菲加-吉安娜·塔拉曼卡;马可·帕塔卡 市场关注度会影响比特币的回报率和波动率吗? (英语) Zbl 1431.62474号 Decis公司。经济。财务 42,第1期,135-155(2019). 摘要:在本文中,我们通过对历史数据进行非线性计量模型拟合,分析了注意力度量对比特币收益均值或方差的相对影响:考虑了2012年1月1日至2017年12月31日期间的两个非重叠子样本。结果证实,当通过对交易量或SVI谷歌搜索指数的时间序列进行多次转换来衡量时,市场关注度对比特币回报和波动性有影响。具体来说,通过所谓的Box-Jenkins方法和最大化样本外预测性能来选择最佳候选模型。总的来说,我们可以得出结论,交易量相关指标影响加密货币回报的平均值和波动性,而互联网搜索量主要影响波动性。一个有趣的发现是,在模型规范中包含注意力度量可以使预测估计更加准确。 引用于7文件 MSC公司: 62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用 91克70 统计方法;风险措施 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH) 91B84号 经济时间序列分析 关键词:比特币;市场关注度;ARMA时间序列模型;GARCH时间序列模型;box-Jenkins程序;预测分析 软件:俄罗斯 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Figaá-Talamanca}和\textit{M.Patacca},Decis。经济。财务42,No.1,135--155(2019;Zbl 1431.62474) 全文: 内政部 参考文献: [1] Almudhaf,F.:比特币信托的定价效率。申请。经济。莱特。25(7), 504-508 (2018) ·网址:10.1080/13504851.2017.1340564 [2] 布莱,B.M.:比特币的价格动态和投机交易。Res Int.总线。财务。41(附录C),493-499(2017)。https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.05.010 ·doi:10.1016/j.ribaf.2017.05.010 [3] Bukovina,J.,Martiček,M.:情绪和比特币波动性。布尔诺孟德尔大学商业与经济学院技术代表(2016年) [4] Ciaian,P.,Rajcaniova,M.,Kancs,d:比特币价格形成的经济学。申请。经济。48(19), 1799-1815 (2016) ·doi:10.1080/00036846.2015.1109038 [5] Cretarola,A.,Figá-Talamanca,G.,Patacca,M.:市场关注和比特币价格建模:理论、估计和期权定价,初步版本可在SSRN上获得:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3042029 (2018). 2018年6月10日访问·兹比尔1444.91208 [6] Da,Z.,Engelberg,J.,Gao,P.:寻求关注。J财务。66(5), 1461-1499 (2011) ·doi:10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x [7] Dyhrberg,A.H.:比特币、黄金和美元——garch波动性分析。财务。Res.Lett公司。16(附录C),85-92(2016)。https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008 ·文件编号:10.1016/j.fr.2015.10.008 [8] Engle,R.F.:英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差。经济。《经济学杂志》。Soc.50987-1007(1982)·Zbl 0491.62099号 [9] Ghalanos,A.:rugarch:单变量GARCH模型。https://cran.r-project.org/web/packages/rugarch/rugarch.pdf,r包版本1.3-5(2014)。2018年6月10日访问 [10] Katsiampa,P.:比特币的波动性估计:garch模型的比较。经济。莱特。158(附录C),3-6(2017)。https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.06.023 ·Zbl 1398.62306号 ·doi:10.1016/j.econlet.2017.06.023 [11] Kristoufek,L.:比特币符合谷歌趋势和维基百科:量化互联网时代现象之间的关系。科学。代表3,3415(2013)·doi:10.1038/srep03415 [12] Kristoufek,L.:比特币价格的主要驱动因素是什么?小波相干分析的证据。《公共科学图书馆·综合》10(4),e0123923(2015)·doi:10.1371/journal.pone.0123923 [13] Ljung,G.M.,Box,G.E.P.:关于时间序列模型中缺乏拟合的度量。《生物特征》65(2),297-303(1978)。https://doi.org/10.1093/biomet/65.2.297 ·Zbl 0386.62079号 ·doi:10.1093/biomet/65.2.297 [14] Llorente,G.、Michaely,R.、Saar,G.和Wang,J.:个股的动态量收益关系。财务版次。螺柱15(4),1005-1047(2002)。https://doi.org/10.1093/rfs/15.4.1005 ·doi:10.1093/rfs/15.4.1005 [15] Nadarajah,S.,Chu,J.:关于比特币的低效率。经济。莱特。150(附录C),6-9(2017)。https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.10.033 ·doi:10.1016/j.econlet.2016.10.033 [16] Rachev,S.T.、Mittnik,S.、Fabozzi,F.J.、Focardi,S.M.、Jašić,T.:《金融计量经济学:从基础到高级建模技术》,第150卷。霍博肯·威利(2007)·Zbl 1154.62079号 [17] 厄克哈特:比特币的低效率。经济。莱特。148(附录C),80-82(2016)。https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.09.019 ·doi:10.1016/j.econlet.2016.09.019 [18] 厄克特:是什么引起了比特币的关注?经济。莱特。166, 40-44 (2018). https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.02.017 ·doi:10.1016/j.econlet.2018.02.017 [19] Yelowitz,A.,Wilson,M.:比特币用户的特征:谷歌搜索数据分析。申请。经济。莱特。22(13), 1030-1036 (2015) ·doi:10.1080/13504851.2014.995359 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。