比特币的统计特性和多重分形性质
摘要：比特币时间序列的统计特性和多重分形性质是通过使用比特币价格1分钟的收益进行研究的。我们发现1分钟收益分布是尾重的，并且峰度与高斯期望值有很大偏离。虽然对于大的采样周期，峰度预计会接近高斯期望值，但我们发现收敛非常缓慢。偏度在一天之内的时间尺度上是负的，在一周左右的时间尺度上变为与零一致。我们还通过使用GARCH、GJR和RGARCH模型来研究每日波动性不对称性，并未找到证据支持。在使用多重分形去趋势涨落分析探索多重分形性时，我们发现比特币时间序列表现出多重分形性。多重分形性的来源进行了研究，确认时间相关性和尾重分布都对多重分形性有贡献。我们还研究了2016年6月23日“脱欧”对英镑兑美元汇率和比特币的多重分形性的影响，发现虽然“脱欧”影响了英镑兑美元汇率，但比特币对“脱欧”具有鲁棒性。
作者：Tetsuya Takaishi
论文ID：1707.07618
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2018-05-29