Kripto paralarda volatilite analizi: Bitcoin ve Ethereum üzerine bir uygulama
Volatility analysis for cryptocurrencies: An application for Bitcoin and Ethereum
Yazar: HÜSEYİN EMRE KÖSE
Danışman: DOÇ. DR. GÖKNUR BÜYÜKKARA
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bitcoin = Bitcoin ; Ethereum = Ethereum ; Fiyat hareketi = Price movement ; Kripto para birimi = Crypto currency ; Oynaklık = Volatility

Özet:
Kripto para, ekonomik sistemler içerisinde bütün dünyayı etkisi altına almayı başararak küreselleşme olgusuyla beraber sistemin önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Aynı zamanda finansal piyasalar içerisindeki payının ciddi boyutlara ulaşması da yatırımcılar açısından merak konusu haline gelmiştir. Özellikle de kripto para türlerinden olan Bitcoin'in piyasalardaki işlem hacminin giderek genişlemesi nedeniyle kişilerin tercih ettiği bilinmektedir. Bu yüzden kripto para hakkında araştırmaların yapılıyor olması son derece olağan karşılanmaktadır. Bununla birlikte Bitcoin dışında piyasalara günden güne yeni kripto paraların eklendiği gözlemlenmektedir. Kripto para kavramının bu kadar önemli olmasının nedeni blokzincir teknolojisi olarak adlandırılan bir alt yapıya sahip olmasından kaynaklanmaktadır. Bu tasarım ile karışık matematiksel algoritmalar kullanılarak sistemin güvenliği üst düzeye çıkarılmaktadır. Bu yüzden son derece etkin işleyen bir yapıya sahip olup geleceğin teknolojisi olacağı düşünülmektedir. 
Bu çalışmanın amacı, kripto para birimlerinin volatilitesinin anlaşılmasına katkıda bulunmaktır. 
Bu bağlamda, teorik bölümde bahsedilen ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M, IGARCH, EGARCH, TGARCH, APARCH ve ACGARCH modelleri kullanılarak piyasa değeri yüksek olan BTC ve ETH kripto para birimleri seçilerek getiri serileri oluşturulmuş ve volatiliteleri analiz edilmiştir. 
Yapılan analizler sonucunda BTC getiri serilerinde meydana gelen olumsuz şokların volatilite üzerinde olumlu şoklara göre daha fazla etkisi bulunduğu; ETH getiri serilerinde meydana gelen olumlu şokların volatilite üzerinde olumsuz şoklara göre daha fazla etkisi bulunduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veriler için asimetrik koşullu değişen varyans modellerinin, simetrik koşullu değişen varyans modellerine göre daha anlamlı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
Crypto money is a crucial comlementary of the system together with the phenomenon of globalization by succeeding in influencing the whole world within economic systems. At the same time, its share in financial markets has become a matter of curiosity for investors. It is known that people prefer Bitcoin, which is one type of the crypto moneys, because of the gradual expansion of the transaction volume in the markets. Therefore, it is extremely normal that researches about crypto money are being made. In addition to Bitcoin, it is observed that new crypto currencies are added to the markets every day. The reason why the concept of crypto money is so important is that it has an infrastructure called blockchain technology. With this design, the security of the system is maximized by using complex mathematical algorithms. Therefore, it has an extremely effective structure and is considered as the technology of the future. 
The purpose of this study is to contribute to the understanding of the volatility of cryptocurrencies. In this context, BTC and ETH which have high market value have been chosen to make return series and analyze the volatility based on the models mentioned under the theoroticcal section including; ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M, IGARCH, EGARCH, TGARCH, APARCH and ACGARCH. 
As a result of the analysis, it was found that the negative shocks in the BTC return series had a greater effect on volatility than the positive shocks. It has been concluded that positive shocks in ETH return series have more impact on volatility than negative shocks. For the data used in this study, it was seen that the asymmetric conditional variance models gave more significant results than the symmetric conditional variance models.