Graphical User Interface for pricing Cryptocurrency Options under the Stochastic Volatility with Correlated Jumps model

Abstract

Seit ihrer Gründung haben Kryptowährungen die Aufmerksamkeit vieler Menschen sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie auf sich gezogen, nicht nur wegen ihrer innovativen Technologie, sondern auch, weil sie zu wichtigen Finanzanlagen geworden sind. Der Derivatemarkt ist jedoch noch nicht entwickelt, was es schwierig macht, das mit der hohen Volatilität einiger Kryptowährungen verbundene Risiko besser zu bewältigen. Das Verständnis der Preise von Kryptowährungen ist ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung eines Marktes für contingent claims, insbesondere wenn keine Fundamentaldaten vorliegen, wie dies beispielsweise bei Aktien der Fall ist. Diese Masterarbeit zielt darauf ab, einige Räume durch eine Shiny-Anwendung mit drei Zielen zu füllen: das SVCJ-Modell (Stochastic Volatility with correlated Jumps) zu verwenden, um die Renditen der Kryptowährungen, die Teil des CRIX-Index sind, zu schätzen, um die Praktiker näher an das, nicht so weit bekannte, SVCJ-Modell heranzuführen. Das zweite Ziel ist es, die ökonometrische Analyse auf einige andere Kryptowährungen als Bitcoin auszudehnen. Das dritte Ziel besteht darin, die ökonometrischen Ergebnisse für eine Optionspreisberechnung zu nutzen, die über die oben genannte App leicht zugänglich ist und so ein kleines Sandkorn für die Entwicklung eines Derivatemarktes für Kryptowährungen liefert.

Since their creation, cryptocurrencies have attracted the attention of many people, both in academia and in industry, not only because of their innovative technology but also because they have become important financial assets. However, the derivatives market has not yet been developed, making it difficult to better manage the risk associated with the high volatility presented by some cryptocurrencies. Understanding the prices of cryptocurrencies is an important aspect in the development of a contingent claims market, specially when there are no fundamentals at hand, as is the case of stocks, for example. This thesis aims to help to fill some spaces through a Shiny application with three purposes: to use the SVCJ (Stochastic Volatility with correlated Jumps) model to estimate the returns of the cryptocurrencies that are part of the CRIX Index, this in order to bring closer practitioners to the, not that widely known, SVCJ model. The second objective is to extend the econometric analysis to some cryptocurrencies other than Bitcoin. The third objective is to use the econometric results to do an option pricing exercise, easily accessible through the aforementioned app and thus providing a small grain of sand for the development of a derivatives market for cryptocurrencies.