본 논문은 4개의 주요 암호화폐들(Bitcoin, Dogecoin, Ethereum and XRP)의 일별 수익률에서 나타나는 장기기억 변동성에 대하여 구조적 변화들과 점프현상들을 고려하여 파악하고자 한다. 본 논문에서는 3가지 다른 분수적분 모형들 (FIGARCH, Adaptive FIGARCH and Poisson jump-FIGARCH)을 이용하여 암호화폐들의 일별 수익률이 적분차수를 가진 뚜렷한 장기기억 변동성 과정을 나타내고 있다는 통계적 증거를 보여주고 있다. 또한, 본 논문에서는 구조적 변화들과 점프현상들을 고려하였을 때 암호화폐들의 장기기억 변동성 정도가 뚜렷하게 약화됨을 보여준다. 따라서, 본 논문에서는 암호화폐 가격의 장기기억 변동성에서 구조적 변화들과 점프현상들의 중요성에 대한 중요한 증거를 제공하고, 암호시장 참여자들이 가격평가, 위험 조정 포트폴리오, 예측과 시장효율성 모형들에서 암호화폐 가격의 장기기억 변동성에 대한 주요 요소들을 파악할 필요가 있다고 제시한다.

This paper deals with the long memory volatility in the daily returns of four cryptocurrency prices (Bitcoin, Dogecoin, Ethereum and XRP) taking into account the importance of structural breaks and jumps. By using three different types of fractional integration models (FIGARCH, Adaptive FIGARCH and Poisson jump-FIGARCH), this paper shows statistical evidence that the daily returns of the cryptocurrency prices display the significant long memory volatility process with the order of integration. Also, this paper finds apparent decreases in the degree of the long memory volatility in the cryptocurrency prices after accounting for the structural breaks and the jumps. Thus, this paper provides strong evidence for the importance of the structural breaks and the jumps in the long memory volatility process of the cryptocurrency prices, and suggests that market participants need to factor the long memory volatility process of the cryptocurrency prices in their valuation, risk-adjusted portfolio, forecasting and market efficiency models.