KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE MODELİNDE ABD BORSA ENDEKSLERİNİN YERİ: BİTCOİN ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Year 2021, Volume: 13 Issue: 24, 159 - 170, 31.01.2021

Ayben Koy Mustafa Yaman Sefa Mete

https://doi.org/10.14784/marufacd.880672

Cited By: 9

Abstract

Blok zincir sisteminde işlem gören en yeni inovatif finansal ürünlerden biri olan kripto paralar, yatırımcılardan yüksek ilgi görmektedir. Kripto para piyasasının en yüksek işlem hacimli ürünü Bitcoin (BTC), gösterdiği yüksek oynaklıklar ve spekülatif fiyat balonları ile de ön plana çıkmıştır. BTC’nin volatilite yapısında ABD borsa endeks getirilerinin varlığını araştıran bu çalışma, 10.03.2016 – 11.06.2019 dönemindeki günlük verileri kapsar. Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans modellerinden GARCH, EGARCH ve TARCH modellerinin kullanıldığı çalışmada, SP500, Nasdaq100 ve Dow Jones Industrial varyans değişkeni olarak kullanılmıştır. Bulgular, (1) her üç endeksin de BTC’in volatilitesini açıklamada anlamlı olduğu, (2) borsa endeksleri ile geliştirilmiş modellerin, GARCH, EGARCH ve TARCH modellerinin tamamında benzer temel modelden daha güçlü olduğu ve (3) endekslerle geliştirilmiş EGARCH modelinin ise en güçlü model olduğunu göstermektedir

Keywords

Kripto Para, Bitcoin, Volatilite, GARCH

References

• ATİK , M., KÖSE, Y., YILMAZ, B., & SAĞLAM, F. (2015). “Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri”. Bartın Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(11); ss: 247-261.
• BAEK, C., & ELBECK, M. (2015). “Bitcoins as an investment or speculative vehicle? A first look”. Applied Economics Letters, 22 (1), 30-34.
• BOLLERSLEV, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”. Journal of Ekononometrics, 31(3), 307-327.
• BOURİ, E., MOLNAR, P., GEORGES, A., ROUBAUD, D., & HAGFORS, L. I. (2016). “On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: Is it really more than a diversifier”. Finance Research Letters, 20,192–198.
• BROOKS, C. (2008). Introductory Econometrics for Finance. Second Edition.
• ÇENE, E., & DEMİR, İ. (2012). “İMKB 100 Endeksindeki Kaldıraç Etkisinin ARCH Modelleriyle İki Alt Dönemde İncelenmesi”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 41(2), 214-226.
• CHEAH, E.-T., & FRY, J. (2015). “Speculative bubbles in Bitcoi markets? An empirical investigation into fundamental value of Bitcoin”. Economics Letters, 130, 32-36.
• CHEUNG, A., ROCA, E., & SU, J. (2015). “Crypto-currency bubbles: an application of the Phillips-Shi-Yu(2013) methodology on Mt. Gox bitcoin prices”. Applied Economics, 47(23), 2348-2358.
• CHRISTOPHER, C. (2014). “Whack-a-Mole: Why Prosecuting Digital Currency Exchanges Won't Stop Online Laundering”. Lewis & Clark Law Review, Forthcoming.
• CIAIAN, P., RAJCANIOVA, M., & KANCS, D. (2016). “The economics of BitCoin price formation”. Applied Economics,, 48(19), 1799-18.
• CORBET, S., LUCEY, B., & YAROVAY, L. (2018). “Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles”. Finance Research Letters, 26, 81-88.
• DİRİCAN, C., & CANÖZ, İ. (2018). “Bitcoin Fiyatları ile Dünyadaki Başlıca Borsa Endeksleri Arasındaki Eşbütünleşme İlişkisi: Ardl Modeli Yaklaşımı ile Analiz”. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4); ss: 377-392.
• DONG, H., & DONG, W. (2015). “Bitcoin: Exchange rate parity, risk premium, and arbitrage stickiness”. British Journal of Economics, Management & Trade, 5(1), 105-113.
• DYHRBERG, A. (2015). “Hedging Capabilities of Bitcoin Is İt The Virtual Gold”. Finance Research Letters, 1-6.
• DYHRBERG, A. (2016). “Bitcoin, gold and the dollar–A GARCH volatility analysis”. Finance Research Letters, 16, 85-92.
• EDVARDS, C. (2015). “Finance-Bitcoin price crash finds new victims”. Engineering & Technology, 10(2), 19-19.
• ENGLE, R. (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity With Estimates Of The Variance Of United Kingdom Inflation”. Econometrica, 50(4), 987-1007.
• FRASCAROLİ, B., & PİNTO, T. (2016). “The Innovative Aspects Of Bitcoin, Market Microstructure And Returns Volatility: An Approach Using Mgarch.
• GÜLEÇ, Ö., ÇEVİK, E., & BAHADIR, N. (2018). “Bitcoin ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi”. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi.
• HENCIC, A., & GOURIEROUX, C. (2015). Noncausal Autoregressive Model in Application to Bitcoin/USD Exchange Rates, In Econometrics of Risk. Springer, Cham.
• KAHRAMAN, İ. K., KÜÇÜKŞAHİN, H., & ÇAĞLAK, E. (2019). “Kripto Para Birimlerinin Volatilite Yapısı: GARCH Modelleri Karşılaştırması”. Fiscaoeconomia, 3(2) 21-45.
• KANAT, E., & ÖĞET, E. (2018). “Bitcoin İle Türkiye ve G7 Ülke Borsaları Arasındaki Uzun ve Kısa Dönemli İlişkilerin İncelenmesi”. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3, 2602 – 2486.
• KATSİAMPA, P. (2017). “Volatility Estimation for Bitcoin: A Comparison of GARCH Models”. Economics Letters, 158, 3-6.
• KILIÇ, Y., & ÇÜTÇÜ, İ. (2018). “Bitcoin Fiyatları ile Borsa İstanbul Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme ve Nedensellik İlişkisi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 3,235 – 250.
• KIZILSU, S. S., AKSOY, S., & KASAP, R. (2001). “Bazı Makro Ekonomik Zaman Dizilerinde Değişen Varyanslılığın İncelenmesi”. Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 1-18.
• KOÇOĞLU, Ş., ÇEVİK, Y. E., & TANRIÖVEN, C. (2016). “Bitcoin Piyasalarının Etkinliği, Likiditesi ve Oynaklığı”. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8 (2), 77-97.
• KRISTOUFEK, L. (2013). “Bitcoin Meets Google Trends and Wikipedia: Quantifying the Relationship Between Phenomena of the Internet Era”. Scientific reports, 3, 3415.
• KRISTOUFEK, L. (2015). “What are The Main Drivers of The Bitcoin Price Evidence from Wavelet Coherence Analysis”. PloS one, (4) 10.
• MACDONELL, A. (2014). “Popping the Bitcoin Bubble: An Application of Log-periodic Power Law Modeling to Digital Currency”. University of Notre Dame.
• MALHOTRA, A., & MALOO, M. (2014). “Bitcoin–is it a Bubble? Evidence from Unit Root Tests.”
• METE, S., KOY, A., & ERSOY, H. (2019). “Kriptoparalarda Fiyat Balonu İncelemesi”. Journal of BRSA Banking and Financial Markets, 2019, 13.1.
• NELSON, D. B. (1991). “Conditional Heteroskedasticity In Asset Returns: A New Approach”. Econometrica, 59(2), 347-370.
• ÖZDEN, Ü. H. (2008). “İMKB Bileşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13), 339-350.
• PIETERS, G., & VIVANCO, S. (2017). “Financial regulations and price inconsistencies across Bitcoin markets”. Information Economics and Policy, 39, 1-14.
• SARIKOVANLIK, V., KOY, A., AKKAYA, M., YILDIRIM, H. H., & KANTAR, L. (2019). Finans Biliminde Ekonometri Uygulamaları. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• STAVROYIANNIS, S. (2017). Value-at-Risk and Expected Shortfall for the major digital currencie. arXiv preprint arXiv:1708.09343.
• STAVROYIANNIS, S., & BABALOS, V. (2017). “Dynamic properties of the Bitcoin and the US market” Available at SSRN 2966998.
• ZAKOIAN, J. M. (1994). “Threshold Heteroscedastic Models”. Journal of Economic and Dynamic Control, 18(5), 931-955.
• ZHANG, W., WANG, P., LI, X., & DEHUA, S. (2018). “The inefficiency of cryptocurrency and its cross-correlation”. Physica A, 510, 658–670.