Comparison of the Market Risks of the Cryptocurrency Returns

Year 2021, Volume: 5 Issue: 1, 55 - 86, 23.08.2021

Neslihan Fidan

https://doi.org/10.33399/biibfad.811774

Abstract

Financial institutions are expected to express the market risk of their investment tools in the international reports via Value at Risk (VaR) measure. While VaR approaches to the left tail of a return distribution at a certain confidence level as a breakpoint, the Conditional VaR (CVaR), which provides the characteristics of being a consistent measure of risk, focuses on the left tail of the distribution by taking the mean value. In this study, VaR and CVaR of five different cryptocurrencies returns are calculated by parametric and nonparametric approaches. Regarding to VaR and CVaR calculations with both parametric and non-parametric approaches, the results indicate that Ripple generally has the highest market risk, and as a stable type Bitcoin is the least risky cryptocurrency. According to the results of backtesting, it is seen that the non-parametric CVaR approach provides a predictable risk measurement with the least number of exceedence, compared to other cryptocurrencies. Moreover, the portfolio weight of cryptocurrencies increases in portfolios with minimum risk using different instruments, the portfolio return also increases. This result shows that crypto coins can be used in portfolio diversification. Our results provide investors and researchers with quantitative information on the level of sensitivity of cryptocurrencies to losses as an investment tool.

Keywords

Cryptocurrency, bitcoin, value at risk, market risk, consistent risk measures, VaR

Kriptopara Getirilerinin Piyasa Risklerinin Karşılaştırılması

Abstract

Finansal kurumların yatırım getirilerine ait piyasa riskini uluslararası platformda Riske Maruz Değer (VaR) ile raporlamaları beklenmektedir. VaR belirli bir güven düzeyinde bir getiri dağılımında kayıpları içeren kuyruğa kesme noktası olarak yaklaşırken, tutarlı bir risk ölçüsü olma özelliklerini sağlayan Koşullu VaR (CVaR) ortalama değer alarak, dağılımın kuyruğuna odaklanmaktadır. Bu çalışmada, beş farklı kriptoparaya ait getirilerin piyasa riskleri daha önceden çoğunlukla hisse senedi piyasasında başvurulduğu görülen VaR ve CVaR ölçülerinin parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımlarıyla ölçülmeye çalışılmıştır. Analizden elde edilen sonuçlarda, kriptopara birimleri arasında genel olarak Ripple’ın en yüksek piyasa riskine sahip olduğu, Bitcoin’in ise en az riskli kriptopara birimi olduğu görülmektedir. Geriye dönük testlerle sınanan sonuçlara göre, parametrik olmayan CVaR yaklaşımının VaR’a ve parametrik yaklaşıma göre öngörülebilir bir risk ölçümü sağlandığı görülmektedir. Farklı yatırım araçları kullanılarak oluşturulan minimum riskli portföylerde kriptoparaların portföy ağırlığı arttıkça portföy getirisinin de arttığı gözlenmektedir. Bu sonuç kriptoparaların portföy çeşitlendirmesinde kullanılabileceğini göstermektedir. Sonuçlarımız yatırımcılar ve araştırmacılara, bir yatırım aracı olarak kriptopara birimlerinin kayıplara karşı duyarlılık seviyelerine ilişkin nicel bilgi sağlamaktadır.

Keywords

Sanal para, bitcoin, riske maruz değer, piyasa riski, tutarlı risk ölçüsü, VaR

References

• Akkuş, H.T., & Çelik, İ. (2020). Modeling, forecasting the cryptocurrency market volatility and value at risk dynamics of bitcoin. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(2), 296-312.
• Alexander, C. (2009). Market Risk Analysis, Value At Risk Models. Volume 4, John Wiley & Sons.
• Atıcı, G. (2020). Dijital Ekonomi, Blokzinciri ve Finansal Sistem. Nobel Akademik Yayıncılık, 1. Basım.
• Azimov, J., & Alkan, U. (2019). Bitcoin fiyatları ile Çin ve Rusya’nın seçilmiş finansal göstergeleri arasındaki ilişkinin ekonometrik açıdan incelenmesi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(10), 165-187.
• Bartos, J. (2015). Does Bitcoin follow the hypothesis of efficient market?. International Journal of Economic Sciences, 4(2), 10-23.
• Bank for International Settlements, 2020. Basel Committee on Banking Supervision. [Çevrimiçi kaynak]. https://www.bis.org/basel_framework/index.htm?m=3%7C14%7C697 [Erişim tarihi: 29 Eylül 2020].
• Best, P. (1998). Implementing Value At Risk. John Wiley and Sons, New York.
• Borri, N. (2019). Conditional tail-risk in cryptocurrency markets. Journal of Empirical Finance, 50, 1-19.
• Bouri, E., Lucey, B., & Roubaud, D. (2020). Cryptocurrencies and the downside risk in equity investments. Finance Research Letters, 33, 101211.
• Brailsford, T.J., & Faff, R.W. (1996). An evaluation of volatility forecasting techniques. Journal of Banking & Finance, 20(3), 419-438.
• Brauneis, A., & Mestel, R. (2019). Cryptocurrency-portfolios in a mean-variance framework. Finance Research Letters, 28, 259-264.
• Chakravarty, S., & Sarkar, P. (2020). An Introduction to Algorithmic Finance, Algorithmic Trading and Blockchain. Emerald Group Publishing.
• CoinMarketCap, [Çevrimiçi kaynak]. https://coinmarketcap.com/ [Erişim tarihi: 26 Eylül 2020].
• Dyhrberg, A.H. (2016). Bitcoin, gold and the dollar—A GARCH volatility analysis. Finance Research Letters, 16, 85–92.
• Ertuğrul, M. (2019). Kriptoparaların volatilite dinamiklerinin incelenmesi: garch modelleri üzerine bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(4), 59-71.
• Gkillas, K., & Katsiampa, P. (2018). An application of extreme value theory to cryptocurrencies. Economics Letters, 164, 109-111.
• Glaser, F., Haferhorn, M., Weber, M.C., Zimmarmann, K., Siering, M.b (2014). Bitcoin – asset or currency? Revealing users’ hidden intentions. ECIS 2014 Tel Aviv.
• Gül, Y. (2020). Kriptoparalar ve portföy çeşitlendirmesi. Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 125-141.
• Güleç, Ö. F., Çevik, E. & Bahadır, N. (2018). Bitcoin ile finansal göstergeler arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 18-37.
• Güleç, T.C., & Aktaş, H. (2019). Kriptopara birimi piyasalarında etkinliğin uzun hafıza ve değişen varyans özelliklerinin testi yoluyla analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 491-510.
• Jiménez, I., Mora-Valencia, A., & Perote, J. (2020). Risk quantification and validation for Bitcoin. Operations Research Letters, 48(4), 534-541.
• Jorion, P. (2000). Value At Risk, The New Benchmark for Managing Financial Risk. New York, Second Edition, McGraw-Hill.
• Kanat, E. & Öget, E. (2018). Bitcoin ile Türkiye ve G7 ülke borsaları arasındaki uzun ve kısa dönemli ilişkilerin incelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi (FESA), 3(3), 601-614.
• Karaağaç, G.A., & Altınırmak, S. (2018). En yüksek piyasa değerine sahip on kriptoparanın birbirleriyle etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (79), 123-138.
• Katsiampa, P. (2017). Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of GARCH models. Economics Letters, 158, 3-6.
• Katsiampa, P., Corbet, S., & Lucey, B. (2018). Volatility spillover effects in leading cryptocurrencies: A BEKK-MGARCH analysis. Finance Research Letters, 29, 68-74.
• Kayral, İ.E. (2020). En yüksek piyasa değerine sahip üç kriptoparanın volatilitelerinin tahmin edilmesi. Finansal Araştırmalar ve Calışmalar Dergisi, 11(22), 152-168.
• Kılıç, Y., & Çütcü, İ. (2018). Bitcoin fiyatları ile borsa istanbul endeksi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 235-250.
• Konuşkan, A., Teker, T., Ömürbek, V., & Bekci, İ. (2019). Kriptoparaların fiyatları arasındaki ilişkinin tespitine yönelik bir araştırma. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 24(2), 311-318.
• Koutmos, D. (2019). Market risk and Bitcoin returns. Annals of Operations Research, 1-25. https://doi.org/10.1007/s10479-019-03255-6.
• Kuzu, S., & Çelik, İ.E. (2020). Bitcoin alternatif yatırım aracı ya da hedge enstrümanı olarak düşünülebilir mi?. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 603-613.
• Likitratcharoen, D., Ranong, T. N., Chuengsuksomboon, R., Sritanee, N., & Pansriwong, A. (2018). Value at risk performance in cryptocurrencies. The Journal of Risk Management and Insurance, 22(1), 11-28.
• Liu, J., & Serletis, A. (2019). Volatility in the cryptocurrency market. Open Economies Review, 30(4), 779-811.
• Liu, W., Semeyutin, A., Lau, C.K.M., & Gozgor, G. (2020). Forecasting Value-at-Risk of cryptocurrencies with RiskMetrics type models. Research in International Business and Finance, 54, 101259.
• Markowitz, H. (1952). Portfolio selection, Journal of Finance, 7, 77-91.
• Nekhili, R., & Sultan, J. (2020). Jump driven risk model performance in cryptocurrency market. International Journal of Financial Studies, 8(2), 19.
• Osterrieder, J. & Lorenz, J. (2017). A statistical risk assessment of Bitcoin and its extreme tail behavior. Annals of Financial Economics, 12 (1), 1750003.
• Phillip, A., Chan, J. & Peiris, S. (2018). A new look at cryptocurrencies. Economic Letters. 163, 6–9.
• Platanakis, E., & Urquhart, A. (2020). Should investors include bitcoin in their portfolios? A portfolio theory approach. The British Accounting Review, 52(4), 100837.
• R Core Team (2014). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. [Çevrimiçi kaynak]. http://www.R-project.org/ [Erişim tarihi: 5 Ocak 2021].
• Silahli, B., Dingec, K. D., Cifter, A., & Aydin, N. (2019). Portfolio value-at-risk with two-sided Weibull distribution: Evidence from cryptocurrency markets. Finance Research Letters, 101425.
• Stavroyiannis, S. (2018). Value-at-risk and related measures for the Bitcoin. The Journal of Risk Finance, 19(2), 127-136.
• Şahin, E.E., & Özkan, O. (2018). Asimetrik volatilitenin tahmini: kriptopara bitcoin uygulaması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(2), 240-247.
• Trucíos, C. (2019). Forecasting Bitcoin risk measures: A robust approach. International Journal of Forecasting, 35(3), 836-847.
• Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series, Third Edition. John Wiley & Sons.
• Uryasev, S. (2000). Conditional value-at-risk: optimization algorithms and applications. Financial Engineering News, 14, February 2000.
• Uyar, U., Kelten, G. S., & Moralı, T. (2020). Yatırımcılar için teknik analiz: bitcoin ve ethereum uygulamaları. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), 669-687.
• Yağmur, A., & Mangır, F. (2020). Bitcoin piyasasında rassal yürüyüş hipotezi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(2), 161-175.