Published November 1, 2023
| Version v1
Publication
Return-volatility relationships in cryptocurrency markets: Evidence from asymmetric quantiles and non-linear ARDL approach
- 1. University of Southampton Malaysia
- 2. University of Southampton
- 3. University of Economics Ho Chi Minh City
Description
Implied volatility has consistently demonstrated its reliability as a superior estimator of the expected short-term volatility of underlying assets. In this study, we employ the newly constructed robust model-free implied volatility (MFIV) indices for Bitcoin and Ethereum (BitVol and EthVol) to explore the asymmetric return-volatility relationship of these cryptocurrencies through the lens of behavioral finance theories. Utilizing the asymmetric quantile regression model (QRM) and the Non-linear ARDL (NARDL) approach, our results reveal a notable difference from equities. Both positive and negative return shocks in the cryptocurrency market lead to an increase in volatility. However, during high volatility regimes, positive (negative) return shocks exert a more substantial impact on positive innovations of volatility for Bitcoin (Ethereum) compared to negative (positive) return shocks. The degree of asymmetry steadily intensifies as we progress from medium to uppermost quantiles of the volatility distribution. These observed phenomena can be attributed to behavioral aspects among market participants, including noise trading, behavioral biases, and fear of missing out (FOMO). Our findings hold significant implications for various aspects of cryptocurrency trading, portfolio hedging strategies, volatility derivatives pricing, and risk management.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
أظهرت التقلبات الضمنية باستمرار موثوقيتها كمقدر متفوق للتقلبات المتوقعة على المدى القصير للأصول الأساسية. في هذه الدراسة، نستخدم مؤشرات التقلب الضمني القوية الخالية من النماذج (MFIV) التي تم إنشاؤها حديثًا لبيتكوين وإيثريوم (BitVol و EthVol) لاستكشاف علاقة تقلب العائد غير المتماثلة لهذه العملات المشفرة من خلال عدسة نظريات التمويل السلوكي. باستخدام نموذج الانحدار الكمي غير المتماثل (QRM) ونهج ARDL غير الخطي (NARDL)، تكشف نتائجنا عن اختلاف ملحوظ عن الأسهم. تؤدي كل من صدمات العائد الإيجابية والسلبية في سوق العملات المشفرة إلى زيادة التقلبات. ومع ذلك، خلال أنظمة التقلبات العالية، تمارس صدمات العائد الإيجابية (السلبية) تأثيرًا أكبر على الابتكارات الإيجابية لتقلبات البيتكوين (Ethereum) مقارنة بصدمات العائد السلبية (الإيجابية). تزداد درجة عدم التماثل بشكل مطرد مع تقدمنا من الكميات المتوسطة إلى العليا لتوزيع التقلب. يمكن أن تعزى هذه الظواهر المرصودة إلى الجوانب السلوكية بين المشاركين في السوق، بما في ذلك تداول الضوضاء، والتحيزات السلوكية، والخوف من الضياع (FOMO). تحمل النتائج التي توصلنا إليها آثارًا كبيرة على جوانب مختلفة من تداول العملات المشفرة، واستراتيجيات التحوط للمحفظة، وتسعير مشتقات التقلب، وإدارة المخاطر.Translated Description (French)
La volatilité implicite a constamment démontré sa fiabilité en tant qu'estimateur supérieur de la volatilité à court terme attendue des actifs sous-jacents. Dans cette étude, nous utilisons les indices de volatilité implicite sans modèle (MFIV) robustes nouvellement construits pour Bitcoin et Ethereum (BitVol et EthVol) pour explorer la relation asymétrique retour-volatilité de ces crypto-monnaies à travers le prisme des théories de la finance comportementale. Utilisant le modèle de régression quantile asymétrique (QRM) et l'approche non linéaire ARDL (NARDL), nos résultats révèlent une différence notable par rapport aux actions. Les chocs de rendement positifs et négatifs sur le marché de la crypto-monnaie entraînent une augmentation de la volatilité. Cependant, pendant les régimes de forte volatilité, les chocs de rendement positifs (négatifs) exercent un impact plus important sur les innovations positives de la volatilité pour Bitcoin (Ethereum) par rapport aux chocs de rendement négatifs (positifs). Le degré d'asymétrie s'intensifie régulièrement au fur et à mesure que nous passons des quantiles moyens aux quantiles supérieurs de la distribution de la volatilité. Ces phénomènes observés peuvent être attribués à des aspects comportementaux parmi les participants au marché, y compris le commerce de bruit, les biais comportementaux et la peur de passer à côté (FOMO). Nos résultats ont des implications importantes pour divers aspects du trading de crypto-monnaie, des stratégies de couverture de portefeuille, de la tarification des dérivés de volatilité et de la gestion des risques.Translated Description (Spanish)
La volatilidad implícita ha demostrado consistentemente su fiabilidad como un estimador superior de la volatilidad esperada a corto plazo de los activos subyacentes. En este estudio, empleamos los índices de volatilidad implícita sin modelos (MFIV) robustos recientemente construidos para Bitcoin y Ethereum (BitVol y EthVol) para explorar la relación asimétrica de retorno-volatilidad de estas criptomonedas a través de la lente de las teorías de finanzas conductuales. Utilizando el modelo de regresión cuantil asimétrica (QRM) y el enfoque ARDL no lineal (NARDL), nuestros resultados revelan una diferencia notable con respecto a la renta variable. Tanto los shocks de rentabilidad positivos como los negativos en el mercado de criptomonedas conducen a un aumento de la volatilidad. Sin embargo, durante los regímenes de alta volatilidad, los shocks de rentabilidad positivos (negativos) ejercen un impacto más sustancial en las innovaciones positivas de volatilidad para Bitcoin (Ethereum) en comparación con los shocks de rentabilidad negativos (positivos). El grado de asimetría se intensifica constantemente a medida que avanzamos de los cuantiles medios a los superiores de la distribución de volatilidad. Estos fenómenos observados pueden atribuirse a aspectos de comportamiento entre los participantes del mercado, incluido el comercio de ruido, los sesgos de comportamiento y el miedo a perderse (FOMO). Nuestros hallazgos tienen implicaciones significativas para varios aspectos del trading en criptomonedas, las estrategias de cobertura de cartera, los precios de los derivados de volatilidad y la gestión de riesgos.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- علاقات العودة والتقلب في أسواق العملات المشفرة: أدلة من الكميات غير المتماثلة ونهج ARDL غير الخطي
- Translated title (French)
- Relations retour-volatilité sur les marchés de la crypto-monnaie : preuves des quantiles asymétriques et de l'approche ARDL non linéaire
- Translated title (Spanish)
- Relaciones de retorno-volatilidad en los mercados de criptomonedas: evidencia de cuantiles asimétricos y enfoque ARDL no lineal
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4386157368
- DOI
- 10.1016/j.irfa.2023.102894
References
- https://openalex.org/W1501835916
- https://openalex.org/W1603096574
- https://openalex.org/W1756089623
- https://openalex.org/W1960156807
- https://openalex.org/W1963787328
- https://openalex.org/W1965635191
- https://openalex.org/W1966268097
- https://openalex.org/W1966910378
- https://openalex.org/W1980535216
- https://openalex.org/W1984196940
- https://openalex.org/W1994045802
- https://openalex.org/W2002497463
- https://openalex.org/W2005415391
- https://openalex.org/W2024109362
- https://openalex.org/W2030292838
- https://openalex.org/W2042442456
- https://openalex.org/W2042868518
- https://openalex.org/W2064651043
- https://openalex.org/W2069510752
- https://openalex.org/W2072556449
- https://openalex.org/W2108855171
- https://openalex.org/W2111682960
- https://openalex.org/W2118484139
- https://openalex.org/W2497736255
- https://openalex.org/W2524056167
- https://openalex.org/W2563871999
- https://openalex.org/W2588960649
- https://openalex.org/W2594503329
- https://openalex.org/W2694190980
- https://openalex.org/W2735809496
- https://openalex.org/W2758543453
- https://openalex.org/W2895641385
- https://openalex.org/W2897385673
- https://openalex.org/W2897624602
- https://openalex.org/W2908108931
- https://openalex.org/W2913862548
- https://openalex.org/W2915066259
- https://openalex.org/W2922466487
- https://openalex.org/W2951027994
- https://openalex.org/W2964867301
- https://openalex.org/W2972974471
- https://openalex.org/W2974417500
- https://openalex.org/W2980810141
- https://openalex.org/W2994945673
- https://openalex.org/W3020023952
- https://openalex.org/W3042188504
- https://openalex.org/W3080251121
- https://openalex.org/W3119746879
- https://openalex.org/W3121766225
- https://openalex.org/W3121897461
- https://openalex.org/W3123106637
- https://openalex.org/W3126072850
- https://openalex.org/W3134474575
- https://openalex.org/W3185412984
- https://openalex.org/W3185680218
- https://openalex.org/W3199435122
- https://openalex.org/W4205410735
- https://openalex.org/W4213291470
- https://openalex.org/W4241653265
- https://openalex.org/W4241996101
- https://openalex.org/W4292157289
- https://openalex.org/W4293437989
- https://openalex.org/W4308329931
- https://openalex.org/W827054635