KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Yıl: 2019 Cilt: 17 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 59 - 71 Metin Dili: Türkçe DOI: http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 İndeks Tarihi: 29-04-2021
KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Öz: Çalışmada 2008 yılındaki Küresel Finansal Krizden sonra ortaya çıkan ancak halen tam olarakpara muamelesi görmeyen temel kripto paralar olan Bitcoin ve Ripple’ın getiri oranlarının volatiliteözellikleri modellenmiştir. Uygulamalı analizde Bitcoin ve Ripple getiri oranları için geleneksel ARCHve GARCH modelleri yanında asimetriyi de dikkate alan EGARCH ve TGARCH modelleri de tahminedilmiştir. Alternatif modellerin öngörü performanslarına göre yapılan karşılaştırmada en başarılı olanmodel olarak asimetriyi dikkate alan TGARCH modeli bulunmuştur. Ayrıca en başarılı modelden eldeedilen koşullu varyanslar incelendiğinde volatilitenin yükseldiği dönemlerin kripto paralarınfiyatlarında büyük oynaklıkların olduğu dönemlerle örtüştüğü gözlenmiştir.
Anahtar Kelime: INVESTIGATION OF VOLATILITY DYNAMICS OF CRYPTOCURRENCIES: AN APPLICATION ON GARCH MODELS
Öz: In this study, the volatility characteristics of the return rates of Bitcoin and Ripple, which emerged after the 2008 global financial crisis and are not yet fully accepted as currency, are modeled. In the empirical modeling, we employed both traditional ARCH/GARCH models and EGARCH-TGARCH models which take asymmetry into consideration. We compare alternative models according to their forecast performance and asymmetric TGARCH model is found as the most successful model according to forecast performance criteria. Also, when we examine conditional variance obtained from the most successful model, we observe that higher volatility periods overlap with the periods of high price movements of the analyzed crypto currencies.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Bouri, E., Geroges, A. and 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, syf; 1–16.
- Bouoiyour, J. ve Selmi R. (2016). Bitcoin: a beginning of a new phase?, Economics Bulletin, 36(3), syf 1430-1440.
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, pp.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, syf 139-144.
- Dyhrberg, A. H. (2016b): Bitcoin, gold and the dollar: A GARCH volatility analysis, Finance Research Letters, 16, syf 85-92.
- Enders, Walter (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), pp.987-1008.
- Ertuğrul, H.M. (2012). Türkiye’de Döviz Kuru Volatilitesi ve Enflasyon İlişkisi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
- Ertuğrul, H.M. (2010). Türkiye’de Döviz Kuru Volatilitesi Modellemesi. Yayınlanmamış Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Hazine Müsteşarlığı, 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.2013.328.3751
- Gebesoglu, F. ve Ayhan, F. (2019). Regulatory Aspects Of Cryptocurrencies. (s.41-59). F. Ayhan ve B. Darıcı (Editörler). Cryptocurrencies in all aspects. Peter Lang, Bern-İsviçre.
- Glaser, F. ve 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, syf 3-6.
- Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices. Journal of Business, 36, s.394-419.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. Nisan 8, 2018 tarihinde http://wfc-knowledgecentre.com/wp-content/uploads/2016/07/Bitcoin-A-Peer-to-Peer-electronic-Cash-System.pdf adresinden alındı
- Nelson, 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/10.1111/1468-0262.00256
- Zivot, E., 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
| APA | ERTUGRUL H (2019). KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. , 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| Chicago | ERTUGRUL Hasan Murat KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. (2019): 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| MLA | ERTUGRUL Hasan Murat KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. , 2019, ss.59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| AMA | ERTUGRUL H KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. . 2019; 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| Vancouver | ERTUGRUL H KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. . 2019; 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| IEEE | ERTUGRUL H "KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA." , ss.59 - 71, 2019. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| ISNAD | ERTUGRUL, Hasan Murat. "KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". (2019), 59-71. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| APA | ERTUGRUL H (2019). KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(4), 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| Chicago | ERTUGRUL Hasan Murat KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 17, no.4 (2019): 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| MLA | ERTUGRUL Hasan Murat KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, vol.17, no.4, 2019, ss.59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| AMA | ERTUGRUL H KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2019; 17(4): 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| Vancouver | ERTUGRUL H KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 2019; 17(4): 59 - 71. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| IEEE | ERTUGRUL H "KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA." Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17, ss.59 - 71, 2019. http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
| ISNAD | ERTUGRUL, Hasan Murat. "KRİPTO PARALARIN VOLATİLİTE DİNAMİKLERİNİN İNCELENMESİ: GARCH MODELLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 17/4 (2019), 59-71. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.11611/yead.555713 |
