Exchange Rates of Currencies, Volatility of Bitcoin Returns and Value at Risk (VaR) Analysis
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increase in curiosity about the relationship between the returns on Bitcoins and returns on exchange rates in the last few years. This is especially important since Bitcoin is becoming more and more well-liked as a substitute for fiat money. This study therefore estimates the dynamic impact of exchange rates and their returns on Bitcoin return and also the value-at-risk (VaR) associated with each exchange rate and Bitcoin. The variance series derived from an estimation of the variations between the current and historical prices of Bitcoin using the exponential generalised autoregressive conditional heteroscedasticity (EGARCH) model was used to compute data on Bitcoin volatility. Accordingly, return on Bitcoins was modelled as the natural logarithm of the difference between current day Bitcoin price and previous day price. The joint ARMA-FIGARCH models were estimated in this study to model the returns on Bitcoins transactions and currency trading rates based on time series from February 1, 2010 to August 30, 2024. The research findings underscore the presence of a significant dynamic adjustment of Bitcoin returns to exchange rate returns across all countries. This goes to indicate that there is a high possibility of incurring losses when making investments with digital currencies like Bitcoin. The originality of the paper lies on the fact the research assessed the effect of returns on currency exchange rates of rich countries and also estimated the dynamic effect of Bitcoin returns on exchange rates of the selected countries. The study establishes a substantial volatility feedback effect for returns on Bitcoins, whereas for each of the currencies, the incidence of a less significant volatility feedback effect was made evident. Investors in the foreign exchange market who chose to maximize profits at a lower risk, trading with the pound sterling/US dollar rate, the Euro/US dollar rate, the Australian dollar/US dollar rate; Canadian dollar/US dollar rate, Swiss Franc/dollar rate, New Zealand dollar/US dollar rate, and Luxembourg Franc/US dollar rate are profitable options. In policy circles, monitoring volatility dynamics is crucial for promoting forex market stability and investor confidence. This research benefits policy makers and marketers of financial assets in OECD countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».