Dört Büyük Kriptoparanın Piyasa Riskinde Covid-19 Pandemi Etkisi

Abstract

Yüksek volatiliteli oldukları bilinen kripto paraları borsalarda yatırım amaçlı kullananlar için piyasa riskinin ölçülmesi, özellikle Covid-19 pandemi haberlerinin piyasalarda duyulmasıyla birlikte, daha fazla önem kazanmıştır. Bu çalışmada dört farklı kripto para birimi Bitcoin, Ether, Litecoin ve Ripple getirilerinin piyasa riski, Riske Maruz Değer (Value at Risk, VaR) ve Koşullu VaR (Conditional VaR, CVaR) ile hesaplananarak Covid-19 pandemi başlangıcının öncesi ve sonrası için karşılaştırılmaktadır. Daha önceden çoğunlukla hisse senedi piyasasında başvurulduğu görülen VaR belirli bir güven düzeyinde bir getiri dağılımının kayıplarını içeren kuyruğuna kesme noktası olarak yaklaşırken, tutarlı bir risk ölçüsü olma özelliklerini sağlayan CVaR ise dağılımın kuyruğuna ortalama değer alarak odaklanmaktadır. VaR ve CVaR hesaplamaları çalışmada parametrik ve parametrik olmayan yaklaşımla hesaplanmış ve pandemi başlangıcının sonrasında öncesine göre daha yüksek olarak elde edilmiştir. En önemli sonuçlardan birisi; kendi içinde bakıldığında pandemi sonrası değerleri yükselmesine rağmen, dört para birimi arasında en düşük VaR ve CVaR pandemi başlangıcının öncesi ve sonrasında Bitcoin’de görülmektedir ve bu nedenle daha güvenli bir yatırım aracı olarak görülebilir. Hesaplanan VaR ve CVaR üzerine uygulanan geriye dönük testlere göre ise parametrik olmayan CVaR yaklaşımının daha güvenli risk ölçümü sağladığı sonucuna varılabilmektedir. Sonuçlar, yatırımcılara kripto para birimi piyasasındaki yatırım seçeneklerinin kayıplara karşı duyarlılıklarına ilişkin nicel bilgi sağlamaktadır.

Keywords

• Kriptopara
• Covid-19
• Riske Maruz Değer
• VaR

Covid-19 Pandemic Effect on Market Risk of Four Major Cryptocurrencies

Abstract

Especially with the news of the Covid-19 pandemic in the markets, measuring market risk has become more important for those who use highly volatile cryptocurrencies for investment purposes in stock exchanges. In this study, the market risk of four different cryptocurrencies (Bitcoin, Ether, Litecoin and Ripple) returns is calculated by Value at Risk (VaR) and Conditional VaR (CVaR) and compared for the before and after onset of Covid-19 pandemic. VaR, which was previously seen to be mostly used in the stock market, approaches the tail of a distribution as a breakpoint that includes losses in a return distribution at a certain confidence level. However CVaR which has the characteristics of being a consistent risk measure focuses on the tail of the distribution by taking the mean value. Regarding VaR and CVaR calculations with both parametric and non-parametric approaches, the results indicate that the market risk higher after the onset of the pandemic than before. One of the most important results; when considered within itself, although their values increase after the onset of the pandemic, Bitcoin has the lowest VaR and CVaR among the four currencies before and after and therefore it can be seen as a safer investment tool. According to the results obtained with back testing, it is seen that the non-parametric Conditional VaR approach provides a more reliable risk measurement.

Keywords

• Cryptocurrency
• Covid-19
• Value at Risk
• VaR

References

1. Akkuş, H. T. and Çelik, İ. (2020). Modeling, forecasting the cryptocurrency market volatility and value at risk dynamics of bitcoin. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(2), 296-312. https://doi.org/10.31460/mbdd.726952
2. Alexander, C. (2009). Market risk analysis, value at risk models (Vol. 4). England: John Wiley & Sons.
3. Atıcı, G. (2020). Dijital ekonomi, blokzinciri ve finansal sistem. İstanbul: Nobel Akademik Yayıncılık.
4. Azimov, J. ve 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. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/asead
5. Bartos, J. (2015). Does bitcoin follow the hypothesis of efficient market?. International Journal of Economic Sciences, 4(2), 10-23. doi: 10.20472/ES.2015.4.2.002
6. Bank for International Settlements. (2020). Basel Committee on Banking Supervision. Retrieved from https://www.bis.org/basel_framework
7. Best, Philip. (1998). Implementing value at risk. New York: John Wiley and Sons.
8. Bouri, E., Lucey, B. and Roubaud, D. (2020). Cryptocurrencies and the downside risk in equity investments. Finance Research Letters, 33,101211. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.06.009

9. Chakravarty, S. and Sarkar, P. (2020). An introduction to algorithmic finance, algorithmic trading and blockchain. UK: Emerald Group Publishing.
10. CoinMarketCap. 2020. Cryptocurrencies. Retrived from https://coinmarketcap.com/
11. Corbet, S., Hou, Y., Hu, Y., Lucey, B. and Oxley, L. (2020). Aye corona! The contagion effects of being named corona during the COVID-19 pandemic. Finance Research Letters, Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101591
12. Conlon, T. and McGee, R. (2020). Safe haven or risky hazard? Bitcoin during the COVID-19 bear market. Finance Research Letters, 35, 101607. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101607
13. Dyhrberg, A.H. (2016). Bitcoin, gold and the dollar—A GARCH volatility analysis. Finance Research Letters, 16, 85–92. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008
14. Dowd, K. (1998). Beyond value at risk: the new science of risk management. New York: John Wiley & Sons.
15. Ertuğrul, M. (2019). Kripto paraların volatilite dinamiklerinin incelenmesi: GARCH modelleri üzerine bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(4), 59-71. https://doi.org/10.11611/yead.555713
16. Gkillas, K. and Katsiampa, P. (2018). An application of extreme value theory to cryptocurrencies. Economics Letters, 164, 109-111. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.01.020
17. Glaser, F., Zimmermann, K., Haferkorn, M., Weber, M.C. and Siering, M. (2014, April). Bitcoin – Asset or currency? Revealing users’ hidden intentions. Paper presented at the Twenty Second European Conference on Information Systems. Tel Aviv, Israel. Retrieved from https://ssrn.com/abstract=2425247
18. Gül, Y. (2020). Kripto paralar ve portföy çeşitlendirmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (65), 125-141. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/dpusbe
19. Güleç, Ö. F., Çevik, E. ve Bahadır, N. (2018). Bitcoin ile finansal göstergeler arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 18-37. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/klujfeas
20. Güleç, T. C. ve Aktaş, H. (2019). Kripto para birimi piyasalarında etkinliğin uzun hafıza ve değişen varyans özelliklerinin testi yoluyla analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(2), 491-510. https://doi.org/10.17153/oguiibf.520679
21. Ji, Q., Zhang, D. and Zhao, Y. (2020). Searching for safe-haven assets during the COVID-19 pandemic. International Review of Financial Analysis, 71, 101526. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101526
22. Jiménez, I., Mora-Valencia, A. and Perote, J. (2020). Risk quantification and validation for Bitcoin. Operations Research Letters, 48(4), 534-541. https://doi.org/10.1016/j.orl.2020.06.004
23. Jorion, P. (2000). Value at risk, the new benchmark for managing financial risk. New York: McGraw-Hill.
24. Kanat, E. ve 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. https://doi.org/10.29106/fesa.422113
25. Karaağaç, G. A. ve Altınırmak, S. (2018). En yüksek piyasa değerine sahip on kripto paranın birbirleriyle etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (79), 123-138. https://doi.org/10.25095/mufad.438852
26. Katsiampa, P. (2017). Volatility estimation for bitcoin: A comparison of GARCH models. Economics Letters, 158, 3-6. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.06.023
27. Katsiampa, P., Corbet, S. and Lucey, B. (2019). Volatility spillover effects in leading cryptocurrencies: A BEKK-MGARCH analysis. Finance Research Letters, 29, 68-74. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.03.009
28. Kayral, İ. E. (2020). En yüksek piyasa değerine sahip üç kripto paranın volatilitelerinin tahmin edilmesi. Journal of Financial Researches & Studies/Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11(22). https://doi.org/10.14784/marufacd.688447
29. Kılıç, Y. ve Çütcü, İ. (2018). Bitcoin fiyatları ile borsa İstanbul endeksi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 235-250. https://doi.org/10.17153/oguiibf.455083
30. Konuşkan, A., Teker, T., Ömürbek, V. ve Bekci, İ. (2019). Kripto paraların fiyatları arasındaki ilişkinin tespitine yönelik bir araştırma. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 24(2). https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduiibfd
31. Koutmos, D. (2019). Market risk and bitcoin returns. Annals of Operations Research, 294, 453-477. https://doi.org/10.1007/s10479-019-03255-6
32. Kuzu, S. ve 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. https://doi.org/10.18506/anemon.662937
33. Likitratcharoen, D., Ranong, T. N., Chuengsuksomboon, R., Sritanee, N. and Pansriwong, A. (2018). Value at risk performance in cryptocurrencies. The Journal of Risk Management and Insurance, 22(1), 11-28. https://jrmi.au.edu/index.php/jrmi
34. Osterrieder, J. and Lorenz, J. (2017). A statistical risk assessment of bitcoin and its extreme tail behavior. Annals of Financial Economics, 12(1), 1750003. https://doi.org/10.1142/S2010495217500038
35. Phillip, A., Chan, J. and Peiris, S. (2018). A new look at cryptocurrencies. Economic Letters, 163, 6–9. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.11.020
36. Platanakis, E. and Urquhart, A. (2020). Should investors include bitcoin in their portfolios? A portfolio theory approach. The British Accounting Review, 52(4), 100837. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.100837
37. Sefa, M., Koy, A. ve Ersoy, H. (2019). Kriptoparalarda fiyat balonu incelemesi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 13(1), 105-120. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/bddkdergisi
38. Silahli, B., Dingec, K. D., Cifter, A. and Aydin, N. (2019). Portfolio value-at-risk with two-sided Weibull distribution: Evidence from cryptocurrency markets. Finance Research Letters, Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.101425
39. Songur, M. (2019). Bitcoin piyasasında balonlar: genelleştirilmiş Eküs ADF Testi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(6), 187-192. https://doi.org/10.18506/anemon.506466
40. Stavroyiannis, S. (2018). Value-at-risk and related measures for the bitcoin. The Journal of Risk Finance, 19(2), 127-136. doi:10.1108/JRF-07-2017-0115
41. Şahin, E. E. ve Özkan, O. (2018). Asimetrik volatilitenin tahmini: kripto para bitcoin uygulaması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(2), 240-247. https://doi.org/10.33905/bseusbed.450018
42. Uryasev, S. (2000, March). Conditional value-at-risk: optimization algorithms and applications. Paper presented at the IEEE/IAFE/INFORMS 2000 Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering (CIFEr). New York, USA. doi:10.1109/CIFER.2000.844598
43. Uyar, U., Kelten, G. S. ve Moralı, T. (2020). Yatırımcılar için teknik analiz: Bitcoin ve Ethereum uygulamaları. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), 669-687. doi:10.14784/marufacd.785878
44. Yağmur, A. ve Mangır, F. (2020). Bitcoin piyasasında rassal yürüyüş hipotezi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(2), 161-175. https://doi.org/10.11611/yead.735134