SavedAdd your journal

Journals / Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 22 - Sayı: 1

Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği

Berkan ATAŞ
Pages
121–136
Publication Date
2022-03-29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bununla birlikte kripto para piyasasında hem pandemi öncesi hem de pandemi sonrası dönemlerde büyük dalgalanmalar yaşansa da ertesinde uzun dönemli varyansa yakınsama (mean reversion) etkisinin görüldüğü tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Teknolojideki gelişim finansal piyasaları da doğrudan etkilemekte ve yeni ürün ve hizmetlerin piyasalara kazandırılmasına katkı sağlamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Yaklaşık 2 Trilyon Dolar değeri bulunan bu piyasalar, yatırımcılar tarafından oldukça büyük ilgi görmesine rağmen hakkındaki bilgi sınırlı seviyededir.
💡
Conclusion & Impact:Bununla birlikte kripto para piyasasında hem pandemi öncesi hem de pandemi sonrası dönemlerde büyük dalgalanmalar yaşansa da ertesinde uzun dönemli varyansa yakınsama (mean reversion) etkisinin görüldüğü tespit edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kripto Para Piyasaları · Asimetrik Volatilite · Volatilite Modellemesi

Özet

Teknolojideki gelişim finansal piyasaları da doğrudan etkilemekte ve yeni ürün ve hizmetlerin piyasalara kazandırılmasına katkı sağlamaktadır. Kripto para piyasası da gelişen teknoloji ve dijitalleşme sonucu hayatımıza giren finansal araçlardandır. Yaklaşık 2 Trilyon Dolar değeri bulunan bu piyasalar, yatırımcılar tarafından oldukça büyük ilgi görmesine rağmen hakkındaki bilgi sınırlı seviyededir. Çalışmada kripto para piyasasındaki asimetrik volatilite bulguları Covid-19 pandemisi ve öncesi baz alınarak karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışmadaki veriler piyasa değeri olarak en büyük 4 kripto para birimini kapsamaktadır. Volatilite asimetrisinin tespiti için GJR-GARCH (1,1) modeli uygulanmıştır. Bulunan sonuçlara göre kripto para birimlerinin tamamında kriz öncesi dönemde asimetrik volatilite görülmezken kriz sonrası dönem için asimetrik volatilite özelliği göstermektedir. Tersine (zıt yönlü) asimetrik volatilite bulgusuna hem kriz öncesi hem de kriz sonrası dönemde rastlanmamıştır. Bununla birlikte kripto para piyasasında hem pandemi öncesi hem de pandemi sonrası dönemlerde büyük dalgalanmalar yaşansa da ertesinde uzun dönemli varyansa yakınsama (mean reversion) etkisinin görüldüğü tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

ATAŞ, B. (2022). Kripto Para Piyasalarının Covid-19 Pandemisinde Asimetrik Volatilite Karakteristiği. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 1, 121–136. https://ajindex.com/articles/377542

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Baur D.G. ve Dimpfl, T. (2018). Asymmetric volatility in cryptocurrencies. Economics Letters, 173, 148-151, https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.008
  2. Baur, D.G., Dimpfl, T. ve Kuck, K. (2018). Bitcoin, gold and the US Dollar–A replication and extension. Finance Research Letters, 25, 103–110, https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.10.012
  3. Bekaert, G. ve Wu, G. (2000). Asymmetric volatility and risk in equity markets. Review of Financial Studies, 2000, 13(1), 1-42. doi:10.3386/w6022. Bentes, R.S. (2018). Is stock market volatility asymmetric? A multi-period analysis for five countries Physica A, 499, 258–265. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.02.031
  4. Black, F. (1976). Studies of stock market volatility changes. Business and Economic Statistics Section (ed.) Proceedings of the American Statistical Association. (s. 177-181)
  5. Washington, WA: American Statistical Association Press.
  6. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
  7. Bouri, E., Azzi, G. ve Dyhrberg, A.H. (2017). On the return-volatility relationship in the Bitcoin market around the price crash of 2013. Economics E-Journal, 11(2), 1–16. http://dx.doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2017-2
  8. Bouri, E., Molnár, P., Azzi, G., Roubaud, D. ve Hagfors, L.I., (2017). On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: is it really more than a diversifier. Finance Research Letters, 20, 192–198. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.09.025
  9. Brooks, C. (2008). Introductory econometrics for finance. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  10. Cheikh, N. B., Zaied, B. Z. ve Chevallier, J. (2020). Asymmetric volatility in cryptocurrency markets: New evidence from smooth transition GARCH models, Finance Research Letters, 35(1), 1-9. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.09.008
  11. Chi, Y. ve Hao, W. (2021). Volatility models for cryptocurrencies and applications in the options market, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 75(1), 1-19. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101421
  12. Christensen, B. J., Nielsen, M.Ø. ve Zhu, J. (2015). The impact of financial crises on the risk–return tradeoff and the leverage effect. Economic Modelling, 49, 407–418. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.03.006
  13. Christie, A. (1982). The stochastic behaviour of common stock variances: Value, leverage and interest rate effects. Journal of Financial Economics, 10(4), 407–432. https://doi.org/10.1016/0304-