Kripto para oynaklıklarındaki kaldıraç ve ters asimetri etkilerinin otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile analizi

Merkeziyetsiz bir ödeme aracı olarak tasarlanan, ancak fiyatındaki dalgalanmalardan ötürü bir yatırım aracı olarak kullanılan kripto paraların oynaklık yapılarının belirlenmesi opsiyon fiyatlandırma, portföy çeşitlendirme ve risk değerlendirme açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı en büyük piyasa değerine sahip Bitcoin, Ethereum, BNB, Solana, Ripple, Cardano, Dogecoin, Polygon, Polkadot ve Litecoin için en iyi oynaklık modelini belirlemeye çalışmak ve kripto para oynaklıklarındaki kaldıraç ve ters asimetri ilişkilerinin varlığının sorgulanmasıdır. Farklı zaman dilimleri, farklı yöntemler, farklı kripto para birimleri üzerindeki uygulamalar, kripto paraların yüksek oynaklığı ve oynaklık yapısındaki değişimler nedeniyle kripto para birimleri için tek bir en iyi modelin mevcut olmadığı söylenebilmektedir. Çalışma kapsamında otoregresif koşullu değişen varyans modellerinden olan ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH, FIGARCH ve FIEGARCH modelleri kullanılarak, kripto paraların oynaklık yapılarını ortaya koyan en iyi model tespit edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak Bitcoin, BNB, Ethereum, Litecoin ve Polygon için en iyi modelin EGARCH (1 1), Cardano ve Polkadot için GARCH(1 1), Solana için TARCH (1 1), Dogecoin ve Ripple için ise FIGARCH (1 d 1) modeli olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca Bitcoin, BNB, Ethereum, Dogecoin ve Ripple için kaldıraç etkisinin, Litecoin, Polygon ve Solana için ise ters asimetrinin varlığı ortaya konulmuştur. Cardano ve Polkadot oynaklıkları için ise asimetriden bahsedilememektedir. Solana için şokların kalıcılıklarının kısa süreli, Bitcoin, Cardano, Ethereum ve Litecoin için şokların kalıcılıklarının orta vadeli, BNB, Polkadot ve Polygon için şokların kalıcılıklarının uzun süreli olduğu, Dogecoin ve Ripple için ise uzun bellek özelliğinin mevcut olduğu tespit edilmiştir.