Kripto para piyasasının volatilite öngörümlemesi: GARCH modellerinin ve derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırması
Volatility forecasting of the cryptocurrency market: A comparison of GARCH models and deep learning algorithms
Yazar: ÖMER BURAK AKGÜN
Danışman: DOÇ. DR. EMRAH GÜLAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Veri Yönetimi ve Analizi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Son yıllarda kripto para birimleri yatırımcıların büyük ilgisini çekmiş ve medyada önemli bir konu haline gelmiştir. Bununla birlikte, kripto para birimlerinde önemli fiyat dalgalanmaları yaşanmaktadır. Bu tez, farklı Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) tipi modeller ve derin öğrenme (DL) algoritmaları kullanarak en yaygın olarak işlem gören üç kripto para biriminin volatilite davranışını kapsamlı bir şekilde incelemekte ve modellerin öngörümleme performanslarını karşılaştırmaktadır. Bu çalışmada en iyi modeli seçmek amacıyla, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) ve Binance Coin (BNB) gibi yaygın olarak işlem gören üç kripto para biriminin volatiliteleri modellenmiştir. Ayrıca, kripto para piyasasında öngörü doğruluğu üzerinde etkili olan kayan ve genişleyen pencere kullanımı, gerçekleşen volatilite formülü ve eğitim-test kümesi oranı gibi etkenler incelenmektedir. Farklı pencere boyutlarının seçilmesinin nedeni, kripto para birimlerinin yapısal kırılmalara izin veren durağan olmayan yapısından kaynaklanmaktadır. Toplamda 61,722 model uygulanmış ve sonuçlar ortalama karesel hata (MSE), ortalama mutlak yüzde hata (MAPE), heteroskedastisite düzeltmeli ortalama karesel hata (HMSE), quasi-like (QLIKE) ve ortalama mutlak ölçekli hata (MASE) olmak üzere beş kayıp fonksiyonu kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, seçilen kayıp fonksiyonu veya gerçekleşen volatilite formülüne bağlı olarak en iyi modelin değişebileceğini, ancak genel olarak DL algoritmalarının GARCH modellerinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir.

Abstract:
Cryptocurrencies have captured significant investor interest and garnered extensive media coverage in recent years. As a result, there have been significant price fluctuations in cryptocurrencies. This thesis provides a comprehensive review and detailed analysis of the volatility behavior of the top three cryptocurrencies by using different Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)-type models and deep learning (DL) algorithms. The study focuses on modeling the volatility of three widely traded cryptocurrencies: Bitcoin, Ethereum, and Binance Coin, with the aim of identifying the best model. Additionally, it explores the effects of employing sliding or expanding window techniques, the realized volatility formula, and the train-test ratio. The choice of different window sizes is motivated by the non-stationary nature of cryptocurrencies, which enables the detection of structural breaks. A total of 61,722 models were fitted, and the results are evaluated using five loss functions, such as mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), heteroscedasticity adjusted mean squared error (HMSE), quasi-like (QLIKE), and mean absolute scaled error (MASE). Empirical findings indicate that while the selection of the best model may vary depending on the chosen loss function or realized volatility formula, DL algorithms generally outperform GARCH models in terms of performance.