Modelling the volatility of Bitcoin returns using GARCH models
Creators
Description
Bitcoin has received a lot of attention from both investors and analysts, as it forms the highest market capitalization in the cryptocurrency market. This paper evaluates the volatility of Bitcoin returns using three GARCH models (sGARCH, iGARCH, and tGARCH). The new development allows for the modeling of volatility clustering effects, the leptokurtic and the skewed distribution in the return series of Bitcoin. Comparative to the Students't-distribution and the Generalized error distribution, the Normal Inverse Gaussian (NIG) distribution captured adequately the leptokurtic and skewness in all the GARCH models. The tGARCH model was the best model as it described the asymmetric occurrence of shocks in the Bitcoin market. That is, the response of investors to the same amount of good and bad news are distinct. From the empirical results, it can be concluded that tGARCH-NIG was the best model to estimate the volatility in the return series of Bitcoin. Generally, it would be optimal to use the NIG distribution in GARCH type models since time series of most cryptocurrency are leptokurtic.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
تلقت البيتكوين الكثير من الاهتمام من كل من المستثمرين والمحللين، لأنها تشكل أعلى قيمة سوقية في سوق العملات المشفرة. تقيّم هذه الورقة تقلب عوائد البيتكوين باستخدام ثلاثة نماذج GARCH (sGARCH و iGARCH و tGARCH). يسمح التطور الجديد بنمذجة تأثيرات تجميع التقلبات، و leptokurtic والتوزيع المنحرف في سلسلة عودة البيتكوين. بالمقارنة مع توزيع الطلاب وتوزيع الخطأ المعمم، فإن التوزيع الغاوسي العكسي الطبيعي (NIG) التقط بشكل كافٍ اللبتوكورتيك والانحراف في جميع نماذج GARCH. كان نموذج tGARCH هو أفضل نموذج لأنه وصف الحدوث غير المتماثل للصدمات في سوق البيتكوين. أي أن استجابة المستثمرين لنفس القدر من الأخبار الجيدة والسيئة متميزة. من النتائج التجريبية، يمكن الاستنتاج أن tGARCH - NIG كان أفضل نموذج لتقدير التقلبات في سلسلة عوائد البيتكوين. بشكل عام، سيكون من الأمثل استخدام توزيع NIG في نماذج نوع GARCH لأن السلاسل الزمنية لمعظم العملات المشفرة هي leptokurtic.Translated Description (French)
Bitcoin a reçu beaucoup d'attention de la part des investisseurs et des analystes, car il forme la capitalisation boursière la plus élevée du marché de la crypto-monnaie. Cet article évalue la volatilité des rendements Bitcoin à l'aide de trois modèles GARCH (sGARCH, iGARCH et tGARCH). Le nouveau développement permet de modéliser les effets de clustering de volatilité, la distribution leptokurtique et la distribution biaisée dans la série de retour de Bitcoin. Comparée à la distribution de Students et à la distribution d'erreur généralisée, la distribution gaussienne inverse normale (NIG) a capturé de manière adéquate la leptokurtique et l'asymétrie dans tous les modèles GARCH. Le modèle tGARCH était le meilleur modèle car il décrivait l'apparition asymétrique de chocs sur le marché du Bitcoin. C'est-à-dire que la réponse des investisseurs à la même quantité de bonnes et de mauvaises nouvelles est distincte. À partir des résultats empiriques, on peut conclure que tGARCH-NIG était le meilleur modèle pour estimer la volatilité dans la série de rendement de Bitcoin. Généralement, il serait optimal d'utiliser la distribution NIG dans les modèles de type GARCH puisque les séries temporelles de la plupart des crypto-monnaies sont leptokurtiques.Translated Description (Spanish)
Bitcoin ha recibido mucha atención tanto de inversores como de analistas, ya que forma la capitalización de mercado más alta en el mercado de criptomonedas. Este documento evalúa la volatilidad de los rendimientos de Bitcoin utilizando tres modelos de GARCH (sGARCH, iGARCH y tGARCH). El nuevo desarrollo permite el modelado de los efectos de agrupación de volatilidad, la leptokurtica y la distribución sesgada en la serie de retorno de Bitcoin. En comparación con la distribución no de Students y la distribución de errores generalizada, la distribución gaussiana inversa normal (Nig) capturó adecuadamente la leptocúrtica y la asimetría en todos los modelos GARCH. El modelo tGARCH fue el mejor modelo, ya que describió la ocurrencia asimétrica de shocks en el mercado de Bitcoin. Es decir, la respuesta de los inversores a la misma cantidad de buenas y malas noticias es distinta. A partir de los resultados empíricos, se puede concluir que tGARCH-NIG fue el mejor modelo para estimar la volatilidad en la serie de retorno de Bitcoin. En general, sería óptimo utilizar la distribución Nig en los modelos de tipo GARCH, ya que las series temporales de la mayoría de las criptomonedas son leptokúrticas.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نمذجة تقلب عوائد البيتكوين باستخدام نماذج GARCH
- Translated title (French)
- Modélisation de la volatilité des rendements Bitcoin à l'aide de modèles GARCH
- Translated title (Spanish)
- Modelado de la volatilidad de los rendimientos de Bitcoin utilizando modelos GARCH
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2992980136
- DOI
- 10.3934/qfe.2019.4.739
References
- https://openalex.org/W2061160212
- https://openalex.org/W2096018560
- https://openalex.org/W2122016003
- https://openalex.org/W2694190980
- https://openalex.org/W2759609844