Verteilungseigenschaften der Renditen von Kryptowährungen: sind sie mit Aktien vergleichbar?

Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung 3 / 2018, S. 83-105

Armin Varmaz, Stephan Abée

Abstract

Neben Bitcoin existieren über 1 500 weitere Kryptowährungen, die sich durch die Art der Nutzung oder durch die zugrunde liegende Blockchain-Technologie voneinander erheblich unterscheiden. Die meisten dieser Währungen lassen sich auf Börsen und Marktplätzen handeln und können als Investitionsobjekte dienen. In diesem Beitrag werden die empirischen Verteilungseigenschaften ihrer Renditen für einen sehr breiten Querschnitt untersucht und mit denen von Aktienrenditen verglichen. Die Renditen von Kryptowährungen weisen viele ähnliche Charakteristika zu den Aktienrenditen auf: Renditebeobachtungen häufen sich um den Erwartungswert, die Autokorrelation ist, wenn überhaupt, nur sehr schwach, das Phänomen des Volatility-Clusterings und der Asymmetrie von Gewinnen und Verlusten ist vorhanden, ein Faktor kann circa 60 Prozent der gemeinsamen Variation der Renditen erklären und es existiert ein Wochentageffekt. Dagegen können im Querschnitt der Kryptowährungen keine Heavy-Tails identifiziert werden und der Momentum-Effekt ist nur sehr schwach ausgeprägt. Die Ergebnisse lassen die Vermutung zu, nach der die Renditeeigenschaften von Kryptowährungen nicht wesentlich von denen der Aktien abweichen.

There are more than 1,500 other cryptocurrencies, which differ significantly from each other in terms of their usage or the underlying blockchain technology. Most of these cryptocurrencies can be traded on exchanges and can serve as investment instruments. In this paper, the empirical distribution properties of their returns for a very broad cross-section are examined and compared with those of stock returns. Returns on cryptocurrencies have several characteristics similar to equity returns: Returns are more likely observable around the averages; the autocorrelation of returns is very weak; the phenomenon of volatility clustering and the asymmetry of gains and losses do exist; the factor analysis of the returns reveals that one factor (the first principal component) explains about 60 percent of the common variation of returns; there is a weekday effect. However, there are some differences. For example, no heavy-tails can be identified and the momentum effect is only very weak. The results suggest that the stylezed facts of cryptocurrency returns are not very different from stock returns.



JEL-Classification: G11;G15
Keywords: Kryptowährung, Bitcoin, Renditen, Verteilungen, PCA, Kryptoportfolios
DOI:
https://doi.org/10.3790/vjh.87.3.83