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.
 Görüntüleme 38
 İndirme 13
KRİPTOPARA PİYASA VOLATİLİTESİNİN MODELLENMESİ, TAHMİNİ VE BİTCOİN’İN RİSKE MARUZ DEĞER DİNAMİKLERİ
2020
Dergi:  
Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi
Yazar:  
Özet:

Bu çalışmada Bitcoin volatilitesi, çeşitli simetrik ve asimetrik modeller yardımıyla araştırılmaktadır. Bunun yanında Kupiec LR testi yardımıyla riske maruz değer (RMD) hesaplanarak modellerin hata öngörü performansları karşılaştırılmaktadır. Çalışma sonucunda Bitcoin getiri volatilitesinde uzun hafızanın varlığı tespit edilmiştir. Bu durum, kripto para piyasasının etkin olmadığı anlamına gelmektedir. Ayrıca FIAPARCH asimetrik model sonucuna göre Bitcoin piyasasına ulaşan pozitif bilgi şoklarının negatif bilgi şoklarına kıyasla volatiliteyi daha çok artırdığı belirlenmiştir. RMD hesaplanarak modellerin hata öngörü performansları karşılaştırıldığında, HYGARCH model tahmin sonuçlarının çalışma kapsamındaki diğer modellerden daha üstün olduğu belirlenmiştir. Böylece Bitcoin’e yatırım yapmayı düşünenlerin kısa ve uzun pozisyonlar için Bitcoin’in volatilitesini yani riskini tahmin etmede en uygun modelin asimetrik bir model olan HYGARCH modeli olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Modeling, Forecasting The Cryptocurrency Market Volatility and Value At Risk Dynamics Of Bitcoin
2020
Yazar:  
Özet:

Bitcoin volatility was investigated with various symmetric and asymmetric models in the study. In addition, value at risk (VaR) was calculated by using the Kupiec LR test and the error prediction performances of the models were compared. As a result of the work, the long memory of volatility in Bitcoin returns was found. It means the cryptocurrency market is not efficient. According to the FIAPARCH asymmetric model, it was determined that positive information shocks reaching the Bitcoin market increased volatility more than negative information shocks. Comparing the error prediction performance of the models by calculating VaR, the HYGARCH model prediction results were found to be superior to other models included in the study. Thus, it was determined that the most suitable model in predicting the volatility, namely the risk of Bitcoin in short and long positions for those who consider investing in Bitcoin, is the asymmetric model HYGARCH.

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 480
Atıf : 1.712
2023 Impact/Etki : 0.248
Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi