تحلیل ریسک مالی در بازار رمزارزها: شواهدی از پیش‌بینی ارزش درمعرض ریسک

با توجه به نوسانات شدید بازار رمزارزها و همچنین اهمیت پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک در چنین شرایطی، هدف پژوهش حاضر پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک در بازار رمز ارزها و همچنین مقایسه مدل‌های مختلف پیش‌بینی ارزش د معرض ریسک است. به علاوه، در تاثیر توزیع‌های مختلف جملات نوآوری مدل‌ها مورد بررسی قرار گرفته است. در این پژوهش از مدل‌های مختلف برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک بازده چهار رمزارز شناخته شده استفاده می‌کنیم. داده‌های مورد استفاده در پژوهش بازه زمانی 1/1/2018 تا 16/3/2022 را پوشش می‌دهد. این پژوهش از مدل‌های caviar و dqr که مستقیما چندک‌های توزیع بازده را پیش‌بینی می‌کنند برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک استفاده می‌کند. علاوه بر مدل‌های مذکور، چند گونه مختلف از مدل‌های رایج برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک مورد استفاده قرار گرفته است. به منظور بررسی عملکرد مدل‌های مورد استفاده از روش پس‌آزمایی که از روش‌های رایج برای آزمون عملکرد مدل‌ها است استفاده جسته‌ایم. نتایج نشان می‌دهد که مدل‌هایی که مستقیما از چندک‌های توزیع بازده برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک استفاده می‌کنند (مشخصا مدل‌های caviar و dqr) دارای عملکردی به مراتب بهتر از سایر مدل‌های رایج برای پیش‌بینی ارزش در معرض ریسک هستند.

analysis of financial risk in the cryptocurrency market:evidence from predicting value at risk

considering the extreme fluctuations of the cryptocurrency market and also the importance of predicting the value at risk in such conditions, the purpose of the present study is to predict the value at risk in the cryptocurrency market and also to compare different models for predicting the value at risk. in addition, the impact of different distributions of model innovation terms has been investigated. in this research, we use different models to predict the value at risk of return of four well-known cryptocurrencies. the data used in the research covers the period from 1/1/2018 to 16/3/2022. this research uses caviar and dqr models that directly predict the return distribution quantiles as value at risk. in addition to the mentioned models, several types of common models have been used to predict value at risk. in order to check the performance of the used models, we have used the back-test method, which is one of the common methods for testing the performance of the models. the results show that the models that directly use the quantiles of the return distribution to predict value at risk (specifically caviar and dqr models) have a much better performance than other common models for predicting value at risk.