Journals / International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences / 2021 / Cilt: 33 - Sayı: 4

Cryptocurrency Dynamics: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple

Kriptopara Dinamikleri: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple

Pages
636–650
Publication Date
2021-12-30
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)

In addition, by performing impact-response analysis and variance decomposition analysis, it was revealed that what % of the change in the standard deviation of the series was explained by other variables on a period basis.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this article is to reveal the relationships between Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple, which are decentralized currencies, also called cryptocurrencies.
📊
Key Findings & Data:The period worked on within the scope of the study is between 03.08.2017-17.03.2020.
💡
Conclusion & Impact:In addition, by performing impact-response analysis and variance decomposition analysis, it was revealed that what % of the change in the standard deviation of the series was explained by other variables on a period basis.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2017 Verileri
⚙️Variables:ADF Birim Kök Testi · VAR Analizi · Nedensellik Analizi

Abstract

The purpose of this article is to reveal the relationships between Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple, which are decentralized currencies, also called cryptocurrencies. The period worked on within the scope of the study is between 03.08.2017-17.03.2020. In the study, the stationary levels of the series were determined by applying the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test as a unit root test, and the causality relationship between them was tested with the Granger causality test. The direction and size of the relationships between them were tried to be determined by the vector autoregressive (VAR) model technique. In addition, by performing impact-response analysis and variance decomposition analysis, it was revealed that what % of the change in the standard deviation of the series was explained by other variables on a period basis.

Özet

Bu makalenin amacı kriptopara birimleri olarak da adlandırılan merkezi olmayan para birimleri olan Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılmasıdır. Çalışmada üzerinde çalışılan dönem 03.08.2017 – 17.03.2020 tarihleri arasıdır. Çalışmada birim kök testi olarak Augmented Dickey-Fuller (ADF) testi uygulanarak serilerin durağan olduğu düzeyler saptanmış ve aralarındaki nedensellik ilişkisi Granger nedensellik testi ile sınanmıştır. Seriler arasındaki ilişkilerin yönü ve büyüklüğü, vektör otoregresif (VAR) model tekniğiyle belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca, etki-tepki analizleri ve varyans ayrıştırma analizleri yapılarak serilerin standart sapmasında meydana gelen değişimin dönem bazında % kaçının diğer değişkenler tarafından açıklandığı ortaya konmuştur.

🔖

Cite This Article

DONMEZ, C. Ç., ŞEN, D., HAZIR, U. (2021). Cryptocurrency Dynamics: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, Cilt: 33 - Sayı: 4, 636–650. https://ajindex.com/articles/382697

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Abaan, E.D. (1997). Para: Teorik Bir Tarama ve Tartışma. Ankara: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası İdare Merkezi. Atik, M., Köse, Y., Yılmaz, B., & Sağlam, F. (2015). Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri. Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 6(11), 247-261.
  2. Barışık, S., & Kesikoğlu, F. (2015, Şubat 6). Türkiye’de Bütçe Açıklarının Temel Makroekonomik Değişkenler Üzerine Etkisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 67. Baur, D.G., & Dimpfl, T. (2017). Excess Volatility as an Impediment for a Digital Currency (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2949754). [26.02.2021].
  3. Briere, M., Oosterlinck, K., & Szafarz, A. (2015). Virtual currency, tangible return: Portfolio diversification with Bitcoin, Journal of Asset Management, 16(6), 365-373.
  4. Ciaian, P., Rajcaniova, M., & Kancs, D. (2018). Virtual Relationships: Short and Long-Run Evidence from Bitcoin and Altcoin Markets. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 52, 173-195.
  5. Çakın, M. (2019). Kripto Paralar: Bitcoin, Döviz Kurları ve Alternatif Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Bölümü, Bitirme Tezi, İzmir.
  6. Çeker, S.M. (2018).
  7. Kripto Paralar ve Ekonomik Etkileri, Yıldız Teknik Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat Bölümü, Bitirme Tezi, İstanbul.
  8. Enders, W. (1995). Applied Econometric Time Series. New York: John Wiley and Sons Inc. İçellioğlu, C. S., & Öztürk, M. B. E. (2017). Bitcoin ile seçili döviz kurları arasındaki ilişkinin araştırılması: 2013-2017 dönemi için johansen testi ve granger nedensellik testi, Maliye ve Finans Yazıları, 109, 51-70.
  9. Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica. 37(3): 431. Gujarati, D. (2003). Basic Econometrics. New York: McGraw-Hill Education. Kajtazi, A., & Moro, A. (2017). Bitcoin, portfolio diversification and Chinese financial markets. (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3062064).[26.02.2021].
  10. Karaağaç, G. A., & Altınırmak, S. (2018). En yüksek piyasa değerine sahip on kripto paranın birbirleriyle etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 79, 123-138.
  11. Karaoğlan, S., Arar, T., & Bilgin, O. (2018). Türkiye’de kripto para farkındalığı ve kripto para kabul eden işletmelerin motivasyonları, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi C. 6, S. 2, 15-28.
  12. Konuşkan, A., Teket, T., Ömürbek, V., & Bekçi, İ. (2019). Kripto Paraların Fiyatları Arasındaki