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亚历山德拉·克雷塔罗拉;图a-吉安娜·塔拉曼卡

比特币和以太坊价格动态关注模型中的泡沫机制识别。 （英语） Zbl 1436.91113号

经济。莱特。 191，文章ID 108831，5 p.（2020）.
小结：在本文中，我们扩展了模型[A.克雷塔罗拉和G.图a-塔拉曼卡，“通过以下方式检测比特币价格动态中的泡沫市场繁荣”，安。欧珀。Res.（将出现）(doi:10.1007/s10479-019-03321-z)]通过考虑资产回报和市场关注度之间的状态相关参数。我们假设状态的变化由连续时间潜在马尔可夫链描述，并提出了一种基于条件最大似然和Hamilton滤波器的估计过程。最后，如果市场关注度通过谷歌搜索量索引分别针对关键字“比特币”和“以太坊”；在实证应用中考虑了多达四种方案。实证结果表明，该模型不仅能够识别泡沫和非泡沫状态，而且能够解释加密货币及其市场关注度之间的相关性，作为定义泡沫增长速度的调整。

引用于5文件

MSC公司：

91G70型 统计方法；风险措施
60G44型 具有连续参数的鞅
60J27型 离散状态空间上的连续时间马尔可夫过程

关键词：

比特币;以太坊;寄存器切换模型;气泡
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Cretarola}和\textit{G.Figá-Talamanca}，经济。莱特。191，文章ID 108831，5 p.（2020；Zbl 1436.91113）
全文： 内政部

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