Estudio de propiedades multifractales en el mercado de criptomonedas
En el ámbito de mercado de valores y divisas, el valor de los activos está regido por escenarios de incertidumbres y claramente sujeto a la volatilidad que se presenta, es el caso del dólar, el euro, las acciones de una empresa entre otros, a todo esto en el mundo de hoy se le ha agregado un nuevo a...
- Autores:
-
Baracaldo Carrillo, Alexander, autor
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTB
- Idioma:
- spa
eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/11058
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12585/11058
https://utb.alma.exlibrisgroup.com/view/delivery/57UTB_INST/99541530305731
- Palabra clave:
- Estadística
Comercio electrónico
Moneda
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | En el ámbito de mercado de valores y divisas, el valor de los activos está regido por escenarios de incertidumbres y claramente sujeto a la volatilidad que se presenta, es el caso del dólar, el euro, las acciones de una empresa entre otros, a todo esto en el mundo de hoy se le ha agregado un nuevo activo con características similares y que día a día crece en el mercado financiero, estas son las criptomonedas. Determinar o predecir un comportamiento futuro de esta serie puede llegar a ser muy complejo si no se determina primero qué propiedades poseen las series de estos activos. En este proyecto aplicamos la teoría de multifractalidad y método del exponente de Hurst para describir el comportamiento a determinadas escalas de la serie. Los resultados arrojados muestran propiedades de persistencia y antipersistencia, permitiendo discriminar comportamientos que siguen procesos estocásticos brownianos. Mediante estos resultados y la aplicación del método Multifractal Detrended Analysis MFDFA se observó si los mercados siguen la hipótesis de eficiencia ya través del cálculo del índice de predecibilidad fractal se determina que tan pronosticable es deducir su comportamiento a valores futuro. Con los resultados se pudo concluir que las criptomonedas en estudio guardan memoria, lo que nos indica la ineficiencia de su mercado y dando esto como consecuencia un alto índice de predecibilidad |
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