PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2021 | 26 | nr 1 | 56--72
Tytuł artykułu

Comparison of Crypto-Assets Market Risk Proxies

Warianty tytułu
Analiza ryzyka rynkowego na rynku kryptoaktywów. Porównanie indeksów cyfrowych aktywów
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In early 2021, the cryptoasset market capitalization exceeded $1.5 trillion, and there were more than 300 exchanges in the world where over 8,000 tokens could be traded. As part of research related to mature segments of the financial market (e.g. the stock market in the United States), scientists and practitioners have been trying to identify key risk factors for several decades, thanks to which it is possible to explain the equity risk premium for an investment in a given asset class. In recent years, there have been an increasing number of researchers trying to identify these factors for cryptoassets. The aim of this article was to analyse popular cryptoasset indices in order to identify those that can be used as a proxy of the market portfolio in order to estimate this risk factor premium. The research results indicate that the market risk factor is an important element of the market under study, and the indices that best reflect it are an index consisting of all cryptoassets weighted by capitalization and Coin100 which contains only the 100 largest cryptoassets.(original abstract)
Na początku 2021 r. kapitalizacja rynku kryptoaktywów przekroczyła 1,5 bln USD, a na świecie funkcjonowało ponad 300 giełd, na których można było handlować ponad 8 tys. tokenów. W ramach badań związanych z dojrzałymi segmentami rynku finansowego (np. rynek akcji w Stanach Zjednoczonych) naukowcy i praktycy od kilkudziesięciu lat starają się zidentyfikować kluczowe czynniki ryzyka, dzięki którym możliwe jest wyjaśnienie premii za ryzyko kapitałowe inwestycji w daną klasę aktywów. W ostatnich latach wzrasta liczba badaczy próbujących zidentyfikować te czynniki dla kryptoaktywów. Celem niniejszego artykułu była analiza popularnych indeksów kryptoaktywów i zidentyfikowanie tych, które mogą być wykorzystane jako proxy portfela rynkowego do oszacowania wspomnianej premii za czynniki ryzyka. Wyniki badań wskazują, że czynnik ryzyka rynkowego jest istotnym elementem badanego rynku, a indeksami, które najlepiej go odzwierciedlają, są indeks składający się ze wszystkich kryptoaktywów ważonych kapitalizacją oraz Coin100, który zawiera tylko 100 największych kryptoaktywów (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Tom
26
Numer
Strony
56--72
Opis fizyczny
Twórcy
  • Wrocław University of Economics and Business, Poland
  • Wrocław University of Economics and Business
Bibliografia
  • Bariviera, A. F. (2017). The inefficiency of Bitcoin revisited: A dynamic approach. Econ. Lett., (161), 1-4. doi.org/10.1016/j.econlet.2017.09.013
  • Baur, D. G., Hong, K., & Lee, A. D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? J. Int. Financ. Mark. Inst. Money, (54), 177-189. doi.org/10.1016/j.intfin.2017.12.004
  • Białkowski, J. (2020). Cryptocurrencies in institutional investors' portfolios: Evidence from industry stop-loss rules. Econ. Lett., (191), 108834. doi.org/10.1016/j.econlet.2019.108834
  • Borri, N., & Shakhnov, K. (2018). The cross-section of cryptocurrency returns. SSRN Electron. J. doi. org/10.2139/ssrn.3241485
  • Bouri, E., Molnár, P., Azzi, G., Roubaud, D., & Hagfors, L. I. (2017). On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: Is it really more than a diversifier? Finance Res. Lett., (20), 192-198. doi. org/10.1016/j.frl.2016.09.025
  • Cheah, E.-T., Fry, J., 2015. Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of bitcoin. Econ. Lett., (130), 32-36. doi.org/10.1016/j.econlet.2015.02.029
  • Chiah, M., Chai, D., Zhong, A., & Li, S. (2016). A better model? An empirical investigation of the Fama-French five-factor model in Australia: Empirical Tests on the Five-factor Model. International Review of Finance, 16(4), 595-638. https://doi.org/10.1111/irfi.12099
  • Coelho, D. M. C. (2020). Application of the Fama French three-factor model to the cryptocurrency and token markets. Lisbon: Universidade Católica Portuguesa.
  • Corbet, S., Lucey, B., & Yarovaya, L. (2017). Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles. Finance Res. Lett., (26), 81-88. doi.org/10.1016/j.frl.2017.12.006
  • Corbet, S., Meegan, A., Larkin, C., Lucey, B., & Yarovaya, L. (2018). Exploring the dynamic relationships between cryptocurrencies and other financial assets. Econ. Lett., (165), 28-34. doi. org/10.1016/j.econlet.2018.01.004
  • Crescent Crypto Market Index. (n.d.). Crescent Crypto. Retrieved 18 February 2021 from https://www. crescentcrypto.com/cryptocurrency-market-index/
  • Crypto200 Index by Solactive. (n.d.). CoinMarketCap. Retrieved 18 February 2021 from https://coinmarketcap.com/indices/
  • Czapiewski, L. (2016). Performance of the Fama-French five factor model - the case of the Polish capital market. Zesz. Nauk. Uniw. Szczec. Finanse Rynki Finans. Ubezpieczenia, (4), 71-83. doi.org/10.18276/frfu.2016.4.82/2-05
  • Czapkiewicz, A., & Skalna, I. (2010). The CAPM and the Fama-French models in the Warsaw Stock Exchange. Przegląd Stat., (57), 128-141.
  • Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators of autoregressive time series with a unit root. J. Am. Stat. Assoc., (74), 427-431.
  • Dwyer, G. P. (2015). The economics of Bitcoin and similar private digital currencies. J. Financ. Stab., (17), 81-91. doi.org/10.1016/j.jfs.2014.11.006
  • Dyhrberg, A. H. (2016). Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual gold? Finance Res. Lett., (16), 139-144. doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.025
  • Fabozzi, F. J., & Wang, J. (2016). What difference do new factor models make in portfolio allocation? SSRN Electron. J. doi.org/10.2139/ssrn.2752822
  • Fama, E., & French, K. (1992). The cross-section of expected stock returns. J. Finance, (47), 427-465.
  • Fama, E. F., & French, K. R. (2013). A Four-Factor model for the size, value, and profitability patterns in stock returns. SSRN Electron. J.. doi.org/10.2139/ssrn.2287202
  • Fama, E. F., & French, K. R. (2015). International tests of a five-factor asset pricing model. SSRN Electron. J. doi.org/10.2139/ssrn.2622782
  • Fanning, K., & Centers, D. P. (2016). Blockchain and its coming impact on financial services. J. Corp. Account. Finance, (27), 53-57. doi.org/10.1002/jcaf.22179
  • Gandal, N., Hamrick, J., Moore, T., & Oberman, T. (2018). Price manipulation in the Bitcoin ecosystem. J. Monet. Econ., (95), 86-96. doi.org/10.1016/j.jmoneco.2017.12.004
  • Iansiti, M., & Lakhani, K. (2017). The truth about blockchain. Harv. Bus. Rev, (95-1), 118-127.
  • Jajuga, K., & Jajuga, T. (2004). Inwestycje, Instrumenty finansowe, aktywa niefinansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Kowerski, M. (2008). Trójczynnikowy model Famy i Frencha dla Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Przegląd Stat., (55), 131-148.
  • Larios-Hernández, G. J. (2017). Blockchain entrepreneurship opportunity in the practices of the unbanked. Bus. Horiz., (60), 865-874. doi.org/10.1016/j.bushor.2017.07.012
  • Li, T., Shin, D., & Wang, B. (2018). Cryptocurrency pump-and-dump schemes. SSRN Electron. J. doi. org/10.2139/ssrn.3267041
  • Liu, Y., & Tsyvinski, A. (2018). Risks and returns of cryptocurrency (National Bureau of Economic Research, Working Paper Series 24877). doi.org/10.3386/w24877
  • Liu, Y., Tsyvinski, A., & Wu, X. (2019). Common risk factors in cryptocurrency (National Bureau of Economic Research, Working Paper Series 25882). doi.org/10.3386/w25882
  • Long, H., Zaremba, A., Demir, E., Szczygielski, J. J., & Vasenin, M. (2020). Seasonality in the crosssection of cryptocurrency returns. Finance Res. Lett., (35), 101566. doi.org/10.1016/j.frl.2020.101566
  • Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. J. Finance, (7), 77-91.
  • Mercik, A., & Cupriak, D. (2019). Ryzyko systematyczne na rynku tokenów cyfrowych. Strategie interesariuszy na rynku finansowym (pp. 51-62). Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
  • Nadarajah, S., & Chu, J. (2017). On the inefficiency of Bitcoin. Econ. Lett., (150), 6-9. doi.org/10.1016/j.econlet.2016.10.033
  • Nichol, E., & Dowling, M. M. (2014). Profitability and investment factors for UK asset pricing models. SSRN Electron. J. doi.org/10.2139/ssrn.2511166
  • Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on markets in crypto-assets, and amending Directive (EU) 2019/1937.
  • Razali, N., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Datling tests. J. Stat. Model. Anal., (2), 21-33.
  • Rivin, I., & Scevola, C. (2018). The CCI30 Index. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1804.06711
  • Schwartzkopff, D., Schwartzkopff, L., Botha, R., Finlayson, M., & Cronje, F. (2017). CRYPTO20: The First Tokenized Cryptocurrency Index Fund.
  • Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, (52), 591. doi.org/10.2307/2333709
  • Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. J. Finance, (19), 425. doi.org/10.2307/2977928
  • Soto de, H. (2017). A tale of two civilizations in the era of Facebook and blockchain. Small Business Economics, 49(4), 729-739. doi.org/10.1007/s11187-017-9949-4
  • Tapscott, D., & Tapscott, A. (2017). How blockchain will change organization.
  • Treynor, J. (1962). Toward a theory of market value of risky assets. In R. Korajczyk (Ed.), Asset pricing and portfolio performance: Models, Strategy and Performance Metrics (Unpublished manuscript Final version published in 1999, pp. 15-22). London: Risk Books.
  • Trimborn, S., & Härdle, W. K. (2018). CRIX an index for cryptocurrencies. J. Empir. Finance, (49), 107-122. doi.org/10.1016/j.jempfin.2018.08.004
  • Underwood, S. (2016). Blockchain beyond bitcoin. Commun. ACM, (59), 15-17. doi.org/10.1145/2994581
  • Urbański, S. (2007). Time-cross-section factors of rates of return changes on the Warsaw Stock Exchange. Przegląd Stat., (54), 94-121.
  • Urquhart, A. (2016). The inefficiency of bitcoin. Econ. Lett., (148), 80-82. doi.org/10.1016/j.econlet.2016.09.01
  • Waszczuk, A. (2013). A risk-based explanation of return patterns - vidence from the Polish stock market. Emerg. Mark. Rev., (15), 186-210. doi.org/10.1016/j.ememar.2012.12.002
  • Zaremba, A. (2014). Cross-sectional asset pricing models for the Polish market. SSRN Electron. J. doi. org/10.2139/ssrn.2396884
  • Zhang, W., & Li, Y. (2020). Is idiosyncratic volatility priced in cryptocurrency markets? Res. Int. Bus. Finance, (54), 101252. doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101252
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171637645

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.