dc.contributor.author | Kahraman, İbrahim | |
dc.contributor.author | Küçükşahin, Habib | |
dc.contributor.author | Çağlak, Emin | |
dc.date.accessioned | 2020-01-27T06:09:12Z | |
dc.date.available | 2020-01-27T06:09:12Z | |
dc.date.issued | 2019 | en_US |
dc.identifier.uri | dergipark.gov.tr/fsecon | |
dc.identifier.uri | https://www.doi.org/10.25295 / fsecon.2019.02.002 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11630/8221 | |
dc.description.abstract | Getirilerin normal dağıldığı varsayımını temel alan öngörü modelleri sığ piyasalarda yeterince başarılı performans sergileyememektedir. Bu modeller, özellikle yüksek oynaklık gösteren piyasalarda ulaşılabilecek uç noktaların öngörüsünde daha fazla başarısızlık göstermekte ve bu durum da yatırımcıları volatilite tahminlemesine yöneltmektedir. Bahsedilen durumlar çerçevesinde, çalışmada finansal yatırımcılar için alternatif yatırım aracı olarak görülen ve piyasalarında yüksek oynaklıkların görüldüğü kripto paraların volatilite tahmininde Tekil Oynaklık Modelleri (ARCH, GARCH, T-GARCH, GARCH-M, E-GARCH, I-GARCH) ile uzun hafıza modelleri (AP-GARCH ve C-GARCH) kullanılmıştır. Ayrıca oynaklık tahmini için yararlanılan modeller arasından en uygun model test edilmeye çalışılmıştır. Bu bağlamda, kripto para piyasası içerisinde en yüksek piyasa değerine sahip, Bitcoin, Ethereum ve Ripple para birimlerinin 24/08/2016-07/05/2018 tarihleri arası fiyat verilerinden yararlanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, Bitcoin ve Ethereum için şokların volatilite etkisi kalıcı ve pozitif şokların etkisi negatif şokların etkisinden daha fazla iken Ripple için şokların volatiliteye etkisi geçici karakterde ve oynaklığın geçişkenliği kısa dönemli olmaktadır. | en_US |
dc.description.abstract | Forecasting models based on the assumption that returns are normally distributed
do not perform sufficiently on shallow markets. These models are more likely to
fail in the estimation of the extreme points that can be reached especially at high
volatility markets, and this situation is led to investors in predicting volatility. In
the volatility forecasting of crypto money, which is seen as an alternative
investment tool for the financial investors, single volatility models such as,
ARCH, GARCH, T-GARCH, GARCH-M, E-GARCH, and I-GARCH and long
memory models (AP-GARCH and C-GARCH) was utilized. In addition, the most
suitable model was tried to be tested among the models used for volatility
estimation. In this context, the price data of Bitcoin, Ethereum and Ripple
cryptocurrency with the highest market value in the crypto money market have
been utilized between 24/08/2016-07/05/2018. According to the results of the
research, for Bitcoin and Ethereum, the volatility effect of the shocks is
permanent and the effect of the positive shocks is more than that of the negative
shocks, whereas for Ripple, the volatility effect of the shocks is transient and the
passivity of the volatility is short. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Fiscaoeconomia | en_US |
dc.identifier.doi | 10.25295 / fsecon.2019.02.002 | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Bitcoin | en_US |
dc.subject | Ethereum | en_US |
dc.subject | Ripple | en_US |
dc.subject | Cryptocurrency | en_US |
dc.subject | GARCH Models | en_US |
dc.subject | Volatility | en_US |
dc.title | Kripto para birimlerinin volatilite yapısı: Garch modelleri karşılaştırması | en_US |
dc.title.alternative | The Volatility Structure of Cryptocurrencies: The Comparison of GARCH Models | en_US |
dc.title.alternative | The volatility structure of cryptocurrencies: The comparison of garch models | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | Fiscaoeconomia | en_US |
dc.department | Başmakçı Meslek Yüksekokulu | en_US |
dc.authorid | 0000-0003-2798-7450 | en_US |
dc.identifier.volume | 3 | en_US |
dc.identifier.startpage | 21 | en_US |
dc.identifier.endpage | 45 | en_US |
dc.identifier.issue | 2 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Uluslararası - Editör Denetimli Dergi | en_US |
dc.contributor.institutionauthor | Çağlak, Emin | |