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Analysis of return and risk of cryptocurrencies

Bibliographic Details
Main Author: Viale, Rodrigo Carvalho García
Publication Date: 2021
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFRGS
Download full: http://hdl.handle.net/10183/234612
Summary: Este estudo examina a aplicabilidade do GARCH (1, 1) com inovações assimétricas com distribuição t para séries que buscam representar o mercado de criptomoedas. Com um conjunto de dados de dois anos para dez ativos, dois índices teóricos são criados, um ponderando os ativos selecionados pelas suas capitalizações de mercado e outro por meio da Análise de Componentes Principais, e são submetidos a uma análise de risco-retorno, feita utilizando um modelo GARCH, com suas estimativas comparadas às de uma medida de volatilidade realizada. Os modelos GARCH apresentaram majoritariamente coeficientes significativos, porém evidenciaram a presença de autocorrelação conjunta nos resíduos, de acordo com os testes de Ljung-Box realizados.
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spelling Viale, Rodrigo Carvalho GarcíaSilva, Fernando Augusto Boeira Sabino da2022-01-29T04:52:16Z2021http://hdl.handle.net/10183/234612001136541Este estudo examina a aplicabilidade do GARCH (1, 1) com inovações assimétricas com distribuição t para séries que buscam representar o mercado de criptomoedas. Com um conjunto de dados de dois anos para dez ativos, dois índices teóricos são criados, um ponderando os ativos selecionados pelas suas capitalizações de mercado e outro por meio da Análise de Componentes Principais, e são submetidos a uma análise de risco-retorno, feita utilizando um modelo GARCH, com suas estimativas comparadas às de uma medida de volatilidade realizada. Os modelos GARCH apresentaram majoritariamente coeficientes significativos, porém evidenciaram a presença de autocorrelação conjunta nos resíduos, de acordo com os testes de Ljung-Box realizados.This study examines the applicability of GARCH (1, 1) with asymmetric t-distributed innovations to series that seek to represent the cryptocurrency market. With a two years data set of ten assets, two theoretical indices are created, one by weighting selected assets’ by market capitalization and the other one through Principal Components Analysis, and are subjected to a risk-return analysis, made by using a GARCH model, with its estimates compared to the ones from a realized volatility measure. The GARCH models presented mostly significant coefficients, but showed, however, evidence for the presence of joint autocorrelation in the residuals, according to the Ljung-Box tests that were ran.application/pdfporVolatilidadeMoedaCryptocurrenciesVolatility estimationGARCHAnalysis of return and risk of cryptocurrenciesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Ciências EconômicasPorto Alegre, BR-RS2021Ciências Econômicasgraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001136541.pdf.txt001136541.pdf.txtExtracted Texttext/plain87718http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/234612/2/001136541.pdf.txtc4233c81a073ee4bb089d4d60a17a107MD52ORIGINAL001136541.pdfTexto completo (inglês)application/pdf556041http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/234612/1/001136541.pdfd29c10ccf72e7146798c2766bbc93aaaMD5110183/2346122022-02-22 05:16:43.622171oai:www.lume.ufrgs.br:10183/234612Repositório InstitucionalPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.bropendoar:2022-02-22T08:16:43Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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