Kripto para birimlerinin volatilite yapılarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of volatility structures of cryptocurrencies
Yazar: FATİH KAZOVA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA BÜYÜKYILMAZ ERCAN
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: ARCH model = ARCH model ; EGARCH model = EGARCH model ; GARCH model = GARCH model ; Karşılaştırmalı analiz = Comparative analysis ; Kripto para birimi = Crypto currency ; Oynaklık = Volatility

Özet:
Bitcoin ve blok zinciri teknolojisinin ortaya çıkmasıyla birlikte kripto para birimleri oluşmaya başlamıştır. Kripto para birimleri kullandığı blok zinciri teknolojisi ile hızlı ve güvenli işlem yapabilmesi, aracı kurumları ortadan kaldırması ve düşük maliyetli olmasından dolayı giderek popüler hale gelmektedir. 3 Mayıs 2021 itibariyle 9527 adet kripto para birimi bulunmaktadır ve piyasa değerleri toplamı 2 trilyon doları aşmıştır. Kripto para birimlerinin fiyatları sabit kalmamakta ve dönem dönem dalgalanmalar meydana gelmektedir.
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, ETH, XRP, ADA, LTC, BCH, XLM, LINK, TRX ve DOGE kripto para birimleri seçilerek getiri serileri oluşturulmuş ve volatiliteleri analiz edilmiştir. Bu çalışmada BTC, ETH, XRP, LTC için 01.01.2017-16.01.2021 dönemi; ADA için 01.01.2018-16.01.2021, BCH için 04.08.2017-16.01.2021, LINK için 03.02.2018-16.01.2021, XLM için 23.02.2017-16.01.2021, TRX için 15.11.2017-16.01.2021, DOGE için 04.06.2017-16.01.2021 dönemi verilerinden yararlanılmıştır.
Yapılan analizler sonucunda BTC, ADA, LINK getiri serilerinde meydana gelen olumsuz şokların volatilite üzerinde olumlu şoklara göre daha fazla etkisi bulunduğu; ETH, XRP, LTC, BCH, XLM, TRX, DOGE 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:
With the emergence of Bitcoin and Blockchain technology, cryptocurrencies have begun to form. Cryptocurrencies are becoming increasingly popular because of the ability to trade quickly and securely with the Blockchain technology they use, eliminate brokerages and their low cost. As of May 3, 2021, there are 9527 cryptocurrencies and their market value has exceeded 2 trillion dollars. The prices of cryptocurrencies do not remain stable and fluctuations occur from time to time.
The aim of this study is to contribute to the understanding of the volatility of cryptocurrencies. In this context, BTC, ETH, XRP, ADA, LTC, BCH, XLM, LINK, TRX and DOGE cryptocurrencies with high market value were selected by using ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M, IGARCH, EGARCH, TGARCH, APARCH and ACGARCH models mentioned in the theoretical section, their return series were created and their volatility was analyzed. In this study, the period of 01.01.2017-16.01.2021 for BTC, ETH, XRP, LTC; 01.01.2018-16.01.2021 for ADA, 04.08.2017-16.01.2021 for BCH, 03.02.2018-16.01.2021 for LINK, XLM data for the period 23.02.2017-16.01.2021, 15.11.2017-16.01.2021 for TRX and 04.06.2017-16.01.2021 for DOGE were used.
As a result of the analyses, negative shocks occurring in BTC, ADA, LINK return series have more impact on volatility than positive shocks; It has been concluded that positive shocks in ETH, XRP, LTC, BCH, XLM, TRX, DOGE return series have more impact on volatility than negative shocks. Asymmetric conditional heteroscedasticity models were found to give more meaningful results than symmetric conditional heteroscedasticity models for the data used in this study.