Diese Dissertation hat zum Ziel, digitale Vermögenswerte statistisch zu durchleuchten und damit einen Beitrag zur Integration digitaler Vermögenswerte in die digitale Gesellschaft zu leisten. Die Kapitel dieser Arbeit lassen sich unter den Schlagworten Abbildung und Analyse der Marktdynamiken von digitalen Vermögenswerten, sowie Investitionen in digitale Vermögenswerte zusammenfassen.
Das erste Kapitel, Abbildung der Marktdynamiken digitaler Vermögenswerte, evaluiert die
derzeit existierenden Indizes für Kryptowährungen (KWen) sowohl qualitativ als auch quantitativ. Als Grundlage für die Analyse des KW-Sektors ist zunächst eine geeignete Abbildung von dessen Marktdynamiken nötig. Die schnelle Entwicklung des KW-Sektors, seine hohe Volatilität und das häufige Aufkommen und Verschwinden von KWen stellen die Emittenten von KW-Indizes vor Herausforderungen. Jeder Index geht mit diesen Herausforderungen anders um und so unterscheiden sich die methodischen Ansätze der Indizes ebenso wie ihre statistischen Eigenschaften.
Das zweite Kapitel, Analyse der Marktdynamiken von digitalen Vermögenswerten, untersucht
die Dynamiken des KW-Sektors. Damit sich der KW-Sektor etablieren und in die
Finanzwelt integriert werden kann, müssen zunächst die zugrunde liegenden Dynamiken
verstanden werden. Wir modellieren die nicht-stationären Renditen und deren
Volatilität durch zwei stochastische Differentialgleichungen und schätzen deren Parameter
auf Bayes’sche Weise. Dabei identifizieren wir verschiedene Muster des KW-Sektors in
Bezug auf Renditen, Volatilität und Sprünge.
Im dritten Kapitel, Investitionen in digitale Vermögenswerte, konstruieren wir einen ETF auf den CRIX (vgl. Trimborn and Härdle, 2018), einen Index für den KW-Sektor. Dabei beleuchten wir die zugrundeliegenden Mechanismen, identifizieren potentielle Risiken und schätzen die Kostenstruktur eines solchen KW-ETFs ab. Damit ebnen wir den Weg für die Implementierung dieses neuartigen Finanzprodukts. / This dissertation aims to shed light on the new asset class „digital assets“ from a statistical perspective and thus contributes to the integration of digital assets into the digital society. The chapters of this thesis can be summarized by the keywords tracking, understanding, and investing in digital assets.
The first chapter, tracking digital assets, evaluates the currently existing cryptocurrency
(CC) indices both qualitatively and quantitatively. As a basis for the analysis of the CC sector, it is first necessary to find an appropriate mapping of the market dynamics. The rapid development of the CC sector, its high volatility and the frequent emergence and disappearance of CCs pose challenges for the issuers of CC indices. Each index deals with these challenges differently, and so the methodological approaches of the indices differ, as do their statistical properties.
The second chapter, understanding digital assets, examines the dynamics of the CC sector.
For the CC sector to become established and integrated, the underlying dynamics must first
be understood. Therefore, we model the non-stationary returns and volatility by two stochastic
differential equations and estimate their parameters in a Bayesian manner. Thereby, we
identify several patterns on the dynamics of the CC sector with respect to returns, volatility
and jumps.
The third chapter, investing in digital assets, aims to pave the way for the integration of
digital assets into the financial sector. As investments in digital assets remain risky due to
high volatility and frequent disappearance of CCs, ETFs are a suitable tool to invest in this
sector. We construct an ETF on the CRIX (cf. Trimborn and Härdle, 2018), an index for
the CC sector. In doing so, we reveal the underlying mechanisms, risks and costs of such a
new financial product and pave the way for its implementation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/29046 |
| Date | 22 March 2024 |
| Creators | Häusler, Konstantin |
| Contributors | Härdle, Wolfgang Karl, Burda, Michael |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ |
| Relation | 10.1007/s42521-022-00048-8 |
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