O Bitcoin é uma criptomoeda que possui a característica de ser volátil, de forma que isso significa incorrer do risco de mercado. Apesar deste senso comum, devemos pensar: o quanto é essa volatilidade? Como podemos mensurá-la? Há diversas formas, e neste post de hoje iremos estimar a volatilidade do Bitcoin através do modelo GARCH utilizando o R.
O modelo GARCH é útil para realizar estimativas da volatilidade de um ativo financeiro, visto as suas propriedades. Séries financeiras tendem a possui volatility cluster, ou seja, valores extremos em diferentes períodos de tempo. Outra questão é que os erros de previsão ao quadrado possuem autocorrelação, de forma que ajudam a explicar a variância, bem como a sua própria variância passada.
Já trabalhamos com aplicações do mesmo modelo em post passados:
- Volatilidade e modelos ARCH e GARCH
- Aplicações de modelos de volatilidade no R
- Criando medidas de volatilidade no Python
Bem como ensinamos a criar modelos de volatilidade em nosso curso de Econometria Financeira usando o R.
Com estas considerações, podemos utilizar os retornos da Bitcoin (em USD) diários para a modelagem de sua volatilidade com um GARCH(1,1).
Primeiro, carregamos os pacotes necessários.
Em seguida, buscamos os dados do Bitcoin utilizando o pacote {crypto2}.
Podemos visualizar a série de retornos diárias do Bitcoin, de forma a obter uma análise sobre suas características.
Com efeito, podemos especificar o modelo e estimar os coeficientes.
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