Dergiler / Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 6 - Sayı: 3

BITCOIN FİYATLARINDA EŞİK DEĞER ETKİSİ

THRESHOLD EFFECT IN BITCOIN PRICES

Sayfa
669–681
Yayın Tarihi
2019-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular, Bitcoin fiyatlarının tüm dönem dikkate alındığında zayıf formda etkin piyasalar hipotezini desteklemektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Bitcoin’in fiyat davranışını otoregresif birim kökü olan iki rejimli bir TAR modeli kullanarak araştırmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada, durağan dışılığı ve doğrusal olmamayı eş zamanlı olarak sınayan Caner ve Hansen (2001) tarafından geliştirilen yöntem kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, Bitcoin fiyatlarının tüm dönem dikkate alındığında zayıf formda etkin piyasalar hipotezini desteklemektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2001 · 3.056 adet
⚙️Değişkenler:Bitcoin · Eşik Değer · TAR Model

Özet

Bu çalışma, Bitcoin’in fiyat davranışını otoregresif birim kökü olan iki rejimli bir TAR modeli kullanarak araştırmaktadır. Çalışmada, durağan dışılığı ve doğrusal olmamayı eş zamanlı olarak sınayan Caner ve Hansen (2001) tarafından geliştirilen yöntem kullanılmıştır. Bu amaçla, 16.07.2010 – 27.11.2018 dönemi için (3.056 adet günlük gözlem) Bitcoin kapanış fiyatlarına ait veri seti oluşturularak Bitcoin fiyatlarının etkin olup olmadığı incelenmiştir. Elde edilen bulgular, Bitcoin fiyatlarının tüm dönem dikkate alındığında zayıf formda etkin piyasalar hipotezini desteklemektedir. Ancak rejimler arası geçiş dikkate alındığında Bitcoin fiyat serisinde iki rejim olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Birinci rejimde zayıf forma etkin piyasalar hipotezinin geçerli olduğu, ancak ikinci rejimde geçerli olmadığı tespit edilmiştir.

Abstract

This study investigates the price behavior of Bitcoin using a two-regime TAR model, which is an autoregressive unit root. In the study, the method developed by Caner and Hansen (2001) was used which simultaneously tested non-stationary and non-linearity. For this purpose, the data set of Bitcoin closing prices for 16.07.2010 - 27.11.2018 period (3.056 daily observations) has been created to determine whether Bitcoin prices are efficient or not. The findings support the hypothesis that Bitcoin prices are efficient in weak form for the whole period. However, considering the switching between the regimes, it was concluded that there are two regimes in the Bitcoin price series. In the first regime, the hypothesis of efficient markets in the weak form is valid, but not in the second regime.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GEMİCİ, E., POLAT, M. (2019). BITCOIN FİYATLARINDA EŞİK DEĞER ETKİSİ. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 3, 669–681. https://ajindex.com/articles/75305

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. AL-YAHYAEE, K. H., MENSI, W., YOON, S. M. (2018), Efficiency, multifractality, and the long-memory property of the Bitcoin market: A comparative analysis with stock, currency, and gold markets. Finance Research Letters, 27, 228-234.
  2. ALMUDHAF, F. (2018), Pricing efficiency of Bitcoin trusts. Applied Economics Letters, 25(7), 504-508.
  3. ARDIA, D., BLUTEAU, K., RUEDE, M. (2019), Regime changes in Bitcoin GARCH volatility dynamics. Finance Research Letters, 29, 266-271.
  4. AYSAN, A. F., DEMİR, E., GÖZGÖR, G., LAU, C. K. M. (2019), Effects of the geopolitical risks on Bitcoin returns and volatility. Research in International Business and Finance, 47, 511-518.
  5. BAEK, C., ELBECK, M. (2015), Bitcoins as an Investment or Speculative Vehicle? A first look. Applied Economics Letters, 22(1), 30-34.
  6. BALCILAR, M., BOURI, E., GUPTA, R., ROUBAUD, D. (2017), Can volume predict Bitcoin returns and volatility? A quantiles-based approach. Economic Modelling, 64, 74-81.
  7. BARIVIERA, A. F. (2017), The inefficiency of Bitcoin revisited: A dynamic approach. Economics Letters, 161, 1-4.
  8. BRANDVOLD, M., MOLNÁR, P., VAGSTAD, K.,VALSTAD, O. C. A. (2015), Price discovery on Bitcoin exchanges. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 36, 18-35.
  9. CANER, M., HANSEN, B. E. (2001), Threshold autoregression with a unit Root. Econometrica, 69(6), 1555-1596.
  10. CAPORALE, G. M., GIL-ALANA, L., PLASTUN, A. (2018), Persistence in the cryptocurrency market. Research in International Business and Finance, 46, 141-148.
  11. CHARLES, A., DARNÉ, O. (2018), Volatility estimation for bitcoin: Replication and extension. International Economics. CHEAH, E. T., FRY, J. (2015), Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin. Economics Letters, 130, 32-36.
  12. CHEUNG, A., ROCA, E., SU, J. J. (2015), Crypto-currency bubbles: an application of the Phillips–Shi–Yu (2013) methodology on Mt. Gox bitcoin prices. Applied Economics, 47(23), 2348-2358.
  13. CIAIAN, P., RAJCANIOVA, M., KANCS, D. A. (2016), The economics of BitCoin price formation. Applied Economics, 48(19), 1799-1815.
  14. CORBET, S., LUCEY, B., YAROVAYA, L. (2018), Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles. Finance Research Letters, 26, 81-88.
  15. DEMİR, E., GÖZGÖR, G., LAU, C. K. M.,VIGNE, S. A. (2018), Does economic policy uncertainty predict the Bitcoin returns? An empirical investigation. Finance Research Letters, 26, 145-149.
  16. DYHRBERG, A. H. (2016), Bitcoin, gold and the dollar–A GARCH volatil