Bitcoin volatility was investigated with various symmetric and asymmetric models in the study. In addition, value at risk (VaR) was calculated by using the Kupiec LR test and the error prediction performances of the models were compared. As a result of the work, the long memory of volatility in Bitcoin returns was found. It means the cryptocurrency market is not efficient. According to the FIAPARCH asymmetric model, it was determined that positive information shocks reaching the Bitcoin market increased volatility more than negative information shocks. Comparing the error prediction performance of the models by calculating VaR, the HYGARCH model prediction results were found to be superior to other models included in the study. Thus, it was determined that the most suitable model in predicting the volatility, namely the risk of Bitcoin in short and long positions for those who consider investing in Bitcoin, is the asymmetric model HYGARCH.
Bitcoin Volatility Cryptocurrency Market Long Memory Value at Risk
Bitcoin Volatilitesi Kripto Para Piyasası Uzun Hafıza Riske Maruz Değer
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | İşletme |
Bölüm | ANABÖLÜM |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2020 |
Gönderilme Tarihi | 25 Nisan 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 |
Yazarlık
MBDD, araştırma makalelerine yapılan katkıların adil şekilde tanınmasını sağlamak amacıyla COPE Yazarlık Kılavuzuna uymaktadır (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Yazarlık, hem hak hem de sorumluluk taşır; bu nedenle, listelenen tüm yazarların araştırmaya önemli katkılarda bulunmuş olması gerekmektedir.
Birden fazla yazarlı çalışmalarda, Yazar Katkıları bölümü, sonuç bölümünden sonra ve kaynakçadan önce yer almalıdır. Makalenin hangi bölümlerine hangi yazarın katkı sağladığını belirtmek için yazarların baş harfleri ve soyadları kullanılmalıdır. Detaylı bilgiye "Makale Gönderim Kontrol Listesi" düğmesine tıklayarak ulaşılabilir. Ayrıca, yazarlar, yazarlık kriterlerini karşılamayan katkıları da teşekkür bölümünde belirtebilirler.
Yazarlar araştırmanın tasarım ve uygulanmasında üretilen Yapay Zekâ (YZ) ve YZ destekli araçların kullanımını açıklamak zorundadırlar. Bu tür kullanımlar, makalenin yöntem bölümünde belirtilmelidir. YZ kullanımı, makalenin yayımlanmasını engellemez; aksine, araştırmanın şeffaf bir şekilde sunulmasını sağlar.