A Time-Varying Network for Cryptocurrencies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10452676" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10452676 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=PKFwBlRMsC" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=PKFwBlRMsC</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1080/07350015.2022.2146695" target="_blank" >10.1080/07350015.2022.2146695</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Time-Varying Network for Cryptocurrencies
Popis výsledku v původním jazyce
Cryptocurrencies return cross-predictability and technological similarity yield information on risk propagation and market segmentation. To investigate these effects, we build a time-varying network for cryptocurrencies, based on the evolution of return cross-predictability and technological similarities. We develop a dynamic covariate-assisted spectral clustering method to consistently estimate the latent community structure of cryptocurrencies network that accounts for both sets of information. We demonstrate that investors can achieve better risk diversification by investing in cryptocurrencies from different communities. A cross-sectional portfolio that implements an inter-crypto momentum trading strategy earns a 1.08% daily return. By dissecting the portfolio returns on behavioral factors, we confirm that our results are not driven by behavioral mechanisms.
Název v anglickém jazyce
A Time-Varying Network for Cryptocurrencies
Popis výsledku anglicky
Cryptocurrencies return cross-predictability and technological similarity yield information on risk propagation and market segmentation. To investigate these effects, we build a time-varying network for cryptocurrencies, based on the evolution of return cross-predictability and technological similarities. We develop a dynamic covariate-assisted spectral clustering method to consistently estimate the latent community structure of cryptocurrencies network that accounts for both sets of information. We demonstrate that investors can achieve better risk diversification by investing in cryptocurrencies from different communities. A cross-sectional portfolio that implements an inter-crypto momentum trading strategy earns a 1.08% daily return. By dissecting the portfolio returns on behavioral factors, we confirm that our results are not driven by behavioral mechanisms.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GX19-28231X" target="_blank" >GX19-28231X: Dynamické modely pro digitální finance</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Business and Economic Statistics
ISSN
0735-0015
e-ISSN
1537-2707
Svazek periodika
42
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
437-456
Kód UT WoS článku
000897074300001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85144064625