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Cointegrated portfolios and volatility modelling in the cryptocurrency market
Stefan Gabriel
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Banking and Finance
Betreuer*in
Robert Kunst
DOI
10.25365/thesis.73052
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14526.43914.889489-5
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit untersucht zwei Hauptthemen im Bereich Kryptowährungen. Einerseits untersuche ich mögliche langfristige Gleichgewichtsbeziehungen zwischen zehn verschiedenen Kryptowährungen, indem ich zwei verschiedene Kointegrationstests anwende. Diese Analyse zielt darauf ab, kointegrierte Portfolios zu konstruieren, die statistische Arbitrage ermöglichen. Darüber hinaus fand ich Hinweise auf einen Zusammenhang zwischen der Marktvolatilität und dem für das Trading verwendeten Spread. Die Ergebnisse der Handelsstrategien deuten darauf hin, dass kointegrierte Portfolios, die auf dem Johansen-Verfahrens basieren, die höchsten anormalen Log-Renditen generieren, sowohl in-sample als auch out-of-sample. Außerdem erzielen fünf von sechs Handelsstrategien einen positiven Gesamtgewinn und übertreffen einen passiven Anlageansatz out-of-sample. Der zweite Teil der ökonometrischen Analyse baut auf den Granger-Kausalitätsergebnissen zwischen Volatilität und Spread auf, wo ich Hinweise auf Granger-Kausalität gefunden habe. Für diese Analyse implementiere ich zwei verschiedene Arten von Modellen zur Vorhersage der Volatilität von Bitcoin, wobei die GARCH-Familie tägliche Preisdaten verwendet und die HAR-Familie auf 5-Minuten-Hochfrequenzdaten basiert. Darüber hinaus verwende ich in beiden Kategorien auch Modelle, die potenzielle Sprünge in den Preisreihen berücksichtigen, da ich festgestellt habe, dass Preissprünge eine wichtige Rolle bei der Prognose der Volatilität von Bitcoin spielen. Des Weiteren weisen die Ergebnisse darauf hin, dass das realisierte GARCH-Modell das einzige GARCH-Modell ist, das mit dem HAR-RV-Modell konkurrieren kann, da es bei der Durchführung von out-of-sample Prognosen einen statistisch signifikant kleineren QLIKE aufweist.
Abstract
(Englisch)
This master thesis examines two major topics in the field of Cryptocurrencies. On the one hand, I investigate possible long-run equilibrium relationships among ten different Cryptocurrencies by applying two different cointegration tests. This analysis aims to construct cointegrated portfolios that enable statistical arbitrage. Moreover, I found evidence for a connection between market volatility and the spread used for trading. The results of the trading strategies suggest that cointegrated portfolios based on the Johansen procedure generate the highest abnormal log-returns, both in-sample and out-of-sample. Furthermore, five out of six trading strategies generate a positive overall profit and outperform a passive investment approach out-of-sample. The second part of the econometric analysis builds on the granger causality results between volatility and the spread where I found evidence for granger causality. For this analysis, I implement two different types of models for forecasting the volatility of Bitcoin, where the GARCH family uses daily price data and the HAR family is based on 5-min high-frequency data. Moreover, in both categories I also use models that consider potential jumps in the price series as I found that price jumps play an important role when forecasting the volatility of Bitcoin. In addition, the findings indicate that the realized GARCH model is the only GARCH model that can compete against the HAR-RV model as it has a statistically significant smaller QLIKE when performing out-of-sample forecasting.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Kryptowährungen Bitcoin Volatilität Realisierte Varianz Integrierte Varianz Sprungvariation Kointegration Kointegrierte Portfolios Statistische Arbitrage
Schlagwörter
(Englisch)
cryptocurrencies bitcoin volatility realized variance integrated variance jump variation cointegration cointegrated portfolios statistical arbitrage
Autor*innen
Stefan Gabriel
Haupttitel (Englisch)
Cointegrated portfolios and volatility modelling in the cryptocurrency market
Paralleltitel (Deutsch)
Kointegrierte Portfolios und Modellierung von Volatilitäten im Kryptowährungsmarkt
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
89 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Robert Kunst
Klassifikationen
83 Volkswirtschaft > 83.21 Marktwirtschaft ,
83 Volkswirtschaft > 83.52 Finanzwissenschaft
AC Nummer
AC16764879
Utheses ID
65752
Studienkennzahl
UA | 066 | 974 | |