AN ANALYSIS OF VOLATILITY DYNAMICS BETWEEN CRYPTOCURRENCIES AND CRYPTO VOLATILITY INDEX

Year 2025, Volume: 5 Issue: 1, 80 - 91, 15.03.2025

İsmail Şencan

Abstract

Cryptocurrencies, one of the most important innovations of the digital age, have led to a new paradigm shift in the traditional financial system. These new financial instruments supported by blockchain technology attract the attention of market participants thanks to their cryptographic features. With increasing interest, the cryptocurrency market has expanded significantly in recent years and has gained a place within the global financial system. However, due to the lack of regulation and the fact that the cryptocurrency market is still in its maturation phase, the volatility of this market exhibits more volatile behavior than other financial asset markets. In the context of these explanations, in this study covering the period between March 2019 and August 2024, volatility dynamics between Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), and Binance (BNB) three cryptocurrencies and the Crypto Volatility Index were investigated using the multivariate Constant Conditional Correlation (CCC) GARCH model. The results obtained from the research showed that the Crypto Volatility Index had an impact on the volatility dynamics of cryptocurrencies, and there was volatility spillover among cryptocurrencies. Additionally, it was specified that the Crypto Volatility Index had a significant impact on BTC, and there were considerable volatility spillovers between BTC and ETH among the examined cryptocurrencies. As a result, the findings from this study are expected to contribute to the existing literature on the cryptocurrency market and shed light on the investment strategies and decision-making processes of market participants.

Keywords

Cyrptocurrencies , CVI Index , Volatility Spillovers

KRİPTO PARALAR VE KRİPTO VOLATİLİTE ENDEKSİ ARASINDA VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN BİR ANALİZİ

Abstract

Dijital çağın en önemli yeniliklerinden biri olan kripto paralar, geleneksel finansal sistemde yeni bir paradigma değişimine yol açmıştır. Blockchain teknolojisiyle desteklenen bu yeni finansal araçlar, kriptografik özellikleri sayesinde piyasa katılımcılarının dikkatini çekmektedir. Artan ilgiyle birlikte kripto para piyasası son yıllarda önemli ölçüde büyümüş ve küresel finansal sistem içerisinde kendine yer edinmiştir. Ancak düzenleme eksikliği ve kripto para piyasasının hala olgunlaşma aşamasında olması nedeniyle bu piyasanın oynaklığı diğer finansal varlık piyasalarına göre daha oynak bir davranış sergilemektedir. Bu açıklamalar bağlamında, Mart 2019 ile Ağustos 2024 arası dönemi kapsayan bu çalışmada, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) ve Binance (BNB) üç kripto para birimi ile Kripto Oynaklık Endeksi arasındaki oynaklık dinamikleri, çok değişkenli Sabit Koşullu Korelasyon (CCC) GARCH modeli kullanılarak incelenmiştir. Araştırmadan elde edilen sonuçlar, Kripto Oynaklık Endeksi'nin kripto para birimlerinin oynaklık dinamikleri üzerinde bir etkisi olduğunu ve kripto para birimleri arasında oynaklık yayılımı olduğunu göstermiştir. Ek olarak, Kripto Volatilite Endeksi'nin BTC üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu ve incelenen kripto para birimleri arasında BTC ve ETH arasında önemli bir volatilite yayılımı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmadan elde edilen bulguların kripto para piyasasına ilişkin mevcut literatüre katkıda bulunması ve piyasa katılımcılarının yatırım stratejileri ve karar alma süreçlerine ışık tutması beklenmektedir.

Keywords

Kripto Para Birimleri , CVI Endeks , Volatilite Yayılımı

References

• Aksoy, E., Teker, T., Mazak, M., & Kocabıyık, T. (2020). Kripto paralar ve fiyat ilişkileri üzerine bir analiz: Toda-Yamamoto nedensellik analizi ile bir inceleme, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (37), 110-129.
• Altunöz, U. (2023). Kripto Paraların Volatilite Dinamiklerinin ve Spekülatif Balon Varlığının Analizi: Bitcoin, Ethereum ve Ripple Örneği. İstanbul İktisat Dergisi-Istanbul Journal of Economics, 73(1), 615-643. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2023-1021393
• Atasoy, A. B. ve Tuna, G. (2021). Bitcoin İçin Volatilite Tahmini: Simetrik ve Asimetrik Garch Modelleri İçin Ampirik Bir Uygulama, İşletme Araştırmaları Dergisi, 13 (4), 3346-3359.
• Aydoğdu, A. (2024). Volatility spillovers of global economic policy uncertainty and fear index among cryptocurrencies: A wavelet-based DCC-GARCH approach, Journal of Applied Microeconometrics (JAME), 4(1),13-29, DOI: 10.53753/jame.2417
• Beneki, C., Koulis, A., Kyriazis, N. A. & Papadamou, S. (2019). Investigating volatility transmission and hedging properties between Bitcoin and Ethereum, Research in International Business and Finance, Vol. 48, 219-227.
• Bollerslev, T. (1990). Modelling the Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized Arch Model”, The Review of Economics and Statistics, Vol. 72, No. 3, 498-505.
• Büberkökü, Ö. (2021). Kripto Para Birimleri Arasındaki Getiri ve Volatilite Yayılımının İncelenmesi, Çağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 1-16.
• Corbet, S., Lucey, B., Urquhart, A. & Yarovaya, L. (2019)). Cryptocurrencies as a financial asset: A systematic analysis, International Review of Financial Analysis, Vol. 62, 182-199.
• Çetiner, M. (2018). Bitcoin (Kripto Para) ve Blok Zincirin Yeni Dünyaya Getirdikleri, İstanbul Journal of Social Sciences. 20, 1-16.
• Kahraman, K. İ., Küçükşahin, H. ve Çağlak, E. (2019). Kripto Para Birimlerinin Volatilite Yapısı: GARCH Modelleri Karşılaştırması. Fiscaoeconomia, 3(2), 21-45.
• Katsiampa, P. (2019). Volatility co-movement between Bitcoin and Ether, Finance Research Letters, Vol. 30, 221-227. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.10.005
• Katsiampa, P., Corbet, S. & Lucey, B. (2019). Volatility spillover effects in leading cryptocurrencies: A BEKK-MGARCH analysis, Finance Research Letters, Vol. 29, 68-74.
• Kazova, F. ve Büyükyılmaz Ercan, A. (2021). Kripto Para Birimlerinin Volatilite Yapılarının Karşılaştırmalı Analizi. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, 35, 33-57. https://doi.org/10.26650/ekoist.2021.36.984568.
• Kim, M. J., Canh, N. P., & Park, S. Y. (2021). Causal relationship among cryptocurrencies: A conditional quantile approach. Finance Research Letters, 42, 101879.
• Kumar, A. S. & Anandarao, S. (2019). Volatility spillover in crypto-currency markets: Some evidences from GARCH and wavelet analysis, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 524, 448-458.
• Li, X., Jiang, P., Chen, T., Luo, X. & Wen, Q. (2020). A survey on the security of blockchain systems, Future Generation Computer Systems, Vol. 107, 841-853. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.08.020.
• Nakamoto, S. (2008) Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
• Özdemir, O. (2022). Cue the volatility spillover in the cryptocurrency markets during the COVID-19 pandemic: evidence from DCC-GARCH and wavelet analysis. Financial Innovation, Vol. 8(1), 1-38.
• Palamalai, S. & Maity, B. (2019). Return and Volatility Spillover Effects in Leading Cryptocurrencies, Global Economy Journal, 19(3), 1-20.
• Şak, N. (2021). Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Hatemi-j Asimetrik Nedensellik Analizi, Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 11(29), 149-175.
• Vardar, G., Taçoğlu, C. ve Aydoğan, B. (2022). Quantifying Return and Volatility Spillovers among Major Cryptocurrencies: A VAR-BEKK-GARCH Analysis, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 17(3), 911-933. Doi: 10.17153/oguiibf.1145664.
• Vora, G. (2015). Cryptocurrencies: Are Disruptive Financial Innovations Here?. Modern Economy, 6(7), 816-832. doi: 10.4236/me.2015.67077.