تقدير تقلب بيتكوين بنماذج GARCH وأخطاء NIG

الملخص

تقارن الورقة نماذج sGARCH وiGARCH وtGARCH لتقدير تقلب عوائد بيتكوين. ويُقرن كل نموذج بتوزيعات t لستيودنت والخطأ المعمم والطبيعي المعكوس الغاوسي (NIG) لتمثيل سمات مثل تكتل التقلب والذيول السميكة والالتواء. وتركز المقارنة على مدى جودة التقاط هذه التركيبات من النماذج والتوزيعات لسلوك سلسلة العوائد.

ترجح النتائج المعروضة NIG لتمثيل الذيول السميكة والالتواء، وتحدد tGARCH مع NIG بوصفه أقوى مواصفة بين المواصفات التي فُحصت. ويعزو المؤلفون ميزة tGARCH إلى قدرته على تمثيل اختلاف استجابات التقلب للأخبار الإيجابية والسلبية. ويشيرون إلى أن NIG قد يلائم أيضاً عملات رقمية أخرى لأن عوائدها غالباً ما تكون عالية التفرطح. ولا تقدم الوثيقة تفاصيل عن فترة العينة أو مقاييس التقييم أو أداء التنبؤ أو نتائج التداول، لذا تقتصر استنتاجاتها على مقارنة النماذج المعروضة وقد لا تنطبق على أصول أو فترات أخرى.

الأفكار الرئيسية

• يمكن لنماذج عائلة GARCH تمثيل تكتل التقلب في عوائد بيتكوين.
• تقارن الدراسة بين توزيعات عوائد t لستيودنت والخطأ المعمم والطبيعي المعكوس الغاوسي.
• يُذكر أن التوزيع الطبيعي المعكوس الغاوسي يلتقط الالتواء والذيل السميك جيداً.
• يسمح tGARCH باختلاف استجابات التقلب للصدمات الإيجابية والسلبية.
• المواصفة المفضلة التي أُبلغ عنها هي tGARCH مع أخطاء طبيعية معكوسة غاوسية.

الوسوم

# Estimating the volatility of Bitcoin using GARCH models


# Estimating the volatility of Bitcoin using GARCH models









In this paper, an application of three GARCH-type models (sGARCH, iGARCH, and tGARCH) with Student t-distribution, Generalized Error distribution (GED), and Normal Inverse Gaussian (NIG) distribution are examined. The new development allows for the modeling of volatility clustering effects, the leptokurtic and the skewed distributions in the return series of Bitcoin. Comparative to the two distributions, the normal inverse Gaussian distribution captured adequately the fat tails and skewness in all the GARCH type models. The tGARCH model was the best model as it described the asymmetric occurrence of shocks in the Bitcoin market. That is, the response of investors to the same amount of good and bad news are distinct. From the empirical results, it can be concluded that tGARCH-NIG was the best model to estimate the volatility in the return series of Bitcoin. Generally, it would be optimal to use the NIG distribution in GARCH type models since time series of most cryptocurrency are leptokurtic.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.