3 research outputs found
Эффект месяца года на рынке криптовалют и портфельный менеджмент
No full textPurpose – to investigate the Month of the year effect in the cryptocurrency market.
Design/Method/Research Approach. A number of parametric and non-parametric technics are used, including average analysis, Student's t-test, ANOVA, Kruskal-Wallis statistic test, and regression analysis with the use of dummy variables.
Findings. In general (case of overall testing – when all data is analyzed at once) calendar the Month of the Year Effect is not present in the cryptocurrency market. But results of separate testing (data from the period “suspicious for being anomaly” with all the rest of the data, except the values which belong to the “anomaly data set”) shows that July and August returns are much lower than returns on other months. These are the worst months to buy Bitcoins.
Theoretical implications. Results of this paper claim to find some holes in the efficiency of the cryptocurrency market, which can be exploited. This contradicts the Efficient Market Hypothesis.
Practical implications. Results of this paper claim to find some holes in the efficiency of the cryptocurrency market, which can be exploited. This provides opportunities for effective portfolio management in the cryptocurrency market.
Originality/Value. This paper is the first to explore Month of the Year Effect in the cryptocurrency market.
Paper type – empirical.
Authors gratefully acknowledge financial support from the Ministry of Education and Science of Ukraine (0117U003936).Мета роботи – дослідити ефект місяця року на ринку криптовалют.
Дизайн/Метод/Підхід дослідження. Застосовано ряд параметричних і непараметричних методів, у тому числі аналіз середніх, t-критерій Стьюдента, ANOVA, статистичний тест Крускала-Уолліса, регресійний аналіз із використанням фіктивних змінних.
Результати дослідження. В цілому (в разі загального тестування: всі дані проаналізовано одночасно) ефект місяця року не присутній на ринку криптовалют. Але результати окремого тестування (дані за період порівняно з усіма іншими даними, за винятком значень, які відносять до цього періоду), показали зміну цін на біткоіни в липні і в серпні набагато нижчу, ніж за інші місяці. Це найгірші місяці для покупки біткоінів.
Теоретичне значення дослідження. Згідно з результатами даного дослідження з’ясовано, що на ринку криптовалют присутні «провали» в ефективності, які можна застосувати з метою отримання надприбутків. Це суперечить гіпотезі ефективного ринку.
Практичне значення дослідження. Згідно з результатами даного дослідження, такі «провали» в ефективності можна застосувати під час побудови і оптимізації торгових стратегій. Це надає можливості для більш ефективного управління інвестиційним портфелем на ринку криптовалют.
Оригінальність/Цінність/Наукова новизна дослідження. Ефект місяця року на ринку криптовалют до цього не розглядався в науковій літературі.
Тип статті – емпіричний.
Автори вдячно визнають фінансову підтримку Міністерства освіти і науки України (0117U003936).
 
© Author(s) 2009. This work is distributed under the Creative Commons Attribution 3.0 License. Natural Hazards and Earth System Sciences
No full textthe most intense precipitation event observed south of the Alps occurred over the Venice Lagoon. In the early morning of 26 September 2007, a mesoscale convective system formed in an area of convergence between a south-easterly low level jet flowing along the Adriatic Sea and a northeasterly barrier-type wind south of the Alps, and was responsible for precipitation exceeding 320 mm in less than 12 h, 240 mm of which in only 3 h. The forecast rainfall fields, provided by several convection resolving models operated daily for the D-PHASE project, have been compared. An analysis of different aspects of the event, such as the relevant mechanisms leading to the flood, the main characteristics of the MCS, and an estimation of the predictability of the episode, has been performed using a number of high resolution, convection resolving models (MOLOCH, WRF and MM5). Strong sensitivity to initial and boundary conditions and to model parameterization schemes has been found. Although low predictability is expected due to the convective nature of rainfall, the forecasts made more than 24 h in advance indicate that the larger scale environment driving the dynamics of this event played an important role in favouring the achievement of a relatively good accuracy in the precipitation forecasts.
