Ảnh hưởng của đợt phân nhánh Bitcoin đến lợi nhuận và biến động

Tóm tắt

Nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của các sự kiện phân nhánh tiền mã hóa đến Bitcoin, đồng tiền gốc. Nghiên cứu sử dụng mô hình GARCH mũ đã điều chỉnh để phân tích những thay đổi về lợi suất và biến động, đồng thời tính đến hiện tượng cụm biến động và phân phối lợi suất có đuôi dày. Mô hình cũng xét đến động lực thị trường, dù tài liệu không mô tả các biến kiểm soát cụ thể hoặc chi tiết về ước lượng.

Các kết quả được báo cáo cho thấy các đợt phân nhánh không ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận Bitcoin nhưng có mối liên hệ dương mạnh với biến động. Biến động duy trì ở mức cao trong ba ngày sau một đợt phân nhánh, và các đợt phân nhánh đồng thời không làm tăng thêm tác động lên biến động. Những kết quả này mô tả các phát hiện dựa trên mô hình của nghiên cứu; phần tóm tắt được cung cấp không nêu giai đoạn lấy mẫu, số sự kiện, ước lượng độ bất định hay kiểm tra độ vững, nên khó đánh giá mức độ áp dụng rộng rãi.

Ý chính

• Mô hình GARCH mũ đã điều chỉnh đánh giá phản ứng của Bitcoin trước các sự kiện phân nhánh.
• Mô hình tính đến cụm biến động và phân phối lợi nhuận có đuôi dày.
• Nghiên cứu báo cáo không có tác động đáng kể lên lợi nhuận nhưng có tác động dương lên biến động quanh các đợt phân nhánh.
• Theo các kết quả được báo cáo, biến động duy trì ở mức cao trong ba ngày sau một đợt phân nhánh.
• Các đợt phân nhánh đồng thời không làm tăng tác động được báo cáo lên biến động.

Thẻ

# 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.

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.