АНАЛІЗ ВОЛАТИЛЬНОСТІ ТА АВТОКОРЕЛЯЦІЙНИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ КРИПТОВАЛЮТНОЇ ПАРИ BTC-USD В УМОВАХ ГЛОБАЛЬНИХ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ ШОКІВ

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Максим ХОМЕНКО
Ганна ДАНИЛЬЧУК

Анотація

У статті представлено аналіз нелінійної динаміки та статистичних властивостей криптовалютної пари BTC-USD за період з 1 вересня 2015 року по 1 серпня 2025 року. Актуальність роботи зумовлена унікальною природою криптовалют як нового класу активів та високою турбулентністю глобального соціально-економічного середовища в досліджуваний період. Теоретичною основою роботи є концепції еконофізики та теорії складних систем, зокрема аналіз стилізованих фактів фінансових ринків.


Наведено визначення ключових понять, таких як логарифмічна прибутковість, волатильність та автокореляція. Методологія дослідження включає розрахунок та аналіз автокореляційних функцій для вихідного ряду ціни, ряду прибутковостей та модулів прибутковостей, а також застосування методу рухомого вікна для оцінки динаміки волатильності та автокореляції в часі.


Результати аналізу підтверджують наявність для криптовалютної пари BTC-USD ключових стилізованих фактів, таких як відсутність лінійної автокореляції в прибутковостях та наявність довгострокової пам’яті у волатильності (ефект кластеризації волатильності), що свідчить про прогностичні якості цих показників. Проведено детальний аналіз динаміки ринку в контексті глобальних шоків: пандемії COVID-19, повномасштабного вторгнення Росії в Україну, зміни монетарної політики США та запровадження масштабних економічних санкцій. Встановлено, що зазначені події виступають тригерами значних структурних змін у поведінці ринку, що проявляється у різких сплесках волатильності та зміні кореляційної структури.


Підтверджено неспроможність застосування класичних лінійних моделей, що базуються на гаусовому розподілі, для опису та прогнозування динаміки криптовалют. Підкреслено необхідність використання інструментарію нелінійної динаміки та еконофізики для моделювання поведінки фінансових активів в умовах високої невизначеності.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Розділ
Статті

Посилання

Lahmiri, S., & Bekiros, S. (2020). The impact of COVID-19 on the stylized facts of major cryptocurrencies: A statistical and econometric analysis. Finance Research Letters, 36, 101693. (in Eng)

Goodell, J. W., & Goutte, S. (2021). Co-movement of COVID-19 and Bitcoin: Evidence from wavelet coherence analysis. Finance Research Letters, 38, 101625. (in Eng)

Aysan, A. F., Khan, A., & Topuz, H. (2021). The impact of the COVID-19 pandemic on the interconnectedness of cryptocurrency and financial markets. Research in International Business and Finance, 58, 101489. (in Eng)

Umar, Z., Bossman, A., & Choi, S. (2023). The Russia–Ukraine war and the behavior of cryptocurrency markets: New evidence. Finance Research Letters, 54, 103736. (in Eng)

Fang, Y., Bouri, E., & Saeed, T. (2023). Geopolitical risk and the cryptocurrency market: The case of the Russia–Ukraine conflict. Energy Economics, 119, 106553. (in Eng)

Al-Yahyaee, K. H., Kutan, A. M., & Rehman, M. U. (2023). The role of the Federal Reserve’s policy in the cryptocurrency market. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 83, 101736. (in Eng)

Dubrov, D. V., & Kozmenko, S. V. (2022). Perspektyvy ta ryzyky intehratsii kryptovaliut u finansovu systemu Ukrainy v umovakh voiennoho stanu [Prospects and risks of cryptocurrency integration into the financial system of Ukraine under martial law]. Finansy Ukrainy, (8), 24–41. (in Ukr)

Diakonova, I. V., & Kravchuk, O. S. (2023). Analiz ryzykiv investuvannia v tsyfrovi aktyvy na rynku Ukrainy [Risk analysis of investing in digital assets in the Ukrainian market]. Ekonomika ta derzhava, (2), 55–61. (in Ukr)

Bielinskyi, A., Soloviev, V., Solovieva, V., Matviychuk, A., & Semerikov, S. (2023). The analysis of multifractal cross-correlation connectedness between Bitcoin and the stock market. In E. Faure, O. Danchenko, M. Bondarenko, Y. Tryus, C. Bazilo, & G. Zaspa (Eds.), Information technology for education, science, and technics (pp. 323–345). Springer Nature Switzerland. (in Eng)

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (2021). The econometrics of financial markets. Princeton University Press. (in Eng)

Soloviev, V. N., & Belinskyi, A. (2018). Methods of nonlinear dynamics and the construction of cryptocurrency crisis phenomena precursors. In V. Ermolayev et al. (Eds.), Proceedings of the 14th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications: Integration, Harmonization and Knowledge Transfer (Vol. 2104, pp. 116–127). CEUR-WS.org. (in Eng)

Soloviov, V. M., Serdiuk, O. A., & Danylchuk, H. B. (2016). Modeliuvannia skladnykh system [Modeling of complex systems]. Cherkasy: Vydavets O. Yu. Vovchok. (in Ukr)

Kibalyk, L., Kibalyk, V., Danylchuk, H., & Sereda, D. (2024). Modeliuvannia vplyvu rosiisko-ukrainskoi viiny na valiutnyi rynok [Modeling the impact of the Russia–Ukraine war on the foreign exchange market]. Visnyk Cherkaskoho natsionalnoho universytetu imeni Bohdana Khmelnytskoho. Ekonomichni nauky, 28(3–4), 17–27. (in Ukr)

Taylor, S. J. (2008). Modelling financial time series. John Wiley & Sons. (in Eng)

Mandelbrot, B. (1963). The variation of certain speculative prices. The Journal of Business, 36(4), 394–419. (in Eng)

Conlon, T., Corbet, S., & McGee, R. J. (2020). Are cryptocurrencies a safe haven for equity markets? An international perspective from the COVID-19 pandemic. Research in International Business and Finance, 54, 101248. (in Eng)

Baur, D. G., & Dimpfl, T. (2021). The volatility of Bitcoin and its role as a medium of exchange and a store of value. Empirical Economics, 61(5), 2663–2683. (in Eng)

Phillip, A., Chan, J. S.-K., & Peiris, S. (2018). A new look at stylized facts of cryptocurrencies. Economics Letters, 170, 25–28. (in Eng)

Farmer, J. D. (2002). The economy as a complex adaptive system. Daedalus, 131(4), 98–108. (in Eng)

Yahoo Finance. (2025). Stock market live, quotes, business & finance news. Retrieved June 1, 2025, from https://finance.yahoo.com/ (in Eng)

Derbentsev, V. D., Serdiuk, O. A., Soloviov, V. M., & Sharapov, O. D. (2010). Synerhetychni ta ekonofizychni metody doslidzhennia dynamichnykh ta strukturnykh kharakterystyk ekonomichnykh system [Synergetic and econophysical methods for studying dynamic and structural characteristics of economic systems]. Cherkasy: Brama-Ukraina. (in Ukr)