Results found: 2

Search results

Sort By:

Limit search:

Właściwości statystyczne kursów kryptowalut i ich dynamika na rynku w porównaniu z wybranymi walutami fiducjarnymi

100%

Rokita P., Pietrzyk R.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

2022

vol. 67

issue 12

1-38

The development of cryptocurrencies was the consequence of the endeavours of some circles of computer scientists associated with anarchist views to create a medium of exchange that would be decentralised, independent from institutions creating monetary policy, governments and politicians, and whose functioning would not require any clearing institutions. The first cryptocurrency that fulfilled most of these postulates was Bitcoin. In a relatively short time, it became very popular among investors and reached a significant capitalisation on financial markets, but soon became an object of speculation rather than a medium of exchange. So far, no common view has been established as to whether Bitcoin is closer to being money, an object of speculation or an investment asset. The question what Bitcoin really is has fundamental importance not only to the entire cryptocurrency project, but also to the economy in general. The purpose of the study discussed in the article was to compare the statistical properties of cryptocurrency exchange rates (on the example of Bitcoin) with such properties of the exchange rates of fiat currencies, and to assess whether investments on the Bitcoin market can be considered similar to investments on fiat currency markets in terms of some analysed features. Basic statistical characteristics of the relative increments in the exchange rates of Bitcoin and four fiat currencies paired with the US dollar were analysed, as were some selected properties of stochastic processes that could be used to model the dynamics of those increments. In addition, a theoretical analysis of both Bitcoin and some other cryptoassets was carried out, which explained, among other things, why the study compared Bitcoin with currencies and not with investment assets. The research demonstrated that there are differences between several statistical properties of Bitcoin and those of fiat currencies. In addition to the generally higher unconditional volatility, differences were observed between the trends in exchange rates of Bitcoin and fiat currencies versus the US dollar, the levels of relative increments in the exchange rates, the conditional volatility, and the residual distributions.

Rozwój kryptowalut nastąpił w wyniku dążenia pewnych grup informatyków kojarzonych z poglądami anarchistycznymi do stworzenia środka wymiany, który byłby zdecentralizowany i niezależny od instytucji kreujących politykę monetarną oraz od rządów państw i polityków i którego funkcjonowanie nie wymagałoby żadnych instytucji rozliczeniowych. Pierwszą kryptowalutą spełniającą większość tych postulatów był bitcoin. W stosunkowo krótkim czasie zyskał dużą popularność wśród inwestorów i osiągnął znaczną kapitalizację na rynkach finansowych, ale szybko stał się bardziej przedmiotem spekulacji niż środkiem wymiany. Dotychczas nie został wypracowany jednoznaczny pogląd na temat tego, czy bitcoin jest bardziej pieniądzem, czy przedmiotem spekulacji, czy też bliżej mu do aktywów inwestycyjnych. Pytanie, czym w praktyce jest bitcoin, nie tylko ma fundamentalne znaczenie dla całego projektu kryptowalut, lecz także jest istotne dla gospodarki w ogóle. Celem badania omawianego w artykule jest porównanie właściwości statystycznych kursów kryptowalut na przykładzie bitcoina i kursów walut fiducjarnych oraz ocena, czy inwestycje na rynku bitcoina i na rynku walutowym można uznać za podobne pod względem rozpatrywanych cech. Analizowano podstawowe charakterystyki statystyczne względnych przyrostów kursów bitcoina i czterech walut fiducjarnych w parze z dolarem amerykańskim oraz wybrane właściwości procesów stochastycznych, które mogą być wykorzystywane do modelowania ich dynamiki. Ponadto przeprowadzono analizę teoretyczną dotyczącą niektórych kryptoaktywów, wyjaśniającą m.in., dlaczego w omawianym badaniu bitcoin jest porównywany do walut, a nie do aktywów inwestycyjnych. Badanie wykazało, że bitcoin różni się od walut fiducjarnych pod względem wielu właściwości statystycznych. Poza ogólnie wyższą bezwarunkową zmiennością różnice zaobserwowano również w trendzie kursu względem dolara amerykańskiego czy poziomu względnych przyrostów kursu, warunkowej zmienności i rozkładów reszt.

Pomiar ryzyka planu finansowego gospodarstwa domowego

100%

Pietrzyk R., Rokita P.

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia

2018

vol. 52

issue 4

When building a financial plan for a household, one usually needs to take many risk factors into account. These are the factors that have an influence on the shape of the future term structure of household incomes and expenditures. The factors may be of very differentiated nature, which means that their impact on the cash-flow term structure may be different both in terms of the underlying mechanism and strength. In this field of research, the existing literature does not provide, however, any proposals of integrated risk measurement. At the same time, the ability to measure risk of household financial plans in an integrated way would be very useful, as it would allow to select or compare plans with respect to the joint risk of a plan (to be more precise – the joint risk that the plan will fail to be successfully realized). The aim of this article is to propose a method or methods that would allow to measure financial plan risk in an integrated way. The integration should include different risk types, all financial goals that have been set by the household, all sources of financing and all sub-periods of the long-term life-cycle period of household financial planning. The approach, originally proposed by the authors of this article, may not only facilitate comparison of financial plans with respect to risk, but it may be also serve as a plan-acceptance decision-making instrument. Integrated risk measures may be also used within the very optimization procedure. They may be parts of the boundary conditions or even be embedded into the optimization function itself.

Konstrukcja planu finansowego dla gospodarstwa domowego wymaga wzięcia pod uwagę wielu czynników ryzyka, które determinują kształtowanie przyszłej ścieżki dochodów i wydatków gospodarstwa domowego. Czynniki te mogą mieć bardzo różną naturę, a także bardzo zróżnicowany wpływ na strukturę przepływów finansowych. W literaturze brakuje jednak propozycji zintegrowanego pomiaru ryzyka, który umożliwiłby porównanie planów finansowych pod względem łącznego ryzyka ich realizacji. Celem artykułu jest zaproponowanie metod pomiaru ryzyka planu finansowego w sposób zintegrowany. W podejściu tym integracja powinna obejmować różne rodzaje ryzyka, wszystkie cele finansowe gospodarstwa domowego, wszystkie sposoby finansowania oraz wszystkie okresy w cyklu życia gospodarstwa domowego. Zaproponowane oryginalne podejście pozwala nie tylko na porównanie planów finansowych między sobą ze względu na poziom ryzyka, ale również tworzy narzędzie do podejmowania decyzji o akceptacji planu. Zintegrowane miary ryzyka mogą też być wykorzystane w samym procesie optymalizacji. Poza tym mogą stanowić ograniczenie lub wręcz element funkcji celu w procedurze optymalizacyjnej.

Refine search results

1 Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia

1 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

2 Pietrzyk R.

2 Rokita P.

1 2022

1 2018

Search results

Właściwości statystyczne kursów kryptowalut i ich dynamika na rynku w porównaniu z wybranymi walutami fiducjarnymi

Pomiar ryzyka planu finansowego gospodarstwa domowego