Lợi suất Bitcoin, bất đối xứng biến động và tính đa phân dạng qua các thang thời gian

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích lợi suất Bitcoin theo từng phút để mô tả phân phối, hành vi qua các khoảng lấy mẫu, tính bất đối xứng biến động và đặc tính đa phân dạng. Nghiên cứu ghi nhận đuôi dày và độ nhọn khác xa chuẩn Gaussian; độ nhọn chỉ tiến gần chuẩn đó chậm khi khoảng lấy mẫu tăng. Độ lệch của lợi suất âm ở các khoảng ngắn hơn một ngày và trở nên phù hợp với mức không ở các khoảng dài hơn khoảng một tuần.

Để xem xét bất đối xứng biến động theo ngày, các tác giả áp dụng mô hình GARCH, GJR và RGARCH, nhưng không tìm thấy bằng chứng về hiệu ứng. Họ dùng phân tích dao động loại bỏ xu hướng đa phân dạng để xác định tính đa phân dạng, sau đó xem xét các nguồn và kết luận rằng cả tương quan theo thời gian lẫn đuôi dày đều góp phần. Nghiên cứu cũng so sánh đặc tính đa phân dạng của Bitcoin và GBP–USD quanh cuộc bỏ phiếu Brexit: tỷ giá hối đoái bị ảnh hưởng, còn Bitcoin được báo cáo là vững. Đây là các phát hiện thống kê cho chuỗi dữ liệu và sự kiện được nghiên cứu; chúng không xác lập chiến lược giao dịch hay cho thấy các mô hình quan sát được sẽ tiếp diễn.

Ý chính

• Lợi suất Bitcoin theo từng phút có đuôi dày và độ nhọn hội tụ chậm về chuẩn Gaussian ở các khoảng lấy mẫu dài hơn.
• Độ lệch lợi suất Bitcoin âm ở thang thời gian ngắn và phù hợp với mức không ở thang dài hơn nhiều.
• Các mô hình họ GARCH không đưa ra bằng chứng về bất đối xứng biến động theo ngày trong dữ liệu Bitcoin được phân tích.
• Phân tích dao động loại bỏ xu hướng đa phân dạng xác định tính đa phân dạng có liên hệ với cả tương quan theo thời gian và lợi suất đuôi dày.
• Quanh Brexit, GBP–USD thể hiện phản ứng đa phân dạng, trong khi Bitcoin được báo cáo là vững.

Thẻ

# Statistical properties and multifractality of Bitcoin


# Statistical properties and multifractality of Bitcoin









Using 1-min returns of Bitcoin prices, we investigate statistical properties and multifractality of a Bitcoin time series. We find that the 1-min return distribution is fat-tailed, and kurtosis largely deviates from the Gaussian expectation. Although for large sampling periods, kurtosis is anticipated to approach the Gaussian expectation, we find that convergence to that is very slow. Skewness is found to be negative at time scales shorter than one day and becomes consistent with zero at time scales longer than about one week. We also investigate daily volatility-asymmetry by using GARCH, GJR, and RGARCH models, and find no evidence of it. On exploring multifractality using multifractal detrended fluctuation analysis, we find that the Bitcoin time series exhibits multifractality. The sources of multifractality are investigated, confirming that both temporal correlation and the fat-tailed distribution contribute to it. The influence of "Brexit" on June 23, 2016 to GBP--USD exchange rate and Bitcoin is examined in multifractal properties. We find that, while Brexit influenced the GBP--USD exchange rate, Bitcoin was robust to Brexit.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.