Forecasting Cryptocurrencies: A Comparison of GARCH Models

Econometric Modeling: Capital Markets - Forecasting eJournal Pub Date : 2018-06-07 DOI:10.2139/ssrn.3195704

Giovanni Angelini, S. Emili

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Abstract

In this paper we enhance the literature exploring the forecasting capability of six alternatives GARCH-type models to predict volatility of four of the most traded cryptocurrencies: Bitcoin, Ethereum, Ripple and Litecoin. The analysis is performed on daily data from 1st March 2016 to 28th February 2018.

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预测加密货币:GARCH模型的比较

在本文中，我们加强了文献探索六种替代garch型模型的预测能力，以预测四种交易最多的加密货币的波动性:比特币，以太坊，瑞波币和莱特币。该分析是对2016年3月1日至2018年2月28日的每日数据进行的。

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