Modeling, forecasting the cryptocurrency market volatility and value at risk dynamics of bitcoin

Abstract

Bitcoin volatility was investigated with various symmetric and asymmetric models in the study. In addition, value at risk (VaR) was calculated by using the Kupiec LR test and the error prediction performances of the models were compared. As a result of the work, the long memory of volatility in Bitcoin returns was found. It means the cryptocurrency market is not efficient. According to the FIAPARCH asymmetric model, it was determined that positive information shocks reaching the Bitcoin market increased volatility more than negative information shocks. Comparing the error prediction performance of the models by calculating VaR, the HYGARCH model prediction results were found to be superior to other models included in the study. Thus, it was determined that the most suitable model in predicting the volatility, namely the risk of Bitcoin in short and long positions for those who consider investing in Bitcoin, is the asymmetric model HYGARCH.

Bu çalışmada Bitcoin volatilitesi, çeşitli simetrik ve asimetrik modeller yardımıyla araştırılmaktadır. Bunun yanında Kupiec LR testi yardımıyla riske maruz değer (RMD) hesaplanarak modellerin hata öngörü performansları karşılaştırılmaktadır. Çalışma sonucunda Bitcoin getiri volatilitesinde uzun hafızanın varlığı tespit edilmiştir. Bu durum, kripto para piyasasının etkin olmadığı anlamına gelmektedir. Ayrıca FIAPARCH asimetrik model sonucuna göre Bitcoin piyasasına ulaşan pozitif bilgi şoklarının negatif bilgi şoklarına kıyasla volatiliteyi daha çok artırdığı belirlenmiştir. RMD hesaplanarak modellerin hata öngörü performansları karşılaştırıldığında, HYGARCH model tahmin sonuçlarının çalışma kapsamındaki diğer modellerden daha üstün olduğu belirlenmiştir. Böylece Bitcoin’e yatırım yapmayı düşünenlerin kısa ve uzun pozisyonlar için Bitcoin’in volatilitesini yani riskini tahmin etmede en uygun modelin asimetrik bir model olan HYGARCH modeli olduğu tespit edilmiştir.