Arch / garch-modeling in the study of the dynamics of the cryptocurrency market volatility (the bitcoin case)

 
PIIS020736760007591-9-1
DOI10.31857/S020736760007591-9
Publication type Article
Status Published
Authors
Affiliation:
Address: Russian Federation
Affiliation:
Address: Russian Federation
Affiliation:
Address: Russian Federation
Journal nameObshchestvo i ekonomika
EditionIssue 11
Pages78-89
Abstract

The digitalization of business processes significantly changes the wellestablished models for the development of economic systems, forming new factors of socio-economic growth.  This article proposes a cryptocurrency market forecasting toolkit based on building a model of autoregressive conditional heteroskedasticity. The paper enables the analysts to determine the most suitable model from the GARCH family for forecasting one of the most common and popular cryptocurrencies in the world - bitcoin. The proposed and tested tools make it possible to plan the development of the cryptocurrency market for the short term. This, in turn, can serve as the basis for monitoring and predicting future market adjustments, which allows coordination of state planning measures in this sector of economic relations.

Keywordsdigital economy, cryptocurrency market, forecasting, GARCH models, bitcoin, planning
Received02.12.2019
Publication date05.12.2019
Number of characters17545
Cite  
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

Number of purchasers: 0, views: 882

Readers community rating: votes 0

1. О. А. Николайчук Электронная валюта в свете современных правовых и экономических вызовов // Журнал экономического регулирования, 2017, том. 8 (№ 1 ), п. 142 – 154.

2. Выступление Руководителя Центра Россия-ОЭСР РАНХиГС А. Левашенко на конференции РБК Режим доступа: https://www.ranepa.ru/images/News/2018-12/25-12-2018-oesr.pdf

3. М. А. Эскиндаров, Абрамова М. А. и др. Направления развития финтеха в России: экспертное мнение финансового университета // Мир новой экономики. 2018. № 2. С. 6-23.

4. А. В. Григорьев, И.В. Лебедева. Биткоин и экономическая политика России // Каспийский регион: политика, экономика, культура. 2018. № 1 (54). С. 111-115.

5. Н.А. Поветкина, Ю.В. Леднева. «Финтех" и "Регтех»: границы правового регулирования // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2018. № 2. С. 46-67.

6. Е.В. Худько. Рынок Финтех в России: последствия для деятельности традиционных финансовых институтов // Финансовый менеджмент. 2019. № 1. С. 95-105.

7. О. В. Борисова. Криптовалюта как средство повышения привлекательности российского бизнеса // Стратегии бизнеса. 2017. № 9 (41). С. 17-21.

8. Granger, C.W.J., King, M.L., White, H. : "Comments on the Testing of Economic Theories and the Use of Model Selection Criteria" // Journal of Econometrics, 1995, 67. Р. 173-187.

9. Woo, David et al, 2013. Bitcoin: A First Assessment FX and Rates.

10. М.Р. Сафиуллин, А.А. Абдукаева, Л.А. Ельшин. Разработка прогностической модели динамики курса криптовалют с применением инструментов стохастического анализа // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2018. № 5. С. 161-173.

11. М.Р. Сафиуллин, Л.А. Ельшин, А.А. Абдукаева. Разработка многофакторной прогностической модели развития глобального рынка криптовалюты // Теоретическая и прикладная экономика. 2018. № 3. С. 151-161.

12. R. F. Engle. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of variance of United Kingdom inflation // Econometrica. 1982. Vol. 50. P. 987–1008.

Система Orphus

Loading...
Up