Динамический условно-корреляционный анализ финансового распространения: будущее евродоллара и биткоин на Форекс-рынках

  • Константинос Тсарис Университет Иоаннина, Университетский кампус, 54110, г. Иоаннина, Греция https://orcid.org/0000-0002-5114-3605

Аннотация

В данной статье рассматриваются изменяющиеся во времени условные корреляции между будущим рынком евродоллара и семью Форекс-рынками биткоина. Автор применяет двумерную динамическую условную корреляционную модель DCC-GARCH, чтобы зафиксировать потенциальные эффекты финансового распространения между этими рынками в 2017–2019 гг. Эмпирические результаты за исследуемый период показывают финансовое распространение в отношении семи двумерных моделей и потенциальные каналы передачи волатильности между рынками, что имеет решающее значение для директивных органов, которые обеспечивают регулирование вышеуказанных рынков производных финансовых инструментов.

Биография автора

Константинос Тсарис, Университет Иоаннина, Университетский кампус, 54110, г. Иоаннина, Греция

кандидат экономических наук; доктор департамента экономических наук

Литература

  1. Forbes K, Rigobon R. No contagion, only interdependence: measuring stock market comovements. The Journal of Finance. 2002;57(5):2223–2261. DOI: 10.1111/0022-1082.00494.
  2. Aalborg H, Aarhus PM, de Vries JE. What can explain the price, volatility and trading volume of bitcoin? Finance Research Letters. 2019;29:255–265. DOI: 10.1016/j.frl.2018.08.010.
  3. Ardia D, Bluteau K, Rüede M. Regime changes in bitcoin garch volatility dynamics. Finance Research Letters. 2019;29:266–271. DOI: 10.2139/ssrn.3180830.
  4. Bouoiyour J, Selmi R. Bitcoin: A beginning of a new phase. Economics Bulletin. 2016;36(3):1430–1440.
  5. Bouri E, Molar P, Azzi G, Rouband D, Hagfors LI. On the hedge and safe haven properties of bitcoin: is it really more than a diversifier? Finance Research Letters. 2017;20:192–198. DOI: 10.1016/j.frl.2016.09.025.
  6. Charles A, Olivier D. Volatility estimation for bitcoin: replication and robustness. International Economics. 2019:157;23–32. DOI: 10.1016/j.inteco.2018.06.004.
  7. Dyhrberg AH. Bitcoin, gold and the dollar – a garch volatility analysis. Finance Research Letters. 2016;16:85–92. DOI: 10.1016/j.frl.2015.10.008.
  8. Katsiampa P. Volatility estimation for bitcoin: a comparison of garch models. Economics Letters. 2017;158:3–6. DOI: 10.1016/j.econlet.2017.06.023.
  9. Wu Sh, Tong M, Yang A, Derbali A. Does gold or bitcoin hedge economic policy uncertainty? Finance Research Letters. 2019;31:171–178. DOI: 10.1016/j.frl.2019.04.001.
  10. Bouoiyour J, Selmi R. What does bitcoin look like? Annals of Economics and Finance. 2015;16(2):449–492.
  11. Corbet S, Lucey B, Peat M, Vigne S. Bitcoin futures – what use are they? Economics Letters. 2018;172:23–27. DOI: 10.1016/j.econlet.2018.07.031.
  12. Yermack D. Is bitcoin a real currency? An economic appraisal. In: David Lee Kuo Chuen, editor. Handbook of Digital Currency. New York: University Stern School of Business; National Bureau of Economic Research, 2015. p. 31–43.
  13. Dastgir S, Demir E, Downing G, Gozgor G, Marco Lau ChK. The causal relationship between bitcoin attention and bitcoin returns: Evidence from the copula-based granger causality test. Finance Research Letters. 2019;28:160–164. DOI: 10.1016/j.frl.2018.04.019.
  14. Kristoufek L. Bitcoin meets google trends and Wikipedia: quantifying the relationship between phenomena of the internet era. Scientific Reports. 2013;3(1):1–7. DOI: 10.1038/srep03415.
  15. Panagiotidis T, Thanasis S, Orestis V. The effects of markets, uncertainty and search intensity on bitcoin returns. International Review of Financial Analysis. 2019;63:220–242. DOI: 10.1016/j.irfa.2018.11.002.
  16. Dyhrberg AH. Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual gold? Finance Research Letters. 2016;16:139–144. DOI: 10.1016/j.frl.2015.10.025.
  17. Bouri E, Gupta R, Tiwari AK, Roubaud D. Does bitcoin hedge global uncertainty? Evidence from wavelet-based quantile-in-quantile regressions. Finance Research Letters. 2017;23:87–95. DOI: 10.1016/j.frl.2017.02.009.
  18. Demir E, Gozgor G, Marco Lau CK, Vigne SA. Does economic policy uncertainty predict the bitcoin returns? An empirical investigation. Finance Research Letters. 2018;26:145–149. DOI: 10.1016/j.frl.2018.01.005.
  19. Ruozhou L, Wan Sh, Zili Zh, Xuejun Zh. Is the introduction of futures responsible for the crash of bitcoin? Finance Research Letters. 2020;34:101259. DOI: 10.1016/j.frl.2019.08.007.
  20. Kim W, Lee J, Kang K. The effects of the introduction of bitcoin futures on the volatility of bitcoin returns. Finance Research Letters. 2020;33:101204. DOI: 10.1016/j.frl.2019.06.002.
  21. Sebastião H, Godinho P. Bitcoin futures: an effective tool for hedging cryptocurrencies. Finance Research Letters. 2020;33:101230. DOI: 10.1016/j.frl.2019.07.003.
  22. Tsiaras K. Dynamic relationship between future FOREX markets in the post Global Financial Crisis. Journal of Quantitative Methods. 2020;4(1):30–52. DOI: 10.29145/2020/jqm/040102.
  23. Tsiaras K. Volatility spillover and contagion effects between eurodollar future and zero coupons markets: evidence from Italy. The European Journal of Applied Economics. 2020;17(2):67–88. DOI: 10.5937/ejae17-26893.
  24. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics. 1986;31(3):307–327. DOI: 10.1016/0304-4076(86)90063-1.
  25. Engle RF. Dynamic conditional correlation-a simple class of multivariate GARCH models. Journal of Business & Economic Statistics. 2002;20:339–10.2307/2287656350. DOI: 10.1198/073500102288618487.
  26. Hosking JRM. The Multivariate Portmanteau Statistic. Journal of the American Statistical Association. 1980;75(371):602–608. DOI: 10.2307/2287656.
  27. McLeod AI, Li WK. Diagnostic checking ARMA time series models using squared-residuals autocorrelations. Journal of Time Series Analysis. 1983;4(4):269–273. DOI: 10.1111/j.1467-9892.1983.tb00373.x.
Опубликован
2021-01-04
Ключевые слова: модель DCC-GARCH, Форекс-рынки, биткоин, рынок евродоллара, коэффициент финансового распространения
Как цитировать
Тсарис, К. (2021). Динамический условно-корреляционный анализ финансового распространения: будущее евродоллара и биткоин на Форекс-рынках. Журнал Белорусского государственного университета. Экономика, 2, 38-49. Доступно по https://journals.bsu.by/index.php/economy/article/view/3371
Выпуск
№ 2 (2020): Журнал Белорусского государственного университета. Экономика
Раздел
G. Финансовая экономика

Copyright (c) 2021 Журнал Белорусского государственного университета. Экономика

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).