Evaluating the predictability of virtual exchange rates using daily data

Abstract

Virtuální světy si získaly pozornost badatelů z různých oborů a jsou považovány za zvláště cenné pro ekonomy díky jejich otevřenému designu. V této práci poskytujeme shrnutí ekonomiky populární online hry pro více hráčů a zaměřu- jeme se na předvídatelnost směnných kurzů ve virtuálním prostředí, jelikož toto téma bylo zkoumáno pouze omezenou částí literatury. Známý problém nepředvídatelnosti směnných kurzů je řešen s pomocí unikátní datové sady denních časových řad s využitím vektorového autoregresního modelu. Kromě významného Granger-kauzálního vztahu mezi virtuálním směnným kurzem a hráčskou populací se ukázalo, že systém je méně propojený, než se očekávalo. Dále je provedeno out-of-sample cvičení a je zkoumána výkonnost předpovědí našich modelů ve srovnání s výkonem jednoduchého modelu beze změny v krátkodobém horizontu. Na základě použitých vyhodnocovacích metod lze obě míry virtuálního směnného kurzu považovat za poněkud předvídatelné. Navrhu- jeme dvě vysvětlení pro tuto nesrovnalost mezi virtuálními a reálnými směn- nými kurzy: frekvence dat a nedostatek složitosti uvažované online ekonomiky.

Virtual worlds have garnered the attention of researchers from various disci- plines and are viewed as particularly valuable to economists due to their open- ended design. In this thesis, we review a popular online multiplayer game's economy and focus on exchange rate predictability in a virtual setting as only a limited body of literature investigated this topic. The well-established unpre- dictability puzzle is addressed by exploiting a unique daily time series dataset using a vector autoregressive framework. Apart from a significant Granger- causal relationship between the virtual exchange rate and the player popula- tion, the system is shown to be less interconnected than expected. Furthermore, an out-of-sample exercise is conducted, and the forecasting performance of our models is examined in comparison to that of a simple no-change benchmark in the short term. Based on the evaluation methods used, the two measures of the virtual exchange rate are found to be somewhat predictable. We suggest two explanations for this inconsistency between the virtual and real-world exchange rates: data frequency and lack of complexity in the considered online economy.