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마르코프 국면 전환 GARCH과 확률 모형으로 비트코인 변동성 예측

기사 arXiv papers · 저자: Dennis Koch et al.
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요약

이 논문은 마르코프 국면 전환 GARCH과 확률 변동성 모형을 사용해 비트코인 일별 수익률의 조건부 분산을 예측하며, 확률 자기회귀 변동성(SARV)도 포함합니다. 연구 설계는 표본 외 예측 성능을 평가하며 평균 방정식과 분산 방정식의 계수를 별도 단계에서 추정할 것을 권합니다. 이러한 분리는 추정 절차의 근거로 제시됩니다.

보고된 결과는 마르코프 국면 전환 GARCH 대안보다 확률 변동성 모형, 특히 SARV을 더 높게 평가합니다. 지속성이 있는 표준 GARCH 모형이 마르코프 국면 전환 GARCH 모형보다 수익률 분산을 더 잘 예측할 때도 있음을 보여줍니다. 이 비교는 비트코인 위험 예측에서 변동성 모형을 선택하는 데 근거를 제공하지만, 제공된 요약에는 표본 기간, 예측 구간, 평가 점수 또는 순위가 성립한 구체적 조건이 없습니다. 따라서 어떤 모형이든 모든 시장 국면이나 예측 설정에서 우세하다고 확립하지는 않습니다.

핵심 아이디어

  • 연구는 마르코프 국면 전환 GARCH과 확률 변동성 모형의 비트코인 표본 외 변동성 예측을 비교합니다.
  • 확률 자기회귀 변동성 모형을 확률 변동성 계열의 일부로 다룹니다.
  • 논문은 평균 계수와 분산 계수를 분리하는 2단계 추정 절차를 권합니다.
  • 보고된 비교에서는 확률 변동성 모형, 특히 SARV이 MS-GARCH보다 우수합니다.
  • 지속성이 있는 단순 GARCH은 비트코인 수익률 분산 예측에서 때때로 MS-GARCH보다 나을 수 있습니다.

태그

가상자산변동성통계리스크 관리
전문
# 2401.03393


# Modelling and Predicting the Conditional Variance of Bitcoin Daily Returns: Comparsion of Markov Switching GARCH and SV Models









This paper introduces a unique and valuable research design aimed at analyzing Bitcoin price volatility. To achieve this, a range of models from the Markov Switching-GARCH and Stochastic Autoregressive Volatility (SARV) model classes are considered and their out-of-sample forecasting performance is thoroughly examined. The paper provides insights into the rationale behind the recommendation for a two-stage estimation approach, emphasizing the separate estimation of coefficients in the mean and variance equations. The results presented in this paper indicate that Stochastic Volatility models, particularly SARV models, outperform MS-GARCH models in forecasting Bitcoin price volatility. Moreover, the study suggests that in certain situations, persistent simple GARCH models may even outperform Markov-Switching GARCH models in predicting the variance of Bitcoin log returns. These findings offer valuable guidance for risk management experts, highlighting the potential advantages of SARV models in managing and forecasting Bitcoin price volatility.

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