Show simple item record

Likvidita a prediktabilita kryptoaktiv
dc.contributor.advisorKrištoufek, Ladislav
dc.creatorMjartanová, Viktória
dc.date.accessioned2021-02-24T10:50:33Z
dc.date.available2021-02-24T10:50:33Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/124608
dc.description.abstractPri investovaní do kryptoaktív môže byť dôležitým aspektom vplyv likvidity na prediktabilitu výnosu. Regresnou analýzou na prierezových a panelových dátach som skúmala dopad likvidity na prediktabilitu výnosu kryptoaktív. Výsledky vypočítaných testov na prediktabilitu som agregovala do štyroch závislých premenných. Nezávislé premenné zahŕňajú Garman-Klass volatilitu, pomer obratu, logaritmus objemu a dve miery likvidity (Amihud a Corwin- Schultz). Výsledky prierezovej analýzy poukazujú na negatívny dopad lik- vidity na prediktabilitu výnosu. Tento dopad čiastočne podporujú výsledky panelovej analýzy na podskupine dát, v ktorej sa nachádzalo 50 kryptoaktív s najväčšou kapitalizáciou. Avšak výsledky panelovej analýzy na kompletnej sade dát poskytujú protichodné zistenia. V týchto regresiách je likvidita buď nesignifikantná, alebo má pozitívny vplyv na prediktabilitu výnosu. V súhrne, výsledky regresnej analýzy poukazujú na rozličné zistenia o dopade likvidity na prediktabilitu výnosu kryptoaktív. Klasifikácia JEL C53, C58, G14 Kľúčové slová Kryptoaktíva, Prediktabilita, Likvidita, Panelové dáta Názov práce Likvidita a prediktabilita kryptoaktív E-mail autora viktoria.mjartan@gmail.com E-mail vedúceho práce ladislav.kristoufek@fsv.cuni.czcs_CZ
dc.description.abstractThe relationship between liquidity and return predictability may be an im- portant aspect to consider when investing in cryptoassets. We examine this relation using both cross-sectional as well as panel data. First, we calculate a set of predictability measures and aggregate the results into four variables. We then regress the predictability variables on a set of controls and two measures of liquidity, specifically the Amihud illiquidity ratio and the Corwin-Schultz spread estimate. The other independent variables include the logarithm of volume, turnover ratio and Garman-Klass volatility. Results from the cross- sectional analysis indicate that liquidity negatively impacts the degree of return predictability. Moreover, findings from a subset of panel data, including only 50 cryptoassets with the largest market capitalization, provide some evidence in favor of this relationship. Results from full panel data, however, present contradictory evidence. For these regressions, liquidity is found to be either in- significant or to possess a positive impact on the degree of return predictability. Altogether, we obtain mixed evidence about the effect of cryptoasset liquidity on return predictability. JEL Classification C53, C58, G14 Keywords Cryptoassets, Predictability, Liquidity, Panel data Title...en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectCryptoassetsen_US
dc.subjectPredictabilityen_US
dc.subjectLiquidityen_US
dc.subjectPanel dataen_US
dc.titleLiquidity and Predictability of Cryptoassetsen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-02-03
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId213577
dc.title.translatedLikvidita a prediktabilita kryptoaktivcs_CZ
dc.contributor.refereeČech, František
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csPri investovaní do kryptoaktív môže byť dôležitým aspektom vplyv likvidity na prediktabilitu výnosu. Regresnou analýzou na prierezových a panelových dátach som skúmala dopad likvidity na prediktabilitu výnosu kryptoaktív. Výsledky vypočítaných testov na prediktabilitu som agregovala do štyroch závislých premenných. Nezávislé premenné zahŕňajú Garman-Klass volatilitu, pomer obratu, logaritmus objemu a dve miery likvidity (Amihud a Corwin- Schultz). Výsledky prierezovej analýzy poukazujú na negatívny dopad lik- vidity na prediktabilitu výnosu. Tento dopad čiastočne podporujú výsledky panelovej analýzy na podskupine dát, v ktorej sa nachádzalo 50 kryptoaktív s najväčšou kapitalizáciou. Avšak výsledky panelovej analýzy na kompletnej sade dát poskytujú protichodné zistenia. V týchto regresiách je likvidita buď nesignifikantná, alebo má pozitívny vplyv na prediktabilitu výnosu. V súhrne, výsledky regresnej analýzy poukazujú na rozličné zistenia o dopade likvidity na prediktabilitu výnosu kryptoaktív. Klasifikácia JEL C53, C58, G14 Kľúčové slová Kryptoaktíva, Prediktabilita, Likvidita, Panelové dáta Názov práce Likvidita a prediktabilita kryptoaktív E-mail autora viktoria.mjartan@gmail.com E-mail vedúceho práce ladislav.kristoufek@fsv.cuni.czcs_CZ
uk.abstract.enThe relationship between liquidity and return predictability may be an im- portant aspect to consider when investing in cryptoassets. We examine this relation using both cross-sectional as well as panel data. First, we calculate a set of predictability measures and aggregate the results into four variables. We then regress the predictability variables on a set of controls and two measures of liquidity, specifically the Amihud illiquidity ratio and the Corwin-Schultz spread estimate. The other independent variables include the logarithm of volume, turnover ratio and Garman-Klass volatility. Results from the cross- sectional analysis indicate that liquidity negatively impacts the degree of return predictability. Moreover, findings from a subset of panel data, including only 50 cryptoassets with the largest market capitalization, provide some evidence in favor of this relationship. Results from full panel data, however, present contradictory evidence. For these regressions, liquidity is found to be either in- significant or to possess a positive impact on the degree of return predictability. Altogether, we obtain mixed evidence about the effect of cryptoasset liquidity on return predictability. JEL Classification C53, C58, G14 Keywords Cryptoassets, Predictability, Liquidity, Panel data Title...en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
thesis.grade.codeB
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV