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加密货币预测：Meese-Rogoff难题的更多证据

作者

上市的：
  • 尼科拉斯·马格纳

    （智利圣地亚哥迭戈波塔莱斯大学行政管理系，邮编8370109）

  • 尼古拉斯·哈迪

    （智利圣地亚哥波塔莱斯大学行政与经济学院，邮编8370109）

摘要

本文在加密货币市场中检验了随机游走假设。基于著名的Meese–Rogoff难题，我们评估加密货币回报是否可预测。为此，我们进行了样本内和样本外分析，以与随机游走基准相比，检验我们用自回归分量和比特币的滞后收益构建的模型的预测能力。为此，我们考虑了2018年至2022年期间的13种主要加密货币。我们的结果表明，我们的模型明显优于随机游走基准。特别是，加密货币往往比常规汇率更持久，比特币（BTC）似乎提高了我们模型对某些加密货币的预测准确性。此外，虽然预测性能是时变的，但我们发现在大流行危机之前和期间，不同的制度具有预测能力。我们认为，这些结果有助于决策者和投资者，因为它们为加密货币投资战略和监管打开了一个新的视角，以提高金融稳定性。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:gam:jmathe:v:10:y:2022:i:13:p:2338-：d:855300
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    IDEAS上列出的参考文献

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