条件波动率的局限：基于EWMA与IGARCH模型的加密货币VaR评估
密码学与安全
2026-01-21 v1 计算工程、金融与科学
摘要
将标准静态几何布朗运动（GBM）模型应用于加密货币风险管理导致了系统性失败，在5%风险价值基准下，损失概率高达80.67%。本研究通过在一个相关蒙特卡洛VaR框架内比较测试三种条件波动率模型——EWMA/IGARCH基线模型、一个加入显式均值回归的IGARCH模型（IGARCH + MR）以及一个改进的EGARCH风格非对称冲击模型，填补了一项关键文献空白。至关重要的是，该分析专门应用于高贝塔值的山寨币（XRP、SOL、ADA），这是一个主流GARCH文献基本忽略的资产类别。我们的结果表明，施加平稳性（IGARCH + MR）会严重低估下行风险（5%风险价值降低了50%），而非对称模型（模型3）则导致严重的过度惩罚。以无限波动率持续性（alpha + beta = 1）为特征的EWMA/IGARCH基线模型，提供了唯一稳健的条件波动率估计。这一发现构成了对波动率均值回归和非对称杠杆效应等传统金融假说在山寨币资产类别中的正式拒绝，确立了非平稳框架是该领域监管级风险建模的先决条件。
引用
@article{arxiv.2601.13757,
title = {The Limits of Conditional Volatility: Assessing Cryptocurrency VaR under EWMA and IGARCH Models},
author = {Ekleen Kaur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13757},
year = {2026}
}
备注
Accepted and going to be presented at ICICT London 2026. https://icict.co.uk/ All ICICT 2026 presented papers will be published in conference proceedings by Springer LNNS. ISSN: 2367-3370, Series: https://www.springer.com/series/15179