Как форки биткоина влияют на доходность и волатильность

Сводка

Исследование анализирует влияние форков криптовалют на биткоин — исходную монету. Для анализа изменений доходности и волатильности используется модифицированная экспоненциальная модель GARCH, учитывающая кластеризацию волатильности и распределения доходности с тяжелыми хвостами. Модель также учитывает рыночную динамику, хотя конкретные контрольные переменные и детали оценки в документе не описаны.

Согласно приведенным результатам, форки не оказывают значимого влияния на доходность биткоина, но сильно положительно связаны с волатильностью. После форка волатильность остается повышенной в течение трех дней, а одновременные форки не усиливают влияние на волатильность. Эти результаты основаны на модели исследования; в представленном кратком описании нет периода выборки, числа событий, оценок неопределенности или проверок устойчивости, что ограничивает оценку их применимости.

Ключевые идеи

• Реакция биткоина на форки оценивается с помощью модифицированной экспоненциальной модели GARCH.
• Модель учитывает кластеризацию волатильности и распределения доходности с тяжелыми хвостами.
• Исследование сообщает об отсутствии значимого влияния форков на доходность и о положительном влиянии на волатильность.
• Согласно результатам исследования, повышенная волатильность сохраняется три дня после форка.
• Одновременные форки не усиливают заявленное влияние на волатильность.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.