ビットコインのボラティリティを再検討する：CAViaRベースのアプローチ

この記事は、マルコフ・レジームスイッチングモデルを使用してビットコインのボラティリティの決定における異質な特徴を探求し、その予測能力をテストすることを目的としています。ビットコインのリターンのリスク測定の予測方法論は、条件付き自己回帰値リスクモデル（CAViaR）アプローチに基づいています。私たちの結果は、ビットコインのボラティリティが暗号資産のリターンのボラティリティと有意に関連しており、ボラティリティの主な決定要因は投機、投資家の注意、市場の相互運用性、および投機と市場の相互運用性の相互作用であることを示しています。さらに、投資家の注意がボラティリティの主な源であるという証拠を提示します。投機と相互作用項は「U字型」の形で関連し、投資家の注意と市場の相互運用性はビットコインのボラティリティに直線的な傾向を示します。