Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 7
 Görüntüleme 49
 İndirme 7
Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile Bitcoin Volatilitesinin Analizi
2020
Dergi:  
İşletme Araştırmaları Dergisi
Yazar:  
Özet:

Amaç – Son on yılda finans alanında dijital inovasyonlar özellikle Blockchain teknolojisine bağlı olarak ortaya çıkmaktadır. Blockchain teknolojisinin tüm dünyada en yaygın olarak kullanıldığı ürün ise kripto para birimleridir. Kripto para birimleri içerisinde Bitcoin gerek piyasa kapitalizasyonu gerekse işlem hacmi ile dikkat çekmektedir. Bitcoin volatilitesinin analizi hem teorik hem de pratik açıdan büyük öneme sahiptir. Bu nedenle araştırma Bitcoin yatırım analizinde en uygun volatilite modelinin belirlenerek yatırımcıya gelecek öngörüsünde kullanılabilecek bir model önerisi sunulmasını amaçlamaktadır. Yöntem – Bu çalışmada Bitcoin volatilitesinin analiz edilmesi için 29.04.2013-17.04.2019 tarihleri arasındaki günlük logaritmik getiri serileri kullanılmıştır. Getiri serileri hesaplanırken günlük Bitcoin kapanış fiyatları esas alınmıştır. Araştırma yöntemi olarak genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) modelleri kullanılmıştır. Bu çalışma kapsamında Bitcoin logaritmik getiri serisinin volatilite modellemesi için ARCH, GARCH, GJR/TARCH, EGARCH, APARCH ve CGARCH tipi modeller karşılaştırılmıştır. Bulgular – Çalışma Bitcoin volatilitesinin analizi için en uygun yöntemin EGARCH modeli olduğuna dair bulgular elde etmiştir. Araştırma kapsamında elde edilen bir diğer önemli bulgu ise Bitcoin getirileri üzerinde negatif şokların, pozitif şoklardan daha etkili olduğudur. Tartışma – Çalışma yeni ve dijital bir ürün olan Bitcoin volatilitesinin dinamiklerini çeşitli modellerle ve güncel veri setiyle analiz etmesi bakımından literatüre katkı sunmaktadır. Bitcoin yatırımcıları ve araştırmacıları çalışma sonucunda elde edilen volatilite denklemini kullanarak getiri öngörüsünde bulunabilirler. Çalışmanın bir diğer çıktısı Bitcoin getirilerini negatif haberlerin daha fazla etkilediğidir. Yatırımcılar bu bilgiyi kullanarak Bitcoin fiyatları konusunda pozisyon alabileceklerdir.

Anahtar Kelimeler:

Analysis Of Bitcoin Volatility With Generalized Otoregresive Conditional Variant Models
2020
Yazar:  
Özet:

In the last decade, digital innovations in finance have emerged especially due to Blockchain technology. Blockchain technology is the world’s most commonly used cryptocurrency. Within cryptocurrencies, Bitcoin needs market capitalization and the volume of transactions attract attention. The analysis of Bitcoin volatility is of great importance both in theoretical and practical terms. Therefore, the research aims to identify the most suitable volatility model in Bitcoin investment analysis and present a model recommendation that can be used for the future forecast to the investor. Method - This study used logarithmic daily return series from 29.04.2013 to 17.04.2019 to analyze Bitcoin volatility. The return series is based on the daily Bitcoin closing prices when calculated. The research method has been used as a generalized autoregressive conditional variable (GARCH) model. This study compared the ARCH, GARCH, GJR/TARCH, EGARCH, APARCH and CGARCH models for the volatility modeling of the Bitcoin logarithmic return series. Results - The study has found that the most suitable method for analyzing Bitcoin volatility is the EGARCH model. Another important conclusion from the study is that negative shocks on Bitcoin revenue are more effective than positive shocks. The study contributes to literature in terms of analyzing the dynamics of Bitcoin volatility, a new and digital product, with a variety of models and up-to-date data sets. Bitcoin investors and researchers can predict the return using the volatility equation obtained in the study. Another outcome of the study is that the negative news more affects the Bitcoin revenue. Investors will be able to get a position on Bitcoin prices using this information.

Anahtar Kelimeler:

0
2020
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








İşletme Araştırmaları Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.210
Atıf : 9.584
© 2015-2024 Sobiad Atıf Dizini