Analyzing the Volatility Dynamics of Crypto Currency and the Occurrence of Speculative Bubbles: The Examples of Bitcoin, Ethereum, and Ripple

Öz

This study aims to model the volatility features of Bitcoin, Ethereum, and Ripple, which are the cryptocurrencies with the greatest volumes that have come to the agenda since the global crisis, and to determine the presence and dates of price bubbles.After running the ADF and Ng-Perron unit root tests, the EGARCH model was analyzed as the best for Bitcoin and TGARCH for the Ethereum and Ripple. According to the obtained results, negative coefficients for Bitcoin imply that negative shocks will increase volatility more than positive shocks. This means that a leverage effect is present. No leverage effect was reached for Ethereum or Ripple, and positive shocks are understood to increase volatility for them compared to negative shocks. In addition, continuous speculative bubble pricing occurred for all three cryptocurrencies, with much higher bubble prices being understood to have occurred with Ethereum and Bitcoin compared to Ripple.

Anahtar Kelimeler

• Cryptocurrency
• Volatility
• Financial Bubble
• Ethereum
• Ripple
• Bitcoin

Kripto Paraların Volatilite Dinamiklerinin ve Spekülatif Balon Varlığının Analizi: Bitcoin, Ethereum ve Ripple Örneği

Öz

Çalışmada küresel kriz sonrası gündeme gelen kripto paraların en yüksek hacimli Bitcoin, Ethereum ve Ripple özelinde volatilite özellikleri modellenmiş olup fiyat balonlarının varlığı ve tarihleri belirlenmiştir. ADF ve Ng-Perron birim kök testlerinin ardından Bitcoin için EGARCH, Ethereum ve Ripple için TGARCH modellerinin en iyi model olduğunun tespiti edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre Bitcoin için katsayılarının negatif olması negatif şokların pozitif şoklara göre volatiliteleri artıracak şekilde etki göstereceği anlamı taşımaktadır. Bu durum kaldıraç etkisinin bulunduğu anlamına gelmektedir. Ethereum ve Ripple için kaldıraç etkisine ulaşılamamış olup pozitif şokların negatif şoklara göre volatiliteleri artıracak şekilde etki göstereceği anlaşılmaktadır.Ayrıca her üç kripto para için sürekli spekülatif balon fiyatlamalarımeydana gelmiş olup Ripple’a göre Ethereum ve Bitcoin’de çok daha yüksek balon fiyatların meydana gelmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Kripto Para
• Volatilite
• Finansal Balon
• Ethereum
• Ripple

Kaynakça

1. 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. google scholar
2. Altunöz, U. (2020). Hile ekonomisi, finansal piyasalarda yatırımcı psikolojisi ve finansal skandallar. Seçkin Yayınları, 2. Baskı. google scholar
3. Avunduk, H. & Aşan, H. (2018). Block zinciri (Blockchain) teknolojisi ve işletme uygulamaları: genel bir değerlendirme. Dokuz Eylül Üniversitesi İİBF Dergisi, 33(1), 369-384. google scholar
4. Baumol, W. J. (1957). Speculation, profitability, and stability. The Review of Economics and Statistics, 39(3), 263-271. google scholar
5. Blanchard, O. J. & Watson, MW. (1982). Bubbles, rational expectations, and financial markets. google scholar
6. Working paper no:945. National Bureau of Economic Research Blanchard, O. J. (1979). Speculative bubbles. crashes and rational expectations, Economic Letters, 3(4):263-271. google scholar
7. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. google scholar
8. Bouoiyour, J. & Selmi R. (2016). Bitcoin: a beginning of a new phase?. Economics Bulletin, 36(3), 1430-1440. google scholar

9. Brunnermeier, M. K. (2008), Bubbles. The New Palgrave Dictionary of Economics, 2 ed., eds. S. Durlauf and L. Blume. google scholar
10. Buğan, M . (2021). Bitcoin ve altcoin kripto para piyasalarında finansal balonlar . Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) , 13 (24) , 165-180 . google scholar
11. Byström, H. &Krygier, D. (2018). What drives bitcoin volatility?, The Knut Wicksell Centre for Financial Studies, Working Paper, 2018:3, 1-26. google scholar
12. Campbell, J. Y. & Shiller,R.J. (1987). Cointegration and tests of present value models, Journal of PoliticalEconomy, 95(5), 1062-88 google scholar
13. Ceylan, F., Ekinci, R., Tüzün, O. & Kahyaoğlu, H. (2018). Kripto para piyasasında balonların tespiti: Bitcoin ve Ethereum örneği, Business & Management Studies: An International Journal , 6(3), 263-274. google scholar
14. Charles, A. & Darne, O. (2019). Volatility estimation for Bitcoin: Replication and extension, International Economics, 157, 1-15. google scholar
15. Çağlı, E. Ç. & Mandacı, E. M. (2017). Borsa İstanbul'da rasyonel balon varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 54( 629), 63 - 76. google scholar
16. Demarzo, P. M., Kaniel R. & Kremer, I. (2008). Relative eealth concerns and financial bubbles, Review of Financial Studies, 21(1), 19-50. google scholar
17. Demirel, B., Bozdağ, E. G. & İnci, A. G., (2008). Döviz kurundaki dalgalanmaların gelen turist sayısına etkisi: Türkiye örneği. DEU Ulusal İktisat Kongresi, İzmir,1-15. google scholar
18. Dickey, D.A. & W.A. Fuller (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Association, 74 (336a), 427-431. google scholar
19. Dyhrberg, A. H. (2016). Hedging capabilities of Bitcoin. Is it the virtual gold?. Finance Research Letters, 16, 139-14. google scholar
20. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50 (4), 987-1007. http://www.jstor.org/stable/1912773 google scholar
21. Ertuğrul, H. M. (2019). Kripto paraların volatilite dinamiklerinin incelenmesi: GARCH modelleri üzerine bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(4), 59-71. google scholar
22. Flood, R. P. & Garber P.M. (1980). Market fundamentals versus price-level bubbles: The first test. Journal of Political Economy, 88(4):745-770. google scholar
23. Frascaroli, B. F. & Pinto, T. C. (2016).Innovative aspects of Bitcoin, market microetructure and volatility returns, Revista Brasileira de Economia de Empresas, 18(2):49-70. google scholar
24. Friedman, M. (1953). Essays in positive economics, University of Chicago Press, United States. google scholar
25. Garber, P.M. (2000). Famous first bubbles: The Fundamentals of Early Manias, MIT Press, Cambridge, MA. google scholar
26. Glosten, L. R., Jagannathan, R.& Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48, 1779-1801. google scholar
27. Güler, İ. & Gökçe, A. (2020). Yabancılara konut satışı ile konut balonu ilişkisinin GSADF sınamaları ile araştırılması: Türkiye geneli ve İstanbul, Antalya illeri örneği. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 55(2) ,990-1007. google scholar
28. Hall, S. G., Zacharias P. & Martin S. (1999). Detecting periodically collapsing bubbles: A Markov-switching unit root test. Journal of Applied Econometrics, 14(2), pp. 143-54. google scholar
29. Hardouvelis, G. A. (1988). Evidence on stock market speculative bubbles: Japan, the United States, and Great Britain. Federal Reserve Bank of New York Quarterly Review, (Sum), 4-16. google scholar
30. Hart, Oliver D. & Kreps, D (1986). Price destabilizing speculation. Journal of Political Economy, 94(5), pp. 927- 952. google scholar
31. Hepkorucu, A. & Genç, S. (2019). Kripto para değerleri için spekülatif fiyat balonlarının test edilmesi : Bitcoin üzerine bir uygulama. Vergi Bilim Dergisi, 2(1), 44-50 google scholar
32. Kayral, İ. E. (2020). Volatility estimatition for three cyripto currencies with the highest market cap. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(22) , 152-168. google scholar
33. Kindleberger, C. P. (1978). Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises. New York: Basic Books. , xii, 271. google scholar
34. Kindleberger, Charles P., & Robert Aliber (2005). Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises. John Wiley & Sons, New Jersey, 5th edition. google scholar
35. Kohn, M. (1978). Competitive speculation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 46(5), pp.1061-1076. google scholar
36. Koy, A. & Ekim, S . (2016). Borsa İstanbul sektör endekslerinin volatilite modellemesi,. Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 5(2) , 1-23 . google scholar
37. Latif, S. R., Mohd, M. A., Amin, M. N. M. & Mohamad, A. I. (2017). Testing the weak form efficient market in cyrptocurrency, Journal of Engineering and Applied Science, 12 (9): 2285-2288 google scholar
38. Meese, R., A. (1986).Testing for bubbles in exchange markets: A case of sparkling rates?” Journal of Political Economy, 94(2), 345,373. google scholar
39. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-peer electronic cash system.,(çevrim içi) https://bitcoin.org/ bitcoin.pdf, Erişim Tarihi:3.11.2022. google scholar
40. Nelson, D., B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica - The Econometric , (2), 347-370. google scholar
41. Ng, S., & Perron, P. (2001). Lag length selection and the construction of unit root tests with good size and power. Econometrica, 69(6), 529-1554. google scholar
42. Oran, A. (2011). Balonları daha iyi tanımaya çalışmak: Balon tanımları, modelleri ve lale çılgınlığı örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1),51-161. google scholar
43. Özden, Ü., H. (2008). İMKB bileşik 100 endeksi getiri volatilitesinin analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(13), 339-350. google scholar
44. Phillips, P.C. B & Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression, Biometrika, 75(2), ss.335 346. google scholar
45. Phillips, P., C., B. & Yu, J. (2011). Dating the timeline of financial bubbles during the subprime crises. Quantitative Economics, 2(3), 455-491. google scholar
46. Rappoport, P. & White,E. (1994). Was the crash of 1929 expected?. The American Economic Review, 84(1), 271-81. google scholar
47. Sevüktekin, M. & Nargeleçekenler, M. (2007). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi, 1. Baskı, Ankara: Nobel Yayın. google scholar
48. Shiller, R. J. (1981). Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends?. The American Economic Review, 71(3), 421-436 google scholar
49. Şahin, E. E. & Özkan, O. (2018). Asimetrik volatilitenin tahmini: Kripto para bitcoin uygulaması., Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 3(2), 240-247 google scholar
50. Şahin, E. E. (2020). Kripto para fiyatlarında balon varlığının tespiti: Bitcoin, IOTA ve Ripple örneği, Selçuk Ün. Sos. Bil. Ens. Der., (43), -69 google scholar
51. Vigna, P. (2017). Kriptopara Çağı: Buzdagı Yayınevi. google scholar
52. Xu, X., Pautasso, C., Zhu, L., Gramoli, V., Ponomarev, A., Tran, AB., & Chen, S., (2016). The Blockchain as a software connector. 13th Working IEEE/IFIP Conference on Software Architecture (WICSA), 182-191 google scholar
53. Yli-Huumo, J., Ko, D., Choi, S., Park, S.,& Smolander, K. (2016). Where is current research on blockchain technology?. A Systematic Review, 11(10), 1-27. google scholar
54. Zou, H.& Sun, L. (2012). The influence of insvestor sentiment on stock return and Its volatility under different market states, 2012 Fifth International Conferance On Business Inteligence and Financial Engineering, 337-341. google scholar