih glede cene bitcoina čez 12, 24 in 36 mesecev. Na osnovi re-zultatov ankete smo ugotovili, da med moškimi in ženskami obstajajo značilne razlike v pričako-vanjih glede cene bitcoina čez 24 in 36 mesecev, ne pa tudi čez 12 mesecev. Rezultati ankete so 13 pokazali tudi, da med vlagatelji in nevlagatelji v bitcoine obstajajo značilne razlike v pričakovanjih glede cene bitcoina čez 12 in 24 mesecev, ne pa tudi čez 36 mesecev. Glede na to, da smo se v raziskavi omejili na študente ekonomije, ki študirajo na Ekonomsko-po-slovni fakulteti Univerze v Mariboru, predlagamo, da se anketa izvede tudi med drugimi študenti (ekonomije). Literatura in viri CoinMarketCap. (2025). CoinMarketCap. https://coinmarketcap.com/ Li, J., Niyato, D., & Han, Z. (2024). Cryptoeconomics: Economic mechanisms behind blockchains. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009026611 Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf Romih, D., Frešer, B., & Fir, N. (2024). Kratko-, srednje- in dolgoročna pričakovanja mladih glede cene bitcoina. Ekono- mija plus: revija Društva ekonomistov Maribor, 3(2), 15–20. https://demb.si/publikacije/ekonomija-plus-3-2.pdf The White House. (2025, 6. marec). Fact sheet: President Donald J. Trump establishes the Strategic Bitcoin Reserve and U.S. Digital Asset Stockpile. https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/03/fact-sheet-president-donald-j-trump- establishes-the-strategic-bitcoin-reserve-and-u-s-digital-asset-stockpile/ Trump, D. J. (2025, 6. marec). Establishment of the Strategic Bitcoin Reserve and United States Digital Asset Stockpile. The White House. https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/03/establishment-of-the-strategic-bitcoin- reserve-and-united-states-digital-asset-stockpile/ 14 Priloga 1: Anketni vprašalnik Anketa o pričakovanjih glede cene bitcoina Navodila: Najprej vpišite v prazna polja manjkajoče podatke, potem pa odgovorite na tri vprašanja. Anketi-ranje je anonimno. Spol (M/Ž) ___ Starost (v letih) ___ ___ Dodiplomski študent (DA/NE) ___ ___ Vlagatelj v kriptovalute (DA/NE) ___ ___ Vlagatelj v bitcoine (DA/NE) ___ ___ Namig: Dne 25. 11. 2024 je bila cena bitcoina v ameriških dolarjih okoli 98.000 USD. Kolikšna bo cena bitcoina v ameriških dolarjih čez 12 mesecev? (Zaokrožite na celo število.) ___________________________ Kolikšna bo cena bitcoina v ameriških dolarjih čez 24 mesecev? (Zaokrožite na celo število.) ___________________________ Kolikšna bo cena bitcoina v ameriških dolarjih čez 36 mesecev? (Zaokrožite na celo število.) ___________________________ Hvala za vaše sodelovanje! 15 Priloga 2: Grafikoni kvartilov Slika P2.1: Grafikon kvartilov po spolu Opomba: M = moški, Ž = ženski. Vsi podatki so v ameriških dolarjih. Vir: Lastni izračuni. Slika P2.2: Grafikon kvartilov po stopnji študija Opomba: D = dodiplomec, P = podiplomec. Vsi podatki so v ameriških dolarjih. Vir: Lastni izračuni. 16 Slika P2.3: Grafikon kvartilov po statusu vlagatelja v kriptovalute Opomba: V = vlagatelj, N = nevlagatelj. Vsi podatki so v ameriških dolarjih. Vir: Lastni izračuni. Slika P2.4: Grafikon kvartilov po statusu vlagatelja v bitcoine Opomba: V = vlagatelj, N = nevlagatelj. Vsi podatki so v ameriških dolarjih. Vir: Lastni izračuni. 17 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 BITCOIN LITERACY AND BITCOIN PRICE EXPECTATIONS: EVIDENCE FROM ROMANIA Asst. Prof. Dr. Blaž Frešer, University of Maribor, Slovenia Assoc. Prof. Dr. Valentin Toader, Babeș-Bolyai University, Romania Asst. Prof. Dr. Dejan Romih, University of Maribor, Slovenia Abstract: Cryptocurrencies, such as Bitcoin, are a popular topic in economics. This paper exam-ines whether there are statistically significant differences in the Bitcoin price expectations of stu-dents with low and high Bitcoin literacy. The data comes from a survey of Romanian economics students. The survey was conducted from 17 March to 7 April 2025, with a total of 206 students participating. The study suggests that there are some statistically significant differences in Bitcoin price expectations between students with low and high Bitcoin literacy, which could influence their investment behaviour. Therefore, crypto analysts should consider taking this into account when analysing the crypto market. Keywords: bitcoin, cryptocurrency, expectation, literacy, Romania Cobiss: 1.08 1 Introduction Cryptocurrencies, such as Bitcoin, are a popular topic in economics. Bitcoin, launched in 2008 by Satoshi Nakamoto (Nakamoto, 2008), is the largest cryptocurrency by market capitalisation. This paper examines whether there are statistically significant differences in the Bitcoin price ex-pectations of students with low and high Bitcoin literacy. The data comes from a survey of Roma-nian economics students. 18 It is well known that cryptocurrencies are very popular among members of Generations Y and Z, who are often portrayed as being interested in novelty. For this reason, we surveyed Romanian economics students about their short-, medium-, and long-term Bitcoin price expectations. The survey of Slovenian economics students revealed a bullish sentiment regarding the price of Bitcoin over 12, 24 and 36 months (Romih et al., 2024). The remainder of the paper is structured as follows: Section 2 presents the methods, Section 3 the results, Section 4 the discussion, and Section 5 the conclusion. 2 Methods This paper is based on a survey conducted among economics students at Babeș-Bolyai University in Cluj-Napoca, Romania. The survey was conducted from 17 March 2025 to 7 April 2025 using Google Forms. A total of N = 206 students participated in the survey. To be eligible, participants had to be currently enrolled in an undergraduate or postgraduate economics programme at the university. Participation in the study was anonymous, and no personal data was collected. The sample comprised 52.4% female and 47.6% male students aged between 18 and 42 years (M = 21.4, SD = 4.4). 3 Results 3.1 Bitcoin price expectations Figure 1 shows the average expected price of Bitcoin over 12, 24 and 36 months. As you can see, the average expected price of Bitcoin over 12 months is $106,557.00 (SD = $82,956.80), whereas the price over 24 months is $122,675.30 (SD = $125,632.90) and the price over 36 months is 19 $190,210.90 (SD = $547,642.00). This reflects a bullish sentiment among the participants. See also Figure A.1 in the Appendix. Figure 1: Mean expected price of Bitcoin over 12, 24 and 36 months Note: All amounts are in $. Source: Own calculations. 3.2 Cryptocurrency literacy and bitcoin price expectations Cryptocurrency literacy, which can be defined as knowledge of cryptocurrencies, was measured using a seven-point Likert scale, whereby students had to self-rate their knowledge of cryptocur-rencies. Figure 2 shows the mean level of cryptocurrency literacy by gender. As you can see, the mean level of cryptocurrency literacy is 4.10 (SD = .17) for males and 2.89 (SD = .13) for females. This means that Romanian male economics students have a higher level of cryptocurrency liter-acy than Romanian female economics students. A Mann–Whitney U test was conducted to as-sess the gender differences in cryptocurrency literacy among Romanian economics students, as the variable was not normally distributed. As already shown in Figure 2, the results revealed a statistically significant difference between males and females, U = 3,105.50, Z = –5.20, p < .001 20 (two-tailed). Male students (mean rank = 125.81, n = 98) had a significantly higher cryptocurrency literacy than female students (mean rank = 83.25, n = 108). Figure 2: Mean level of cryptocurrency literacy by gender Source: Own calculations. We also analysed whether there are statistically significant differences in Bitcoin price expecta-tions between participants with a low and a high level of cryptocurrency literacy. For this purpose, participants were divided into two groups. Those who self-rated their knowledge of cryptocurren-cies as 1 to 4 were categorised as having low cryptocurrency literacy, while the remaining partici-pants were categorised as having high cryptocurrency literacy. Table 1: Variable Cryptocurrency n Mean Rank U p literacy Expected price of Low 150 100.78 Bitcoin over 12 3,792.00 0.282 months High 56 110.79 Expected price of Low 150 101.12 Bitcoin over 24 3,843.00 0.348 months High 56 109.88 Expected price of Low 150 99.00 Bitcoin over 36 3,525.50 0.076 months High 56 115.54 Source: Own calculations. A series of Mann–Whitney U tests was conducted to examine whether participants' cryptocur-rency literacy levels (i.e. low vs. high) were associated with statistically significant differences in 21 their Bitcoin price expectations over 12, 24 and 36 months. For the expected price of Bitcoin over 12 months, there was no statistically significant difference between participants with a low cryp-tocurrency literacy (mean rank = 100.78, n = 150) and those with a high cryptocurrency literacy (mean rank = 110.79, n = 56), U = 3,792.00, Z = –1.08, p = .282 (two-tailed). There was also no significant difference in the expected price of Bitcoin over 24 months between the low-literacy group (mean rank = 101.12, n = 150) and the high-literacy group (mean rank = 109.88, n = 56), U = 3,843.00, Z = –0.94, p = .348 (two-tailed). For the expected price of Bitcoin over 36 months, the difference between participants with a low cryptocurrency literacy (mean rank = 99.00, n = 150) and participants with a high cryptocurrency literacy (mean rank = 115.54, n = 56) is high enough to be statistically significant, U = 3,525.50, Z = –1.77, p = 0.076 (two-tailed). 3.3 Bitcoin literacy Bitcoin literacy, which can be defined as knowledge about Bitcoin, was measured in the same way as cryptocurrency literacy. Figure 3 shows the mean level of Bitcoin literacy by gender. As you can see, the mean level of Bitcoin literacy is 4.14 (SD = .17) for males and 2.90 (SD = .13) for females. This means that Romanian male economics students have a higher level of Bitcoin literacy than Romanian female economics students, which is in line with the results for cryptocurrency literacy (see Section 3.2). A Mann–Whitney U test was performed to assess the gender differences in Bitcoin literacy among Romanian economics students, as the variable was not normally distrib-uted. The results show a statistically significant difference between male and female students (U = 3.058.00, Z = –5.31, p < .001), with male students showing a significantly higher level of Bitcoin literacy than their female peers. To analyse the relationship between cryptocurrency literacy and 22 Bitcoin literacy, we used the Pearson correlation coefficient. The analysis revealed a strong, pos-itive correlation between cryptocurrency literacy and Bitcoin literacy, r(204) = .94, p < .001. Figure 3: Mean level of cryptocurrency literacy by gender Source: Own calculations. We also analysed whether there are statistically significant differences in Bitcoin price expecta-tions between participants with a low and a high level of Bitcoin literacy. For this purpose, we used the same approach as in the previous section. Table 2: Variable Bitcoin literacy n U p Expected price of Low 146 101.51 Bitcoin over 12 4,090.00 0.454 months High 60 108.33 Expected price of Low 146 100.79 Bitcoin over 24 3,984.50 0.308 months High 60 110.09 Expected price of Low 146 98.80 Bitcoin over 36 3,694.50 0.077 months High 60 114.93 Source: Own calculations. As in Section 3.2, a series of Mann–Whitney U tests were conducted to examine whether partici-pants’ Bitcoin literacy level (i.e. low vs. high) was associated with statistically significant differ-ences in their expectations for Bitcoin prices over 12, 24 and 36 months. For the expected price of Bitcoin over 12 months, no statistically significant difference was found between participants with a low bitcoin literacy (mean rank = 100.51, n = 146) and those with a high bitcoin literacy 23 (mean rank = 108.33, n = 60), U = 4,090.00, Z = –0.75, p = .454 (two-tailed). There was also no significant difference in the expected price of Bitcoin over 24 months between the group with a low Bitcoin literacy (mean rank = 100.79, n = 146) and the group with a high Bitcoin literacy (mean rank = 110.09, n = 60), U = 3,984.50, Z = –1.02, p = .308 (two-tailed). The difference in the expected price of Bitcoin over 36 months is statistically significant, with participants in the high Bitcoin lit-eracy group (mean rank = 114.93, n = 146) expecting higher Bitcoin prices on average than partic-ipants in the low Bitcoin literacy group (mean rank = 98.80, n = 60), U = 3,694.50, Z = –1.77, p = .077 (two-tailed). 4 Discussion The development of cryptocurrencies has led to significant gains for people who are willing to take more risks. Members of Generations Y and Z, who have grown up with the internet and digital pay-ment systems, are comfortable in digital environments and cryptocurrencies represent an attrac-tive investment opportunity for them. In addition, there are numerous discussions about crypto-currencies on social platforms, with influencers touting cryptocurrencies as the future of money. Meyer et al. (2023), investigating the influence of YouTube cryptocurrency influencers on their au-dience, conclude that influencers have a significant impact on people's behaviour in the crypto-currency environment. The conclusion we reached regarding the bullish sentiment of respond-ents is therefore in line with similar studies. The gender gap in financial confidence that we identified is also consistent with the conclusions of previous studies. Aristei and Gallo (2022) emphasise that regardless of differences in financial knowledge, women tend to underestimate their actual abilities compared to men and answer “don't know” or “no” more often, indicating lower self-confidence or a lower propensity to guess. In addition, they found that in countries such as Brazil, Croatia, Italy, Jordan, Norway, South Africa and the UK, women are significantly less likely than men to show overconfidence in their financial knowledge, with gender differences estimated at between 5% and 17%. Another reason for the estimated gap in cryptocurrency knowledge is the fact that men are more likely to own cryptocurrencies and participate in online crypto communities, an aspect that could speak in favour of greater informal learning. A study by the World Economic Forum shows that men are around twice as likely as women to say they have used a cryptocurrency (22% vs. 10%) 24 (Perrin, 2021). And despite women's growing interest, men dominated cryptocurrency ownership in 2024, accounting for 61% of global users (Intelpoint, 2024). Bitcoin and cryptocurrency knowledge have no influence on Bitcoin price expectations, as expec-tations are based more on market sentiment or media news and are irrational rather than rational. For example, the role of vloggers and social media was previously emphasised based on the find-ings of Meyer et al (2023). Furthermore, even people with high literacy skills may over- or underes-timate the development of the Bitcoin price due to emotional bias, with emotional intelligence being an essential trait for people working in financial markets (Annapurna & Basri, 2024). 5 Conclusion This paper suggests that there are some statistically significant differences in Bitcoin price expec-tations between students with low and high Bitcoin literacy that could influence their investment behaviour. Therefore, crypto analysts must consider this when analysing the crypto market. Sicne this study is limited to economics students, we recommend extending the survey to students from other fields to gain a more comprehensive insight into the topic. In addition, we recommend ex-tending the survey to students in other countries. References Annapurna, R., & Basri, S. (2024). The influence of emotional intelligence and behavioural biases on mutual fund churn- ing frequency: Evidence from India. Acta Psychologica, 248, 104426. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2024.104426 Aristei, D., & Gallo, M. (2022). Assessing gender gaps in financial knowledge and self-confidence: Evidence from inter- national data. Finance Research Letters, 46, 102200. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102200 Intelpoint. (2024, June 8). Men dominate crypto ownership, making up 61% of global users (342.8M people), while women account for 39% (219.2M people). https://intelpoint.co/insights/as-of-2024-6-8-of-the-global-population- 562m-people-own-cryptocurrency-but-ownership-remains-unevenly-distributed-by-gender-men-make-up-61-of- crypto-holders-342-8m-while-women-account-for-39/ Meyer, E., Sadner, P., Cloutier, B., & Welpe, I. (2023). High on Bitcoin: Evidence of emotional contagion in the YouTube crypto influencer space. Journal of Business Research, 164, 113850. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113850 Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf Perrin, A. (2021, November 18). Study: This is how many Americans have traded cryptocurrency. https://www.wefo- rum.org/stories/2021/11/cryptocurrency-america/ 25 Romih, D., Frešer, B., & Fir, N. (2024). Kratko-, srednje- in dolgoročna pričakovanja mladih glede cene bitcoina. Ekono- mija plus: revija Društva ekonomistov Maribor, 3(2), 15–20. https://demb.si/publikacije/ekonomija-plus-3-2.pdf Appendix Figure A.1: Expected bitcoin price distribution and outliers Note: All amounts are in $. Source: Own calculations. 26 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 ANALIZA MNENJA SLOVENSKIH ŠTUDENTOV O VLAGANJU V KRIPTOVALUTE Azur Demirović, študent, Univerza v Mariboru Žan Frim, študent, Univerza v Mariboru Anja Gimpelj, študentka, Univerza v Mariboru Elmin Jukić, študent, Univerza v Mariboru Gregor Mansutti, študent, Univerza v Mariboru Neli Rukelj, študentka, Univerza v Mariboru Maruša Volavšek, študentka, Univerza v Mariboru Matic Zrim, študent, Univerza v Mariboru Viš. pred. mag. Sabina Taškar Beloglavec, Univerza v Mariboru Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru Povzetek: V tem prispevku analiziramo mnenje slovenskih študentov o vlaganju v kriptovalute, pri čemer uporabljamo podatke, ki smo jih dobili z anketiranjem slovenskih študentov. Anketo o vla-ganju v kriptovalute smo izvajali od 18. aprila 2025 do 3. maja 2025, pri čemer smo anketirali 370 slovenskih študentov. Ugotovili smo, da med moškimi in ženskami obstajajo razlike glede njiho-vega odnosa do kriptovalut, kar povzroča potrebo po ugotavljanju razlogov za to. Ključne besede: kriptoekonomija, kriptovaluta, Slovenija, študent, vlaganje Cobiss: 1.08 1 Uvod Kriptogospodarstvo (angl. crypto economy) se hitro razvija, kar povzroča potrebo po prilagajanju času in razmeram na kriptotrgu (angl. crypto market). Danes so kriptovalute del portfelja 27 marsikaterega (slovenskega) študenta, kar nas ne preseneča glede na veliko in raznovrstno po-nudbo kriptovalut. Leta 2024 so Romih, Fir in Frešer (2024) anketirali 370 slovenskih študentov ekonomije in ugotovili, da jih 39,73 odstotka vlaga v kriptovalute, kar kaže na vlogo in pomen krip-tovalut v (osebnih) financah. V tem prispevku analiziramo mnenje slovenskih študentov o vlaganju v kriptovalute, pri čemer uporabljamo podatke, ki smo jih dobili z anketiranjem. Gre za aktualno temo, ki jo obravnavamo v okviru projekta Študentski izzivi Univerze v Mariboru (Načrt za okrevanje in odpornost). Prispevek je strukturiran tako, da vsebuje še štiri poglavja. V drugem poglavju podajamo metode, v tretjem rezultate, v četrtem razpravo, v petem pa sklep. 2 Metode Raziskava, katere rezultate podajamo v naslednjem poglavju, temelji na uporabi metode (splet-nega) anketiranja, ki smo jo izbrali glede na naravo raziskave. (Spletno) anketo smo izvajali od 18. aprila 2025 do 3. maja 2025 s pomočjo (spletne) aplikacije 1ka, ki omogoča (spletno) anketiranje, v njej pa je sodelovalo 370 slovenskih študentov, od tega 177 moških in 193 žensk. (Spletni) an-ketni vprašalnik, ki ga prilagamo, smo sestavili tako, da so ga lahko izpolnili vlagatelji in nevlaga-telji v kriptovalute, s čimer smo dobili večji vzorec. 3 Rezultati V tem poglavju podajamo rezultate ankete. Slika 1 kaže (odstotno) strukturo odgovorov na vpra-šanje »Ali ste že vlagali v kriptovalute?«. Slika 1: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali ste že vlagali v kriptovalute?« Skupaj 147 223 M 112 65 Ž 35 158 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni 28 S slike 1 je razvidno, da je 63,3 odstotka študentov in 36,7 odstotka študentk že vlagalo v kripto-valute. To pomeni, da imajo moški več izkušenj z vlaganjem v kriptovalute kot ženske, kar je v skladu z literaturo (Blue, Xing & Pham, 2024; Nyhus idr., 2024). Slika 2: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali ste že vlagali v bitcoine?« Skupaj 104 266 M 85 92 Ž 19 174 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 2 je razvidno, da je 48 odstotkov anketiranih študentov in 9,8 odstotka anketiranih študentk že vlagalo v bitcoine, kar pomeni, da imajo moški več izkušenj tudi z vlaganjem v bitcoine. To velja tudi za kriptovalute ethereum, cardana, ripple in/ali solana (gl. sliko 3) ter druge kriptovalute (gl. sliko 4). Slika 3: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali ste že vlagali v kriptovalute ethereum, cardana, ripple in/ali solana?« Skupaj 118 252 M 94 83 Ž 24 169 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 2 je razvidno, da je 53,1 odstotka anketiranih študentov in 12,4 odstotka anketiranih štu-dentk že vlagalo v kriptovalute ethereum, cardana, ripple in/ali solana, kar smo pričakovali glede 29 na priljubljenost teh kriptovalut med vlagatelji. To smo pričakovali tudi za druge valute, med katere uvrščamo tudi meme kriptovalute, kot so dogecoin (DOGE), shiba inu (SHIB) in pepe (PEPE). S slike 4 je namreč razvidno, da je 53,1 odstotka anketiranih študentov in 14,5 odstotka anketiranih študentk že vlagalo v druge kriptovalute. Slika 4: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali ste že vlagali v druge kriptovalute?« Skupaj 122 248 M 94 83 Ž 28 165 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. Slika 5 kaže (odstotno) strukturo odgovorov na vprašanje »Kolikšen delež naložbenega portfelja bi bilo po vašem mnenju dobro imeti v kriptovalutah?«. Slika 5: Struktura odgovorov na vprašanje »Kolikšen delež naložbenega portfelja bi bilo po vašem mnenju dobro imeti v kriptovalutah?« Skupaj 74 102 111 22 61 M 34 32 53 13 45 Ž 40 70 58 9 16 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1,9 % ali manj Od 2 % do 3,9 % Od 4 % do 5,9 % Od 6 % do 7,9 % 8 % ali več Vir: Lastni izračuni. S slike 5 je razvidno, da največ anketiranih študentov (29,9 odstotka) meni, da bi bilo v kriptovalu-tah dobro imeti od 4 do 5,9 odstotka naložbenega portfelja, največ anketiranih študentk (36,3 od-stotka) pa meni, da bi bilo v kriptovalutah dobro imeti od 2 do 3,9 odstotka naložbenega portfelja. 30 To pomeni, da so moški bolj naklonjeni tveganju. 25,4 odstotka jih namreč meni, da bi bilo v krip-tovalutah dobro imeti 8 odstotkov ali več naložbenega portfelja, kar je več, kot predlagajo strokov-njaki za osebne finance. Slika 6 kaže (odstotno) strukturo odgovorov na vprašanje »Kako pogosto spremljate poročanje me-dijev o kriptovalutah?«. Slika 6: Struktura odgovorov na vprašanje »Kako pogosto spremljate poročanje medijev o kriptovalutah?« Skupaj 140 99 69 43 19 M 43 46 38 37 13 Ž 97 53 31 6 6 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo redko Redko Niti redko niti pogosto Pogosto Zelo pogosto Vir: Lastni izračuni. S slike 6 je razvidno, da največ študentov (26 odstotkov) redko spremlja poročanje medijev o krip-tovalutah, največ študentk (50,3 odstotka) pa zelo redko. S slike je razvidno tudi, da 28,2 odstotka moških in samo 6,2 odstotka žensk pogosto ali zelo pogosto spremlja poročanje medijev o krip-tovalutah. To pomeni, da se moški bolj zanimajo za kriptovalute kot ženske. To velja tudi za gibanje cen kriptovalut (gl. sliko 7). Slika 7 kaže (odstotno) strukturo odgovorov na vprašanje »Kako pogosto spremljate gibanje cen kriptovalut?«. 31 Slika 7: Struktura odgovorov na vprašanje »Kako pogosto spremljate gibanje cen kriptovalut?« Skupaj 160 77 46 57 30 M 44 36 26 48 23 Ž 116 41 20 9 7 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo redko Redko Niti redko niti pogosto Pogosto Zelo pogosto Vir: Lastni izračuni. S slike 6 je razvidno, da največ študentov (27,1 odstotka) pogosto spremlja gibanje cen kriptova-lut, največ študentk (60,1 odstotka) pa zelo redko, kar je v skladu s pričakovanji (gl. sliko 7). S slike je razvidno tudi, da 40,1 odstotka moških in samo 8,3 odstotka žensk pogosto ali zelo pogosto spremlja gibanje cen kriptovalut. Slika 8 kaže (odstotno) strukturo odgovorov na vprašanje »Ali ste že plačevali s kriptovalutami?«. Slika 8: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali ste že plačevali s kriptovalutami?« Skupaj 56 314 M 47 130 Ž 9 184 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 8 je razvidno, da je 26,6 odstotka anketiranih študentov in 4,7 odstotka anketiranih študentk že plačevalo s kriptovalutami, kar kaže na vrzel tudi na tem področju. Slika 9 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so varna naložba«. 32 Slika 9: Struktura strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so varna naložba.« Skupaj 53 103 164 41 9 M 24 46 72 29 6 Ž 29 57 92 12 3 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 9 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (40,6 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so varna naložba.« niti ne strinja niti se strinja, kar velja tudi za ženske (47,7 odstotka). S slike je raz-vidno tudi, da se 39,5 odstotka moških in 44,6 odstotka žensk s trditvijo ne strinja ali zelo ne stri-nja. To pomeni, da se študenti (ne glede na spol) zavedajo tveganosti kriptovalut. Slika 10 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so tvegana naložba«. Slika 10: Struktura strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so tvegana naložba.« Skupaj 11 32 119 128 80 M 4 21 52 58 42 Ž 7 11 67 70 38 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 10 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (32,8 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so tvegana naložba.« strinja, kar velja tudi za ženske (36,3 odstotka). To potrjuje našo prejšnjo ugo-tovitev. Slika 11 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so donosna naložba«. 33 Slika 11: Struktura strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so donosna naložba.« Skupaj 18 29 184 100 39 M 8 16 83 45 25 Ž 10 13 101 55 14 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 11 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (46,9 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so donosna naložba.« niti ne strinja niti se strinja, kar velja tudi za ženske (52,3 odstotka). S slike je razvidno tudi, da se večji delež moških (39,5 odstotka) kot žensk (36,3 odstotka) s trditvijo strinja ali zelo strinja. Slika 12 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varče-vanje za nakup potovanja.« Slika 12: Struktura strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup potova-nja.« Skupaj 86 94 127 51 12 M 55 55 38 23 6 Ž 31 39 89 28 6 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. 34 S slike 12 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (62,1 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup potovanja.« zelo ne strinja ali ne strinja, kar pa ne velja za ženske, saj se jih največ (46,1 odstotka) niti ne strinja niti se strinja. Slika 13 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varče-vanje za plačilo šolnine.« Slika 13: Struktura odgovorov na trditev »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za plačilo šolnine.« Skupaj 107 96 116 40 11 M 63 48 43 17 6 Ž 44 48 73 23 5 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 13 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (35,6 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za plačilo šolnine.« zelo ne strinja, kar pa ne velja za ženske, saj se jih največ (37,8 odstotka) niti ne strinja niti se strinja. Slika 14 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varče-vanje za nakup avtomobila ali motornega vozila.« 35 Slika 14: Struktura odgovorov na trditev »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup avtomo-bila ali motornega vozila.« Skupaj 82 90 130 48 20 M 46 49 48 19 15 Ž 36 41 82 29 5 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 14 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (27,7 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup avtomobila ali motornega vozila.« ne strinja, kar pa ne velja za ženske, saj se jih največ (42,5 odstotka) niti ne strinja niti se strinja. Slika 15 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varče-vanje za nakup stanovanja ali hiše.« Slika 15: Struktura odgovorov na trditev »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup stanova-nja ali hiše.« Skupaj 89 92 118 50 21 M 52 41 44 25 15 Ž 37 51 74 25 6 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 15 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (29,4 odstotka) s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za nakup stanovanja ali hiše.« zelo ne strinja, kar pa ne velja za ženske, saj se jih največ (38,3 odstotka) niti ne strinja niti se strinja. 36 Slika 16 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varče-vanje za pokojnino ali starost.« Slika 16: Struktura odgovorov na trditev »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za pokojnino ali starost.« Skupaj 86 70 108 68 38 M 46 28 38 40 25 Ž 40 42 70 28 13 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo se ne strinjam Se ne strinjam Niti se ne strinjam niti se strinjam Se strinjam Zelo se strinjam Vir: Lastni izračuni. S slike 16 je razvidno, da se največ anketiranih študentov (26 odstotkov) s trditvijo »Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za pokojnino ali starost.« zelo ne strinja, kar pa ne velja za ženske, saj se jih največ (36,3 odstotka) niti ne strinja niti se strinja. Slika 17 kaže (odstotno) strukturo strinjanja s trditvijo »Ali bi želeli več predavanj o kriptovalutah na fakulteti ali univerzi?« Slika 17: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali bi želeli več predavanj o kriptovalutah na fakulteti ali uni-verzi?«. Skupaj 242 128 M 124 53 Ž 118 75 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. 37 S slike 17 je razvidno, da si večina študentov (70,1 odstotka) in študentk (61,1 odstotka) želi več predavanj o kriptovalutah na fakulteti ali univerzi, kar smo pričakovali glede na aktualnost teme. 4 Razprava Izkazalo se je, da med anketiranimi moškimi (študenti) in ženskami (študentkami) obstajajo raz-like glede njihovega odnosa do kriptovalut, kar smo pričakovali glede na literaturo (Blue, Xing & Pham, 2024; Nyhus idr., 2024). Gre za vprašanje razlik med spoloma v njuni naklonjenosti do tve-ganja (Borghans idr., 2009). Prisotno je namreč prepričanje, da so moški bolj naklonjeni do tvega-nja (vlaganja v tvegane naložbe) kot ženske (Bernasek & Shwiff, 2001; Borghans idr., 2009; Daru-vala, 2007; Schubert idr., 1999; Sundén & Surette, 1998), kar velja tudi za vlaganje v kriptovalute (Nyhus idr., 2024). 5 Sklep Namen tega prispevka je bil analizirati mnenje slovenskih študentov o vlaganju v kriptovalute. Iz-kazalo se je, da obstaja potreba po tem, ki je posledica priljubljenosti kriptovalut med pripadniki mlajše generacije. Ti vidijo v kriptovalutah tudi vir hitrega zaslužka, kar nas ne preseneča glede na donos kriptovalut (zlasti bitcoina kot paradnega konja kriptoindustrije) v zadnjih desetih letih. Literatura in viri Bernasek, A., & Shwiff, S. (2001). Gender, risk, and retirement. Journal of Economic Issues, 35(2), 345–356. http://www.jstor.org/stable/4227666 Blue, L. E., Xing, C., & Pham, T. (2024). Cryptocurrency purchases among young adults: Behaviors and educational op- portunities. Journal of Financial Counseling and Planning, 35(3). https://doi.org/10.1891/JFCP-2022-0084 Borghans, L., Golsteyn, B. H. H., Heckman, J. J., & Meijers, H. (2009). Gender differences in risk aversion and ambiguity aversion. Journal of the European Economic Association, 7(2/3), 649–658. http://www.jstor.org/stable/40282781 Daruvala, D. (2007). Gender, risk and stereotypes. Journal of Risk and Uncertainty, 35(3), 265–283. http://www.jstor.org/stable/41761349 Nyhus, E. K., Frank, D.-A., Król, M. K., & Otterbring, T. (2024). Crypto cravings: gender differences in crypto investment intentions and the mediating roles of financial overconfidence and personality. Psychology & Marketing, 41, 447– 464. https://doi.org/10.1002/mar.21921 Romih, D., Frešer, B., & Fir, N. (2024). Kratko-, srednje- in dolgoročna pričakovanja mladih glede cene bitcoina. Ekono- mija plus: revija Društva ekonomistov Maribor, 3(2), 15–20. https://demb.si/publikacije/ekonomija-plus-3-2.pdf 38 Schubert, R., Brown, M., Gysler, M., & Brachinger, H. W. (1999). Financial decision-making: Are women really more risk- averse? The American Economic Review, 89(2), 381–385. http://www.jstor.org/stable/117140 Sundén, A. E., & Surette, B. J. (1998). Gender differences in the allocation of assets in retirement savings plans. The American Economic Review, 88(2), 207–211. http://www.jstor.org/stable/116920 39 Priloga 1: Anketni vprašalnik Anketa o vlaganju v kriptovalute Anketo o vlaganju v kriptovalute izvajamo člani Laboratorija za kriptoekonomijo v okviru projekta Študentski izzivi Uni-verze v Mariboru (NOO). Namen ankete je ugotoviti, ali anketiranci vlagajo v kriptovalute. Anketa je anonimna. Spol 1 – M 2 – Ž Starost v letih __ __ Stopnja študija 1 – Prva stopnja (visokošolski strokovni ali univerzitetni študijski program) 2 – Druga stopnja (magistrski ali enoviti magistrski študijski program) 3 – Tretja stopnja (doktorski študijski program) Področje študija 1 – Družboslovne vede 2 – Naravoslovne vede 3 – Humanistične vede 4 – Medicinske vede 5 – Tehniške vede 6 – Biotehniške vede Z oceno od 1 do 5 ocenite svoje znanje o kriptovalutah! 1 – Zelo slabo 2 – Slabo 3 – Niti slabo niti dobro 40 4 – Dobro 5 – Zelo dobro Ali ste že vlagali v kriptovalute? 1 – Da 2 – Ne Ali ste že vlagali v bitcoin (BTC)? 1 – Da 2 – Ne Ali ste že vlagali v kriptovalute ethereum (ETH), cardana (ADA), ripple (XRP) in/ali solana (SOL)? 1 – Da 2 – Ne Ali ste že vlagali v druge kriptovalute? 1 – Da 2 – Ne Kolikšen delež naložbenega portfelja bi bilo dobro imeti v kriptovalutah? 1 – 1,9 % ali manj 2 – Od 2 % do 3,9 % 3 – Od 4 % do 5,9 % 4 – Od 6 % do 7,9 % 5 – 8 % ali več Kako pogosto spremljate poročanje medijev o kriptovalutah? 1 – Zelo redko 2 – Redko 3 – Niti redko niti pogosto 41 4 – Pogosto 5 – Zelo pogosto Kako pogosto spremljate gibanje cen kriptovalut? 1 – Zelo redko 2 – Redko 3 – Niti redko niti pogosto 4 – Pogosto 5 – Zelo pogosto Ali ste že plačevali s kriptovalutami? 1 – Da 2 – Ne Z oceno od 1 do 5 ocenite strinjanje z naslednjimi trditvami! 1 – Zelo se ne 2 – Se ne 3 – Niti se ne strinjam 4 – Se stri- 5 – Zelo se Trditev strinjam strinjam niti se strinjam njam strinjam Kriptovalute so varna naložba. Kriptovalute so tvegana naložba. Kriptovalute so donosna naložba. Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za na- kup potovanja. Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za pla- čilo šolnine. Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za na- kup avtomobila ali motornega kolesa. Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za na- kup stanovanja ali hiše. Kriptovalute so primerna naložba za varčevanje za po- kojnino ali starost. 42 Ali bi želeli več predavanj o kriptovalutah na fakulteti ali univerzi? 1 – Da 2 – Ne Hvala za sodelovanje! 43 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 ANALIZA MNENJA SLOVENSKIH ŠTUDENTOV O OBLIKOVANJU STRATEŠKE REZERVE KRIPTOVALUT Azur Demirović, študent, Univerza v Mariboru Žan Frim, študent, Univerza v Mariboru Anja Gimpelj, študentka, Univerza v Mariboru Elmin Jukić, študent, Univerza v Mariboru Gregor Mansutti, študent, Univerza v Mariboru Neli Rukelj, študentka, Univerza v Mariboru Maruša Volavšek, študentka, Univerza v Mariboru Matic Zrim, študent, Univerza v Mariboru Viš. pred. mag. Sabina Taškar Beloglavec, Univerza v Mariboru Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru Povzetek: V tem prispevku analiziramo mnenje slovenskih študentov o oblikovanju strateške re-zerve kriptovalut, pri čemer uporabljamo podatke, ki smo jih dobili z anketiranjem slovenskih štu-dentov. Anketo o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut smo izvajali od 22. aprila 2025 do 4. maja 2025, pri čemer smo anketirali 102 slovenska študenta. Ugotovili smo, da so anketirani štu-denti naklonjeni oblikovanju strateške rezerve kriptovalut in da bi morala ta poleg bitcoina vklju-čevati tudi nekatere druge kriptovalute, kar je koristna informacija za oblikovalce politike. Ključne besede: bitcoin, kriptoekonomija, kriptovaluta, rezerva, Slovenija, študent Cobiss: 1.08 45 1 Uvod Ameriški predsednik Donald J. Trump je 6. marca 2025 podpisal izvršni ukaz o oblikovanju strate-ške zaloge bitcoinov (angl. Strategic Bitcoin Reserve), s čimer je sprožil razpravo o vlogi in pomenu bitcoina v ameriškem in svetovnem gospodarstvu (The White House, 2025; Trump, 2025). Iz tega razloga smo se v okviru projekta Študentski izzivi Univerze v Mariboru (Načrt za okrevanje in od-pornost) odločili analizirati mnenje slovenskih študentov o oblikovanju (slovenske) strateške re-zerve kriptovalut, s čimer zapolnjujemo vrzel v literaturi, ki je nastala po tem, ko so Združene dr-žave Amerike (ZDA) in nekatere druge države napovedale oblikovanje strateške rezerve bitcoinov (kriptovalut). V tem prispevku strateško rezervo kriptovalut definiramo kot rezervo kriptovalut, ki se hrani za strateške namene. Prispevek je strukturiran tako, da vsebuje še štiri poglavja. V drugem poglavju podajamo metode, v tretjem rezultate, v četrtem razpravo, v petem pa sklep. 2 Metode V raziskavi smo uporabili metodo (spletnega) anketiranja, pri čemer smo anketirali slovenske štu-dente. (Spletno) anketo smo izvajali od 22. aprila 2025 do 4. maja 2025 s pomočjo (spletne) apli-kacije 1ka, ki omogoča tudi (spletno) analiziranje podatkov (ankete). V raziskavi sta sodelovala 102 slovenska študenta, od tega 36,3 odstotka moških in 63,7 odstotka žensk. Anketiranci so bili stari od 19 do 30 let, kar pomeni, da so v raziskavi sodelovali pripadniki generacije Z. Povprečna starost anketirancev je znašala 22,4 leta (SD = 2,1 leta). 3 Rezultati V tem poglavju podajamo rezultate raziskave – ankete o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut, pri čemer uporabljamo (stoodstotne) strukturne grafikone, ki kažejo strukturo odgovorov na vpra-šanja v anketi. Pri podajanju rezultatov upoštevamo vrstni red vprašanj v anketi. Slika 1 kaže 46 strukturo odgovorov na vprašanje »Ali bi morala (tudi) Slovenija oblikovati strateško rezervo krip-tovalut?«. Slika 1: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali bi morala (tudi) Slovenija oblikovati strateško rezervo kripto-valut?« Skupaj 61 41 M 19 18 Ž 42 23 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 1 je razvidno, da večina anketiranih študentov (51,4 odstotka) in študentk (64,6 odstotka) meni, da bi morala (tudi) Slovenija oblikovati strateško rezervo kriptovalut, kar smo pričakovali glede na izvršni ukaz ameriškega predsednika (oblikovanje strateške rezerve bitcoinov v ZDA). V nadaljevanju nas je zanimalo, katere kriptovalute bi morala Slovenija vključiti v strateško rezervo kriptovalut (gl. sliko 2). 47 Slika 2: Struktura odgovorov na vprašanje »Če bi Slovenija oblikovala strateško rezervo kriptovalut, katere kriptovalute bi morala vključiti?« Skupaj 26 54 22 M 13 19 5 Ž 13 35 17 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Samo bitcoin (BTC) Poleg bitcoina (BTC), tudi kriptovalute ethereum (ETH), cardana (ADA), ripple (XRP) in solana (SOL) Poleg prej navedenih kriptovalut, tudi druge kriptovalute Vir: Lastni izračuni. S slike 2 je razvidno, da večina študentov (51,4 odstotka) in študentk (53,8 odstotka) meni, da bi morala Slovenija v strateško rezervo kriptovalut poleg BTC vključiti tudi ETH, ADA, XRP in SOL, kar pomeni, da čutijo potrebo po povečevanju raznovrstnosti. Eden od razlogov za to bi lahko bila tve-ganost uporabe kriptovalut kot strateškega rezervnega sredstva (gl. sliko 3). Slika 3: Struktura odgovorov na vprašanje »Kako tvegana se vam zdi uporaba kriptovalut kot strateškega re-zervnega sredstva?« Skupaj 14 51 30 4 3 M 4 19 9 2 3 Ž 10 32 21 2 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo tvegana Tvegana Niti tvegana niti netvegana Netvegana Zelo netvegana Vir: Lastni izračuni. S slike 3 je razvidno, da se 51,4 odstotka študentom in 49,2 odstotka študentkam zdi, da je upo-raba kriptovalute kot strateškega rezervnega sredstva tvegana. 48 Slika 4 kaže strukturo odgovorov na vprašanje »Ali bi se ugled Slovenije v svetu povečal, če bi dr-žava oblikovala strateško rezervo kriptovalut?« Slika 4: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali bi se ugled Slovenije v svetu povečal, če bi država oblikovala strateško rezervo kriptovalut?« Skupaj 63 39 M 20 17 Ž 43 22 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 4 je razvidno, da večina študentov (54,1 odstotka) in študentk (66,2 odstotka) meni, da bi se ugled Slovenije v svetu povečal, če bi država oblikovala strateško rezervo kriptovalut. V nada-ljevanju nas je zanimalo, ali anketiranci zaupajo, da bi država dobro upravljala strateško rezervo kriptovalut (gl. sliko 5). Slika 5: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali zaupate, da bi država dobro upravljala strateško rezervo krip-tovalut?« Skupaj 31 71 M 8 29 Ž 23 42 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 5 je razvidno, da manjšina študentov (21,6 odstotka) in študentk (35,4 odstotka) zaupa, da bi država (»vlada«) dobro upravljala strateško rezervo kriptovalut, zato večina študentov (62,2 49 odstotka) in študentk (70,8 odstotka) meni, da bi morala država (oblikovanje in) upravljanje stra-teške rezerve kriptovalut zaupati centralni banki (gl. sliko 6). Slika 6: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali bi morala država oblikovanje in upravljanje strateške rezerve kriptovalut zaupati centralni banki?« Skupaj 69 33 M 23 14 Ž 46 19 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. Zanimalo nas je tudi, ali bi se z oblikovanjem strateške rezerve kriptovalut povečala uveljavljenost (priznanost) kriptovalut v Sloveniji (gl. sliko 7). Slika 7: Struktura odgovorov na vprašanje »Ali bi se z oblikovanjem strateške rezerve kriptovalut povečala uveljavljenost (priznanost) kriptovalut v Sloveniji?« Skupaj 80 22 M 30 7 Ž 50 15 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Da Ne Vir: Lastni izračuni. S slike 7 je razvidno, da večina študentov (81,1 odstotka) in študentk (76,9 odstotka) meni, da bi se z oblikovanjem strateške rezerve kriptovalut povečala uveljavljenost (priznanost) kriptovalut v Sloveniji, kar smo pričakovali glede na dogajanje na kriptotrgu. 50 4 Razprava Raziskava kaže, da so anketirani študenti – tako moški kot ženske – naklonjeni oblikovanju strate-ške rezerve kriptovalut, ki bi morala po njihovem mnenju poleg bitcoina vključevati tudi nekatere druge kriptovalute (razprševanje portfelja kot način obvladovanja tveganja). Zanimivo je, da anke-tiranci njenega upravljanja ne bi zaupali vladi (»državi«), ampak centralni banki, kar je koristna in-formacija za oblikovalce politike. Dejstvo je, da so kriptovalute poseben razred sredstev (angl. as-set class), kar povzroča potrebo po razmisleku o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut. 5 Sklep V tem prispevku smo analizirali mnenje študentov o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut, pri čemer smo se omejili na slovenske študente. V anketi smo zajeli »ekonomiste« in »neekonomi-ste«, kar je omogočilo širši vpogled v zadevo. S pomočjo ankete smo ugotovili, da so anketiranci naklonjeni oblikovanju strateške rezerve kriptovalut, čeprav se zavedajo tveganosti tega ravnanja. Glede na aktualnost teme predlagamo, da se v anketi zajame tudi druge osebe (tj. neštudente) oz. pripadnike drugih generacij, kar bi omogočilo še širši vpogled v zadevo. Literatura in viri Trump, D. J. (2025, 6. marec). Establishment of the Strategic Bitcoin Reserve and United States Digital Asset Stockpile. The White House. https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/03/establishment-of-the-strategic-bitcoin- reserve-and-united-states-digital-asset-stockpile/ The White House. (2025, 6. marec). Fact sheet: President Donald J. Trump establishes the Strategic Bitcoin Reserve and U.S. Digital Asset Stockpile. https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/03/fact-sheet-president-donald-j-trump- establishes-the-strategic-bitcoin-reserve-and-u-s-digital-asset-stockpile/ 51 Priloga 1: Anketni vprašalnik o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut Anketa o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut Anketo o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut izvajamo člani Laboratorija za kriptoekonomijo v okviru projekta Štu-dentski izzivi Univerze v Mariboru (Načrt za okrevanje in odpornost). Namen ankete je ugotoviti, ali se anketiranci stri-njajo z oblikovanjem strateške rezerve kriptovalut. Anketa je anonimna. Spol 1 – M 2 – Ž Starost v letih __ __ Stopnja študija 1 – Prva stopnja (visokošolski strokovni ali univerzitetni študijski program) 2 – Druga stopnja (magistrski ali enoviti magistrski študijski program) 3 – Tretja stopnja (doktorski študijski program) Področje študija 1 – Družboslovne vede 2 – Naravoslovne vede 3 – Humanistične vede 4 – Medicinske vede 5 – Tehniške vede 6 – Biotehniške vede 52 Z oceno od 1 do 5 ocenite svoje znanje o kriptovalutah! 1 – Zelo slabo 2 – Slabo 3 – Niti slabo niti dobro 4 – Dobro 5 – Zelo dobro Ali bi morala Slovenija oblikovati strateško rezervo kriptovalut? 1 – Da 2 – Ne Če bi Slovenija oblikovala strateško rezervo kriptovalut, katere kriptovalute bi morala vključiti? 1 – Samo bitcoin (BTC) 2 – Poleg bitcoina (BTC) tudi kriptovalute ethereum (ETH), cardana (ADA), ripple (XRP) in solana (SOL) 3 – Poleg prej navedenih kriptovalut tudi druge kriptovalute Kako tvegana se vam zdi uporaba kriptovalut kot strateškega rezervnega sredstva? 1 – Zelo tvegana 2 – Tvegana 3 – Niti tvegana niti netvegana 4 – Netvegana 5 – Zelo netvegana Ali bi se ugled Slovenije v svetu povečal, če bi država oblikovala strateško rezervo kriptovalut? 1 – Da 2 – Ne 53 Ali zaupate, da bi država dobro upravljala strateško rezervo kriptovalut? 1 – Da 2 – Ne Ali bi morala država oblikovanje in upravljanje strateške rezerve kriptovalut zaupati centralni banki? 1 – Da 2 – Ne Ali bi se z oblikovanjem strateške rezerve kriptovalut povečala uveljavljenost (priznanost) kriptovalut v Slove-niji? 1 – Da 2 – Ne Hvala za sodelovanje! 54 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 ANALIZA KRIPTOVALUTNE PISMENOSTI SLOVENSKIH ŠTUDENTOV Azur Demirović, študent, Univerza v Mariboru Žan Frim, študent, Univerza v Mariboru Anja Gimpelj, študentka, Univerza v Mariboru Elmin Jukić, študent, Univerza v Mariboru Gregor Mansutti, študent, Univerza v Mariboru Neli Rukelj, študentka, Univerza v Mariboru Maruša Volavšek, študentka, Univerza v Mariboru Matic Zrim, študent, Univerza v Mariboru Doc. dr. Blaž Frešer, Univerza v Mariboru Viš. pred. mag. Sabina Taškar Beloglavec, Univerza v Mariboru Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru Povzetek: V tem prispevku analiziramo kriptovalutno pismenost slovenskih študentov, pri čemer primerjamo rezultate dveh anket, ki smo ju izvedli aprila in maja 2025. Obe anketi kažeta, da med spoloma obstaja statistično značilna razlika v kriptovalutni pismenosti, kar povzroča potrebo po ukrepanju, če želimo zapolniti vrzel v znanju o kriptovalutah. Ključne besede: kriptovaluta, pismenost, Slovenija, študent Cobiss: 1.08 1 Uvod Trgovanje s kriptovalutami je tudi med Slovenci vse bolj priljubljeno. Iz tega razloga nas je zani-malo, kakšna je stopnja kriptovalutne pismenosti (angl. cryptocurrency literacy). Pri tem smo se 55 omejili na študente, ki so večinoma pripadniki mlade generacije, pri čemer nas je zanimalo, ali med moškimi in ženskami obstajajo statistično značilne razlike v njihovem znanju. Kriptovalutno pismenost lahko definiramo kot obvladovanje (temeljnih) znanj in veščin za (učin-kovito) trgovanje s kriptovalutami (prim. Jones, Luu & Samuel, 2024). Po tej analogiji lahko bitcoi-novo pismenost (angl. bitcoin literacy), ki je v tem prispevku ne obravnavamo, definiramo kot ob-vladovanje (temeljnih) znanj in veščin za (učinkovito) trgovanje z bitcoini. Iz tega izhaja, da je bitco-inova pismenost posebna vrsta kriptovalutne pismenosti, ta pa posebna vrsta finančne pismeno-sti (angl. financial literacy) (Jones, Luu & Samuel, 2024). Kriptovalute so namreč vse pomembnejši del osebnih financ. Müser, Hemmerich in Schmitz (2024) so ugotovili, da znanje o kriptovalutah vpliva na naložbeno vedenje (angl. investment behaviour) (prim. Hayashi & Routh, 2025). Prispevek je strukturiran tako, da vsebuje še štiri poglavja. V drugem poglavju podajamo metode, v tretjem rezultate, v četrtem razpravo, v petem pa sklep. 2 Metode Raziskava temelji na dveh anketah: »Anketi o vlaganju v kriptovalute« (Anketa 1) in »Anketi o obli-kovanju strateške rezerve kriptovalut« (Anketa 2), ki smo ju člani Laboratorija za kriptoekonomijo izvedli od 18. aprila do 4. maja 2025 oz. od 22. aprila do 4. maja 2025. V okviru prve ankete smo anketirali 370 študentov, starih od 18 do 45 let, v okviru druge pa 102 študenta, stara od 19 do 30 let. V obeh anketah so morali študenti, ki smo jih anketirali, (samo)oceniti svoje znanje o kripto-valutah, pri čemer so morali upoštevati petstopenjsko lestvico Likertovega tipa (angl. five-level Likert-type scale): 1 – zelo slabo, 2 – slabo, 3 – niti slabo niti dobro, 4 – dobro, 5 – zelo dobro. Za to smo se odločili, ker menimo, da so študenti sposobni pravilno (samo)oceniti svoje znanje o krip-tovalutah. V raziskavi so sodelovali tako vlagatelji kot nevlagatelji v kriptovalute – Colombo & Yaro-vaya (2024) sta namreč ugotovila, da med njimi obstajajo določene razlike (prim. Bonaparte, 2022). 3 Rezultati To poglavje vsebuje rezultate raziskave, ki smo jo izvedli vzporedno z raziskavama o vlaganju v kriptovalute in o oblikovanju strateške rezerve kriptovalut, v okviru katerih so morali anketirani štu-denti (samo)oceniti svoje znanje o kriptovalutah. Slika 1 kaže (odstotno) strukturo (samo)ocen znanja o kriptovalutah po anketi (anketa 1, anketa 2) in spolu (M, Ž), iz katere je razvidno, da je v 56 anketi 1 največ moških (34,5 odstotka) svoje znanje o kriptovalutah (samo)ocenilo z oceno »niti slabo niti dobro«, največ žensk (39,4 odstotka) pa z oceno »zelo slabo«, kar nakazuje na razliko med spoloma (angl. gender gap). V anketi 2 je največ moških (68,2 odstotka) svoje znanje o krip-tovalutah (samo)ocenilo z oceno »dobro«, največ žensk (67,7 odstotka) pa z ocenama »slabo« ali »niti slabo niti dobro«, kar potrjuje našo ugotovitev. Gl. tudi sliko P1 v prilogi. Slika 1: Struktura (samo)ocen o znanju o kriptovalutah po anketi in spolu j Anketa 2 18 24 33 19 8 pa Sku Anketa 1 90 88 99 68 25 Anketa 2 2 2 11 15 7 M Anketa 1 14 26 61 55 21 Anketa 2 16 22 22 4 1 Ž Anketa 1 76 62 38 13 4 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Zelo slabo Slabo Niti slabo niti dobro Dobro Zelo dobro Vir: Lastni izračuni. V nadaljevanju nas je zanimalo, ali med spoloma obstaja statistično značilna razlika v povprečni (samo)oceni znanja o kriptovalutah. Za testiranje te razlike smo uporabili neparametrični test za dva neodvisna vzorca, in sicer Mann-Whitneyjev U-test, saj spremenljivka »kriptovalutna pisme-nost« ni bila normalno porazdeljena. Normalnost porazdelitve smo testirali s Kolmogorov-Smir-novovim in Shapiro-Wilkovim testom, pri čemer sta bila rezultata za obe skupini (moški in ženske) statistično značilna (p < 0,05). To velja tako za anketo 1 kot tudi za anketo 2. Tabela 1 kaže rezultate Mann-Whitneyjevega U-testa za anketo 1. Tabela 1: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa za anketo 1 Spremenljivka Spol n Povprečni rang U p Moški 177 241,20 pismenost 7.221,50 < 0,001 Kriptovalutna Ženski 193 134,42 Vir: Lastni izračuni. 57 Iz tabele 1 je razvidno, med anketiranimi študenti in študentkami obstaja statistično značilna raz-lika v povprečni (samo)oceni znanja o kriptovalutah, U = 7.221,50, Z = –9,861, p < 0,001. Študenti (povprečni rang = 241,20, n = 177) so v povprečju svojo kriptovalutno pismenost (samo)ocenili višje kot študentke (povprečni rang = 134,42, n = 193). To velja tudi za anketo 2 (gl. tabelo 2). Tabela 2: Rezultati Mann-Whitneyjevega U-testa za anketo 2 Spremenljivka Spol n Povprečni rang U p Moški 37 72,80 Kriptovalutna 414,50 < 0,001 pismenost Ženski 65 39,38 Vir: Lastni izračuni. Iz tabele 2 je razvidno, da med študenti in študentkami obstaja statistično značilna razlika v pov-prečni (samo)oceni znanja o kriptovalutah, U = 414,50, Z = –5,655, p < 0,001, kar smo ugotovili tudi za anketo 1. Tudi v tem primeru so študenti (povprečni rang = 72,80, n = 37) v povprečju svojo kriptovalutno pismenost (samo)ocenili višje kot študentke (povprečni rang = 39,38, n = 65). 4 Razprava Rezultati statistične analize potrjujejo našo domnevo, da med spoloma obstaja razlika (vrzel) v kriptovalutni pismenosti, kar so ugotovili tudi Bannier idr. (2019) ter Khan (2023). To povzroča po-trebo po ugotavljanju in odpravljanju njenih vzrokov. Eden od načinov za odpravljanje vrzeli v zna-nju o kriptovalutah je izobraževanje (opismenjevanje) žensk (študentk) na tem področju. Hayashi in Routh (2025) sta ugotovila, da so vlagatelji v kriptovalute bolj naklonjeni tveganju in da so brez ustrezne stopnje finančne pismenosti ranljivejši del prebivalstva. Hadan idr. (2024) predlagajo uporabo metode igrifikacije. 5 Sklep Namen raziskave je bil analizirati kriptovalutno pismenost slovenskih študentov, o kateri se po našem mnenju premalo govori in piše. Kriptovalute, ki so med mladimi (tj. pripadniki generacije Z) vse bolj priljubljene, so volatilne in tvegane, kar povzroča potrebo po kriptovalutnem opismenje-vanju mladih. S pomočjo dveh anket, ki smo ju izvedli v Sloveniji, smo ugotovili, da med moškimi in ženskami obstaja razlika v kriptovalutni pismenosti, kar je koristna informacija za oblikovalce politike. Na tem mestu moramo omeniti, da smo kriptovalutno pismenost merili s samoocenje-vanjem, ne pa ocenjevanjem znanja o kriptovalutah, kar lahko vpliva na rezultate ankete. 58 Glede na to, da v kriptovalute ne vlagajo samo pripadniki mlade, ampak tudi srednje in stare ge-neracije, predlagamo, da se anketa o kriptovalutni pismenosti izvede tudi med njimi. Izkušnje s finančno pismenostjo namreč učijo, da ima tudi marsikateri pripadnik generacije X ali Y pomanj-kljivo znanje o (osebnih) financah. Literatura in viri Bannier, C., Meyll, T., Röder, F., & Walter, A. (2019). The gender gap in ‘Bitcoin literacy’. Journal of Behavioral and Experi- mental Finance, 22, 129–134. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2019.02.008 Bonaparte, Y. (2022). Time horizon and cryptocurrency ownership: Is crypto not speculative? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 79, 101609. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2022.101609 Colombo, J. A., & Yarovaya, L. (2024). Are crypto and non-crypto investors alike? Evidence from a comprehensive survey in Brazil. Technology in Society, 76, 102468. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102468 Hadan, H., Zhang-Kennedy, L., Nacke, L., & Mäkelä, V. (2024). Gamification and gaming in cryptocurrency education: A survey with cryptocurrency investors and potential investors. Simulation & Gaming, 55(2), 196–223. https://doi.org/10.1177/10468781231223762 Hayashi, F., & Routh, A. (2025). Financial literacy, risk tolerance, and cryptocurrency ownership in the United States. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 46, 101060. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2025.101060 Jones, M., Luu, T. (J.), & Samuel, B. (2024). The interdependence of financial literacy and crypto literacy. Economics Letters, 239, 111737. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2024.111737 Khan, M. T. I. (2023). Literacy, profile, and determinants of Bitcoin, Ethereum, and Litecoin: Survey results. Journal of Education for Business, 98(7), 367–377. https://doi.org/10.1080/08832323.2023.2201414 Müser, S., Hemmerich, M., & Schmitz, F. (2024). Individual differences in Bitcoin investment: The role of personality, attitudes, and knowledge. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 113, 102289. https://doi.org/10.1016/j.socec.2024.102289 59 Priloga Slika P.1: Povprečna (samo)ocena o znanju o kriptovalutah po anketi in spolu Anketa 2 j pa Sku Anketa 1 Anketa 2 M Anketa 1 Anketa 2 Ž Anketa 1 1 2 3 4 5 Vir: Lastni izračuni. 60 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 RAZVRŠČANJE ČASOVNIH VRST PODATKOV O ZAKLJUČNIH TEČAJIH IZBRANIH KRIPTOVALUT V SKUPINE Marko Možina, študent, Univerza v Ljubljani Doc. dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru Povzetek: V tem prispevku podajamo rezultate razvrščanja časovnih vrst podatkov o zaključnih tečajih izbranih kriptovalut v skupine, s čimer dopolnjujemo literaturo v slovenskem jeziku o krip-tovalutah. Izkazalo se je, da obstaja potreba po raziskavah na področju kriptoekonomije, ki bi omogočile vpogled v stanje na tem področju. Rezultati kažejo, da je mogoče časovne vrste podat-kov o zaključnih tečajih izbranih kriptovalut razvrstiti v pet skupin, kar je koristna informacija za kriptoanalitike. Ključne besede: kriptoekonomija, kriptovaluta, razvrščanje časovnih vrst (podatkov) v skupine Cobiss: 1.08 1 Uvod Kriptovalute niso več novost na trgu (Atree & Tripathy, 2025). Bitcoin, tj. prva kriptovaluta (angl. cryptocurrency) (Nakamoto, 2008), obstaja na trgu že od leta 2009, kar pomeni več kot 16 let. Da-nes obstaja na trgu že več kot 20.000 kriptovalut, ki se razlikujejo po svojih lastnostih. Poleg tega so kriptovalute predmet raziskav na področju kriptoekonomije (Aiello idr., 2023; Atree & Tripathy, 2025; Baker, Di Maggio & Kotter, 2023; Cong idr., 2024; Halaburda idr., 2022; Liu, Tsyvinski & Gold-stein, 2021; Weber idr., 2023). V tem prispevku podajamo rezultate raziskave, v okviru katere smo časovne vrste podatkov o zaključnih tečajih izbranih kriptovalut razvrstili v skupine glede na po-dobnost njihovih oblik. 61 Prispevek je strukturiran tako, da vsebuje še štiri poglavja. V drugem poglavju podajamo metode, v tretjem rezultate, v četrtem razpravo, v petem pa sklep. 2 Metode V raziskavi smo uporabili razvrščanja časovnih vrst v skupine (angl. time series clustering), pri čemer smo uporabili dnevne podatke o zaključnih tečajih 14 kriptovalut v evrih od 28. 5. 2021 do 16. 4. 2025. Gre za kriptovalute avalanche (AVAX), bitcoin (BTC), BNB, cardano (ADA), chainlink (LINK), dogecoin (DOGE), ethereum (ETH), litecoin (LTC), polkadot (DOT), ripple (XRP), shiba inu (SHIB), solana (SOL), stellar lumens (XLM) in tron (TRX). Najprej smo uporabili Z-transformacijo za pretvorbo časovnih vrst v frekvenčno domeno. Nato smo uporabili k-means za razvrščanje časov-nih vrst v skupine. Za natančnejšo primerjavo časovnih vrst, ki se razlikujejo po dolžini ali hitrosti, smo uporabili Dynamic Time Warping (DTW), ki omogoča poravnavo časovnih vrst tako, da mini-mizira razliko med njimi (Liao, 2005). Da bi preprečili preveliko popačenje, smo pri DTW uporabili Sakoe-Chiba band s polmerom 20, ki omejuje območje iskanja optimalne poravnave (Sakoe & Chiba, 1978) (gl. kodo v prilogi). Raziskavo smo izvedli v programskem jeziku Python (Python Software Foundation, 2023), pri čemer smo uporabili naslednje knjižnice: Matplotlib (Hunter, 2007), NumPy (Harris, 2020), pandas (McKinney, 2010), tslearn (Tavenard, 2020), Seaborn (Wa-skom, 2021). 3 Rezultati Z uporabo metode razvrščanja časovnih vrst podatkov o zaključnih tečajih 14 kriptovalut v skupine smo dobili pet skupin (gl. sliko 1). V prvi skupini so časovne vrste ADAEUR, DOTEUR in LTCEUR, v drugi BNBEUR, BTCEUR, ETHEUR in SOLEUR, v tretji AVAXEUR in SHIBEUR, v četrti DOGEEUR, LINKEUR in XLMEUR, v peti pa TRXEUR in XRPEUR. S slike 1 je razvidno, da se oblike centroidov razlikujejo, kar potrjuje smiselnost razvrščanja časovnih vrst v skupine. Analiza skupin (angl. cluster analysis) opozarja na prisotnost posameznih faz kriptocikel (angl. crypto cycle): kriptopo-mladi (angl. crypto spring), kriptopoletja (angl. crypto summer), kriptojeseni (angl. crypto autumn) in kriptozime (angl. crypto winter). Kriptopoletje se nanaša na bikovsko razpoloženje vlagateljev v kriptovalute (bikovski trend, bikovski trg), kriptozima pa na njihovo medvedje razpoloženje (med-vedji trend, medvedji trg). Primerjava med centroidom prve, druge in tretje skupine kaže, da je v prvi polovici leta 2021 nastopila kriptopomlad, na prehodu iz prve v drugo polovico leta 2021 krip-tojesen, v drugi polovici leta pa kriptozima, ki je trajala vse do prve polovice leta 2023, ko je 62 nastopil nov kriptocikel, ki se je v primeru prvih štirih skupin ponovil. Analiza centroida četrte sku-pine kaže, da je bilo na začetku opazovanega obdobja gibanje zaključnega tečaja DOGEEUR, LIN-KEUR in XLMEUR podobno vožnji z vlakcem smrti. Analiza centroida pete skupine pa kaže, da je bilo do prve polovice leta 2024 na delu kriptotrga čutiti mrtvilo. 63 Slika 1: Rezultati razvrščanja časovnih vrst v skupine Vir: Lastni izračuni. 64 4 Razprava Izkazalo se je, da je metoda razvrščanja časovnih vrst v skupine uporabna tudi na področju krip-toekonomije. Njena uporaba omogoča analizo gibanja časovnih vrst podatkov o kriptovalutah. Bistvo te metode je, da dobimo skupine časovnih vrst in njihove centroide, katerih oblike lahko primerjamo. Dejstvo je, da smo s pomočjo metode razvrščanja v skupine dobili smiselno obliko-vane skupine, kar je koristna informacija za kriptoanalitike in kriptovlagatelje. 5 Sklep Ugotavljanje podobnosti med oblikami časovnih vrst podatkov o kriptovalutah omogoča vpogled v dogajanje na kriptotrgu skozi čas ter lažje oblikovanje in upravljanje portfelja kriptovalut. Dru-žboslovje in naravoslovje učita, da se lahko vzorci ponavljajo, iz česar izhaja potreba po njihovem analiziranju. V tem prispevku smo se omejili na 14 kriptovalut, ki spadajo med večje kriptovalute na trgu. Kljub temu predlagamo, da se vzorec razširi na manjše kriptovalute. Literatura Aiello, D., Baker, S. R., Balyuk, T., Di Maggio, M., Johnson, M. J., & Kotter, J. D. (2023). Who invests in crypto? Wealth, financial constraints, and risk attitudes (NBER Working Paper No. 31856). National Bureau of Economic Rese- arch. https://doi.org/10.3386/w31856 Atree, M. K., & Tripathy, N. (2025). Cryptocurrency research: Bibliometric review and content analysis. International Re- view of Economics & Finance, 98, 103940. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.103940 Baker, S. R., Di Maggio, M., & Kotter, J. D. (2023). The effects of cryptocurrency wealth on household consumption and investment (NBER Working Paper No. 31445). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w31445 Cong, L. W., Ghosh, P., Li, J., & Ruan, Q. (2024). Inflation expectation and cryptocurrency investment (NBER Working Paper No. 32945). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w32945 Halaburda, H., Haeringer, G., Gans, J., & Gandal, N. (2022). The microeconomics of cryptocurrencies. Journal of Eco-nomic Literature, 60(3), 971–1013. Harris, C. R., Millman, K. J., van der Walt, S. J., Gommers, R., Virtanen, P., Cournapeau, D., ... & Oliphant, T. E. (2020). Array programming with NumPy. Nature, 585(7825), 357–362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2 Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90–95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55 65 Liao, T. W. (2005). Clustering of time series data—A survey. Pattern Recognition, 38(11), 1857–1874. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2005.01.025 Liu, Y., Tsyvinski, A., & Goldstein, I. (2021). Risks and returns of cryptocurrency. The Review of Financial Studies, 34(6), 2689–2727. McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. V S. van der Walt & J. Millman (ur.), Proce-edings of the 9th Python in Science Conference (str. 51–56). Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf Python Software Foundation. (2023). Python (Version 3.11) [Computer software]. https://www.python.org Sakoe, H., & Chiba, S. (1978). Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition. IEEE Transac- tions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 26(1), 43–49. https://doi.org/10.1109/TASSP.1978.1163055 Tavenard, R., Faouzi, J., Vandewiele, G., Divo, F., Androz, G., Holtz, C., ... & Rué, V. (2020). Tslearn: A machine learning toolkit for time series data. Journal of Machine Learning Research, 21(118), 1–6. Waskom, M. L. (2021). Seaborn: Statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021 Weber, M., Candia, B., Coibion, O., & Gorodnichenko, Y. (2023). Do you even crypto, bro? Cryptocurrencies in household finance (NBER Working Paper No. 31284). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w31284 66 Priloga # import necessary libraries import os import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance from tslearn.clustering import TimeSeriesKMeans import matplotlib.pyplot as plt ####################################################################### Load the data ####################################################################### # Path to the folder containing the CSV files folder_path = 'crypto_data' dataframes = {} # Load each CSV, skip the first line, keep Date and Close, and rename the column for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.csv'): symbol = filename.split('_')[1] # Extract symbol like 'BTC' from 'Binance_BTCEUR_d.csv' file_path = os.path.join(folder_path, filename) df = pd.read_csv(file_path, skiprows=1) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df = df[['Date', 'Close']].sort_values('Date') df = df.rename(columns={'Close': symbol}) dataframes[symbol] = df # Merge all DataFrames on Date merged_df = None for symbol, df in dataframes.items(): if merged_df is None: merged_df = df else: merged_df = pd.merge(merged_df, df, on='Date', how='inner') # Optional: filter to a specific date range (e.g., last year) # merged_df = merged_df[merged_df['Date'] >= '2024-04-01'] ####################################################################### # Perform clustering ####################################################################### # Drop Date and reshape for tslearn X = merged_df.drop(columns=['Date']).transpose().values # shape: (n_series, n_timepoints) X = X[:, :, None] # Normalize each time series scaler = TimeSeriesScalerMeanVariance() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # Perform DTW-based k-means clustering n_clusters = 5 model = TimeSeriesKMeans(n_clusters=n_clusters, metric="dtw", metric_params={"sakoe_chiba_radius": 20}, n_init=1, random_state=2) # set seed for reproducibility 67 labels = model.fit_predict(X_scaled) ######################################################################### # Visualize the clusters ######################################################################### crypto_names = merged_df.columns[1:] palette = sns.color_palette("husl", n_clusters) dates = merged_df['Date'].values # Extract dates for plotting fig, axes = plt.subplots(n_clusters, 1, figsize=(14, 10 * n_clusters)) # set plot size for i, cluster in enumerate(range(n_clusters)): ax = axes[i] if n_clusters > 1 else axes cluster_indices = np.where(labels == cluster)[0] for idx in cluster_indices: ax.plot(dates, X_scaled[idx].ravel(), label=crypto_names[idx], alpha=0.6) ax.plot(dates, model.cluster_centers_[cluster].ravel(), color='black', lw=2.5, label='Centroid') ax.set_title(f'Cluster {i + 1} ({len(cluster_indices)} cryptocurrencies)') ax.legend(loc='upper right', fontsize='small') ax.set_ylabel("Scaled Close Price") ax.set_xticks(dates[::max(1, len(dates)//10)]) # show ~10 ticks ax.tick_params(axis='x', rotation=45) # Add a common x-axis label fig.text(0.5, 0.04, "Date", ha='center', fontsize=12) plt.tight_layout(rect=[0, 0.05, 1, 1]) # Save the figure # plt.savefig("crypto_clusters.svg", format="svg") plt.show() 68 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 OBDAVČITEV KRIPTOSREDSTEV Viš. pred. mag. Sabina Taškar Beloglavec, Univerza v Mariboru, Slovenija Doc. dr. Daniel Zdolšek, Univerza v Mariboru, Slovenija Povzetek: V prispevku proučujemo vzroke za obdavčitev poslovanja s kriptosredstvi in analiziramo obstoječe regulatorne okvire, tako na globalni ravni kot na ravni EU. V zadnjem času so kriptova-lute vse bolj naložbena alternativa, namesto da bi služile svojemu prvotnemu namenu, za kate-rega je bil ustvarjen bitcoin – kot posrednik pri menjavi ali plačilno sredstvo. Zaradi tega je vpraša-nje njihove vsebinske definicije vprašanje vidika obdavčitve in osnove obdavčevanja postalo po-membna tema. Na področju obdavčitve s kriptosredstvi sicer obstajajo priporočila OECD. ZDA so v zadnjem času naredile velik korak naprej, področje obdavčitve te dejavnosti v Evropski uniji (EU) pa ni enotno urejeno – razen okvirne direktive in ureditve je članicam prepuščeno, da področje podrobno urejajo samostojno. Mednarodna priporočila, kaj in kako obdavčiti, predvsem pa na-daljnji regulatorni koraki bi lahko pomenili predvsem povečevanje transparentnosti poslovanja s kriptosredstvi in zmanjševanje potencialnih zlorab, povezanih s kriptosvetom. K precejšnji zmedi na tem področju pripomore tudi vsebinska in terminološka nejasnost in tudi temu vprašanju na-menjamo del našega prispevka. Ključne besede: kriptosredstvo, kriptovaluta, obdavčitev, davek iz dobička, trend Cobiss: 1.08 1 Uvod V prispevku obravnavamo obdavčitev poslovanja s kriptosredstvi. Zastavljamo si tri raziskovalna vprašanja – dve teoretični, in sicer ali je obdavčitev upravičena ter kakšen je trend obdavčitve v smislu enotne regulacije področja v svetu, ter eno praktično raziskovalno vprašanje, in sicer ali 69 so v izbranih državah po izbranih kriterijih obdavčitve odsvojitve kriptosredstev za fizične osebe podobne. Ob možnih donosih pri prodaji kriptoimetij, še vedno pa neurejenosti tega področja, sploh v pri-merjavi z običajnimi finančnimi instrumenti, kot so npr. delnice, je zanimanje za njihovo obdavči-tev osrednja tema obstoječih in potencialnih vlagateljev, regulatorjev in držav po svetu. Vzrok za to lahko iščemo predvsem v (per)kompleksnosti tega področja. Kriptoekosistem je namreč zelo (pre)zapleten, nenehno se spreminja in vsaka transakcija lahko nosi edinstvene potencialne davčne posledice. Ker je kriptoimetje nepredvidljivo, tako glede razvoja novih oblik transakcij kot vrednosti, so tradicionalne metode vrednotenja pogosto pomanjkljive, zaradi česar so po-membna nova jasna pravila in definicije za davčne namene (Coincub.com, 2024). Nakamoto (2008) je tako približno mesec in pol po izbruhu finančne krize leta 2008 izumil zelo zanesljivo kriptosredstvo (kriptovaluto bitcoin), ki jo je pojasnil v kratkem prispevku, ki odpravlja posredniške storitve kot rešitev za številne težave, ki jih povzroča pravi denar, in strankam omo-goča, da svoje transakcije opravljajo neposredno. Cilj tehnologije veriženja blokov je s tehniko šifriranja zagotoviti zanesljivost transakcij in nadzor nad izdanim denarjem. Bitcoin je danes ena od digitalnih valut, ki temeljijo na kriptografiji, in jo zdaj kot plačilno sredstvo pogosto uporabljajo izvajalci spletnih poslov. Glavna prednost uporabe bitcoina je, da pri opravljanju transakcij ni omejitev ali fiksnih pravil, pri katerih je težko izslediti izvor, prisotnost ali katero koli drugo infor-macijo kupca in/ali prodajalca. Omogočena je anonimnost (Maulana, Dasa Putri & Yulia, 2019). Bitcoin društvo Slovenije (2025) ga opredeljuje kot inovativno plačilno omrežje in »novo vrsto de-narja«. Z uporabniškega vidika gre po mnenju Društva za internetno gotovino. Imajo pa kriptovalute, zlasti bitcoin z največjo tržno kapitalizacijo na kriptoborzi, tudi ogromni in-vesticijski potencial, saj je kriptotrg likviden in izredno volatilen (Caginalp in Caginalp, 2018; Almeida in Gonçalves, 2022). Danes povečano zanimanje za kriptovalute povečuje tudi njihov tečaj v razmerju do svetovnih valut. Tako je bil 12. oktobra 2009, ko je Martti Malmi, finski razvija-lec, ki je Satoshiju pomagal pri razvoju bitcoina, prodal 5.050 bitcoinov za 5,02 dolarja, ta vreden 0,0009 USD. Zgodovinsko največja vrednost 109.350 USD pa je bila dosežena 20. januarja 2025 (Reed, 2025), volatilnost bitcoina pa je lepo vidna iz grafičnih prikazov za različna časovna ob-dobja (več Coinmarketcap.com, 2025). Danes obstaja več kot 21.000 kriptovalut z različnimi funkcijami in primeri uporabe. Velikemu razmahu je botrovala enostavnost ustvarjanja novih 70 kriptovalut skupaj z možnostjo realizacije novih idej in ustvarjanja finančnih priložnosti (BitDe-gree.org, 2025). Kriptovalute pa so v zadnjem času bolj kot osnovni namen, za katerega je bil ustvarjen bitcoin, učinkovite kot naložbeno orodje, torej kot kriptosredstva in ne kot posrednik pri menjavi oz. pla-čilno sredstvo. Tako je vprašanje njihove obdavčitve na sploh in osnove obdavčevanja postalo tema strokovnih, znanstvenih in regulatornih krogov. Izhodišče problema je pravzaprav trojno, in sicer najprej vsebinska definicija kriptosredstva v davčne namene, določitev osnove za obdavči-tev in poročanje o aktivnostih, vezanih na to področje. V svetu in doma sicer že obstajajo osnovni regulatorni in poročevalski okviri oz. priporočila, vendar področje še zdaleč ni enotno urejeno. Tudi ne v EU, kjer ima vsaka članica prosto izbiro, kako bo obravnavala obdavčitev na tem podro-čju. Zaradi množičnosti kriptooblik več dejavnosti, vezanih na to področje (rudarjenje, trgovanje, držanje, izdaje kriptosredstev), velikega obsega transakcij, številčno in vrednostno, postaja regu-lacija tega fenomena in urejanje davčnega vidika poslovanja je nujno, tako zaradi varovanja inte-resov potencialnih investitorjev kot z vidika davčnega potenciala posameznih držav. 2 Metode V prispevku se vsebinsko omejujemo na obravnavo tematike v okviru v uvodu zastavljenih razi-skovalnih vprašanj, in sicer dveh teoretičnih – ali je obdavčitev upravičena ter kakšen je trend ob-davčitve v smislu regulacije področja – in enega praktičnoraziskovalnega vprašanja – ali so v iz-branih državah po izbranih kriterijih obdavčitve odsvojitve kriptosredstev podobne. Nekaj pojasnil podajamo tudi v zvezi s terminologijo v prispevku. Na splošno uporabljamo ter-mine, ki so uvedeni z najnovejšimi regulatornimi okviri in predlogi zakonodaje na področju obdav-čitve in tudi v predlogi Zakona o davku od dobička iz odsvojitve kriptosredstev (Ministrstvo za fi-nance Republike Slovenije, 2025), to je kriptosredstva. V zvezi s tematiko torej velja opozoriti, da »kripto imetja niso ne valute in ne denar,« kar poudari Banka Slovenije (2018), čeprav se v vsakda-njem govoru uporablja pojem kriptovaluta. »Tako jih tudi ni mogoče opredeliti kot tujo valuto ozi-roma devizo,« (ibid., 2018). Najnovejše poimenovanje so kriptosredstva in jih Uredba (EU) (2023/1114, 40) opredeli kot »digitalno predstavitev vrednosti ali pravic, ki bi lahko znatno koristile udeležencem na trgu, vključno z malimi imetniki kriptosredstev«. Argument za posebno ureditev obdavčitve kriptosredstev je torej ta, da je ta potrebna, ker se po obstoječi zakonodaji pri nas »… 71 virtualne valute ne štejejo za denarno sredstvo v smislu 7. točke 4. člena Zakona o plačilnih stori-tvah in sistemih. Prav tako se virtualne valute ne štejejo za finančni instrument« (FURS, 2022). Tako v prispevku za najrazličnejša kriptoimetja oz. kriptooblike uporabljamo termin »kriptosred-stva«, ko obravnavamo različne vidike obdavčitve, pa uporabimo besedno zvezo »obdavčitev po-slovanja s kriptosredstvi«. Slednja nam daje možnost, da obstoječo in potencialno prihodn jo ob-davčitev kriptosredstev pojmujemo kar se da široko in jo obravnavamo iz različnih zornih kotov in aktivnosti, vezanih na kriptoekosistem. Sicer pa je »kriptovaluta« termin, ki ga kriptoskupnost vztrajno uporablja, saj s tem poudarja značilnosti denarja in argumentira neobdavčitev kripto-sredstev in njihove odsvojitve kot naložbe. FURS (2022) v svojih veljavnih pojasnilih in priporočilih uporablja termin virtualne valute, predlog novega zakona pa, kot smo že navedli, kriptosredstva. Ko govorimo o obdavčitvi kriptoimetij in z njimi povezanih dejavnostih, lahko pravzaprav govorimo le o različnih vidikih obdavčitve, ki jih lahko v posameznih državah pokrivajo različni zakoni in ki so regulirani na različne načine. Hilma (2025) izpostavlja štiri glavne kategorije, in sicer davek na kapitalski dobiček, davek na dohodek, DDV in davek od dohodkov pravnih oseb. Tako je tudi v Sloveniji obstoječa ureditev obdavčitve poslovanja z virtualnimi valutami, kot jih poimenuje fi-nančna uprava, glede na vidik poslovanja urejena v več zakonih (FURS, 2022), in sicer področje urejajo Zakon o dohodnini (ZDoh-2), Zakon o davku na dohodek pravnih oseb (ZDDPO-2), Zakon o davku na dodano vrednost (ZDDV-1) in Zakon o davku na finančne storitve (ZDFS). Sargeant (2025) doda, da sta obdavčitev odsvojitve kriptosredstev in obdavčitev kapitalskega dobička od-visni od tega, kako posamezna davčna jurisdikcija deklarira kriptoimetja – kot sredstvo, valuto ali celo zakonito plačilno sredstvo. Pri obdavčitvi pa je lahko pomembna tudi doba držanja kripto-sredstev (Analytics Insight, 2025). V okviru proučevanja prakse na področju izbranih držav se v prispevku omejujemo na obdavčitev fizičnih oseb in se vsebinsko osredotočamo na obdavčitev dobička z odsvojitvijo kriptosredstev, ki tudi v Sloveniji ob novem predlogu Zakona o davku od dobička iz odsvojitve kriptosredstev (Mi-nistrstvo za finance Republike Slovenije, 2025) v kriptoskupnosti dviguje veliko prahu (Bitcoin društvo Slovenije, 2025a). Zapišemo tudi povprečno obdavčitev glede na dosegljive podatke. Geografsko smo se omejili na Združene države Amerike (ZDA) kot največjo ekonomijo na svetu in (Sargeant, 2025) enega najstrožjih in najobsežnejših regulatorjev na področju obdavčitve kripto-valut, znotraj EU na največje gospodarstvo – Nemčijo, na Združeno kraljestvo (ZK) kot zapustnika 72 EU ter na Slovenijo kot domačo državo avtorjev prispevka in kot tako zanimivo za primerjavo in preverjanje, ali sledi na tem področju vodilnim gospodarstvom. Pri primerjavi prakse izbranih držav po izbranih vidikih obdavčitve kriptosredstev za fizične osebe smo se omejili na naslednje primerjalne kriterije: pričetek obdavčevanja poslovanja s kriptosred-stvi, podatek, ali države že obdavčujejo dobiček od odtujitve kriptosredstev, davčna stopnja davka na dobiček pri odtujitvi kriptosredstev in povprečna stopnja obdavčitve poslovanja s krip-tosredstvi. Rezultate analize izbranih vidikov obdavčitve poslovanja s kriptovalutami v izbranih državah po-dajamo zaradi večje preglednosti v tabelaričnem prikazu. Posamezne posebnosti in morebitne prihajajoče novosti pa zapišemo posebej. 3 Rezultati raziskave V skladu s teoretičnima raziskovalnima vprašanjema, zastavljenima v uvodu, smo tudi rezultate in ugotovitve razdelili na ta dva vsebinska sklopa, in sicer na sklop, ki se ukvarja z obravnavo upra-vičenosti obdavčitve, in del, kjer se ukvarjamo s trendi obdavčitve. Ko iščemo argumente in upravičenja za obdavčitev poslovanja kriptovalut s čim več vidikov, go-tovo ne moremo mimo uvodnega pojasnila, ki je, da kriptovalute danes ne opravljajo vloge, za katero so bile ustanovljene. Bitcoin, ki so mu sledile tudi ostale kriptovalute, so oblikovali in vzpo-stavili inženirji in tehnični profili, torej brez očitnega vpliva pravnikov ali regulatorjev (Böhme et al., 2015) z namenom enostavnejšega, cenejšega in transparentnejšega opravljanja transakcij (Na-kamoto, 2008). Regulatorji pa imajo sedaj težko nalogo, in sicer regulirati in posledično obdavčiti nekaj, kar ni bilo vzpostavljeno v skladu z ekonomko logiko, postalo pa je ena najbolj lukrativnih, pa tudi volatilnih finančnih investicij. In če so torej donosi, vezani na druge finančne instrumente (predvsem izvedene) in izvajanje dejavnosti, obdavčeni, bi bilo pravzaprav nediskriminatorno do vseh vrst vlagateljev, da so tudi ta investicija in njen donos ter s tem povezana dejavnost obdav-čeni. Poleg tega ključnega razloga med razloge za obdavčitev več vidikov poslovanja s kriptosredstvi štejemo predvsem zniževanje možnosti za davčne utaje, aktivacijo davčne baze in dodatno pod-lago za povečevanje davčnih prejemkov, podporo in zagotavljanje stabilnosti trga in vzpostavitev transparentnih, tudi davčnih, pogojev za poslovanje in trgovanja s kriptovalutami. Razloge za 73 zaostajanje davčnih organov na področju obdavčitve diverzificiranih poslov s kriptovalutami in odložitev neizvajanja novih predpisov o poročanju o kriptovalutah gre iskati predvsem v komplek-snosti področja, izzivih, povezanih z ureditvijo tehnologije, ki ni le nova, ampak se tudi hitro spre-minja, ter posredno v problematiki davčnega nadzora (IRS, 2024). Tako kriptovalute in tehnologija veriženja blokov predstavljajo edinstvene izzive v smislu vrednotenja, sledenja transakcijam in identifikacije strank, vključenih v transakcije. Pri vprašanju obdavčitve poslovanja s kriptosredstvi je pomembno izhajati iz dejstva, da lahko ima posamezna država oz. jurisdikcija ločene pravne ureditve, saj so njeni pogledi glede obdav-čitve in regulacije tega področja različni. Yalaman in Yıldırım (2019) v zvezi s tem kot izhodišče postavita obravnavo kriptovalut v posamezni državi. Te so lahko obravnavane kot plačilno sred-stvo, valuta ali premoženje. Pomemben je tudi vidik rudarjenja kriptovalut in to, ali je kriptovaluta opredeljena kot dejavnost. Med posameznimi državami ni soglasja glede okvira obdavčitve krip-tovalut. Po drugi strani pa seveda večina proučuje možnosti obdavčitve in regulacije v okviru lastne zakonodaje. Kriptovalute se lahko uporabljajo za obsežne transakcije, ki jih je težko izslediti. Obdavčitev pa pomaga zagotoviti, da se te transakcije prijavljajo in spremljajo, kar zmanjšuje tveganje nezako-nitih dejavnosti. Davčna uprava ZDA (angl. Internal Revenue Service, IRS, 2024) izpostavi, da je obravnava kriptovalut kot premoženja sicer postavila temelje za podrobnejše zahteve glede davčne skladnosti, vendar se je z leti trg kriptovalut širil in diverzificiral, pri davčnih organih pa je nastala potreba po vzpostavitvi zanesljivejših mehanizmov poročanja. Ne le zaradi zagotavljanja skladnosti, temveč tudi zato, da bi sledili hitremu razvoju kriptosredstev in njihovi uporabi v raz-ličnih finančnih transakcijah. CryptoTaxAudit (2024) navaja tudi, da se lahko z obdavčitvijo transakcij s kriptovalutami ustvarijo znatni prejemki državnega proračuna in s tem uresniči alokacijsko funkcijo proračuna s preno-som na področje porabe za financiranje javnih storitev in infrastrukture. Nekateri avtorji ( Drako-poulos et al., 2021; Guo, D., & Zhang, H., 2024) obravnavajo tudi povezavo med obdavčitvijo po-slovanja s kriptovalutami in stabilnostjo trga, ker stabilnejše in predvidljivejše davčno okolje zmanjšuje tveganja in negotovosti pri transakcijah. V obstoječi literaturi (Bhullar et al., 2025) naj-demo zaključke, da razlike v obdavčitvi kriptovalut v različnih državah povzročajo davčno arbi-tražo, davčne utaje, transakcijska tveganja in tržno negotovost. 74 Omenili smo že težave regulatorjev, da bi sledili tehnološkemu napredku, inovacijam in hitro spreminjajočemu se kriptoekosistemu ter obdavčili poslovanje s kriptosredstvi. Zdi se, da nekako zaostajajo za ustvarjalci najrazličnejših vrst kriptoimetij in se vsakič znova izmuznejo roki obdav-čitve. Pa vendarle je bil tudi na tem področju v zadnjem času storjen gromozanski preskok. V svojem bistvu so bila do nedavnega kriptosredstva decentralizirana, anonimnost posameznika pa je bila v teh sistemih zagotovljena. Davčne oblasti so bile tako pri zahtevah glede dostavljanja podatkov o kriptotransakcijah zelo omejene. Iz tega dejstva izhajajoče težave pa delno odprav-ljata dva dokumenta, in sicer okvir poročanja o kriptosredstvih Organizacije za gospodarsko so-delovanje in razvoj (angl. Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD) z naslovom Mednarodni standardi za avtomatično izmenjavo informacij v davčnih zadevah: okvir poročanja o kriptosredstvih in posodobitev skupnega standarda poročanja v letu 2023 (angl. Crypto-Asset Reporting Framework, CARF). Cilj CARF je uvesti večjo davčno preglednost v zvezi s kriptosredstvi in poročanje o njih (OECD, 2023), npr. preko mehanizma avtomatične izmenjave med jurisdikcijami rezidentstva davčnih zavezancev. V Evropski uniji (EU) to vlogo opravlja Direk-tiva za okrepitev sodelovanja med nacionalnimi davčnimi organi – DAC8 (več o tej direktivi v na-daljevanju), ki vsebinsko prenaša priporočila OECD v sprejeto novelo Evropske direktive o uprav-nem sodelovanju na področju obdavčenja DAC8. Coincub.com (2024) poudari, da je CARF en korak naprej od do sedaj uveljavljene prakse, ko so za skladnost morale skrbeti finančne institucije, ki so nosile glavno breme zagotavljanja skladno-sti z zakonodajo. Bile so edini vratarji (angl. gatekeeper) na finančnih trgih in morajo upoštevati stroge standarde poznavanja strank (angl. Know Your Customer, KYC) ter preprečevanja pranja denarja (angl. Anti-Money Laundering, AML). Z uvedbo tega okvira za poročanje je namreč prišlo do velikega premika v paradigmi, saj se z uvedbo decentraliziranih finančnih storitev regulatornih ukrepov ni več mogoče osredotočiti le na (centralizirane) ponudnike storitev in se morata posamezni vlagatelj in trgovalec aktivno vključiti, da bi zagotovila skladnost z zakonodajo. Informacije, o katerih je treba poročati, so prvi del tega regulatornega ekosistema in odpirajo vrata za sledenje pretoka sredstev tako v centraliziranih kot decentraliziranih poslovnih knjigah (angl. ledgers). Namen skupne izjave jurisdikcij, h kateri je pristopila tudi Slovenija, je hiter prenos CARF v nacio-nalno zakonodajo ter njegovo dosledno in pravočasno izvajanje s pričetkom izmenjave teh 75 informacij leta 2027. To bo prispevalo k pravilnemu izpolnjevanju davčnih obveznosti in zajezitvi davčnih utaj, ki zmanjšujejo javne prihodke in povečujejo breme za tiste, ki plačujejo davke. Svet EU (2023) v zvezi s tem poudarja, da sta zaradi čezmejne narave kriptosredstev za implementacijo učinkovitega zajema davkov potrebna tesno mednarodno upravno sodelovanje in koordinacija. Davčne obveznosti se namreč od države do države zelo razlikujejo in omogočajo davčno optimi-zacijo in arbitražo, če že ne utaj. Po podatkih CoinCub.com (2024) je povprečna davčna stopnja za fizične osebe iz naslova držanja kriptosredstev približno 11,12-odstotna za dolgoročne in 17,3-odstotna za kratkoročne dobičke iz kriptovalut. Danska, Islandija in Irska pa v višini davčnih stopenj za obe ročnosti vodijo z davč-nimi stopnjami od 33 do 46,5 %. Evropska unija je poleg navedenega CARF uvedla regulativni okvir za kriptosredstva, izdajatelje kriptosredstev in ponudnike storitev v zvezi s kriptosredstvi. Gre za dve regulatorni besedili oz. uredbo in direktivo: – Uredba o trgih kriptosredstev (angl. Markets in Crypto-Assets, MiCA ali MiCAR): Cilj tega re- gulativnega okvira je zaščita vlagateljev in ohranitev finančne stabilnosti, hkrati pa omogoča-nje inovacij in spodbujanje privlačnosti sektorja kriptosredstev (Uredba (EU) 2023/1114). Če-prav MiCA določa osnovne okvire za poslovanje potencialnih ponudnikov storitev, povezanih s kriptovalutami, pa ne posega v davčno zakonodajo in ne ponuja enotnega regulatornega okvira na tem področju. Evropski svet (2023) poroča, da ta sveženj zapolnjuje vrzel v obstoječi zakonodaji EU in je njegov glavni cilj podpora inovacijam in uvajanje novih finančnih tehnolo-gij, pri čemer je treba zagotoviti ustrezno raven varstva potrošnikov in vlagateljev. – Svet EU (2023) je sprejel Direktivo za okrepitev sodelovanja med nacionalnimi davčnimi organi – Direktiva Sveta o spremembi Direktive 2011/16/EU o upravnem sodelovanju na po-dročju obdavčevanja (Direktiva (EU) 2023/2226, DAC8). Gre za direktivo o spremembi pravil EU o upravnem sodelovanju na področju obdavčevanja (Direktiva (EU) 2011/16/EU). Spre-membe se nanašajo predvsem na poročanje in avtomatično izmenjavo informacij o prihodkih od transakcij s kriptosredstvi in o vnaprejšnjih davčnih stališčih za najbogatejše (premožne) posameznike. Gre za razširitev področja rabe obstoječega zakonodajnega okvira z obveznos-tjo registracije in poročanja ter splošnega upravnega sodelovanja davčnih uprav – avtoma-tična izmenjava informacij –, ki jih bodo morali zagotoviti poročevalski ponudniki storitev v 76 zvezi z dodatno kategorijo sredstev in prihodkov, torej kriptosredstev. Za davčne uprave bo veljala obvezna avtomatična izmenjava informacij, ki jih bodo morali zagotoviti poročevalski ponudniki storitev v zvezi s kriptosredstvi. Direktiva pokriva širok obseg kriptosredstev, vezan na opredelitev iz uredbe MiCA, kjer so vključena decentralizirano izdana kriptosredstva in sta-bilni kovanci, vključno z e-denarnimi žetoni in nekaterimi nezamenljivimi žetoni. Sprejeti okviri pa ne pomenijo, da je poenotena tudi zakonodaja za obdavčitev kriptosredstev v državah članicah EU. Tako posamezni evropski regulatorji za transakcije in dejavnosti s kriptova-lutami uporabljajo različna davčna pravila. Vsaka članica uporablja svoje stopnje in zahteve za poročanje, zato je skladnost z njimi za vlagatelje in podjetja bistvenega pomena. Slovenija je npr. aprila 2025 predstavila predlog Zakona o davku od dobička iz odsvojitve kriptosredstev za fizične osebe, ki bi lahko začel veljati z januarjem 2026. Eden od predlaganih mehanizmov je obdavčitev dobička iz prodaje kriptosredstev po 25-odstotni stopnji, primerljivo z izvedenimi finančnimi in-strumenti (Ministrstvo za finance Republike Slovenije, 2025). V okviru tretjega (praktičnega) raziskovalnega vprašanja preverjamo, ali so v izbranih državah po izbranih kriterijih obdavčitve odsvojitve kriptosredstev podobne. Kot smo že zapisali v metodolo-škem delu prispevka, se v okviru proučevanja prakse obdavčitve poslovanja s kriptosredstvi ome-jujemo geografsko – na ZDA, ZK, Nemčijo in Slovenijo, na obdavčitev fizičnih oseb in vsebinsko na obdavčitev dobička z odsvojitvijo kriptosredstev. Rezultati so po izbranih kriterijih podani v spod-nji tabeli. Pri primerjavi prakse izbranih držav po izbranih vidikih obdavčitve kriptosredstev za fizične osebe smo se omejili na naslednje primerjalne kriterije: pričetek obdavčevanja poslovanja s kriptosred-stvi, podatek, ali države že obdavčujejo dobiček od odtujitve kriptosredstev, in davčna stopnja davka na dobiček pri odtujitvi kriptosredstev. Pojem kapitalski dobiček iz odsvojitve kriposredstev kot davčna osnova je načeloma definiran kot razlika med prodajno in nakupno ceno kriptosred-stev ob upoštevanju morebitnih stroškov, odsvojitev pa kot menjava za fiat valuto, nastane pa lahko kot posledica različnih kriptoaktivnosti. 77 Tabela 1: Obdavčitev fizičnih oseb po izbranem vidiku obdavčitve odsvojitve kriptosredstev v izbranih drža-vah Država/Vidik Pričetek Poimenovaje/termin Ali obdavčujejo Davčna Davčna stopnja davka obdavčitve obdavčevanja dobiček od osnova/definicija na dobiček pri odtujitvi poslovanja s odsvojitve odtujitve kriptosredstev kriptosredstev kriptosredstvi po kriptosredstev za katerem koli vidiku fizične osebe? ZDA 2014 (IRS, 2014) Digitalna sredstva – DA. Davčna osnova za obdav- Kratkoročni kapitalski angl. digital assets čitev kapitalskega do- dobički (držanje do Upoštevati je treba (IRS, 2025) bička nastane pri različ- enega leta) so obdav- tudi določila FATCA nih kriptoaktivnostih (IRS, čeni z individualno (Sargeant, 2025; 2025), in sicer odsvojitev davčno stopnjo posa- Waytula, 2025; Ana- digitalnega sredstva pri meznika, ki je odvisna litics Insight, 2025). prodaji za dolarje, zame- od uvrstitve v dohodnin- njavi enega kovanca za sko lestvico, ki lahko drugega, uporabi pri na- znaša tudi 37 %). kupu blaga in storitev ter Dolgoročni kapitalski trgovanju. Prenosi med dobički (držanje nad lastnimi kriptodenarni- enim letom) so obdav- cami so neobdavčeni. čeni po znižani davčni Poročati je treba o do- stopnji za kapitalske do- bičku in izgubi. bičke od 0 %, 15 % ali 20 %, odvisno od višine davčne osnove. (Sargeant, 2025; Waytula, 2025; Analitics Insight, 2025). ZK 2018 (Gov.UK, 2021) Kriptosredstva – angl. DA. Davčna osnova nastane Davčne stopnje dose- cryptoassets na podlagi širše zastavlje- gajo od 10 % do 24 %. V (Gov.UK, 2025) nih aktivnosti, saj pod ob- davčnem letu 2024– davčitev kapitalskih do- 2025 imajo davčni zave- bičkov sodijo prodaja zanci na voljo neobdav- kriptovalut za fiat valute čeno olajšavo za kapi- (npr. GBP), zamenjava talski dobiček v višini ene kriptovalute za 3000 funtov. drugo, uporaba kriptova- lut za plačilo blaga ali sto- ritev in kriptosredstva kot darilo (razen zakoncu ali zunajzakonskemu part- nerju) (Brooks, 2025). Nemčija 2022 (BMF, 2022) Kriptovrednosti – DA. Po zakonu o obdavčitvi Kriptovalute, hranjene nem. Kriptowerten: dohodka posameznikov več kot eno leto, so zakonsko obravna- so kriptosredstva obrav- oproščene davka na ka- vani kot finančni in- navana kot zasebno pre- pitalski dobiček, zato je strument, sredstvo ali moženje (nem. to ugodna jurisdikcija za 78 vrednostni papir Privatvermögen), zato je dolgoročne imetnike. (Bundesrat, 2019). dobiček pri odsvojitvi Prav tako velja oprosti- kriptosredstev obdavčljiv tev, če je skupni dobiček v okviru davka na doho- iz vseh prodaj v enem dek fizične osebe (ostali letu manjši od 1000 €. dohodki) (BMF, 2025), od- Kratkoročni dobiček, visen pa od trajanja drža- prodaja kriptosredstev nja , neobdavčljivega zne- pred potekom enega ska in dobička, ki se pri leta, se obravnava kot tem realizira (Hansea- špekulativni kapitalski ticbank, 2025). dobiček in je obdavčena po individualni davčni stopnji od 14 % do 45 %. (Denkena in Wasser, 2025). Slovenija 2013 (Coinpedia.org, Virtualne valute NE. Po predlogu Zakona o Po predlogu Zakona o 2024) (FURS, 2022) davku od dobička iz od- davku od dobička iz od- Pojasnilo: v obrav- svojitve kriptosredstev svojitve kriptosredstev 2018 (PravniSOS, Kriptosredstva (Min- navi je Predlog Za- (Ministrstvo za finance, (Ministrstvo za finance, 2018; Kripto.si, sitrstvo za finance, kona o davku od do- 2025) velja: davčna 2025) velja: obdavčujejo 2018)) 2025) bička iz odsvojitve osnova lahko nastane v se dobički fizične osebe kriptosredstev (Mini- kriptoaktivnosti, ki je defi- kot rezidenta Slovenije v strstvo za finance, nirana kot odsvojitev krip- davčnem letu z odsvoji- 2025). tosredstev in je menjava tvijo kriptosredstev, tudi kriptosredstva za Fiat va- če so doseženi v okviru luto ali prenos kriptosred- opravljanja dejavnosti stva v zameno za blago ali po zakonu, ki ureja do- storitve ali vsak drugi pre- hodnino. Davek se bo po nos kriptosredstva na predlogu izračunal in drugo osebo. Odsvojitev plačal po proporcio- ne zajema menjave krip- nalni stopnji 25 odstot- tosredstva za druga krip- kov. Ureditev začne ve- tosredstva in tudi ne pre- ljati 1. januarja 2026 (Mi- nosov kriptosredstev nistrstvo za finance, med denarnicami istega 2025). imetnika (Ministrstvo za finance, 2025). 4 Razprava Osnovna ureditev obdavčitve kriptosredstev globalno in na področju EU obstaja, vendar enotnega regulatornega okvira na področju obdavčitve, zavezujočega za vse članice, še ni in tudi ni za pri-čakovati poenotenega pristopa k obdavčitvi, ker gre za fiskalno zadevo posamezne članice. Dr-žave članice lahko isto dejavnost davčno obravnavajo drugače kot druge, kar pa ne prispeva k večji transparentnosti in pravičnosti obdavčitve. 79 Pri državah nastaja letna izguba potencialnih davčnih prejemkov iz naslova obdavčitve v posame-zni državi. Dalj časa ko namreč to polje puščajo neregulirano in obstajajo sivine v ureditvi in ob-davčitvi, večja je potencialna izguba iz tega naslova. Države pa so pri določanju davčne osnove in davčnih zavezancev pred enako dilemo kot vselej, ko uvajajo spremembe ali obdavčujejo nove dejavnosti ali premoženje, in sicer kako naj področje uredijo, da bo zajem davka čim višji, davčno izogibanje čim manj možno in obdavčitev čim pravičnejša. Mednarodno poenotenje oz. zapis mi-nimalnih smernic seveda omogoča izmenjavo davčnih podatkov med posameznimi državami in poveča javnofinančni prihodkovni potencial obdavčitve na tem področju. Tu gre predvsem za vzorčni sporazum med pristojnimi organi (OECD, 2023), zajet v dokumentu CARF, ki ga svojim članicam priporoča tudi EU (Direktiva Sveta (EU) 2023/2226, 2). Z vsakokratnim bikovskim trendom na kriptotrgu se povečujejo tudi težnje po izplačilu dobičkov posameznikov, ustvarjenih s trgovanjem s kriptovalutami. S strani držav pa možnosti obdavčitve, da bi ustvarili kar se da enakovredno davčno obravnavo različnih vrst naložb in dohodkov, vezanih na ta vlaganja. Imetniki kriptosredstev pa se pri izplačilih dobičkov, ustvarjenih s trgovanjem z njimi in drugimi vidiki ukvarjanja s kriptosredstvi, sprašujejo predvsem, kateri dohodek naj bi bil obdavčen, kako se poroča davčnemu organu in katere so možnosti načina izplačila dobička. Tako je npr. IRS (2025) pripravila posebne smernice o transakcijah, ki vključujejo digitalna sred-stva in jih je treba vključiti v davčno napoved – prodaja digitalnega sredstva za fiat valuto, zame-njava digitalnega sredstva za drugo premoženje, blago ali storitve, menjava ali trgovanje z enim digitalnim sredstvom za drugo digitalno sredstvo, prejem digitalnega sredstva kot plačilo za blago ali storitve, prejem novega digitalnega sredstva kot posledica trdih vilic (angl. hard fork), prejem novega digitalnega sredstva zaradi rudarjenja ali stavljenja, prejem digitalnega sredstva kot po-sledica brezplačne distribucije kripto žetonov neposredno na blockchain naslove (angl. airdrop), vsako drugo razpolaganje s finančnim deležem v digitalnem sredstvu, prejem ali prenos digital-nega sredstva brezplačno (brez kakršnega koli nadomestila), ki se ne šteje za darilo v dobri veri, in prenos digitalnega sredstva kot dobronamernega darila, če darovalec preseže znesek letne iz-ključitve darila. Seveda pa je treba izpostaviti tudi dejstvo, da obstajajo tehnični problemi, kako dejansko izvajati obdavčitev na tem področju oz. izvajati nadzor. 80 5 Sklep Kriptovalute, ki so sicer bolj naložba kot plačilno sredstvo, so po vsem svetu vse bolj priljubljene, zato se razvija tudi regulacija na tem področju. Vlade in davčna stroka po vsem svetu se spopa-dajo z vprašanjem, kako ravnati v primeru kriptosredstev in se spopasti s to digitalno revolucijo, pri čemer si prizadevajo izkoristiti obdavčitveni potencial poslovanja s kriptovalutami in hkrati ob-vladovati regulativne izzive decentraliziranega naložbenega razreda. Za posameznike in podjetja je razumevanje teh politik bistvenega pomena za zagotavljanje skladnosti poslovanja in finančno načrtovanje. Leta 2025 politike obdavčitve odražajo mešanico inovacij, globalnih pobud, predlo-gov zakonov, implementacij novih ureditev in prilagajanja, kar ustvarja še bolj kompleksen krip-toekosistem. Problem obdavčitve dejavnosti, povezanih s kriptosredstvi (to dikcijo razumemo kot najširši poj-movni okvir, vezan na obdavčevanje tega področja), je večplasten. Gre za pomanjkanje enotnih definicij predmeta obdavčitve, davčne osnove, poročanja potencialnega davčnega zave-zanca/plačnika z vidika vsebine in oblike ter dejstvo, da različne države določajo različna pravila in stopnje obdavčitve. Takšno stanje pušča veliko manevrskega prostora za različne davčne opti-mizacije in arbitraže na tem področju in ima negativen vpliv oz. predstavlja potencialno izgubo za državni proračun. Seveda se poleg pozitivnih učinkov za državni proračun in potrebe po pravični obdavčitvi investi-cijskih donosov pojavljajo tudi negativni vidiki, ki jih izpostavljajo imetniki in trgovalci s kriptosred-stvi. Tako je Bitcoin društvo Slovenije (Bitcoin društvo Slovenije, 2025a) skupaj z Blockchain Alli-ance Europe pripravilo peticijo proti obdavčitvi kriptosredstev, ki jo uvaja predlog slovenskega za-kona obdavčitve, Zakona o davku od dobička iz odsvojitve kriptosredstev, s katero pozivajo odlo-čevalce k umiku predloga in ponovni presoji zakonodaje, kjer bi kot deležnik sodelovala tudi krip-toskupnost. V uvodu smo si zastavili dve teoretični raziskovalni vprašanji in eno praktično. Pri teoretičnih smo se spraševali, ali je obdavčitev kriptosredstev upravičena ter kakšen je globalni trend obdavčitve v svetu. Obdavčitev poslovanja s kriptosredstvi je upravičena, saj, kot smo že izpostavili v pri-spevku: (1) vodi k regulaciji trga kriptosredstev, povečuje transparentnost in s tem zmanjšuje tve-ganje za goljufije, (2) so kriptosredstva postala pomemben naložbeni instrument in ne izvajajo svoje izvirne vloge plačilnega sredstva, zato je torej pravično, da se obdavčijo podobno kot druge 81 finančne naložbe, in (3) obdavčitev kriptosredstev lahko vpričo bikovskih trendov na kriptotrgih prispeva k povečanju davčnih prihodkov, kar je koristno za javne finance in splošno dobro. Glo-balni trend na področju obdavčitve kriptosredstev, ki mu sledi EU in tudi Slovenija, je obdavčitev več vidikov poslovanja s kriptosredstvi, predvsem pa dobička ob njihovi odsvojitvi. Gre za dva ključna dokumenta na tem področju, in sicer okvir poročanja o kriptosredstvih OECD in posodo-bitev skupnega standarda poročanja v letu 2023 CARF, katerega cilj je povečati davčno pregle-dnost in poročanje o kriptosredstvih (OECD, 2023). V okviru tretjega, praktičnega raziskovalnega vprašanja – ali so v izbranih državah po izbranih kri-terijih obdavčitve odsvojitve kriptosredstev za fizične osebe podobne – smo ugotovili, da je v treh tujih izbranih državah zaznati razlike glede obravnave kratkoročnih in dolgoročnih držanj kripto-sredstev in da se davčna obremenitev kratko- in dolgoročnih aktivnosti v ZDA in Nemčiji občutno razlikuje. V primeru slednje je dolgoročno držanje kriptosredstev neobdavčeno. V Nemčiji in ZK je predpisana celo vsota kapitalskega dobička v enem letu, do katere obdavčitve ni. Slovenski pre-dlog zakona glede virov obdavčitve kriptosredstev z davkom na kapitalski dobiček sledi zgledom tujine, ne predpisuje časovne kapice glede obdavčitve, predpisuje pa (za razliko od obravnavanih držav) cedularno obdavčitev v okviru dohodnine, ki predvideva enotno 25-odstotno davčno stop-njo. Delno lahko torej govorimo o podobnostih glede kriptoaktivnosti, ki vodijo do davčne osnove, tj. obdavčljivega kapitalskega dobička, glede predpisanih stopenj in neobdavčenega dobička pa se ureditve v primerjanih davčnih jurisdikcijah razlikujejo. 6 Literatura in viri Banka Slovenije. (2018, 15. junij). Pojasnilo – kripto imetja niso ne valute in ne denar. https://www.bsi.si/sl/mediji/ob- jave/pojasnilo-kripto-imetja-niso-ne-valute-in-ne-denar Brooks, M. (2025). Crypto tax in the UK: Complete guide. https://coinledger.io/guides/crypto-tax-uk Bitcoin društvo Slovenije. (2025). O bitcoinu. https://bitcoin.org/sl/ Bitcoin društvo Slovenije. (2025a). Peticija. https://bitcoin.si/ BitDegree.org. (2025, 25. januar). How many cryptocurrencies are there? Navigating the crypto space. https://www.bit- degree.org/crypto/tutorials/how-many-cryptocurrencies-are-there BMF. (2022). Einzelfragen zur ertragsteuerrechtlichen Behandlung von virtuellen Währungen und von sonstigen Token. https://www.bundesfinanzministerium.de/Content/DE/Pressemitteilungen/Finanzpolitik/2022/05/2022-05-09- 82 einzelfragen-zur-ertragsteuerrechtlichen-behandlung-von-virtuellen-waehrungen-und-von-sonstigen-token-bmf-schreiben.pdf?__blob=publicationFile&v=3 BMF. (2025). Einzelfragen zur ertragsteuerrechtlichen Behandlung bestimmter Kryptowerte. https://www.bundesfi- nanzministerium.de/Content/DE/Downloads/BMF_Schreiben/Steuerarten/Einkommensteuer/2025-03-06-einzelfra- gen-kryptowerte-bmf-schreiben.pdf?__blob=publicationFile&v=2 Böhme, R., Christin, N., Edelman, B., & Moore, T. (2015). Bitcoin: Economics, technology, and governance. Journal of Economic Perspectives, 29(2), 213–238. https://doi.org/10.1257/jep.29.2.213 Bundesrat. (2019). Gesetz zur Umsetzung der Änderungsrichtlinie zur Vierten EU-Geldwäscherichtlinie. https://www.bundesrat.de/SharedDocs/drucksachen/2019/0501-0600/598-19.pdf?__blob=publicationFile&v=1 Caginalp, C., & Caginalp, G. (2018). Valuation, liquidity price, and stability of cryptocurrencies. Proceedings of the Na-tional Academy of Sciences of the United States of America, 115(6), 1131–1134. https://www.jstor.org/stable/26507145 Coincub.com. (2024, oktober). Crypto tax report 2024. https://drive.google.com/file/d/1AVn- mvJYzA4oLSQUecDF7cyDDBQv7JUC5/view Coinmarketcap.com. (2025, 1. april). Bitcoinmarkets. https://coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/ Coinpedia.org. (2025). Crypto Regulations in Slovenia 2025. https://coinpedia.org/cryptocurrency-regulation/crypto- regulations-in-slovenia-2024/ Denkena, J. in Wasser, K. (2025). Kryptowährung versteuern: Was man wissen muss Steuer auf Kryptowährung 2025 Deutschland: Mit Steuer-Beispiel. https://www.computerbild.de/artikel/cb-Tipps-Finanzen-Kryptowaehrung-Steuern-Beispiel-2025-31745921.html Direktiva Sveta (EU) 2023/2226 z dne 17. oktobra 2023 o spremembi Direktive 2011/16/EU o upravnem sodelovanju na področju obdavčevanja. (2023). Uradni list EU, 24. 10. 2023. http://data.europa.eu/eli/dir/2023/2226/oj Direktiva Sveta 2011/16/EU z dne 15. februarja 2011 o upravnem sodelovanju na področju obdavčevanja in razveljavitvi Direktive 77/799/EGS. (2011). Uradni list EU, 11. 3. 2011. http://data.europa.eu/eli/dir/2011/16/oj (datum dostopa: 5. 5. 2025). Drakopoulos, D., Natalucci, F., & Papageorgiou, E. (2021). Crypto boom poses new challenges to financial stability [Blog post]. International Monetary Fund Blog. https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2021/10/01/blog-gfsr-ch2- crypto-boom-poses-new-challenges-to-financial-stability FURS. (2018, april). Davčna obravnava poslovanja z virtualnimi valutami po ZDoh-2, ZDDPO-2, ZDDV-1 in ZDFS. https://www.fu.gov.si/zivljenjski_dogodki_prebivalci/trgujem_z_virtualnimi_valutami/ 83 FURS. (2022, april). Davčna obravnava poslovanja z virtualnimi valutami po ZDoh-2, ZDDPO-2, ZDDV-1 in ZDFS. https://www.fu.gov.si/zivljenjski_dogodki_prebivalci/trgujem_z_virtualnimi_valutami/ FURS. (b.d.). Dohodnina – dohodek iz kapitala. https://www.fu.gov.si/davki_in_druge_dajatve/podrocja/doho- dnina/dohodnina_dohodek_iz_kapitala/#c1135 Gov. UK. (2021). HMRC internal manual Cryptoassets Manual. https://www.gov.uk/hmrc-internal-manuals/cryptoas- sets-manual Gov.UK. (2025). Check if you need to pay tax when you sell cryptoassets. https://www.gov.uk/guidance/check-if-you- need-to-pay-tax-when-you-sell-cryptoassets Guo, D., & Zhang, H. (2024). Cryptocurrency and financial stability. International Journal of Innovation and Entrepre-neurship, 3(1), 3. https://doi.org/10.56502/IJIE3010003 Hanseaticbank. (2025). Kryptowährungen versteuern: Wann und wie viel Sie der Handel kostet. https://www.hansea- ticbank.de/klarmacher/wissen/kryptowaehrungen-versteuern-wann-und-wie-viel-sie-der-handel-kostet#steuern Hilma, R. (2025). Europe crypto tax guide 2025: Regulations & compliance. https://coincub.com/europe-crypto-tax- guide/ IRS. (2014). IRS Notice 2014-21. https://www.irs.gov/pub/irs-drop/n-14-21.pdf IRS. (2025, 14. marec). Digital assets. https://www.irs.gov/filing/digital-assets riptovalute.si. (2018, 30. januar). Davčni vidik poslovanja s kriptovalutami (Bitcoin, Ethereum…) – 1. del. https://kripto- valute.si/davcni-vidik-poslovanja-s-kriptovalutami-1-del/ Maulana, A., Dasa Putri, A., & Yulia. (2019). Development of digital currency technology. Journal of Physics: Conference Series, 1175(1), 012205. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1175/1/012205 Ministrstvo za finance Republike Slovenije. (2025, 17. april). V javni obravnavi zakonska predloga s področja kriptosred- stev in izvedenih finančnih instrumentov. https://www.gov.si/novice/2025-04-17-v-javni-obravnavi-zakonska-pre- dloga-s-podrocja-kriptosredstev-in-izvedenih-financnih-instrumentov/ Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. https://bitcoin.org/en/bitcoin-paper OECD. (2023). International standards for automatic exchange of information in tax matters: Crypto-asset reporting framework and 2023 update to the common reporting standard. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/896d79d1- en PravniSOS. (2018, 17. junij). FURS tudi s primeri pojasnjuje obdavčitev poslovanja s kriptovalutami. https://www.prav- nisos.si/objava/furs-tudi-s-primeri-pojasnjuje-obdavcitev-poslovanja-s-kriptovalutami/ 84 Reed, A. (2025). Bitcoin all time high (ATH) chart. https://99bitcoins.com/cryptocurrency/bitcoin/historical-price/all- time-high/ Sargeant, N. (2025). Taxation and legal compliance in crypto: A global guide for investors and user. https://www.cryptowisser.com/guides/taxation-and-legal-compliance Svet EU. (2023, 17. oktober). Svet sprejel direktivo za okrepitev sodelovanja med nacionalnimi davčnimi organi (DAC8). https://www.consilium.europa.eu/sl/press/press-releases/2023/10/17/council-adopts-directive-to-boost-coopera- tion-between-national-taxation-authorities-dac8/ Uredba (EU) 2023/1114 Evropskega parlamenta in Sveta z dne 31. maja 2023 o trgih kriptosredstev in spremembi uredb (EU) št. 1093/2010 in (EU) št. 1095/2010 ter direktiv 2013/36/EU in (EU) 2019/1937. (2024). Uradni list EU. http://data.europa.eu/eli/reg/2023/1114/2024-01-09 Yalaman, G. Ö., & Yıldırım, H. (2019). Cryptocurrency and tax regulation: Global challenges for tax administration. In Hacioglu, U. (Ed.), Blockchain economics and financial market innovation (pp. 383–398). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-25275-5_20 Waytula, N. (2025). Crypto Tax Guide USA 2025. https://cryptotaxcalculator.io/us/guides/crypto-tax-us-guide/ 85 Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov Kriptoekonomija 2025 VPLIV TRŽNEGA SENTIMENTA NA CENO BITCOINA: EMPIRIČNA ANALIZA NA PODLAGI INDEKSA STRAHU IN POHLEPA Dominik Brunec, študent, Univerza v Mariboru Red. prof. dr. Alenka Kavkler, Univerza v Mariboru Povzetek: V prispevku smo analizirali vpliv tržnega sentimenta na gibanje cene kriptovalute bitcoin (BTC). Uporabili smo statistične teste za preučevanje tega, ali se povprečne cene BTC pomembno razlikujejo glede na trenutno prevladujoče tržno razpoloženje. Na podlagi razvrstitve sentimenta v tri kategorije – strah, nevtralnost in pohlep – so bili izvedeni deskriptivna analiza, preizkus homo-genosti varianc, neparametrični Kruskal-Wallisov test ter post-hoc analiza z Bonferronijevo korek-cijo. Rezultati kažejo na statistično značilne razlike v cenah BTC med posameznimi sentimentnimi obdobji, kar potrjuje pomen psiholoških dejavnikov pri oblikovanju tržne vrednosti. Ključne besede: bitcoin, indeks strahu in pohlepa, tržni sentiment Cobiss: 1.08 1 Uvod Tržni sentiment je eden izmed ključnih psiholoških dejavnikov, ki vplivajo na obnašanje udeležen-cev na finančnih trgih. V kriptoekosistemu, kjer so cene izrazito volatilne in udeleženci pogosto sledijo množični psihologiji, lahko ima razpoloženje vlagateljev pomemben vpliv na gibanje cen. V tej študiji smo analizirali razmerje med vrednostjo indeksa strahu in pohlepa ter cenami bitco-ina s ciljem identificiranja potencialnih statistično značilnih povezav. 86 1.1 Pregled literature Številne empirične študije preučujejo vpliv sentimenta na kriptotrgu na donose kriptovalut. Bur-ggraf s soavtorji (2021) v empirični analizi uporabi različne regresijske modele (tudi nelinearne) ter več cenilk za analizo podatkov o obsegu iskanj v Googlu. Avtorji tvorijo nov indeks, ki ga poi-menujejo indeks finančnih in ekonomskih stališč, razkritih z iskanji (angl. Financial and Economic Attitudes Revealed by Search oz. FEARS). Ugotovitve kažejo, da ima razpoloženje investitorjev močno napovedno moč za donose bitcoina ter da je vpliv razpoloženja večji v obdobjih nizkega razpoloženja kot v obdobjih visokega razpoloženja. Gao, Huang in Wang (2021) analizirajo povezavo med razpoloženjem v sporočilih na Twitterju, ki govorijo o financah in kriptovalutah, ter donosom in volatilnostjo bitcoina na urni ravni. Tviti so bili razporejeni v tri skupine glede na vrste razpoloženja, in sicer kot optimistično (bullish), pesimi-stično (bearish) in nevtralno (null). Skupno število tvitov v posamezni kategoriji v eni uri in razlike med njimi so bile nato uporabljene kot možni napovedniki cene bitcoina. Empirični rezultati ka-žejo, da močnejše optimistično razpoloženje pomembno napoveduje večje donose in večjo vola-tilnost Bitcoina v časovnem okviru 24 ur. Po preučitvi obsežne baze sporočil, objavljenih na družbenih omrežjih, in različnih finančnih ka-zalnikov Bouteska s soavtorji (2022) oblikuje kazalnik razpoloženja na podlagi računalniške ana-lize besedil ter analize glavnih komponent. Avtorji s pomočjo modelov vektorske avtoregresije (VAR) ugotavljajo, da je imelo razpoloženje vlagateljev med pandemijo covida-19 statistično zna-čilen vpliv na donose bitcoina. Kazalnik razpoloženja je dober prediktor donosov na trgu kriptova-lut, predvsem na kratek rok. Mai in soavtorji (2018) preučujejo dinamične interakcije med družbenimi mediji in vrednostjo bitcoina z uporabo analize besedil in modelov vektorske korekcije napak (VEC). Glede na rezul-tate empirične analize so bolj optimistične objave na forumih povezane z višjimi prihodnjimi vre-dnostmi bitcoina. Avtorji navajajo, da učinke družbenih medijev na bitcoin v glavnem povzroča t. i. tiha večina – 95 odstotkov uporabnikov, ki so manj aktivni in katerih prispevki predstavljajo manj kot 40 odstotkov vseh sporočil. Poleg tega imajo sporočila na internetnih forumih v primerjavi s tviti večji vpliv na prihodnjo vrednost bitcoina. Guégan in Renault (2021) analizirata podatkovno bazo s približno milijonom sporočil, poslanih na platformi StockTwits, da bi preučila povezavo med razpoloženjem investitorjev v družbenih 87 medijih in donosi bitcoina znotraj dneva. Ugotavljata statistično značilno povezavo med investi-torskim razpoloženjem in donosi bitcoina pri frekvencah do 15 minut, medtem ko pri nižjih fre-kvencah ta povezava izgine. 1.2 Kriptoindeks strahu in pohlepa To podpoglavje je povzeto po Alternative (2024). Kriptoindeks strahu in pohlepa (angl. Crypto Fear and Greed Index) je kazalnik, ki meri prevladujoče razpoloženje (sentiment) med udeleženci na kriptotrgu. Giblje se med 0 in 100: – 0–24: Ekstremni strah – kaže na veliko negotovost in paniko med vlagatelji. – 25–49: Strah – previdnost in zmanjšana pripravljenost za nakup. – 50–74: Pohlep – optimizem in povečano zanimanje za naložbe. – 75–100: Ekstremni pohlep – evforija, pogosto pred korekcijami. Podatki, na katerih temelji izračun indeksa, so zbrani iz petih različnih virov. Vsaka izmed podat-kovnih točk je ovrednotena enako kot dan prej, s čimer je omogočeno nemoteno prikazovanje spremembe čustev na trgu kriptokovancev. Prvi izmed podatkovnih inputov je volatilnost. Prispevek slednje h končni vrednosti indeksa je 25 %, meri pa se trenutna nestanovitnost in največji padci cene bitcoina, kar se nato primerja z ustreznimi povprečnimi vrednostmi zadnjih 30 in 90 dni. Predpostavlja se, da naj bi nenavaden porast volatilnosti nakazoval na prestrašen trg. Drugi input je pravzaprav sestavljen iz dveh kazalnikov, in sicer tržnega momenta in volumna (spet v primerjavi z zadnjimi 30-/90-dnevnimi povprečnimi vrednostmi). Na splošno velja, da ko na »po-zitivnem« trgu opazimo velik obseg nakupov, sklepamo, da trg deluje preveč pohlepno/bikovsko. Prispevek h končni vrednosti indeksa je 25 %. Tretji input oz. dejavnik so družbena omrežja, ki predstavljajo 15 % vrednosti indeksa. Medtem ko je analiza čustev na platformi Reddit še vedno v stanju priprave, pa analiza na družbenem omrežju Twitter (ki je bilo preimenovano v X) že deluje. Postopek poteka tako, da se zbirajo in štejejo objave s hashtagi različnih kriptokovancev, nato pa se preveri, kako hitro in koliko interakcij prejmejo prej omenjene objave v določenem časovnem obdobju. Nenavadno visoka stopnja interakcij pomeni 88 povečano zanimanje javnosti za kovanec, kar nakazuje na pohlepno obnašanje tržnih udeležen-cev. Četrti input predstavljajo ankete, ki tvorijo 15 % vrednosti indeksa. Na spletni strani strawpoll.com, ki je velika javnomnenjska platforma, se izvajajo tedenske ankete o kriptovalutah in občutkih ljudi glede cen na trgu. Običajno se z vsako anketo pridobi od 2000 do 3000 glasov, ki podajo predvidevanje o trenutnem sentimentu kriptovlagateljev. Tem rezultatom se ne posveča velike pozornosti, saj je v primerjavi s celotnim številom udeležencev na trgu kriptovalut to število glasov majhno. Predzadnji podatek, ki se uporablja pri izračunu vrednosti indeksa in predstavlja 10 % končne vre-dnosti, je prevlada oz. dominanca kovanca. Slednja je podobna deležu tržne kapitalizacije glede na celoten trg kriptovalut. Predvsem pri bitcoinu lahko trdimo, da je porast njegove tržne kapita-lizacije posledica strahu pred preveč špekulativnimi naložbami v alt-coine, saj bitcoin vse bolj postaja varno zatočišče dolgoročnih kriptoinvestitorjev. Po drugi strani pa velja, da ko se prevlada bitcoina zmanjšuje, ljudje postajajo bolj pohlepni z naložbami v bolj tvegane kriptovalute in priča-kujejo visoke donose na naslednjem bikovskem trgu. Zadnji input so trendi, ki predstavljajo 10 % vrednosti indeksa. Tukaj gre predvsem za različne is-kalne poizvedbe, povezane z bitcoinom, pridobljene iz podatkov Googlovega orodja Google Trends. Te številke so analizirane, pri čemer je poseben poudarek namenjen spremembi obsega iskanja ter priporočenim drugim trenutno priljubljenim poizvedbam. Če v Google Trends npr. vne-semo besedo »bitcoin«, ne bomo dobili veliko informacij o obsegu iskanja, lahko pa opazimo, da je npr. poizvedba »manipulacija cene bitcoina« doživela 1550-odstotno rast v okviru povezanih iskalnih poizvedb, kar nedvomno kaže na strah na trgu. Podobno lahko storimo tudi z drugimi is-kalnimi poizvedbami in pridemo do ustreznih zaključkov. Ta članek ima štiri poglavja. V drugem poglavju razložimo metode in podatke, v tretjem so prika-zani rezultati empirične analize, v četrtem poglavju pa podajamo razpravo in sklep. 89 2 Metode in podatki 2.1 Priprava podatkov V raziskavi smo uporabili indeks strahu in pohlepa (angl. Crypto Fear & Greed Index), ki meri pre-vladujoče razpoloženje na kriptotrgu v razponu od 0 (ekstremni strah) do 100 (ekstremni pohlep). Da bi omogočili robustno statistično analizo, smo vrednosti razdelili v tri sentimentne skupine: – strah: vrednosti indeksa od 0 do 39, – nevtralno: vrednosti indeksa od 40 do 59, – pohlep: vrednosti indeksa od 60 do 100. V analizo so bili vključeni pari vrednosti: dnevna zaključna cena bitcoina ter ustrezna vrednost indeksa strahu in pohlepa za isti dan, za obdobje od 8. 10. 2024 do 25. 3. 2025. Zaradi nenehnega delovanja kriptotrga (24/7) smo lahko upoštevali tudi podatke za sobote, nedelje in praznike. 2.2 Statistična analiza Izvedene so bile naslednje statistične analize in testi: – deskriptivna analiza povprečij in standardnih odklonov po sentimentnih skupinah, – Levenov test homogenosti varianc, – Kruskal-Wallisov test za ugotavljanje razlik med medianami, – post-hoc analiza z uporabo Mann-Whitneyjevih U-testov in Bonferronijeve korekcije. Empirično analizo smo izvedli s pomočjo statističnega programskega paketa IBM SPSS. 3 Rezultati 3.1 Deskriptivna analiza Rezultati deskriptivne statistike tržnega sentimenta in cene bitcoina so podane v tabeli 1. Pov-prečne cene bitcoina so se razlikovale glede na prevladujoč tržni sentiment. Najnižje so bile v ob-dobjih strahu (83.417,47 USD), nekoliko višje v nevtralnih razmerah (89.500,89 USD), najvišje pa v obdobjih pohlepa (91.067,40 USD). Ti podatki odražajo tipično vedenje vlagateljev – v času strahu se sredstva pogosteje prodajajo zaradi zmanjševanja tveganja, kar znižuje ceno, medtem ko pohlep sproži večje povpraševanje in posledično rast cene. 90 Razlika med povprečji kaže, da imajo skrajna čustvena stanja (strah in pohlep) večji vpliv na ceno kot nevtralna obdobja. To potrjuje tudi analiza volatilnosti: največji standardni odklon (7.104,56 USD) je bil zaznan v obdobjih pohlepa, najmanjši v nevtralnem okolju (5.683,21 USD). Obdobja strahu so bila sicer manj volatilna kot obdobja pohlepa, a bolj kot nevtralna faza, kar je skladno z večjo negotovostjo in pogostimi paničnimi prodajami. Tabela 1: Deskriptivna analiza sentimenta in cene bitcoina Skupina sentimenta N Povprečna cena Standardni odklon Min. vrednost Max. vrednost BTC 1 (strah) 26 83.417,47 6.251,78 73.920 95.430 2 (nevtralno) 32 89.500,89 5.683,21 77.250 98.670 3 (pohlep) 111 91.067,40 7.104,56 78.500 105.320 Vir podatkov: Lastni izračuni. 3.2 Test homogenosti varianc Pred izvedbo ANOVE (analize variance) je bilo treba uporabiti Levenov test enakosti oz. homoge-nosti varianc, saj je ena od ključnih predpostavk ANOVE ta, da imajo vse skupine enake variance. V kolikor predpostavka ni izpolnjena, lahko rezultati ANOVE postanejo nezanesljivi. Rezultati Le-venovega testa so podani v tabeli 2. Levenov test je pokazal statistično značilne razlike v variancah med skupinami (p < 0,001), kar pomeni, da ni izpolnjena predpostavka homogenosti varianc. Posledično je bila nadaljnja analiza izvedena z neparametričnim pristopom. Tabela 2: Test enakosti varianc med različnimi skupinami sentimenta Levenova statistika Sig. Povprečje 8,275 < 0,001 BTC Mediana 3,075 0,049 Prilagojena mediana 3,075 0,049 Modificirana aritmetična sredina 7,505 < 0,001 Vir podatkov: Lastni izračuni. 91 3.3 Kruskal-Wallisov test Rezultati Kruskal-Wallisovega testa, ki so prikazani v tabeli 3, kažejo, da obstajajo statistično zna-čilne razlike med skupinami. Testna statistika je znašala H = 20,760 pri dveh prostostnih stopnjah, pri čemer je p-vrednost manjša od 0,001. Ker je ta vrednost nižja od običajno sprejete stopnje značilnosti 0,05, lahko zavrnemo ničelno hipotezo o enakosti median skupin. To pomeni, da se cene bitcoina statistično značilno razlikujejo glede na tržni sentiment – v dolo-čenih razpoloženjskih obdobjih so bile cene sistematično višje ali nižje. Tabela 3: Rezultati Kruskal-Wallisovega testa za tri skupine sentimenta Število opazovanj 169 Testna statistika 20,760 Prostostne stopnje 2 Asimptotična signifikanca (dvostranski test) < 0,001 Vir podatkov: Lastni izračuni. Za lažjo ponazoritev je spodaj prikazan še škatlasti diagram, ki dodatno podpira rezultate testa. Iz grafa so jasno vidne razlike v medianah med posameznimi skupinami, pri čemer je cena bitcoina v obdobjih pohlepa in nevtralnega sentimenta postavljena višje v primerjavi z obdobjem strahu. Opazimo lahko tudi večjo razpršenost podatkov pri skupini 3 (pohlep), kar pomeni, da so cene kriptovalute BTC v teh obdobjih bolj volatilne. 92 Slika 1: Škatlasti diagram cene BTC v odvisnosti od tržnega sentimenta Opomba: 1 – strah, 2 – nevtralno, 3 – pohlep. Vir: Lastni izračuni. Ugotovili smo prisotnost razlik, zato je bilo smiselno izvesti tudi post-hoc analizo, da bi natanč-neje določili, med katerimi skupinami sentimenta so te razlike statistično značilne. 3.4 Post-hoc analiza Program SPSS ne ponuja neposredne možnosti izvedbe Dunn-Bonferronijevega testa, zato smo namesto tega uporabili parne Mann-Whitneyjeve U-teste, ki smo jim nato prilagodili p-vrednosti z Bonferronijevo korekcijo (Sedgwick, 2012). Slednjo smo izračunali po naslednji formuli: 𝑝𝑘𝑜𝑟𝑒𝑘𝑐𝑖𝑗𝑎 = 𝑝𝑜𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑥 š𝑡𝑒𝑣𝑖𝑙𝑜 𝑝𝑟𝑖𝑚𝑒𝑟𝑗𝑎𝑣 V našem primeru smo primerjali tri pare povprečij, kar pomeni, da mora biti nova mejna vrednost statistične značilnosti enaka: ′ 0,05 𝛼 = = 0,0167 3 Rezultat bomo tolmačili na dva načina: 93 1. Če je p-vrednost manjša od ali enaka 0,0167, potem je razlika med skupinama statistično značilna. 2. Če je p-vrednost večja od 0,0167, potem razlika med skupinama ni statistično značilna. Z uporabo Bonferronijeve korekcije (α' = 0,0167) so bile ugotovljene naslednje razlike: – strah in nevtralno: statistično značilna razlika v mediani cene BTC (p < 0,001), – strah in pohlep: statistično značilna razlika v mediani cene BTC (p < 0,001), – nevtralno in pohlep: brez statistično značilnih razlik (p = 0,133). Tabela 4: Primerjava p-vrednosti s prilagojenim ′ 𝛼 Primerjava p-vrednost Statistična značilnost Strah in nevtralno p < 0,001 DA (0,001 < 0,0167) Strah in pohlep p < 0,001 DA (0,001 < 0,0167) Nevtralno in pohlep 0,133 NE (0,133 > 0,0167) Vir podatkov: Lastni izračuni. Analiza kaže, da so cene bitcoina v obdobjih strahu statistično značilno nižje kot v obdobjih nev-tralnega sentimenta ali pohlepa. To pomeni, da ima strah izrazit vpliv na znižanje cen. Nasprotno pa ni bilo ugotovljenih statistično pomembnih razlik med nevtralnim in pohlepnim sentimentom, kar nakazuje, da je cenovni razkorak med tema dvema obdobjema manj izrazit. Največje razlike se torej pojavijo pri prehodih iz pesimističnega v optimističen sentiment ter obratno. 4 Razprava in sklep Raziskava potrjuje, da tržni sentiment pomembno vpliva na gibanje cene bitcoina. Vrednosti BTC so izrazito nižje v obdobjih strahu, kar je skladno s teorijo množične psihologije in vedenjskih fi-nanc. Po drugi strani obdobja pohlepa, čeprav povezana z višjimi cenami, ne izkazujejo stati-stično pomembne razlike v primerjavi z nevtralnim sentimentom. Če bi analizirali daljši časovni interval in posledično večji vzorec, bi se morda pokazale statistično značilne razlike tudi med ob-dobji pohlepa in nevtralnimi obdobji. Kot kaže pregled literature, so empirične analize drugih avtorjev dale podobne rezultate. Vse na-vedene študije kažejo, da ima razpoloženje investitorjev napovedno moč za donose bitcoina, 94 predvsem pri višjih frekvencah podatkov. Gao, Huang in Wang (2021) navajajo, da je pri optimi-stičnem razpoloženju večja tudi volatilnost bitcoina, kar smo ugotovili tudi v naši študiji. Literatura in viri Alternative. (2024). Crypto Fear & Greed Index. Pridobljeno 17. julij 2024 iz Crypto Fear & Greed Index: https://alternative.me/crypto/fear-and-greed-index/ Bouteska, A., Mefteh-Wali, S., & Dang, T. (2022). Predictive power of investor sentiment for Bitcoin returns: Evidence from COVID-19 pandemic. Technological Forecasting and Social Change, 184, 121999. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121999 Burggraf, T., Huynh, T. L. D., Rudolf, M., & Wang, M. (2021). Do FEARS drive Bitcoin? Review of Behavioral Finance, 13(3), 229–258. https://doi.org/10.1108/RBF-11-2019-0161 Gao, X., Huang, W., & Wang, H. (2021). Financial Twitter sentiment on Bitcoin return and high-frequency volatility. Vir- tual Economics, 4(1), 7–18. https://doi.org/10.34021/ve.2021.04.01(1) Guégan, D., & Renault, T. (2021). Does investor sentiment on social media provide robust information for Bitcoin re- turns predictability? Finance Research Letters, 38, 101494. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101494 Mai, F., Shan, Z., Bai, Q., Wang, X., & Chiang, R. H. L. (2018). How does social media impact Bitcoin value? A test of the silent majority hypothesis. Journal of Management Information Systems, 35(1), 19–52. https://doi.org/10.1080/07421222.2018.1440774 Sedgwick, P. M. (2012). Multiple significance tests: The Bonferroni correction. BMJ, 344, e509. https://doi.org/10.1136/bmj.e509 95 DRUŠTVO EKONOMISTOV MARIBOR https://demb.si/kriptoekonomija-2025/