Hisse Senedi Getirileri, Bitcoin Getirileri ve Riskten Kaçınma Arasındaki İlişki: Çok Değişkenli Bir GARCH Modelinden Kanıtlar

Bu çalışma, çok değişkenli bir GARCH modeli kullanarak ABD Dow Jones Borsasında işlem gören hisse senedi getirileri, Bitcoin getirileri ve bunların belirsizlikleri arasındaki ilişkileri araştırmaktadır. Özellikle, yüksek ve düşük olmak üzere farklı risk iştahının ve getirilerde belirsizliğin yüksek olduğu dönemlerde Bitcoin ve ABD hisse senedi getirilerinin verdiği tepkileri karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, Bitcoin getirisinin riskten kaçınılan veya yüksek belirsizliğin olduğu dönemlerde hisse senedi gibi tepki verdiğini, ancak iki getiri arasındaki ilişkinin sürdürülebilir olmadığını göstermektedir. Öte yandan, ABD borsa yatırımcıları tüm örneklem dönemi boyunca riskten kaçınma davranışını gösterirken, Bitcoin yatırımcıları aynı davranışı göstermemektedir.

The Relationship between Stock Returns, Bitcoin Returns, and Risk Aversion: Evidence from a Multivariate GARCH Model

This study explores the relationship between the U.S. stock returns, Bitcoin returns and their uncertainties by using a multivariate GARCH model. Specifically, the study compares the reactions of Bitcoin and stock market returns in the presence of global uncertainties and changes in risk appetites. The results show that even though reactions of Bitcoin and stock returns are similar for some highly volatile or risk averse periods, the association between the two returns is not sustainable. Moreover, the U.S. stock market investors are found to be risk averse throughout the entire sample period while Bitcoin investors are not.

___

  • Baeck, C. & M. Elbeck (2015), “Bitcoins as an investment or speculative vehicle? A firstlook”, Appl. Econom. Lett., (22), 30-34.
  • Bekaert, G. & E. Engstrom & N.R. Xu (2017), “The time variation in risk appetite and uncertainty”, Columbia Business School Research Paper No. 17-108, Available at SSRN: , 23.08.2019.
  • Bollerslev, T. (1990), “Modelling the coherence in short-run nominal exchange rates: A multivariate generalized arch model”, The Rev. of Econom. and Statistics, 72(3), 498-505.
  • Bouri, E. & P. Molnár & G. Azzi & D. Roubaud & L.I. Hagfors (2017a), “On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: is it really more than a diversifier?”, Finance Res. Lett., (20), 192-198.
  • Bouri, E. & R. Gupta & A.K. Tiwari & D. Roubaud (2017b), “Does Bitcoin hedge global uncertainty? Evidence from wavelet-based quantile-in-quantile regressions”, Finance Res. Lett., (23), 87-95.
  • Brière, M. & K. Oosterlinck & A. Szafarz (2015), “Virtual currency, tangible return: Portfolio diversification with Bitcoin”, J. Asset Manag., 16(6), 365-373.
  • Cheah, E.-T. & J. Fry (2015), “Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin”, Econom. Lett., (130), 32-36.
  • Cheung, A. & E. Roca & J.-J. Su (2015), “Crypto-currency bubbles: An application of the Phillips-Shi-Yu (2013) methodology on Mt.Gox Bitcoin prices”, Appl. Econom., (47), 2348-2358.
  • Ciaian, P. & M. Rajcaniova & D.A. Kancs (2016), “The economics of Bitcoin price formation”, Appl. Econ., 48(19), 1799-1815.
  • Dwyer, G.P. (2014), “The economics of Bitcoin and similar private digital currencies”, J. Financ. Stab., (17), 81-91.
  • Dyhrberg, A.H. (2016a), “Bitcoin, gold and the dollar - a GARCH volatility analysis”, Finance Res. Lett., (16), 85-92.
  • Dyhrberg, A.H. (2016b), “Hedging capabilities of Bitcoin. Is it the virtual gold?”, Finance Res. Lett., (16), 139-144.
  • Fry, J. & E.-T. Cheah (2016), “Negative bubbles and shocks in cryptocurrency Markets”, Int. Rev. Financ. Anal., (47), 343-352.
  • ING International Survey (2019), , 23.08.2019.
  • Katsiampa, P. (2017), “Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of GARCH Models”, Econom. Lett., (158), 3-6.
  • Nadarajah, S. & J. Chu (2017), “On the inefficiency of Bitcoin”, Econom. Lett., (150), 6-9.
  • Tiwari, A.K. & R.K. Jana & D. Das & D. Doubaud (2018), “Informational efficiency of Bitcoin”, Econom. Lett., (163), 106-109.
  • Urquhart, A. (2016), “The inefficiency of Bitcoin”, Econom. Lett., (148), 80-82.
  • Urquhart, A. (2017), “Price clustering in Bitcoin”, Econom. Lett., (159) (Suppl. C), 145-148.
  • Wall Street Journal (14/5/2018), Steve Eisman of ‘The Big Short’ bashes cryptocurrency: ‘I don’t see the purpose of it’, Retrieved from: , 23.08.2019.
  • Wall Street Journal (9/1/2018), Jamie Dimon: I ‘regret’ calling Bitcoin a fraud, Retrieved from: , 23.08.2019.
Sosyoekonomi-Cover
  • ISSN: 1305-5577
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2005
  • Yayıncı: Sosyoekonomi Derneği
Sayıdaki Diğer Makaleler

Gelişmekte Olan Ülkelerde Optimal Rezerv Düzeyini Değerlendirmeye Yönelik Yeni Göstergeler: Türkiye Üzerine Ampirik Bir Analiz

Esra N. KILCI

Maastricht Kriterleri Avrupa Birliği’nin Geleceğinin Teminatı mı? Almanya - Britanya - İspanya - Yunanistan Analizi (1998-2018)

Çağdaş BEKTAŞ, Özgür SARAÇ

Türk Şeker Üretiminin Özelleştirme Öncesi ve Sonrası Teknik Etkinliğinin Değerlendirilmesi

Yetkin ÇINAR, Kazım ATICI, Cem MENTEN

Kayıt Dışı Ekonominin Mali Kökenlerinin Panel Eşik Modeli ile İncelenmesi: Düzenlemelerin Etkinliği Bağlamında Kamu Kesimi Büyüklüğünün Etkisi

Nazmiye TEKDEMİR, Pelin VAROL İYİDOĞAN

Mükelleflerin, Vergi Aflarının Nedenleri ve Vergi Afları ile İlgili Görüşlere Katılma Düzeyleri: Kosova Örneği

Zeki DOĞAN, Enis ABDURRAHMANİ

Kredi Temerrüt Takasları ve Emtia Fiyatları İlişkisi: Türkiye Örneği

Halil TANYILDIZI, Şule Yüksel YİĞİTER

Elektrik Üretimi - Ekonomik Büyüme - Çevre Kirliliği: Türkiye İçin VECM Analizi

Ahmet Emrah TAYYAR

Hastanelerde Emniyet Stoku Seviyesinin ve Yeniden Sipariş Noktasının Olasılıklı Stok Modeli ile Belirlenmesi: Bir Kamu Hastanesi Örneği

Orhan PARILDAR, Çağdaş Erkan AKYÜREK

Finansal Serbestleşmenin Etkinlik Üzerindeki Etkisi: İki-Aşamalı Çift-Bootstrap Veri Zarflama Analizi Bulguları

Ramazan EKİNCİ

Tüketicinin Kurgusal Markalara Yönelik Tutumunu Etkileyen Faktörler: Türk Dizilerinde Uygulama

Pinar BASGOZE, Ezel BOZLAK