ビットコインの変動と価格の過剰反応の頻度

本論文では、2013年から2018年までの期間におけるビットコインの暗号通貨市場における価格の過剰反応の頻度の役割を調査します。具体的には、過剰反応を検出するために静的アプローチを使用し、次にADFテスト、グレンジャー因果関係テスト、相関分析、ダミー変数を使用した回帰分析、ARIMAおよびARMAXモデル、ニューラルネットモデル、VARモデルなど、さまざまな統計手法を用いて仮説検定を実施します。特に、検証される仮説は、過剰反応の頻度が(i)ビットコインの価格変動に関する情報を提供するか（H1）および(ii)季節性を示さないか（H2）です。全体として、結果は、過剰反応の頻度が暗号通貨市場における価格動向の予測に有用な情報を提供できることを示唆しており、取引戦略の設計に役立つことになります（H1は棄却できず）、季節性は存在しないという証拠はありません（H2は棄却できず）。