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논문 기본 정보

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저널정보
한국금융공학회 金融工學硏究 金融工學硏究 제19권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
1 - 22 (22page)

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This study analyzes the cryptocurrency index (CRIX) using the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) and extended GARCH models. Using the daily cryptocurrency index for July 31, 2014, to March 22, 2019, from the CRIX (https://thecrix.de/), we examine the CRIX return volatility forecast performance of three GARCH models. This empirical research investigates the importance of asymmetry in cryptocurrency volatility, which is not accounted for by the standard GARCH model; thus, asymmetric model variations are applied. The results show that the regime-switching model resolves the single-regime model’s problem of elevated forecasts for high-volatility periods. Additionally, we show that the forecasting performance of the Markov-switching exponential GARCH (MS-EGARCH) model is superior to that of other models. This suggests that the MS-EGARCH model outperforms other models in accounting for cryptocurrency index volatility. Hence, the regime-switching model, which applies asymmetry, has greater explanatory power than the standard GARCH model.
#가상화폐 지수 #비대칭성 #국면 전환 #예 #마르코프국면전환모형

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참고문헌 (26)

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A. R. Pagan / 1990 / Alternative models for conditional stock volatility / Journal of Econometrics 45:267~290 google schola C. Eom / 2019 / Bitcoin and investor sentiment:Statistical characteristics and predictability / Physica A 514:511~521 google schola D. B. Nelson / 1991 / Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach / Econometrica 59:347~370 google schola D. Bianchi / 2017 / Cryptocurrencies as an asset class? An empirical assessment google schola F. Allen / 2006 / Credit risk transfer and contagion / Journal of Monetary Economics 53:89~111 google schola

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