Bitcoin volatility estimation

Tato bakalářská práce se zaměřuje na ekonometrické modelování a predikci volatility Bitcoinu. První částí práce je teorie statistických vlastností časových řad a modely interpretující tyto vlastnosti. Praktická část je zaměřena na modelování, predikci a hodnocení přesnosti predikcí. Klíčovými modely jsou model klouzavého průměru, autoregresní model, ARCH a GARCH. Poslední částí je shrnutí výsledků a návrhy na zlepšení.This bachelor thesis focuses on econometrics modelling and prediction of bitcoin volatility. The first part of the thesis is the theory of statistical properties of time series and models interpreting these properties. The practical part focuses on modelling, prediction, and evaluation of the accuracy of the predictions. The Key models are the Moving average model, the Autoregressive model, ARCH and the GARCH. The last part is a summary of results and proposals for improvement.