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2021-04-13Masterarbeit DOI: 10.18452/22566
Pricing Kernels inferred from Bitcoin Options
dc.contributor.authorWinkel, Julian
dc.date.accessioned2021-04-13T08:25:09Z
dc.date.available2021-04-13T08:25:09Z
dc.date.issued2021-04-13none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/23372
dc.description.abstractUnter Verwendung eines neuen Datensatzes von Deribit, einer der größten Bitcoin Derivate Börsen, werden Bitcoin Pricing Kernel berechnet. Diese ermöglichen die arbitragefreie Bepreisung neuer Instrumente. State Price Densities werden mit Rookleys Methode geschätzt. Der zugrundeliegende Bitcoin Asset Prozess wird als ein SVCJ Modell betrachtet. Die geschätzten Pricing Kernel werden in einem forminvarianten Kernel zusammengefasst. Mit der Struktur der Pricing Kernel werden Marktineffizienzen gefunden, denen mit einer simulierten Handelsstrategie entgegengewirkt werden kann.ger
dc.description.abstractBitcoin Pricing Kernels are inferred using a novel data set from Deribit, one of the largest Bitcoin derivatives exchanges. This enables arbitrage-free pricing of various instruments. State Price Densities are estimated with Rookley’s method. The underlying asset process is viewed through the lens of a Stochastic Volatility with Correlated Jumps (SVCJ) framework. Shape invariant pricing kernels are reported. Market inefficiencies are assessed based on the shape of the pricing kernels. A trading strategy that exploits these inefficiencies is evaluated.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rights(CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalger
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectStochastischer Diskontfaktorger
dc.subjectBitcoinger
dc.subjectBitcoin Derivateger
dc.subjectCrypto Derivateger
dc.subjectDeribitger
dc.subjectPricing Kerneleng
dc.subjectStochastic Discount Factoreng
dc.subjectBitcoineng
dc.subjectSVCJeng
dc.subjectStochastic Volatility with Correlated Jumpseng
dc.subjectBitcoin Derivativeeng
dc.subjectBitcoin Optioneng
dc.subjectCryptoeng
dc.subjectCrypto Derivativeeng
dc.subjectCrypto Optioneng
dc.subjectPricing Bitcoineng
dc.subjectShape Invariant Modeleng
dc.subjectDeribiteng
dc.subject.ddc332 Finanzwirtschaftnone
dc.subject.ddc519 Wahrscheinlichkeiten und angewandte Mathematiknone
dc.titlePricing Kernels inferred from Bitcoin Optionsnone
dc.typemasterThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/23372-5
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/22566
dc.date.accepted2021-02-19
dc.contributor.refereeHärdle, Wolfgang Karl
dc.contributor.refereeLopez Cabrera, Brenda
local.edoc.pages49none
local.edoc.type-nameMasterarbeit
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultätnone

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