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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Forecasting Bitcoin risk measures: A robust approach

Texto completo
Autor(es):
Trucios, Carlos
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: INTERNATIONAL JOURNAL OF FORECASTING; v. 35, n. 3, p. 836-847, JUL-SEP 2019.
Citações Web of Science: 3
Resumo

Over the last few years, Bitcoin and other cryptocurrencies have attracted the interest of many investors, practitioners and researchers. However, little attention has been paid to the predictability of their risk measures. This paper compares the predictability of the one-step-ahead volatility and Value-at-Risk of Bitcoin using several volatility models. We also include procedures that take into account the presence of outliers and estimate the volatility and Value-at-Risk in a robust fashion. Our results show that robust procedures outperform non-robust ones when forecasting the volatility and estimating the Value at-Risk. These results suggest that the presence of outliers plays an important role in the modelling and forecasting of Bitcoin risk measures. (C) 2019 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 16/18599-4 - Modelagem e previsão da volatilidade para dados financeiros de alta dimensão
Beneficiário:Carlos Cesar Trucios Maza
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 18/03012-3 - Técnicas dinâmicas robustas de redução de dimensão para volatilidades
Beneficiário:Carlos Cesar Trucios Maza
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado