KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2021 / Cilt: 6 - Sayı: 4

KRİPTO PARA PİYASALARINDA FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ

Önder BÜBERKÖKÜ
Sayfa
735–755
Yayın Tarihi
2021-12-31
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)

Tüm bu analizler sonucunda bu kripto para birimlerine dayalı olarak beklenen getiri oranlarında bir değişikliğe yol açmadan riski minimize eden optimal portföy ağırlıklarının nasıl belirlenebileceği, bu optimal portföylerin taşıdığı piyasa riskinin ve sağladığı çeşitlendirme etkisin ne olduğu ve her bir kripto para biriminde taşınabilecek uzun (kısa) pozisyonların yol açabileceği risklerin diğer para birimlerinde taşınabilecek kısa (uzun) pozisyonlar ile nasıl hedge edilebileceği gibi konulara dönük olarak önemli bulgulara ulaşılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada Binance coin (BCH), Bitcoin cash (BNB), Stellar (XLM) ve Cardano’dan (ADA) oluşan kripto para birimlerini içeren yatırımların yol açabileceği risklerin nasıl ölçülebileceği ve yönetilebileceğine ilişkin analizler üzerinde durulmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla öncelikle van der Weide (2002) tarafından geliştirilen dört değişkenli GO-GARCH-NLS (Generalized orthogonal- general autoregressive conditional heteroskedasticity- non-linear least squares) modeli kullanılarak ilgili kripto para birimleri için zamanla değişen şartlı varyans, kovaryans ve korelasyon değerleri elde edilmiş, ardından Kroner ve Sultan (1993) ile Kroner ve Ng (1998) tarafından geliştirilen yaklaşımlar dikkate alınarak optimal portföy ağırlıkları ile optimal hedge rasyoları belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Tüm bu analizler sonucunda bu kripto para birimlerine dayalı olarak beklenen getiri oranlarında bir değişikliğe yol açmadan riski minimize eden optimal portföy ağırlıklarının nasıl belirlenebileceği, bu optimal portföylerin taşıdığı piyasa riskinin ve sağladığı çeşitlendirme etkisin ne olduğu ve her bir kripto para biriminde taşınabilecek uzun (kısa) pozisyonların yol açabileceği risklerin diğer para birimlerinde taşınabilecek kısa (uzun) pozisyonlar ile nasıl hedge edilebileceği gibi konulara dönük olarak önemli bulgulara ulaşılmıştır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2002 Verileri
⚙️Değişkenler:Kripto para birimleri · Yatırım stratejileri · Finansal risk yönetimi

Özet

Bu çalışmada Binance coin (BCH), Bitcoin cash (BNB), Stellar (XLM) ve Cardano’dan (ADA) oluşan kripto para birimlerini içeren yatırımların yol açabileceği risklerin nasıl ölçülebileceği ve yönetilebileceğine ilişkin analizler üzerinde durulmuştur. Bu amaçla öncelikle van der Weide (2002) tarafından geliştirilen dört değişkenli GO-GARCH-NLS (Generalized orthogonal- general autoregressive conditional heteroskedasticity- non-linear least squares) modeli kullanılarak ilgili kripto para birimleri için zamanla değişen şartlı varyans, kovaryans ve korelasyon değerleri elde edilmiş, ardından Kroner ve Sultan (1993) ile Kroner ve Ng (1998) tarafından geliştirilen yaklaşımlar dikkate alınarak optimal portföy ağırlıkları ile optimal hedge rasyoları belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca hem tekil kripto para birimleri hem de bu kripto para birimlerine dayalı olarak oluşturulan optimal portföyler için kısa ve uzun pozisyonlar dikkate alınarak yeniden örnekleme yöntemine (boostrapped) dayalı tarihi simülasyon yöntemi ile piyasa riski ölçüm analizlerine yer verilmiştir. Tüm bu analizler sonucunda bu kripto para birimlerine dayalı olarak beklenen getiri oranlarında bir değişikliğe yol açmadan riski minimize eden optimal portföy ağırlıklarının nasıl belirlenebileceği, bu optimal portföylerin taşıdığı piyasa riskinin ve sağladığı çeşitlendirme etkisin ne olduğu ve her bir kripto para biriminde taşınabilecek uzun (kısa) pozisyonların yol açabileceği risklerin diğer para birimlerinde taşınabilecek kısa (uzun) pozisyonlar ile nasıl hedge edilebileceği gibi konulara dönük olarak önemli bulgulara ulaşılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BÜBERKÖKÜ, Ö. (2021). KRİPTO PARA PİYASALARINDA FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 4, 735–755. https://ajindex.com/articles/758348

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. ABAD, P., BENITO, S. ve LÓPEZ, C. (2014). A Comprehensive Review of Value At Risk Methodologies. The Spanish Review of Financial Economics 12, 15–32.
  2. AGGARWAL, V. (2021). Optimum Investor Portfolio Allocation in New Age Digital Assets. International Journal of Innavation Science, Yayımlanma aşamasında. ALEXANDER, C. (2001).
  3. Orthogonal GARCH, Chapter 2 (pp. 21–28) in C. Alexander (Ed.), Mastering Risk. London: Financial Times-Prentice Hall. AL-MANSOUR, B.Y. (2020). Cryptocurrency Market: Behavioral Finance Perspective. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7 (12), 159-168.
  4. ANTONAKAKIS, N., CHATZIANTONIOU, I. ve GABAUER, D. (2019). Cryptocurrency Market Contagion: Market Uncertainty, Market Complexity, and Dynamic Portfolios. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 61, 37-51.
  5. AROURI, M. E.H., LAHIANI, A. ve NGUYEN, D.K. (2011). Return and Volatility Transmission Between World Oil Prices and Stock Markets of the GCC Countries. Economic Modelling, 28, 1815-1825.
  6. ARTZNER, P., DELBAEN, F., EBER, J. M. ve HEATH, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203-228.
  7. ASHFORD, K. ve SCHMIDT, J. (2020). What Is Cryptocurrency?, https://www.forbes.com/advisor/ investing/what-is-cryptocurrency/ (Erişim tarihi:12.04.2021). BASEL COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION (2016). Minimum Capital Requirements for Market Risk, https://www.bis.org/bcbs/publ/d352.htm (Erişim tarihi: 18.04.2021).
  8. BASHER, S.A. ve SADORSKY, P. (2016). Hedging Emerging Market Stock Prices With Oil, Gold, VIX, and Bonds: A Comparison Between DCC,ADCC and GO-GARCH. Energy Economics, 54, 235-247.
  9. BOLLERSLEV, T. (1990). Modelling The Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Model. The Review of Economics and Statistics, 72(3), 498-505.
  10. BOLLERSLEV, T. ve WOOLDRIDGE, J.M. (1992). Quasi-Maximum Likelihood Estimation and Inference in Dynamic Models with Time-Varying Covariances. Econometrics Review, 11(2),143-172.
  11. BOSWIJK, H.P. ve VAN DER WEIDE,R. (2006). Wake Me Up Before You GO-GARCH. UVA Econometrics, Discussion Paper: 2006/03,1-28.
  12. CHARFEDDINE, L., BENLAGHA, N. ve MAOUCHI, Y. (2020). Investigating The Dynamic Relationship Between Cryptocurrencies And Conventional Assets: Implications For Financial Investors. Economic Modelling,85, 198-217. COINMARKETCAP. Today's Cryptocurrency Prices by Market Cap. https://coinmarketcap.com/. (Erişim Tarihi: 28.04.2021).
  13. DICKEY, D. A. ve FULLER, W. A. (1979). Distribution of the