Purpose

This study examines the inter-linkages between Bitcoin prices and CEE stock markets (Hungary, the Czech Republic, Poland, Romania and Croatia).

Design/methodology/approach

The dynamic contemporaneous nexus has been analyzed using both the multivariate DECO-GARCH model proposed by Engle and Kelly (2012) and quantile on quantile (QQ) methodology proposed by Sim and Zhou (2015). Our study is implemented using the daily data spanning from 6 September 2012 to 12 August 2019.

Findings

First, the findings show that the average return equicorrelation across Bitcoin prices and CEE stock indices are positive, even though it is found to be time-varying over the research period shown. Second, the Bitcoin-CEE stock market association has positive signs for most pairs of quantiles of both variables and represents a rather similar pattern for the cases of Poland, the Czech Republic and Croatia. However, a weaker and primarily negative connectedness is found for Hungary and Romania, respectively. Furthermore, the interconnectedness between the co-movements in the Bitcoin market and stock returns changes significantly across quantiles of both variables within each nation, indicating that the Bitcoin-stock market relationship is dependent on both the cycle of the stock market and the nature of Bitcoin price shocks.

Practical implications

The evidence documented in this study has significant implications for divergent economic agents, including global investors, risk managers and policymakers, who would benefit from a comprehensive knowledge of the Bitcoin-stock market relationship to build efficient risk-hedging models and to conduct appropriate policy reactions to information spillover effects in different time horizons.

Originality/value

This paper is the first study employing both the multivariate DECO-GARCH model and QQ methodology to shed light on the nexus between Bitcoin prices and the stock markets in CEE countries. The DECO model uses more information to compute dynamic correlations between each pair of returns than standard dynamic conditional correlation (DCC) models, declining the estimation noise of the correlations. Besides, QQ approach allows us to capture some nuanced features of the Bitcoin-stock market relationship and explore the interdependence in its entirely. Therefore, the main contribution of this article to the related literature in this field is significant.

研究目的

本研究旨在探討比特幣的價格與中東歐股市(匈牙利、捷克共和國、波蘭、羅馬尼亞和克羅地亞) 之相互聯繫.

研究設計/方法/理念

研究使用恩格爾與凱利(2012)(Engle and Kelly (2012)) 提出的多變量DECO-GARCH模型及Sim 與Zhou(2015)(Sim and Zhou ( 2015)) 研製的分位數-分位數方法來分析動態同期的聯繫。我們的研究使用由2012年9月6日至2019年8月12日期間取得的每日數據來進行.

研究結果

首先、研究結果顯示、跨比特幣價格與中東歐股價指數的平均回報當量關聯是正相關的，即使在研究期間被發現是隨時間而變化的。第二、比特幣與中東歐股市之聯繫在大多數兩變數分位數對而言出現正相關跡象，而且，這聯繫在波蘭、捷克共和國及克羅地亞而言表現一個頗相似的模式。唯就匈牙利而言、這聯繫則較弱、而羅馬尼亞則主要是負聯繫。研究結果亦顯示: 比特幣市場內的聯動與股票回報間之內在關聯會在每個國家內跨兩個變數的分位數而顯著地改變，這顯示比特幣-股市關係是取決於股市的週期和比特幣價格衝擊的本質.

實際的意義

本研究所記載的證據、對不同的經濟行為者而言極具意義 (這包括國際投資者、風險管理經理和政策制定者)，因他們會受惠於對比特幣-股市關係的全面認識，他們可建立有效的風險對沖模型、及在不同時間範圍對資訊溢出效應進行適當的政策反應.

研究的原創性/價值

本文為首個研究使用多變量DECO-GARCH模型和分位數-分位數(QQ)方法、來解釋比特幣價格與中東歐國家之股市的關係。這DECO模型使用比標準動態條件關係模型更多資訊，來計算每對回報間之動態關係，這能減少估測雜訊，而且，QQ方法讓我們可以取得比特幣-股市關係的一些細微特徵及全面地探索其相互依賴性。因此，本文的主要貢獻是在這學術領域內有關的文獻上.

中文翻译：

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比特币和中东欧股票市场：使用 DECO-GARCH 模型和分位数回归的新证据

目的

本研究考察了比特币价格与中东欧股票市场（匈牙利、捷克共和国、波兰、罗马尼亚和克罗地亚）之间的相互联系。

设计/方法/方法

使用 Engle 和 Kelly (2012) 提出的多元 DECO-GARCH 模型和 Sim 和 Zhou (2015) 提出的分位数上分位数 (QQ) 方法分析了动态同期关系。我们的研究是使用 2012 年 9 月 6 日至 2019 年 8 月 12 日的每日数据实施的。

发现

首先，研究结果表明，比特币价格和中东欧股票指数的平均回报等相关性是正相关的，尽管在所示的研究期间发现它随时间变化。其次，比特币-中东欧股票市场协会对这两个变量的大多数分位数对都有积极的迹象，并且在波兰、捷克共和国和克罗地亚的案例中表现出相当相似的模式。然而，匈牙利和罗马尼亚分别发现了较弱且主要为负的连通性。此外，比特币市场的联动性与股票回报之间的相互联系在每个国家内两个变量的分位数上都有显着变化，这表明比特币与股票市场的关系取决于股票市场的周期和比特币的性质价格震荡。

实际影响

本研究中记录的证据对包括全球投资者、风险管理人员和政策制定者在内的不同经济主体具有重要意义，他们将从全面了解比特币-股票市场关系中受益，以建立有效的风险对冲模型并采取适当的政策反应不同时间范围内的信息溢出效应。

原创性/价值

本文是第一项同时使用多元 DECO-GARCH 模型和 QQ 方法来阐明比特币价格与中东欧国家股票市场之间关系的研究。与标准动态条件相关 (DCC) 模型相比，DECO 模型使用更多信息来计算每对收益之间的动态相关性，从而降低了相关性的估计噪声。此外，QQ 方法使我们能够捕捉比特币与股票市场关系的一些细微特征，并完全探索其相互依存关系。因此，本文对该领域相关文献的主要贡献是显着的。

研究目的

本研究专注于比特币的价格与欧洲股市（捷克、捷克、巴西和波兰）的相互联系。

研究设计/方法/理念

研究使用恩格尔与凯利(2012)(Engle and Kelly (2012))提出的多变量变量DECO-GARCH模型及Sim与Zhou(2015)(Sim and Zhou (2015))分析动态同步使用的联系。我们的研究由2012年9月6日至2019年8月12日期间取得的每日数据来进行。

研究结果

首先、研究结果显示、跨比特币价格与各欧指数指数的平均回报当量关联是正相关的，即使在研究期间被发现是随时间而变化的。第二、比特币与欧股股市之联系在大几乎两变的数字则分别出现了相关的画面，而且，而且，这与这联系在波兰、捷克的类似弱点似乎表现了一个相当的模式。研究结果也显示：比特币市场内的联动与股票回报间之内在关联会变在每个国家内跨两个数的分数而显着地改变，这显示比特币-股市关系是取决决于股市的周期和比特币价格冲击的本质。

实际的意义

本研究所讲述的故事、不同的经济行为者有一对有趣的（包括国际人物、风险管理经理和政策制定者）​​，因为他们会受到比特币-股市关系的全面认识，他们可以建立有效的风险对冲模型、在不同的时间范围内对情绪反应的影响进行适当的处​​理。

研究的原创性/价值

本文为个研究使用多变量DECO-GARCH模型和分体-分国家（QQ方法）、来比特币价格与世界股市的关系这DECO模型使用比动态条件关系模型更多。资讯，来计算每对回报之间的动态关系这，能估计出测算杂讯，而且，QQ让我们可以取得比特币-股市关系的一些细节特征和全面地探索其互动方法。因此，本文的主要贡献是在这学术领域内有关的文献上。