Kripto para oynaklıklarındaki kaldıraç ve ters asimetri etkilerinin otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile analizi
Analysis of leverage and inverse asymmetry effects in cryptocurrency volatility with autoregressive conditional heteroskedasticity models
Yazar: ALEYNA ÇELİKLİ ÖGET
Danışman: PROF. DR. FERUDUN KAYA
Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bankacılık = Banking

Özet:
Merkeziyetsiz bir ödeme aracı olarak tasarlanan, ancak fiyatındaki dalgalanmalardan ötürü bir yatırım aracı olarak kullanılan kripto paraların oynaklık yapılarının belirlenmesi opsiyon fiyatlandırma, portföy çeşitlendirme ve risk değerlendirme açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı en büyük piyasa değerine sahip Bitcoin, Ethereum, BNB, Solana, Ripple, Cardano, Dogecoin, Polygon, Polkadot ve Litecoin için en iyi oynaklık modelini belirlemeye çalışmak ve kripto para oynaklıklarındaki kaldıraç ve ters asimetri ilişkilerinin varlığının sorgulanmasıdır. Farklı zaman dilimleri, farklı yöntemler, farklı kripto para birimleri üzerindeki uygulamalar, kripto paraların yüksek oynaklığı ve oynaklık yapısındaki değişimler nedeniyle kripto para birimleri için tek bir en iyi modelin mevcut olmadığı söylenebilmektedir. Çalışma kapsamında otoregresif koşullu değişen varyans modellerinden olan ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH, FIGARCH ve FIEGARCH modelleri kullanılarak, kripto paraların oynaklık yapılarını ortaya koyan en iyi model tespit edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak Bitcoin, BNB, Ethereum, Litecoin ve Polygon için en iyi modelin EGARCH (1 1), Cardano ve Polkadot için GARCH(1 1), Solana için TARCH (1 1), Dogecoin ve Ripple için ise FIGARCH (1 d 1) modeli olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca Bitcoin, BNB, Ethereum, Dogecoin ve Ripple için kaldıraç etkisinin, Litecoin, Polygon ve Solana için ise ters asimetrinin varlığı ortaya konulmuştur. Cardano ve Polkadot oynaklıkları için ise asimetriden bahsedilememektedir. Solana için şokların kalıcılıklarının kısa süreli, Bitcoin, Cardano, Ethereum ve Litecoin için şokların kalıcılıklarının orta vadeli, BNB, Polkadot ve Polygon için şokların kalıcılıklarının uzun süreli olduğu, Dogecoin ve Ripple için ise uzun bellek özelliğinin mevcut olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
Determining the volatility structures of cryptocurrencies, which are designed as decentralised payment instruments but are used as investment instruments due to their price fluctuations, is important for option pricing, portfolio diversification and risk assessment. The aim of this study is to determine the best volatility model for Bitcoin, Ethereum, BNB, Solana, Ripple, Cardano, Dogecoin, Polygon, Polkadot and Litecoin, which have the largest market capitalisation, and to question the existence of leverage and inverse asymmetry relationships in cryptocurrency volatilities. Due to different time periods, different methodologies, applications to different cryptocurrencies, high volatility of cryptocurrencies and changes in volatility structure, it can be said that there is no single best model for cryptocurrencies. The study uses ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH, FIGARCH and FIEGARCH models, which are autoregressive conditional variance models, to determine the best model that reveals the volatility structures of cryptocurrencies. As a result, the best model for Bitcoin, BNB, Ethereum, Litecoin and Polygon is EGARCH (1 1), for Cardano and Polkadot GARCH (1 1), for Solana TARCH (1 1), for Dogecoin and Ripple FIGARCH (1 d 1). It also revealed the existence of leverage for Bitcoin, BNB, Ethereum, Dogecoin and Ripple, and inverse asymmetry for Litecoin, Polygon and Solana. There is no asymmetry for Cardano and Polkadot volatilities. Shock persistence is found to be short term for Solana, medium term for Bitcoin, Cardano, Ethereum and Litecoin, long term for BNB, Polkadot and Polygon, and long memory for Dogecoin and Ripple.