Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği

Berkan Ataş

doi:10.18037/ausbd.1095129

Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği

Öz

Teknolojideki gelişim finansal piyasaları da doğrudan etkilemekte ve yeni ürün ve hizmetlerin piyasalara kazandırılmasına katkı sağlamaktadır. Kripto para piyasası da gelişen teknoloji ve dijitalleşme sonucu hayatımıza giren finansal araçlardandır. Yaklaşık 2 Trilyon Dolar değeri bulunan bu piyasalar, yatırımcılar tarafından oldukça büyük ilgi görmesine rağmen hakkındaki bilgi sınırlı seviyededir. Çalışmada kripto para piyasasındaki asimetrik volatilite bulguları Covid-19 pandemisi ve öncesi baz alınarak karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışmadaki veriler piyasa değeri olarak en büyük 4 kripto para birimini kapsamaktadır. Volatilite asimetrisinin tespiti için GJR-GARCH (1,1) modeli uygulanmıştır. Bulunan sonuçlara göre kripto para birimlerinin tamamında kriz öncesi dönemde asimetrik volatilite görülmezken kriz sonrası dönem için asimetrik volatilite özelliği göstermektedir. Tersine (zıt yönlü) asimetrik volatilite bulgusuna hem kriz öncesi hem de kriz sonrası dönemde rastlanmamıştır. Bununla birlikte kripto para piyasasında hem pandemi öncesi hem de pandemi sonrası dönemlerde büyük dalgalanmalar yaşansa da ertesinde uzun dönemli varyansa yakınsama (mean reversion) etkisinin görüldüğü tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Baur D.G. ve Dimpfl, T. (2018). Asymmetric volatility in cryptocurrencies. Economics Letters, 173, 148-151, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.008
Baur, D.G., Dimpfl, T. ve Kuck, K. (2018). Bitcoin, gold and the US Dollar–A replication and extension. Finance Research Letters, 25, 103–110, https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.10.012
Bekaert, G. ve Wu, G. (2000). Asymmetric volatility and risk in equity markets. Review of Financial Studies, 2000, 13(1), 1-42. doi:10.3386/w6022.
Bentes, R.S. (2018). Is stock market volatility asymmetric? A multi-period analysis for five countries Physica A, 499, 258–265. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.031
Black, F. (1976). Studies of stock market volatility changes. Business and Economic Statistics Section (ed.) Proceedings of the American Statistical Association. (s. 177-181) Washington, WA: American Statistical Association Press.
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
Bouri, E., Azzi, G. ve Dyhrberg, A.H. (2017). On the return-volatility relationship in the Bitcoin market around the price crash of 2013. Economics E-Journal, 11(2), 1–16. http://dx.doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2017-2
Bouri, E., Molnár, P., Azzi, G., Roubaud, D. ve Hagfors, L.I., (2017). On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: is it really more than a diversifier. Finance Research Letters, 20, 192–198. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.09.025

Brooks, C. (2008). Introductory econometrics for finance. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Cheikh, N. B., Zaied, B. Z. ve Chevallier, J. (2020). Asymmetric volatility in cryptocurrency markets: New evidence from smooth transition GARCH models, Finance Research Letters, 35(1), 1-9. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.09.008
Chi, Y. ve Hao, W. (2021). Volatility models for cryptocurrencies and applications in the options market, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 75(1), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101421
Christensen, B. J., Nielsen, M.Ø. ve Zhu, J. (2015). The impact of financial crises on the risk–return tradeoff and the leverage effect. Economic Modelling, 49, 407–418. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.03.006
Christie, A. (1982). The stochastic behaviour of common stock variances: Value, leverage and interest rate effects. Journal of Financial Economics, 10(4), 407–432. https://doi.org/10.1016/0304-405X(82)90018-6
Dyhrberg, A.H. (2016a). 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
Dyhrberg, A.H. (2016b). Hedging capabilities of Bitcoin. Is it virtual gold. Finance Research Letters, 16, 139–144. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.025
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50 (4), 987–1008. doi:10.2307/1912773
Eroğlu, S. D. ve Yüce, A. G. (2021). Modeling the volatility of Bitcoin returns using EGARCH method. Journal of Yasar University, 16(62), 787-800. https://doi.org/10.19168/jyasar.861308
Fakhfekh, M. ve Jeribi, A. (2020). Volatility dynamics of crypto-currencies’ returns: Evidence from asymmetric and long memory GARCH models, Research in International Business and Finance, 51(1), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2019.101075
Figlewski, S. ve Wang, X. (2010). Is the "Leverage Effect" a Leverage Effect? SSRN Electronic Journal, 1-40. doi:10.2139/ssrn.256109
Glosten, L. R., Jagannathan, R. ve Runkle, D. (1993). On the relation between the expected values and the volatility of the nominal excess return on stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779–1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x.
Horpestad J. B., Lyócsa S., Molnár P. ve Olsen T.B. (2019). Asymmetric volatility in equity markets around the World. The North American Journal of Economics and Finance, 48, 540-554. https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.07.011
Jeribi, A. ve Fakhfekh, M. (2021). Portfolio management and dependence structure between cryptocurrencies and traditional assets: evidence from FIEGARCH-EVT-Copula. Journal of Asset Management 22(3), 224–239 (2021). https://doi.org/10.1057/s41260-021-00211-7
Kakinaka, S. ve Umeno, K. (2021). Cryptocurrency market efficiency in short- and long-term horizons during COVID-19: An asymmetric multifractal analysis approach. Finance Research Letters, 2021, 102319. Çevrimiçi ön yayın: https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102319
Klein, T., Thu, H.P. ve Walther, T. (2018). Bitcoin is not the New Gold – A comparison of volatility, correlation, and portfolio performance. International Review of Financial Analysis, 59, 105–116. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.07.010
Leeves, G. (2007). Asymmetric volatility of stock returns during the Asian crisis: Evidence from Indonesia. International Review of Economics & Finance, 16(2), 272-286, https://doi.org/10.1016/j.iref.2005.04.001
Liau, Y. ve Yang, J. J. W., (2008). The mean/volatility asymmetry in Asian stock markets. Applied Financial Economics. 18(5). 411-419. doi:10.1080/09603100600959878.
Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Erişim adresi: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2010). Tax and fiscal policies after the COVID-19 crisis. Erişim adresi: https://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/tax-and-fiscal-policies-after-the-covid-19-crisis-5a8f24c3/
Palamalai, S., Kumar, K. K. ve Maity, B. (2021). Testing the random walk hypothesis for leading cryptocurrencies, Borsa Istanbul Review, 21(3), 256-268. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.10.006
Takaishi, T. (2021). Time-varying properties of asymmetric volatility and multifractality in Bitcoin. Plos One, 16(2), 1-27. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246209
Wajdi, M., Nadia, B. ve Ines, G. (2020). Asymmetric effect and dynamic relationships over the cryptocurrencies market, Computers & Security, 96(1), 1-9. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.101860

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Berkan Ataş Bu kişi benim
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

29 Mart 2022

Gönderilme Tarihi

12 Ekim 2021

Kabul Tarihi

1 Şubat 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 22 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.18037/ausbd.1095129

IZ

https://izlik.org/JA68LY86PR

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Ataş, B. (2022). Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 121-136. https://doi.org/10.18037/ausbd.1095129

AMA

1.Ataş B. Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. AÜSBD. 2022;22(1):121-136. doi:10.18037/ausbd.1095129

Chicago

Ataş, Berkan. 2022. “Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği”. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22 (1): 121-36. https://doi.org/10.18037/ausbd.1095129.

EndNote

Ataş B (01 Mart 2022) Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22 1 121–136.

IEEE

[1]B. Ataş, “Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği”, AÜSBD, c. 22, sy 1, ss. 121–136, Mar. 2022, doi: 10.18037/ausbd.1095129.

ISNAD

Ataş, Berkan. “Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği”. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22/1 (01 Mart 2022): 121-136. https://doi.org/10.18037/ausbd.1095129.

JAMA

1.Ataş B. Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. AÜSBD. 2022;22:121–136.

MLA

Ataş, Berkan. “Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği”. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, c. 22, sy 1, Mart 2022, ss. 121-36, doi:10.18037/ausbd.1095129.

Vancouver

1.Berkan Ataş. Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. AÜSBD. 01 Mart 2022;22(1):121-36. doi:10.18037/ausbd.1095129

Cited By

Kripto Para Birimleri Arasındaki Volatilite Yayılımının Analizi: Piyasa Değeri Yüksek Kripto Para Birimlerinden Kanıtlar

Hitit Sosyal Bilimler Dergisi

https://doi.org/10.17218/hititsbd.1555090