Linear and nonlinear models for forecasting the realized volatility of cryptocurrencies
Creators: name: Mitkov, Ivan
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2019
Subjects: subject: realisierte Volatilität
subject: Kryptowährungen
subject: Bitcoin
subject: Prognosemodelle
subject: neuronale Netze
subject: realized volatility
subject: cryptocurrency
subject: forecasting models
subject: neural networks
subject: 330 Wirtschaft

description: Um das Risiko für die Investoren auf dem Market für Kryptowährungen zu minimieren, wurde die realisierte Volatilität als Approximation der echten Volatilität vorgeschlagen. Dieser neueingeführte Proxy wird von den intra-täglichen logarithmierten Renditen berechnet. Das Hauptziel dieser Arbeit ist das Herausfinden eines guten Prognosemodells für die täglich realisierte Volatilität, wobei die ausgegebenen Werte für das Berechnen des Value at Risk eines Portfolios von Kryptowährungen benutzt werden. Für die Realisierung dieser Ziele werden verschiedene lineare und nichtlineare Modelle berücksichtigt. Unter diesen Algorithmen sind das populäre Heterogenous autoregressive model (HAR-RV) und einige Recurrent Neural Networks wie SRN, LSTM und GRU zu sehen. Dazu wird noch eine Mischung vom einfachsten Feedforward Neural Network und dem Heterogenous autoregressiven Modell addiert. Die empirischen Ergebnisse demonstrieren die Superiorität der nichtlinearen Netzwerke. Die Differenz in der Modellgüte wird noch größer in ruhigen Perioden mit kleineren Trainingdatensätzen. Leider ist keiner der Modelle in der Lage Prognosewerte zu produzieren, die danach für eine akkurate Berechnung der Value at Risk dienen können. Die sogenannte „Noise“ und „Jumps“ in den Zeitreihen werden als vermutliche Gründe für diesen Misserfolg angenommen. Aus diesem Grund wird das Bedenken von komplexeren Modellen und besonders die Einbeziehung von Deep Recurrent Neural Networks vorgeschlagen.
description: In order to minimize the risk for investors on the market for cryptocurrencies many empirical researchers proposed the realized volatility, calculated with intra-daily log returns as a suitable approximation for the true volatility. The main objective of this particular paper is to find good prediction models for the daily realized volatility of a portfolio from cryptocurrencies and then to test if the forecasted values could be applied for calculating the Value at Risk for multiple periods ahead. For achieving of these goals, some linear and nonlinear models are considered. The popular linear heterogenous autoregressive model (HAR-RV) and various recurrent neural networks (SRN, LSTM and GRU) are the main models used in this paper. Additionally, a hybrid model between the simplest feedforward neural network and the heterogenous autoregressive model is proposed. The results demonstrate superiority of the nonlinear models. However, this is more obvious for the recurrent neural networks in low volatility times with less amount of training data. Unfortunately, none of the models is able to produce values, that could be used for correctly predicting the out-of-sample Value at Risk. The noise and the jumps in the data are defined as possible reason for this failure, therefore, as a starting point for further research, application of more complex models and, especially, the consideration of deep recurrent neural networks is suggested.