Impact of information asymmetry on investor behaviour in the cryptocurrency market

LTNors informacijos asimetrijos poveikis yra plačiai nagrinėtas tradicinėse finansų rinkose, trūksta tyrimų analizuojančių, kaip dėl informacijos asimetrijos kylantis nepastovumas veikia investuotojų elgseną kriptovaliutų rinkoje? Siekiant išspręsti šią mokslinę problemą, disertacijoje taikomi įvairūs ekonometriniai metodai. Tyrime identifikuojami skirtingi nepastovumo režimai, nagrinėjami jų ryšiai su makrofinansiniais kintamaisiais bei analizuojama, kaip skirtingi nepastovumo režimai ir ekstremalių grąžų dinamika, veikia investuotojų elgseną skirtinguose cikluose. Pagrindinis indėlis – nustatyta, kad pozityvi informacija rinkoje daro stipresni poveikį bitkoino kainos kintamumui nei negatyvi informacija visuose bitkoino cikluose. Tokie rezultatai pabrėžia esmini skirtumą tarp tradicinių finansų ir kriptovaliutų rinkos. E-GARCH modeliai, vertinantys ekstremalias grąžas, visgi, rodo, kad esant ypač staigiems kainos šokams, investuotojų veiksmai yra stipriau veikiami negatyvios nei pozityvios informacijos. Tyrimo rezultatai rodo, kad bitkoinas yra vis dar bręstantis ir naujų režimų atsiradimas paskutiniame cikle, išliekanti asimetrija ir režimams būdingi pokyčiai ekstremalių įvykių metu pabrėžia, kaip svarbu atsižvelgti į bitkoino kintamumo režimus ir ciklus siekiant mažinti neapibrėžtumą rinkoje. Šie rezultatai svarbūs siekiant valdyti rizikas, formuojant portfelį, išvestinių priemonių kainodarai ir reguliacinei priežiūrai. Integruojant struktūrinį požiūrį, disertacija pateikia išsamų metodinį pagrindą siekiant geriau suprasti investuotojų elgseną nepastovumo sąlygomis kriptovaliutų rinkoje. Reikšminiai žodžiai: bitkoinas, kriptovaliutos, nepastovumas, investuotojų elgsena.

ENWhile extensive research has examined information asymmetries in traditional financial markets, limited attention has been given to how volatility arising from asymmetric information impacts investor behaviour in cryptocurrency markets. This dissertation addresses this gap by applying a multifaceted econometric framework. It evaluates volatility clustering, identifies distinct volatility regimes, examines their interactions with macro-financial variables, and analyses how regime-dependent volatility and extreme return dynamics under asymmetric information shape investor behaviour. A key contribution is the discovery of persistent positive volatility asymmetry across all Bitcoin halving cycles, contrary to patterns observed in traditional markets. E-GARCH modelling further reveals that extreme market conditions produce opposite investor behaviour compared to normal conditions. The findings demonstrate that Bitcoin’s volatility structure is unique and gradually maturing. The emergence of new regimes, sustained asymmetry, and regime-dependent reversals during extremes highlight the necessity for adaptive volatility models. These insights have direct implications for risk management, portfolio design, derivative pricing, and regulatory oversight. By integrating structural perspective, the dissertation provides a rigorous framework for understanding volatility in high information asymmetry cryptocurrency markets. Keywords: bitcoin, cryptocurrency, volatility, investor behaviour.