메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강상훈 (부산대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
75 - 85 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
This paper investigates the long memory property of four cryptocurrencies (Bitcoin, Dash, Ethereum, and Litecoin) using the Rescaled Range Hurst analysis. The presence of long memory test for the validity of efficient market hypothesis in the cryptocurrency markets. First, we use traditional long memory tests (Hurst-Mandelbrot R/S, GSP and GPH) to investigate the long memory property in the returns and volatilities of cryptocurrency markets. We find that the volatility shows strong long memory property. Second, we employs the rolling sample approach and calculate time-varying long memory propertty in the returns and volatilities of cryptocurrency markets. Emprical results show that both the volatility and returns of cryptocurrency markets possess the time-varying long memory property. The average Hurst exponents are well above 0.5, indicating the presence of long memory. The long memory property of volatility is stronger than that of returns. The time-varying Hurst exponent values for BTC are significant higher than those of other cryptocurrencies (DASH, ETH, and LTC). This finding indicates that BTC is less efficient than other cryptocurrency markets. Therefore, the presence of long memory is important to predict future cryptocurrency prices, for asset allocation, and for portfolio assessment.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (31)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0