Šíření volatility na kryptoměnových trzích

Bc. Dominik Krampla

Master's thesis

Volatility spillover among cryptocurrency markets

Abstract:

Tato práce se zabývala identifikací podmíněné volatility na trzích kryptoměn a zkoumala, jak se nejistota šíří mezi různými kryptoměnami. Pomocí modelů rodiny GARCH byla modelována podmíněná volatilita a k identifikaci šíření podmíněné volatility byl použit model DCC-GJR-GARCH(1,1), který zohledňuje dopad asymetrických šoků. Empirická analýza byla založena na vysokofrekvenčních 15minutových datech pro pět kryptoměn – Bitcoin, Ethereum, Ripple, Cardano a Litecoin – od 23. dubna 2021 do 31. března 2022, s celkovým počtem pozorování 32 904 pro každou kryptoměnu. Výsledky naznačují, že nejistota se nejvýrazněji šíří mezi Bitcoinem a Ethereem, zatímco Ripple a Cardano jsou šířením nejistoty z Bitcoinu ovlivněny méně. Studie rovněž zkoumá vhodné kombinace vah kryptoměn dle různých strategií tvorby portfolia, přičemž nejnižšího rizika dosahuje strategie DCC-GJR-GARCH (1,1).

Abstract:

This thesis investigated the identification of conditional volatility in cryptocurrency markets and explored how uncertainty spreads among various cryptocurrencies. Using GARCH family models, conditional volatility was modeled, and the DCC-GJR- GARCH(1,1) model was applied to identify the spread of conditional volatility, accounting for the impact of asymmetric shocks. The empirical analysis was based on high-frequency 15-minute data for five cryptocurrencies – Bitcoin, Ethereum, Ripple, Cardano, and Litecoin – from 23. April 2021 to 31. March 2022, with total number observations of 32 904 per cryptocurrency. The results suggest that uncertainty spreads most significantly between Bitcoin and Ethereum, while Ripple and Cardano are less affected by the spread of uncertainty from Bitcoin. The study also examines suitable combinations of cryptocurrency weights in various portfolio formation strategies, with the DCC-GJR-GARCH (1,1) strategy achieving the lowest risk.

Keywords

podmíněná volatilita, podmíněná korelace, kryptoměny, nejistota, šíření volatility, GMVP, ARCH, GARCH, DCC

Keywords

uncertainty, GARCH, cryptocurrencies, ARCH, conditional volatility, DCC, conditional correlation, volatility spillover, GMVP

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 5. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 21. 6. 2023
• Supervisor: doc. Ing. Svatopluk Kapounek, Ph.D.
• Reader: Jolana Stejskalová, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / field / specializace:
Economic policy and administration / Finance and Investment Management / Applied Finance