Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hiệu ứng lây lan của tiền điện tử lên thị trường chứng khoán: một nghiên cứu về sự biến động của Bitcoin sử dụng các mô hình BEKK chéo và DCC GARCH
Tóm tắt
Mục tiêu cơ bản của nghiên cứu này là xem xét hiệu ứng lây lan của Bitcoin lên Sở Giao dịch Chứng khoán Quốc gia, Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải, Sở Giao dịch Chứng khoán London và Chỉ số công nghiệp Dow Jones bằng cách phân tích sự lan tỏa biến động và mối tương quan giữa các thị trường này để hiểu tác động ngắn hạn và dài hạn của sự biến động này, trải dài từ các cú sốc trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 2017 đến tháng 5 năm 2021. Bất chấp những thăng trầm xảy ra trên thị trường tiền điện tử, ngày càng nhiều nhà đầu tư đang đầu tư tiền vào thị trường tiền điện tử. Bài báo này sẽ đóng góp cho tài liệu hiện có bằng cách nghiên cứu sự lan tỏa biến động trên thị trường, hiệu ứng lây lan của nó, và xác định xem có sự tác động dài hạn và ngắn hạn giữa Bitcoin và thị trường chứng khoán hay không, tạo điều kiện cho việc truyền tải sự lan tỏa biến động. Chúng tôi đã sử dụng các mô hình Diagonal BEKK và DCC MGARCH để điều tra sự hội nhập giữa Bitcoin và các thị trường chứng khoán. Từ các phân tích thực nghiệm, chúng tôi nhận thấy rằng mối tương quan theo thời gian chung giữa Bitcoin và các thị trường chứng khoán là thấp, cho thấy rằng Bitcoin có thể được coi là một tài sản để phòng ngừa rủi ro của các thị trường chứng khoán này. Cũng rõ ràng rằng các thị trường chứng khoán này đã phản ứng nhiều hơn đối với các cú sốc tiêu cực trong các năm 2018 và 2021 so với các cú sốc tích cực trên thị trường Bitcoin. Nghiên cứu của chúng tôi có thể hữu ích cho các quyết định đầu tư, học thuật và các nhà hoạch định chính sách.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Afjal M, Clanganthuruthil Sajeev K (2022) Interconnection between cryptocurrency and energy market: an analysis of volatility spillover. OPEC Energy Rev. https://doi.org/10.1111/opec.12227
Agosto A, Cafferata A (2020) Financial bubbles: a study of co-explosivity in the cryptocurrency market. Risk 8:1–14. https://doi.org/10.3390/risks8020034
Aslanidis N, Bariviera A-F, Martínez-Ibañez O (2019) An analysis of cryptocurrencies conditional cross correlations. Finance Res Lett 31:130–137. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.019
Balcilar M, Bouri E, Gupta R, Roubaud D (2017) Can volume predict Bitcoin returns and volatility? A quantiles-based approach. Econ Model 64:74–81. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.03.019
Baumöhl E (2019) Are cryptocurrency connected to forex? A quantile cross-spectral approach. Financ Res Lett 29:363–372. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.09.002
Baur DG, Dimpfl T (2018) Asymmetric volatility in crypto-currencies. Econ Lett 173:148–151. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.008
Bollerslev T (1990) Modelling the coherence in short-run nominal exchange rates: a multivariate generalized ARCH model. Rev Econ Stat. https://doi.org/10.2307/2109358
Bouri E, Molnár P, Azzi G, Roubaud D, Hagfors LI (2017) On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: is it really more than a diversifier? Financ Res Lett 20:192–198. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.09.025
Charfeddine L, Benlagha N, Maouchi Y (2020) Investigating the dynamic relationship between Cryptocurrencies and conventional assets: implications for financial investors. Econ Model 85:198–217. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101777
Conlon T, McGee R (2020) Safe haven or risky hazard? Bitcoin during the COVID-19 bear market. Financ Res Lett 35:101607. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101607
Corbet S, Meegan A, Larkin C, Lucey B, Yarovaya L (2018) Exploring the dynamic relationships between cryptocurrencies and other financial assets. Econ Lett 165:28–34. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.01.004
Corbet S, Larkin C, Lucey B (2020) The contagion effects of the COVID-19 pandemic: evidence from gold and cryptocurrency. Financ Res Lett 35(May):101554. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101554
Dyhrberg AH (2016) Bitcoin, gold and the dollar—a GARCH volatility analysis. Financ Res Lett 16:85–92. https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008
Engle R (2002) Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. J Bus Econ Stat 20(3):339–350. https://doi.org/10.1198/073500102288618487
Engle RF, Sheppard K (2001) Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH (No. w8554). National Bureau of Economic Research
Fakhfekh M, Jeribi A (2020) Volatility dynamics of crypto-currencies’ returns: Evidence from asymmetric and long memory GARCH models. Res Int Bus Financ 51:101075. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2019.101075
Forbes KJ, Rigobon R (2002) No contagion, only interdependence: measuring stock market comovements. J Financ 57(5):2223–2261. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00494
Grobys K, Sapkota N (2019) Cryptocurrency and momentum. Econ Lett 180:6–10. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2019.03.028
Janda M (2018) Cryptocurrencies like bitcoin cannot replace money, says Bank for International Settlements, ABC News. https://www.abc.net.au/news/2018-06-18/cryptocurrencies-cannot-replace-money-bis/9879448
Kahraman E (2021) Hodlers see opportunity in Bitcoin price crash, CoinShares exec says, Cointelegraph. https://cointelegraph.com/news/hodlers-see-opportunity-in-bitcoin-price-crash-coinshares-exec-says
Kılıç Y, Çütcü İ (2018) Bitcoin Fiyatları ile Borsa İstanbul Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme ve Nedensellik İlişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi 13(3):235–250. https://doi.org/10.17153/oguiibf.455083
Kristjanpoller W, Bouri E (2019) Asymmetric multifractal cross-correlations between the main world currencies and the main cryptocurrency. Phys A 523:1057–1071. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.04.115
Kristoufek L (2015) What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis. PLoS ONE 10(4):1–15. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123923
Kumah SP, Adjei Abbam D, Armah R, Appiah-Kubi E (2021) African financial markets in a storm: cryptocurrency safe havens during the COVID-19 pandemic. J Res Emerg Mark 3(2):60–70. https://doi.org/10.30585/jrems.v3i2.635
Kurka J (2019) Do cryptocurrency and traditional asset classes influence each other? Financ Res Lett 31(April):38–46. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.018
Marella V, Upreti B, Merikivi J et al (2020) Understanding the creation of trust in cryptocurrencies: the case of Bitcoin. Electron Markets 30:259–271. https://doi.org/10.1007/s12525-019-00392-5
Matkovskyy R, Jalan A (2019) From financial markets to Bitcoin markets: a fresh look at the contagion effect. Financ Res Lett 31:93–97. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.007
Mensi W, Hammoudeh S, Tiwari AK (2019) Short- and long-run tail dependence switching in mena stock markets: the roles of oil, Bitcoin, Gold and Vix. Working Paper, pp 1345
Moore T, Christin N (2013) Beware the middleman: empirical analysis of Bitcoin-exchange risk financial cryptography and data security. Springer, Berlin, pp 25–33. https://doi.org/10.1007/978-3-642-39884-1_3
Osterrieder J, Lorenz J (2017) A statistical risk assessment of Bitcoin and its extreme tail behavior. Ann Financ Econ 12(01):1750003. https://doi.org/10.1142/S2010495217500038
Phillip A, Chan JS, Peiris S (2018) A new look at cryptocurrencies. Econ Lett 163:6–9. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.11.020
Sami M, Abdallah W (2020) How does the cryptocurrency market affect the stock market performance in the MENA region? J Econ Adm Sci. https://doi.org/10.1108/jeas-07-2019-0078
Shahzad SJH, Bouri E, Roubaud D, Kristoufek L, Lucey B (2019) Is Bitcoin a better safe-haven investment than gold and commodities? Int Rev Financ Anal 63(January):322–330. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.01.002
Symitsi E, Chalvatzis KJ (2018) Return, volatility and shock spillovers of Bitcoin with energy and technology companies. Econ Lett 170:127–130. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.06.012
Tiwari AK, Raheem ID, Kang SH (2019) Time-varying dynamic conditional correlation between stock and cryptocurrency markets using the copula-ADCC-EGARCH model. Phys A 535:122295. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122295
Umar M, Hung NGOT, Chen S, Iqbal A, Jebran K (2020) Are stock markets and cryptocurrency connected. Singap Econ Rev. https://doi.org/10.1142/S0217590820470050
Ünvan YA (2021) Impacts of Bitcoin on USA, Japan, China and Turkey stock market indexes: causality analysis with value at risk method (VAR). Commun Stat Theory Methods 50(7):1599–1614. https://doi.org/10.1080/03610926.2019.1678644
Van Wijk D (2013) What can be expected from the BitCoin. Erasmus Universiteit Rotterdam, p 18
Wu W (2017) Why Bitcoin is not a viable currency option, Wharton University of Pennsylvnia, https://kw.wharton.upenn.edu/kwfellows/why-bitcoin-is-not-a-viable-currency-option/
Yaya OS, Ogbonna EA, Mudida R (2019) Market efficiency and volatility persistence of cryptocurrency during pre- and post-crash periods of bitcoin: evidence based on fractional integratio. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/91450/
Yi S, Xu Z, Wang GJ (2018) Volatility connectedness in the cryptocurrency market: is Bitcoin a dominant cryptocurrency? Int Rev Financ Anal 60(December 2018):98–114. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.08.012