Farklı yatırım ufuklarına göre kripto para birimlerinin volatilite modellemesi

Abstract

Son yıllarda finans ekosisteminde bir devrim yaratan yenilik olarak ortaya çıkan kripto para piyasası, hızlı gelişimi, geleneksel finansal sistemlere meydan okuyan yapısı ve yüksek getiri potansiyeli ile büyük bir ilgi odağı haline gelmiştir. Bu piyasanın temeli, güvenlik ve şeffaflık sağlayan blockchain teknolojisine dayanmaktadır ve bu özellikleriyle hem geniş bir yatırımcı kitlesinin hem de portföy yöneticileri ve araştırmacıların dikkatini çekmiştir. Farklı yatırım ufuklarına göre kripto para birimlerinin incelendiği bu çalışmada; piyasa değeri en yüksek olan dört farklı kripto para biriminin (Bitcoin, Ethereum, Ripple ve Binance Coin) fraktal yapısı, etkinliği ve uzun hafıza özelliği, Maksimum Örtüşmeli Kesikli Wavelet Dönüşümü (MODWT), Yeniden Ölçeklendirilmiş Aralık (R/S) analizi ve volatilite modelleri kullanılarak araştırılmıştır. Bitcoin, Ethereum, Ripple için 01/0/2017 ile 22/11/2023 arasındaki günlük getiri verileri kullanılırken, Binance Coin için ise 06/11/2017 ile 21/11/2023 yılları arasındaki günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. MODWT analizi sonucunda, farklı yatırım ufuklarına göre BTC, ETH, XRP ve BNB getirilerinin kendi iç dinamiklerine ve küresel olayların geliştiği dönemlerde yön ve derecelerinde değişiklik olduğu ve aynı zamanda hem volatil hem de fraktal bir yapı sergiledikleri gözlemlenmiştir. Hesaplanan Hurst üsteli katsayılara göre; bu kripto para birimlerine ait kısa ve orta vadeli yatırım ufuklarındaki getirilerinde devamlılığı olmayan, ortalamadan sapan, negatif otokorelasyona sahip, diğer bir ifadeyle seride kalıcı olmayan davranış sergilediği saptanmıştır. Bu bulguya göre Etkin Piyasa Hipotezi’nin tamamen reddedileceği ve kaotik bir yapı sergiledikleri gözlemlenmiştir. Bu kripto para birimlerine ait getiri ve uzun vadeli yatırım ufuklarındaki getirilerinde ise piyasaya giren bilgi şoklarının hiperbolik oranda elemine olduğu için geçmiş getirilerden yararlanarak geleceğin getirilerini tahmin edilebileceği; Dolayısıyla, EPH’nin ihlal edilebileceği ve birbirlerini tekrarlayan trendler oluşturduğundan dolayı FPH’nin geçerli olduğu gözlemlenmiştir. Son olarak seçilen kripto para birimlerine ait en uygun volatilite modelleri belirlenmiştir (bkz. Tablo 19, 21, 23, 25). Elde edilen bulgulara göre; BTC ve ETH, XRP ve BNB getirilerinin, orta ve uzun vadeli yatırım ufuklarındaki getirilerin piyasaya giren bilgi şoklarının yavaş yavaş azaldığından dolayı geçmiş getiriler bakımından geleceğin getirilerini tahmin edilebileceği, dolayısıyla, Etkin Piyasa Hipotezi’nin ihlal edilebileceği, Fraktal Piyasa Hipotezi’nin ise geçerli olduğu gözlemlenmiştir. Kısa ve orta vadeli yatırım ufuklarında ise hem volatilitenin hem de bilgi şoklarının geçici olduğu, ancak değişiklik gösterdiği tespit edilmiştir. Hem Hurst katsayılarının hem de en uygun volatilite modellerinden elde edilen bulguların uyumlu olması nedeniyle sonuçların kripto para piyasasının bütününü kapsayacağı çıkarımı yapılabilir. Kripto para piyasasına yatırım yapmak isteyen bireysel ve kurumsal yatırımcılar ile portföy yöneticilerinin farklı yatırım ufuklarına göre yatırım stratejileri belirlemeleri hem risk düzeyleri hem de portföy çeşitlendirmeleri açısından faydalı olabilir.

The Cryptocurrency market has emerged as a revolutionary innovation in the financial ecosystem in recent years and become a focus of great interest because of its rapid development, structure that challenges traditional financial systems and high return potential. This market is based on blockchain technology, which provides security and transparency. With these features, it has attracted the attention of both a broad investor base and portfolio managers and researchers. This study investigates cryptocurrencies according to different investment horizons; The fractal structure, efficiency and long memory feature of four different cryptocurrencies with the highest market value (Bitcoin, Ethereum, Ripple and Binance Coin) were evaluated using Maximum Overlap Wavelet Transform (MODWT), Rescaled Range (R/S) analysis and volatility models. was researched. While daily return data between 01/01/2017 and 22/11/2023 was used for Bitcoin, Ethereum and Ripple, daily closing prices between 06/11/2017 and 21/11/2023 were used for Binance Coin. As a result of the MODWT analysis, it was observed that the returns of BTC, and ETH, According to the calculated Hurst exponent coefficients, it was determined that the returns of these cryptocurrencies in the short and medium-term investment horizons are discontinuous, deviate from the average, have negative autocorrelation, is, they exhibit non-permanent behaviour in the series. According to this finding, it was observed that Efficient Market Hypothesis would be completely rejected and they exhibited a chaotic structure. It was observed that in the returns of these cryptocurrencies and their returns in long and term investment horizons, Fractal Market Hypothesis is valid because the information shocks entering the market are eliminated at a hyperbolic rate, future returns can be predicted by using past returns, therefore EPH can be violated and it creates repeating trends. Finally, the most appropriate volatility models for the selected cryptocurrencies were determined (see Tables 19, 21, 23, 25). According to the findings, it was observed that BTC and ETH, In short, and medium-term investment horizons, it was determined that both volatility and information shocks are temporary but change. It can be inferred that the findings obtained from both Hurst coefficients and the best-fit volatility models are compatible and the results will cover the entire Cryptocurrency market. It may benefit both individual and institutional investors and portfolio managers who want to invest in the Cryptocurrency market to determine investment strategies according to different investment horizons in terms of risk levels and portfolio diversification.