Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri İle Bitcoin Volatilitesinin Analizi

Özet

Amaç – Son on yılda finans alanında dijital inovasyonlar özellikle Blockchain teknolojisine bağlı olarak ortaya çıkmaktadır. Blockchain teknolojisinin tüm dünyada en yaygın olarak kullanıldığı ürün ise kripto para birimleridir. Kripto para birimleri içerisinde Bitcoin gerek piyasa kapitalizasyonu gerekse işlem hacmi ile dikkat çekmektedir. Bitcoin volatilitesinin analizi hem teorik hem de pratik açıdan büyük öneme sahiptir. Bu nedenle araştırma Bitcoin yatırım analizinde en uygun volatilite modelinin belirlenerek yatırımcıya gelecek öngörüsünde kullanılabilecek bir model önerisi sunulmasını amaçlamaktadır. Yöntem – Bu çalışmada Bitcoin volatilitesinin analiz edilmesi için 29.04.2013-17.04.2019 tarihleri arasındaki günlük logaritmik getiri serileri kullanılmıştır. Getiri serileri hesaplanırken günlük Bitcoin kapanış fiyatları esas alınmıştır. Araştırma yöntemi olarak genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) modelleri kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında Bitcoin logaritmik getiri serisinin volatilite modellemesi için ARCH, GARCH, GJR/TARCH, EGARCH, APARCH ve CGARCH tipi modeller karşılaştırılmıştır. Bulgular – Çalışma Bitcoin volatilitesinin analizi için en uygun yöntemin EGARCH modeli olduğuna dair bulgular elde etmiştir. Araştırma kapsamında elde edilen bir diğer önemli bulgu ise Bitcoin getirileri üzerinde negatif şokların, pozitif şoklardan daha etkili olduğudur. Tartışma – Çalışma yeni ve dijital bir ürün olan Bitcoin volatilitesinin dinamiklerini çeşitli modellerle ve güncel veri setiyle analiz etmesi bakımından literatüre katkı sunmaktadır. Bitcoin yatırımcıları ve araştırmacıları çalışma sonucunda elde edilen volatilite denklemini kullanarak getiri öngörüsünde bulunabilirler. Çalışmanın bir diğer çıktısı Bitcoin getirilerini negatif haberlerin daha fazla etkilediğidir. Yatırımcılar bu bilgiyi kullanarak Bitcoin fiyatları konusunda pozisyon alabileceklerdir.