Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
6 results
Search Results
Item Persistence in the cryptocurrency market: does size matter?(Business Perspectives, 2023) Пластун, Олексій Леонідович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Slіusareva, L.; Sliusarev, D.; Smachylo, V.; Хомутенко, Людмила Іванівна; Khomutenko, Liudmyla IvanivnaУ цій статті досліджується стійкість ринку криптовалют, зосереджуючись на п’яти окремі групи, класифіковані за їх ринковою капіталізацією протягом періоду вибірки з 2020 по 2023 рр. Дослідження має на меті перевірити дві гіпотези: (H1) Ступінь пер- Існування на ринку криптовалюти залежить від ринкової капіталізації та (H2) За останні роки ефективність ринку криптовалют зросла. The Методологія, яка використовується для цього обстеження, - R/S аналіз. Про це свідчать результати ринок криптовалюти зберігає свою неефективність, і немає значних коливань стійкість помічається серед різних груп криптовалют, що призводить до відмови ція H1. Результати, пов’язані з H2, представляють нюансований сценарій. Зокрема, Litecoin і Ripple підтверджують гіпотезу адаптивного ринку, припускаючи, підвищення ефективності ринку криптовалют за останні роки. А Варте уваги відкриття стосується аномалії, яка спостерігається в біткойнах. Незважаючи на те, що найбільш капіталізована та ліквідна криптовалюта, вона демонструє неефективність, схожу на рівні спостерігалося п'ять років тому. Наслідки цього дослідження сприяють розумінню підвищення ефективності ринку криптовалют. Отримані дані спростовують припущення Гіпотеза ефективного ринку, натомість віддаючи перевагу Гіпотезі адаптивного ринку. для практиків, результати мають значення, надаючи докази передбачуваності ціни, особливо у випадку з біткойнами. Це говорить про те, що трендові торгові стратегії залишаються життєздатні для отримання аномальних прибутків на ринку криптовалют.Item Is There Any Witching in the Cryptocurrency Market?(MDPI, 2022) Пластун, Олексій Леонідович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Хомутенко, Людмила Іванівна; Khomutenko, Liudmyla Ivanivna; Башлай, С.В.У цій статті досліджуються ефекти цін, викликані закінченням терміну дії деривативів на ринку криптовалют. Застосування різних статистичних тестів (ANOVA, Манна-Уїтні та t-тестів) та економетричних методів (підхід модифікованого кумулятивного ненормального доходу, регресійний аналіз із фіктивними змінними та підхід торгового моделювання) до щоденних і тижневих даних біткойн за період 2018–2018 рр. 2021 перевіряються такі гіпотези: (H1) Дні експірації створюють шаблони в поведінці цін на ринку криптовалют; і (H2) Цінові моделі можна використовувати для отримання аномальних прибутків від торгівлі. Результати показують, що ефекти закінчення терміну дії лише номінально присутні на ринку криптовалют. Існують відмінності в доходах між періодами, пов’язаними з закінченням терміну дії, і середніми доходами, але ці відмінності статистично незначущі. Єдиний випадок, коли була виявлена аномалія, був пов’язаний з аномально високою прибутковістю протягом тижня закінчення терміну дії: прибутки протягом таких тижнів були позитивними в 65% випадків і були в середньому в 5 разів вищими, ніж протягом звичайних тижнів. Торгові стратегії, засновані на цьому факті, могли генерувати результати, відмінні від результатів випадкової торгівлі, з коефіцієнтом Шарпа вище 1. Це є доказом на користь існування реальної цінової аномалії, яка суперечить гіпотезі ефективного ринку, і це може бути реалізується в практиці трейдерів та інвесторів шляхом створення торгових стратегій на основі виявлених цінових ефектів або спеціальних індикаторів технічного аналізу для генерації торгових сигналів. Для науковців ці результати можуть дати можливість покращити аналіз прогнозування часових рядів у випадку біткойнів.Item Is There Any Witching in the Cryptocurrency Market?(MDPI, 2022) Пластун, Олексій Леонідович; Пластун, Алексей Леонидович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Хомутенко, Людмила Іванівна; Хомутенко, Людмила Ивановна; Khomutenko, Liudmyla Ivanivna; Bashlai, S.This paper explores price effects caused by the expiration of derivatives in the cryptocurrency market. Applying different statistical tests (ANOVA, Mann–Whitney, and t-tests) and econometric methods (the modified cumulative abnormal return approach, regression analysis with dummy variables, and the trading simulation approach) to daily and weekly Bitcoin data over the period 2018–2021, the following hypotheses are tested: (H1) Expiration days create patterns in price behavior in the cryptocurrency market; and (H2) Price patterns can be exploited to generate abnormal profits from trading. The results suggest that expiration effects are only nominally present in the cryptocurrency market. There are differences in returns between expiration-related periods and average returns, but these differences are statistically insignificant. The only case in which an anomaly was detected was related to abnormally high returns during the week of expiration: returns during such weeks were positive in 65% of cases, and were on average 5 times higher than during usual weeks. Trading strategies based on this fact were able to generate results different from those of random trading, with a Sharpe ratio above 1. This is evidence in favor of the existence of a real price anomaly, which contradicts the efficient market hypothesis, and this could be implemented in the practice of traders and investors by creating trading strategies based on detected price effects or special technical analysis indicators to generate trading signals. For academics, these results might provide an opportunity to improve time series forecasting analysis in the case of Bitcoin.Item SDGs and ESG disclosure regulation: is there an impact? Evidence from Top-50 world economies(Businness Perspectives, 2020) Пластун, Олексій Леонідович; Пластун, Алексей Леонидович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Макаренко, Інна Олександрівна; Макаренко, Инна Александровна; Makarenko, Inna Oleksandrivna; Хомутенко, Людмила Іванівна; Хомутенко, Людмила Ивановна; Khomutenko, Liudmyla Ivanivna; Osetrova, O.; Shcherbakov, P.This paper explores the influence of the ESG disclosure regulation (government corporate ESG disclosure and non-government corporate ESG disclosure) on the ranking in 50 largest economies. Applying various statistical methods and techniques, including both parametrical (Student’s t-test, ANOVA analysis) and non-parametrical (MannWhitney U test) tests, simple average analysis, OLS with dummy variables method and multiple linear regression analysis, as well as correlation analysis and Granger causality test, several hypotheses are tested. The hypotheses stipulate whether or not ESG disclosure regulation differs in developed and emerging countries and whether or not ESG disclosure regulation influences the country’s SDGI ranking, as well as the ranking of the country among 50 largest economies. According to the results, the differences in ESG disclosure regulation are statistically significant in developed and emerging countries. The level of ESG disclosure compliance is higher in developed countries. ESG disclosure regulation influences the position of the country in SDGI and 50 largest economies rankings. The more country complies with ESG disclosure criteria, the better position in rankings is. Incorporation of ESG criteria is an important evolutionary step in economic development of the country. It allows increasing position of the country in 50 largest economies and SDGI ranking. Thus, ESG disclosure regulation is vital for the development of the country in the modern world.Item Exploring price gap anomaly in the Ukrainian stock market(Business Perspectives, 2019) Пластун, Олексій Леонідович; Пластун, Алексей Леонидович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Макаренко, Інна Олександрівна; Макаренко, Инна Александровна; Makarenko, Inna Oleksandrivna; Хомутенко, Людмила Іванівна; Хомутенко, Людмила Ивановна; Khomutenko, Liudmyla Ivanivna; Shcherbak, S.; Tryfonova, O.This paper analyzes price gaps in the Ukrainian stock market for the case of UX index over the period 2009–2018. Using different statistical tests (Student’s t-tests, ANOVA, Mann-Whitney test) and regression analysis with dummy variables, as well as modified cumulative approach and trading simulation, the authors test a number of hypotheses searching for price patterns and abnormal market behavior related to price gaps: there is seasonality in price gaps (H1); price gaps generate statistical anomalies in the Ukrainian stock market (H2); upward gaps generate price patterns in the Ukrainian stock market (H3) and downward gaps generate price patterns in the Ukrainian stock market (H4). Overall results are consistent with the Efficient Market Hypothesis: there is no seasonality in price gaps and in most cases there is no evidences of price patterns or abnormal price behavior after the gaps in the Ukrainian stock market. Nevertheless, the authors find very strong and convincing evidences in favor of momentum effect on the days of negative gaps. These observations are confirmed by trading simulations: trading strategy based on detected price pattern generates profits and demonstrates overall efficiency, which is against the market efficiency. These results can be interesting both for academicians (further evidences against market efficiency) and practitioners (real and effective trading strategy to generate profits in the Ukrainian market market).Item Exploring frequency of price overreactions in the Ukrainian stock market(LLC “Consulting Publishing Company “Business Perspectives”, 2018) Пластун, Олексій Леонідович; Пластун, Алексей Леонидович; Plastun, Oleksii Leonidovych; Макаренко, Інна Олександрівна; Макаренко, Инна Александровна; Makarenko, Inna Oleksandrivna; Хомутенко, Людмила Іванівна; Хомутенко, Людмила Ивановна; Khomutenko, Liudmyla Ivanivna; Домашенко, Марина Дмитрівна; Домашенко, Марина Дмитриевна; Domashenko, Maryna Dmytrivna; Belinska, Ya.This paper explores the frequency of price overreactions in the Ukrainian stock market by focusing on the PFTS Index over the period 2006–2017 and UX index over the period 2008–2017, as well as some “blue chips” (BAVL, UNAF, MSICH, CEEN) for the period of 2013–2015. Using static approach to detect overreactions, a number of hypotheses are tested: the frequency of price overreactions is informative about crisis events in the economy (H1), can be used for price prediction purposes (H2), and exhibits seasonality (H3). To do this, various statistical tests (both parametric and non-parametric), including correlation analysis, augmented Dickey-Fuller tests (ADF), Granger causality tests, and regression analysis with dummy variables, are carried out. Hypotheses H1 and H2 are confirmed: frequency of price overreactions can be used as a crisis predictor (a sharp increase in the number of overreactions is associated with a crisis period) and could be used to predict stock returns. No seasonality in the overreactions frequency is found. Implications of this research include crisis prediction and stock market prices forecasting and can be used for designing trading strategies.