Precificando Criptomoedas: Uma Aplicação de Modelos GAMLSS
ENSAIO SOBRE A ECONOMIA DAS CRIPTOMOEDAS
Criptomoedas são ativos digitais com variado potencial financeiro e
têm apelo especulativo por exibirem alta volatilidade. Tentativas de
precificar este tipo de ativo geralmente usam o estimador de mínimos
quadrados ordinários (MQO) que assume que o excesso de retorno das
criptomoedas segue uma distribuição de probabilidade do tipo normal,
mas existem evidências que essa hipótese não é apropriada. O presente
trabalho admite distribuições assimétricas e de caudas pesadas e
estima modelos de precificação por meio de modelos de classe
GAMLSS (Generalized additive models for location, scale and shape)
que permitem relaxar a hipótese de normalidade. Comparando os
resultados obtidos por MQO e por GAMLSS, o desempenho dos
modelos é analisado por seis indicadores e cinco deles evidenciam um
melhor desempenho dos modelos GAMLSS.