Efectos de las bifurcaciones de Bitcoin en rendimientos y volatilidad

Resumen

Este estudio examina cómo afectan a Bitcoin, la moneda original, las bifurcaciones de criptomonedas. Utiliza un modelo exponencial GARCH modificado para analizar los cambios en rendimientos y volatilidad, teniendo en cuenta la agrupación de la volatilidad y las distribuciones de rendimientos con colas gruesas. El modelo también considera la dinámica del mercado, aunque el documento no describe los controles específicos ni los detalles de estimación.

Los resultados presentados indican que las bifurcaciones no afectan significativamente a los rendimientos de Bitcoin, pero sí guardan una fuerte asociación positiva con la volatilidad. La volatilidad permanece elevada durante los tres días posteriores a una bifurcación, y las bifurcaciones simultáneas no aumentan el impacto sobre la volatilidad. Estos son resultados del modelo del estudio; el resumen proporcionado no incluye el periodo de la muestra, el número de eventos, estimaciones de incertidumbre ni pruebas de robustez, lo que limita la evaluación de su aplicabilidad general.

Ideas clave

• Un modelo exponencial GARCH modificado evalúa la respuesta de Bitcoin a las bifurcaciones.
• El modelo tiene en cuenta la agrupación de la volatilidad y las distribuciones de rendimientos con colas gruesas.
• El estudio no observa un efecto significativo en los rendimientos, pero sí un efecto positivo en la volatilidad alrededor de las bifurcaciones.
• Según los resultados presentados, la volatilidad permanece elevada durante los tres días posteriores a una bifurcación.
• Las bifurcaciones simultáneas no aumentan el impacto sobre la volatilidad que presenta el estudio.

Etiquetas

# The forking effect


# The forking effect









This study introduces the concept of the forking effect in the cryptocurrency market,specifically focusing on the impact of forking events on bitcoin, also called parent coin.We use a modified exponential GARCH model to examine the bitcoin's response inreturns and volatility. Our findings reveal that forking events do not significantlyaffect the bitcoin's returns but have a strong positive impact on its volatility, especially when considering market dynamics. Our model accounts for key features likevolatility clustering and fat-tailed distributions. Additionally, we observe that following a fork event, volatility remains elevated for the next three days, regardless ofother forking events, and the volatility impact does not increase when multiple forksoccur simultaneously on the same day.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.