انحدار إكسبكتايل ماركوف الخفي لتحليل مخاطر العملات المشفرة

الملخص

تعرض الورقة نموذجا خطيا خفيا لماركوف باستخدام الإكسبكتايلات لدراسة عوائد العملات المشفرة في سياق إدارة المخاطر. وتتيح الإكسبكتايلات تركيز التحليل على الأجزاء غير المتماثلة من توزيع العوائد، بينما تتغير معاملات النموذج بمرور الوقت وفقا لسلسلة ماركوف ذات حالات منفصلة غير مرصودة. ويستخدم النموذج توزيعا طبيعيا غير متماثل للتقدير، وإجراء التوقع والتعظيم مع صيغ تحديث لمعاملاته.

يقيّم المؤلفون النهج باستخدام بيانات محاكاة في عدة إعدادات تجريبية وعوائد بيتكوين اليومية إلى جانب مؤشرات الأسواق العالمية الرئيسية. وتصف الوثيقة الطريقة وتصميم التقييم، لكنها لا تعرض نتائج تجريبية محددة أو مقارنات للأداء. لذلك يقتصر نطاقها على المنهجية: فالملخص لا يثبت أن النموذج يحسن التنبؤات أو قرارات المخاطر، ولا يحدد كيفية اختلاف النتائج بين العملات المشفرة أو ظروف السوق.

الأفكار الرئيسية

• يستخدم النموذج انحدار الإكسبكتايل للتركيز على السمات غير المتماثلة لعوائد العملات المشفرة.
• تتيح حالات ماركوف الكامنة تغير معاملات الانحدار بمرور الوقت.
• يدعم التوزيع الطبيعي غير المتماثل تقدير الاحتمال الأقصى.
• توفر خوارزمية التوقع والتعظيم تحديثات المعلمات.
• يشمل التقييم بيانات محاكاة وعوائد بيتكوين إلى جانب مؤشرات السوق الرئيسية.

الوسوم

# Expectile hidden Markov regression models for analyzing cryptocurrency returns


# Expectile hidden Markov regression models for analyzing cryptocurrency returns









In this paper we develop a linear expectile hidden Markov model for the analysis of cryptocurrency time series in a risk management framework. The methodology proposed allows to focus on extreme returns and describe their temporal evolution by introducing in the model time-dependent coefficients evolving according to a latent discrete homogeneous Markov chain. As it is often used in the expectile literature, estimation of the model parameters is based on the asymmetric normal distribution. Maximum likelihood estimates are obtained via an Expectation-Maximization algorithm using efficient M-step update formulas for all parameters. We evaluate the introduced method with both artificial data under several experimental settings and real data investigating the relationship between daily Bitcoin returns and major world market indices.

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.