Семинары

10.04.2024 ОНЛАЙН-СЕМИНАР "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"

Очередное заседание семинара "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов" состоится:

10 апреля 2024 года, в среду, начало в 16 часов.

Заседание семинара проводится в формате ZOOM–конференции
Ссылка для входа в ZOOM конференцию:
Научный семинар "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"
Время: 10 апр. 2024 16:00 Москва
Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/84543629154?pwd=BPr3cIDeIWxZIKx932H26wNOFt9ils.1
Идентификатор конференции: 845 4362 9154
Код доступа: 864182

Программа заседания:

Погорелова Полина Вячеславовна (старший преподаватель, Высшая школа экономики)
Исследование влияния индексов неопределённости на волатильность Bitcoin с помощью ARDL модели

Аннотация:

Первая цифровая валюта Bitcoin, которая занимает значительную часть криптовалютного рынка, была выпущена в 2009 году, сразу после финансового кризиса 2008 года. Долгое время Bitcoin не пользовался популярностью, в 2010 году его стоимость не достигала 0.5 доллара. Периоды роста сменялись резкими падениями. Своего максимума стоимость Bitcoin достигла 17 марта 2024 года, превысив 73 тыс. долларов. В связи с ростом капитализации в последние годы возрос интерес инвесторов к криптовалютам как средству хеджирования активов и диверсификации рисков. В научной литературе наблюдается большое число исследований, посвященных анализу динамики цен и волатильности криптовалют, а также факторам, влияющих на них, и связи между криптовалютным и фондовым рынком.

В данном исследовании с помощью ARDL модели изучается то, как индексы неопределенности и крупнейшие представители финансового рынка влияют на волатильность Bitcoin в краткосрочной и долгосрочной перспективе. В работе используются ежедневные данные о ценах на Bitcoin для расчета доходности и волатильности, индекс волатильности (VIX), цены на сырую нефть в Техасе в долларах США (WTI), цены E–mini S&P500 для расчета доходности E–mini S&P 500 и обменного курса EUR–USD, индексы неопределенности на основе Twitter (TEU_ENG, TMU_ENG). Данные охватывают период с января 2018 года по декабрь 2022 года. Исходные данные разделены на два полупериода: период до COVID-19 (с января 2018 года по февраль 2020 года) и после COVID–19 (с апреля 2020 года по декабрь 2022 года). В исследовании приводится сравнительный анализ выявленных взаимосвязей в два вышеупомянутых периода.