Do crypto-currencies form a new asset class?
Do crypto-currencies form a new asset class?
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/82520Identifiers
Study Information System: 149941
Collections
- Kvalifikační práce [18346]
Author
Advisor
Referee
Hanus, Luboš
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
9. 9. 2015
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
crypto-currency, Bitcoin, ripple, Litecoin, stylized fact, asset return, autocorrelation, leverage effect, volatility clusteringTato práce zkoumá statistické vlastnosti cenových variací kryptoměn, ve srovnání se statistickými vlastnostmi kolísání cen na běžných finančních trzích. Data o změnách cen kryptoměn Bitcoin, ripple a Litecoin byla přímo srovnávána se změnami cen evropské měny euro a akciového indexu S&P500. Zároveň byla data srovnávána se sadou stylizovaných faktů výnosů finančních aktiv. Vlastnosti zkoumané v této práci jsou: autokorelace denních výnosů tvar rozdělení výnosů, shlukování volatility, pákový efekt a korelace objemu a volatility. K tomu, aby jsme mohli odpovědět na otázku této práce, jsme se snažili najít unikátní rozdíly v chování výnosů kryptoměn. Poté, co byl zkontrolován každý bod této analýzy, jsme dospěli k závěru, že jediný zásadní rozdíl je ve tvaru a významnosti autokorelace denních výnosů. Zatímco výsledky analýzy ukazují, že kryptoměny autokorelují, ostatní finanční aktiva tuto vlastnost obecně nevykazují. Závěrem tedy konstatujeme, že autokorelace jako nejvýraznější statistická odlišnost denních výnosů kryptoměn je dostatečným důvodem považovat kryptoměny za samostatnou třídu aktiv. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
This paper examines statistical properties of crypto-currencies' price variations in comparison with statistical properties of price variations in common financial markets. Price data of Bitcoin, ripple and Litecoin have been directly compared with price data of euro currency and stock index S&P500. Additionally, and compared with set of stylized facts of asset returns. The properties in scope of this work include an autocorrelation of day-to-day returns, a shape of return distributions, a volatility clustering, a leverage effect and a volume/volatility correlation. To answer the question of this thesis, we have tried to find unique differences in the way prices of crypto-currencies behave. After every point of the data analysis has been checked, we have concluded that the only major difference is in the shape and the significance of autocorrelation in day-to-day returns. While crypto-currencies seem to autocorrelate, there has been no such a cross-autocorrelation found in the benchmark values. Therefore, we argue that it is the most distinctive sign of crypto-currencies and the reason for crypto-currencies to be regarded as separate asset class. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)