Trabalho Final de Mestrado
| Ano Lectivo: | 2018/2019 |
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| Aluno: | MARISA COELHO SANTOS (49304) |
| Mestrado: | Econometria Aplicada e Previsão |
| Tipo: | Dissertação |
| Título do Trabalho Final de Mestrado: | MODELAÇÃO DA VOLATILIDADE DAS CRIPTOMOEDAS DOMINANTES NO MERCADO |
| Sub Título: | |
| Comentário: | - |
| Instituição: | - |
| Homologação: | Dia 11/11/2019 às 21:06 por NUNO JOÃO DE OLIVEIRA VALÉRIO |
Resumo
Nos últimos anos, o mercado das criptomoedas cresceu exponencialmente, ocorrendo uma diminuição considerável do grau de concentração deste mercado.
As criptomoedas apresentam como maior desvantagem os elevados níveis de volatilidades e, consequentemente, as criptomoedas aparentarem ter mais características de ativo com risco do que de moeda fiduciária. Não obstante, maior parte dos estudos académicos sobre este tema analisam apenas o comportamento dos preços e/ou retornos da Bitcoin, existindo uma fraca evidência estatística sobre as características da volatilidade de outras criptomoedas.
Deste modo, o principal objetivo deste trabalho é analisar, de forma mais detalhada, as principais propriedades de um conjunto de nove criptomoedas: Ethereum, Ripple, Litecoin, Monero, Stellar, Dashcoin, Dogecoin e Nemcoin, no período de 27 de outubro de 2015 a 10 de setembro de 2019. Também vou propor modelos da classe GARCH para caracterizar o comportamento das séries temporais destas criptomoedas.
Numa primeira fase, constatou-se que as séries dos retornos diários das criptomoedas verificam os factos estilizados das séries financeiras. Posteriormente, foram estimados diferentes modelos GARCH, tendo sido escolhido o modelo que apresentou menor valor nos critérios de informação para cada criptomoeda.
Com base nos resultados, os modelos que apresentaram o melhor ajustamento ao comportamento dos retornos diários foram o AR(5)-GARCH para a Bitcoin, Ethereum e Dogecoin, e o AR(5)-IGARCH para os retornos da Ripple, Litecoin, Monero, Stellar, Dashcoin e Nemcoin.
(Português)
In the last few years, the cryptocurrency market has grown exponentially, with a smaller decrease in the degree of concentration of this market.
The cryptocurency has as disadvantage the high levels of volatility. Therefore, based on the academic literature, have more financial asset characteristics than fiduciary currency. However, most cryptocurrency studies only analyze Bitcoin price and / or return behavior, and there are few studies on the characteristics and behavior of others cryptocurrencies, consequently, there is no statistical evidence to conclude whether cryptocurrencies, regardless of their representativeness, assume a standard behavior in volatility or diverge.
Therefore, the main objective of this study is to model a set of nine cryptocurrencies: Ethereum, Ripple, Litecoin, Monero, Stellar, Dashcoin, Dogecoin and Nemcoin, from October 27, 2015 to September 10, 2019, using a class of GARCH models.
In the first phase, it was verified whether the daily returns series of the cryptocurrencies verify the stylized facts of the financial series and, later, the different GARCH models were estimated, choosing the model that showed the lowest value in the information criteria for each cryptocurrency.
Based on the results, the AR (5) -GARCH model provides better adjustment to the volatility behavior of Bitcoin, Ethereum and Dogecoin daily returns, and the AR (5) -IGARCH model to model the volatility returns of Ripple, Litecoin, Monero, Stellar, Dashcoin and Nemcoin.
(Inglês)
Palavras-chave
Criptomoedas, volatilidade, GARCH, autocorrelação, efeitos ARCH, ativo financeiro. (Português)
Cryptocurrencies, volatility, GARCH, autocorrelation, ARCH effects, financial asset. (Inglês)
Resumo Alargado
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Data da Prova Pública
| Data da Prova Pública: | 21-01-2020 14:30 |
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