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Predictability of cryptocurrency returns
Dilshod Agishev
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Banking and Finance
Betreuer*in
Nikolaus Hautsch
DOI
10.25365/thesis.64455
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-23017.94979.910260-5
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Ziel dieser Arbeit ist die Vorhersagbarkeit der Renditen auf dem Markt der Kryptowährung zu studieren. Ich habe Automatic Portmanteau- und Wild Bootstrapped Automatic Variance Ratio-Tests auf tägliche Renditen von 467 Kryptowährungen angewendet, um zu testen, ob Renditen vorhersehbar sind. Die Testergebnisse zeigen, dass die Hälfte der Münzen in der Probe vorhersehbar ist und dass Small-Cap-Münzen vorhersehbarer sind als Large-Cap-Münzen. Ferner zeige ich, dass der Grad der Vorhersagbarkeit auf dem Kryptowährungsmarkt zeitlich variiert und der Adaptive Market Hypothesis folgt. Um zu verstehen, was die Determinanten für einen unterschiedlichen Grad an Vorhersagbarkeit sind, habe ich die Paneldatenregression mit fixen Effekten verwendet, wobei Teststatistiken der oben genannten Tests als abhängige Variablen verwendet werden. Regressionsmodelle zeigen, dass Handelsvolumen, Volatilität und Aufmerksamkeit für Kryptowährungen einige Variationen der Vorhersagbarkeit erklären können.
Abstract
(Englisch)
The goal of this thesis is to study the predictability of returns in the cryptocurrency market. I applied Automatic Portmanteau and Wild Bootstrapped Automatic Variance Ratio tests to daily returns of 467 cryptocurrencies to test if returns are predictable. Test results show that half of the coins in the sample are predictable and that small-cap coins are more predictable than large-cap coins. Further, I show that the degree of predictability in the cryptocurrency market is time-varying and follows the Adaptive Market Hypothesis. To understand, what are the determinants of varying degree of predictability, I used panel data regression with fixed effects, where test statistics of the abovementioned tests are used as dependent variables. Regression models show that trading volume, volatility, and attention to cryptocurrencies can explain some variation of predictability.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
cryptocurrencies predictability of returns determinants of predictability Adaptive Market Hypothesis
Schlagwörter
(Deutsch)
Kryptowährung die Vorhersagbarkeit der Renditen Determinanten an Vorhersagbarkeit Adaptive Market Hypothesis
Autor*innen
Dilshod Agishev
Haupttitel (Englisch)
Predictability of cryptocurrency returns
Paralleltitel (Deutsch)
Vorhersagbarkeit von Kryptowährung Renditen
Publikationsjahr
2020
Umfangsangabe
37 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Nikolaus Hautsch
Klassifikation
83 Volkswirtschaft > 83.52 Finanzwissenschaft
AC Nummer
AC16075807
Utheses ID
57191
Studienkennzahl
UA | 066 | 974 | |