KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Öz
Çalışmada 2008 küresel finansal krizden sonra ortaya çıkan ancak halen tam olarak para muamelesi görmeyen temel kripto paralar olan Bitcoin ve Ripple’ın getiri oranlarının volatilite özellikleri modellenmiştir. Uygulamalı analizde Bitcoin ve Ripple getiri oranları için geleneksel ARCH ve GARCH modelleri yanında asimetriyi de dikkate alan EGARCH ve TGARCH modelleri de tahmin edilmiştir. Alternatif modellerin öngörü performanslarına göre yapılan karşılaştırmada en başarılı olan model olarak asimetriyi dikkate alan TGARCH modeli bulunmuştur. Ayrıca en başarılı modelden elde edilen koşullu varyansların grafiği incelendiğinde volatilitenin yükseldiği dönemlerin kripto paraların fiyatlarında büyük oynaklıkların olduğu dönemlerle örtüştüğü gözlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Bouri, E., Geroges, A. ve Dyhrberg, A.H. (2017). On the Return-Volatility Relationship in The Bitcoin Market Around The Price Crash Of 2013, Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal, 11, 1–16.Bouoiyour, J. ve Selmi R. (2016). Bitcoin: A Beginning Of A New Phase?, Economics Bulletin, 36(3), 1430-1440.Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.Box, G. E. P. ve Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis, Forecasting and Control, Holden Day, San Francisco.Dyhrberg, A. H (2016a). Hedging capabilities of Bitcoin. Is It the Virtual Gold?. Finance Research Letters, 16, 139-144.Dyhrberg, A. H. (2016b). Bitcoin, Gold and the Dollar: A GARCH Volatility Analysis, Finance Research Letters, 16, 85-92.Enders, W. (2004). Applied Econometric Time Series, New York: John Wiley and Sons.Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50(4), 987-1008. Ertuğrul, H.M. (2012). Türkiye’de Döviz Kuru Volatilitesi ve Enflasyon İlişkisi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.Ertuğrul, H. M ve Soytaş, U. (2013). Sanayi Üretim Endeksinin Durağanlık Özellikleri. İktisat, İşletme ve Finans, 328(28), 51-66. http://dx.doi.org/10.3848/ iif.2013.328.3751Gebeşoğlu, P.F. ve Ayhan F. (2019). Regulatory Aspects of Cryptocurrencies İçinde: Burak Darıcı ve Fatih AYHAN (Edt.), “Cryptocurrencies in all Aspects” (Sf.:41-59), Peter Lang International Academic Publishers, Bern: Switzerland. Glaser, F., Zimmermann, K., Haferkorn, M., Weber, M.C. ve Siering, M. (2014). Bitcoin - Asset or Currency? Revealing Users' Hidden Intentions, ECIS 2014 (Tel Aviv). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2425247.Glosten, L. R., Jagannathan, R. ve 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.Gronwald, M. (2014). The Economics of Bitcoins- Market Characteristics and Price Jumps, CESifo Working Paper Series 5121, CESifo Group Munich.Katsiampa, P. (2017). Volatility Estimation for Bitcoin: A Comparison of GARCH Models, Economics Letters, 158, 3-6. Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices. Journal of Business, 36, 394-419.Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Erişim Adresi: http://wfc-knowledgecentre.com/wp-content/uploads/2016/07/Bitcoin-A-Peer-to-Peer-electronic-Cash-System.pdfNelson, D. (1991). Conditional Heteroscedascity in Asset Returns: A New Approach, Econometrica, 59, 347-370.Ng, S. ve Peron P. (2001). Lag Length Selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power. Econometrica, 69(6), 1519–1554. http:// dx.doi.org/10.1111/1468-0262.00256Zivot, E, ve Andrews, D. (1992). Further Evidence Of Great Crash, The Oil Price Shock And Unit Root Hypothesis, Journal of Business Economics and Statistics 10, 251-270.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Finans
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Murat Ertuğrul
*
0000-0001-9822-4683
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi
18 Nisan 2019
Kabul Tarihi
16 Aralık 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 17 Sayı: 4
Cited By
Twitter Bazlı Belirsizlik Endeksi Kripto Paraların Volatilitesini Etkiler mi?
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.30784/epfad.1024421Bireysel Yatırım Enstrümanlarının Volatilite Yapılarının Belirlenmesi: Kripto Paralar, ABD Doları Türk Lirası Kuru, Altın ve Yatırım Fonları Üzerine Bir Uygulama
Yönetim Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35408/comuybd.774626Dört Büyük Kriptoparanın Piyasa Riskinde Covid-19 Pandemi Etkisi
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.30784/epfad.811219EMPIRICAL ANALYSIS OF THE VOLATILITY EFFECT OF THE COVID-19 PANDEMIC PROCESS ON NATURAL GAS FUTURE TRANSACTIONS IN TURKEY
Sosyal Bilimler Akademi Dergisi
https://doi.org/10.38004/sobad.1184594Kriptopara Getirilerinin Piyasa Risklerinin Karşılaştırılması
Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.33399/biibfad.811774BİST’TEKİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜ FİRMALARININ VERİLERİNİN MODELLENMESİ VE GELECEK TAHMİNİ İÇİN DOĞRUSAL PİYASA MODELİ YETERLİ Mİ?
Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi
https://doi.org/10.11611/yead.730480RİSKLİ YATIRIM ARAÇLARINDA VOLATİLİTE MODELLEMESİ
Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1209648KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DÜZEYLERİNİN ASİMETRİK GARCH MODELİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1600186Bazı Sürdürülebilirlik Endekslerinin Volatilite Modelleriyle İncelenmesi
Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi
https://doi.org/10.29249/selcuksbmyd.1619942