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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Junmo Song (Kyungpook National University) Jiwon Kang (Jeju National University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제28권 제5호
발행연도
2021.9
수록면
511 - 520 (10page)

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Over the last decade, Bitcoin has attracted a great deal of public interest and Bitcoin market has grown rapidly. One of the main characteristics of the market is that it often undergoes some events or incidents that cause outlying observations. To obtain reliable results in the statistical analysis of Bitcoin data, these outlying observations need to be carefully treated. In this study, we are interested in change point analysis for Bitcoin return series having such outlying observations. Since these outlying observations can affect change point analysis undesirably, we use a robust test for parameter change to locate change points. We report some significant change points that are not detected by the existing tests and demonstrate that the model allowing for parameter changes is better fitted to the data. Finally, we show that the model with parameter change can improve the forecasting performance of Value-at-Risk.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Data and methodology
3. Empirical results
4. Conclusion
References

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