Bitcoin İçin Volatilite Tahmini: Simetrik ve Asimetrik Garch Modelleri İçin Ampirik Bir Uygulama

Özet

Amaç - Bu araştırmanın amacı, kripto para piyasasında en büyük kapitalizasyona ve en çok işlem hacmine sahip kripto para olan Bitcoin’in, volatilitesini en iyi açıklayan modelin incelenmesidir. Yöntem – Araştırmada; GARCH (Doğrusal Olmayan Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite) sınıfı olan; GARCH, EGARCH, IGARCH, GJR, FIGARCH-BBM, FIGARCH-CHUNG, FIEGARCH, FIAPARCH-BBM, FIAPARCH-CHUNG ve HYGARCH modelleri kullanılmıştır. Araştırmada Bitcoin’in, 30.04.2013 ile 26.02.2021 dönemindeki 2860 günlük ABD Doları (USD) cinsinden günlük kapanış fiyat değerleri, veri seti olarak kullanılmıştır. Bulgular - Araştırma sonucuna göre Bitcoin için en uygun tahminler, HYGARCH modeli ile yapılmaktadır. Ayrıca örneklem dışı oynaklığı en iyi öngören ve en yüksek performansa sahip olan GARCH modeli; 1 günlük öngörü için FIAPARCH-BBM modeli, 5 ve 10 günlük öngörü için ise FIGARCH-CHUNG modelidir. Tartışma - Bitcoin fiyat oynaklığı, Bitcoin opsiyonlarını fiyatlandırma formüllerinde, portföy seçiminde ve risk ölçümünde önemli bir girdidir. Bu nedenle, Bitcoin fiyatlarındaki dalgalanmanın modellenmesi ve tahmin edilmesi, hem bireysel ve kurumsal yatırımcılar için hem de teorisyenler için büyük bir öneme sahiptir. Bu nedenle araştırma sonuçlarının, bireysel ve kurumsal yatırımcıların portföy riski tahminlerinde faydalı olacağı düşünülmektedir. Gelecekteki araştırmalarda, farklı kripto paralar için farklı volatilite tahmin modellerin performanslarının incelenmesi ile bireysel ve kurumsal yatırımcılara yeni ve faydalı bilgiler sunulabileceği de düşünülmektedir.