مواد پر جائیں
لائبریری کی تمام دستاویزات

نمونہ بندی کے مختلف پیمانوں پر بٹ کوائن، سونا اور ایس اینڈ پی 500 کا اتار چڑھاؤ

مضمون arXiv papers · مصنف: Nassim Dehouche

خلاصہ

مطالعہ بٹ کوائن کا سونے اور ایس اینڈ پی 500 سے موازنہ کرتا ہے، جس میں ستمبر 2014 سے جنوری 2021 تک یومیہ، ہفتہ وار اور ماہانہ اختتامی قیمتیں اور لاگ ریٹرنز شامل ہیں۔ یہ معیاری انحراف سے ناپے گئے اتار چڑھاؤ کو اپروکسی میٹ اینٹروپی سے ناپی گئی پیش گوئی پذیری سے الگ کرتا ہے، اور دُم کے رویے اور تجرباتی مومنٹس کے مجتمع ہونے کے جائزے کے لیے انتہائی اقدار کے طریقے لاگو کرتا ہے۔

بٹ کوائن میں تقابلی اثاثوں کے مقابلے میں معیاری انحراف بھی زیادہ اور پیش گوئی پذیری بھی زیادہ ہے۔ بٹ کوائن کی اختتامی قیمتیں جنرلائزڈ پیرٹو تقسیم سے مطابقت رکھتی ہیں، جبکہ سونے اور ایس اینڈ پی 500 کی قیمتوں کی دُمیں ہلکی ہیں؛ تینوں اثاثوں کے ریٹرنز کی تقسیم بھاری دُموں والی ہے اور دوسرے مومنٹس مجتمع نہیں ہوتے۔ بٹ کوائن کے ریٹرنز کو کم فریکوئنسی پر مجموعی کرنے سے کرٹوسس کم اور مومنٹس کا اجتماع بہتر ہوتا ہے، جبکہ سونے اور ایس اینڈ پی 500 میں الٹا نمونہ نظر آتا ہے۔ مصنفین اخذ کرتے ہیں کہ بٹ کوائن کا اتار چڑھاؤ دن کے اندر اور ہفتے کے اندر کے زمانی پیمانوں پر مرتکز ہے۔ یہ تاریخی نتائج مستقبل کے رویے کو ثابت نہیں کرتے، اور رپورٹ کردہ بلند معیاری انحراف بٹ کوائن کی بطور کرنسی موزونیت محدود کرتا ہے۔

اہم خیالات

  • مطالعہ یومیہ، ہفتہ وار اور ماہانہ تعدد پر اتار چڑھاؤ اور پیش گوئی پذیری کا موازنہ کرتا ہے۔
  • سونے اور ایس اینڈ پی 500 کے مقابلے میں بٹ کوائن کا معیاری انحراف زیادہ اور اپروکسی میٹ اینٹروپی کم ہے۔
  • تجزیے میں تینوں اثاثوں کے ریٹرنز کی تقسیم بھاری دُموں والی ہے اور ان کے دوسرے مومنٹس مجتمع نہیں ہوتے۔
  • نمونے کی کم فریکوئنسی بٹ کوائن کے منافع کا کُرٹوسس کم کرتی ہے، مگر سونے اور ایس اینڈ پی 500 پر اس کا الٹا اثر ہوتا ہے۔
  • نتائج اشارہ دیتے ہیں کہ بٹ کوائن کا اتار چڑھاؤ دن کے اندر اور ہفتے کے اندر کے زمانی پیمانوں پر مرتکز ہے۔

ٹیگز

مکمل متن
# Scale matters: The daily, weekly and monthly volatility and predictability of Bitcoin, Gold, and the S&P 500


# Scale matters: The daily, weekly and monthly volatility and predictability of Bitcoin, Gold, and the S&P 500









A reputation of high volatility accompanies the emergence of Bitcoin as a financial asset. This paper intends to nuance this reputation and clarify our understanding of Bitcoin's volatility. Using daily, weekly, and monthly closing prices and log-returns data going from September 2014 to January 2021, we find that Bitcoin is a prime example of an asset for which the two conceptions of volatility diverge. We show that, historically, Bitcoin allies both high volatility (high Standard Deviation) and high predictability (low Approximate Entropy), relative to Gold and S&P 500. Moreover, using tools from Extreme Value Theory, we analyze the convergence of moments, and the mean excess functions of both the closing prices and the log-returns of the three assets. We find that the closing price of Bitcoin is consistent with a generalized Pareto distribution, when the closing prices of the two other assets (Gold and S&P 500) present thin-tailed distributions. However, returns for all three assets are heavy tailed and second moments (variance, standard deviation) non-convergent. In the case of Bitcoin, lower sampling frequencies (monthly vs weekly, weekly vs daily) drastically reduce the Kurtosis of log-returns and increase the convergence of empirical moments to their true value. The opposite effect is observed for Gold and S&P 500. These properties suggest that Bitcoin's volatility is essentially an intra-day and intra-week phenomenon that is strongly attenuated on a weekly time-scale, and make it an attractive store of value to investors and speculators, but its high standard deviation excludes its use a currency.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔