Forecasting the Volatility of Cryptocurrencies in the Presence of COVID-19 with the State Space Model and Kalman Filter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 pandemic, cryptocurrency prices showed abnormal volatility that attracted the participation of many investors. Studying the behaviour of volatility for the prices of cryptocurrency is an interesting problem to be investigated. This research implements the state space model framework for volatility incorporating the Kalman filter. This method directly forecasts the conditional volatility of five cryptocurrency prices (Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP), Litecoin (LTC) and Bitcoin Cash (BCH)) for 10,000 consecutive hours, i.e., approximately 417 days during the COVID-19 pandemic from 26 February 2020, 00:00 h until 18 April 2021, 00:00 h. The performance of this model is compared to the GARCH (1,1) model and the neural network autoregressive (NNAR) based on root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and the volatility plot. The autocorrelation function plot, histogram and the residuals plot are used to examine the model adequacy. Among the three models, the state space model gives the best fit. The state space model gives the narrowest confidence interval of volatility and value-at-risk forecasts among the three models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle