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Identificación de burbujas en el mercado de Bitcoin y posibles migraciones a otros activos
Edgar Andrés Cortés Quijano*
RESUMEN
En el presente trabajo se comprueba estadísticamente la existencia de burbujas en el mercado de Bitcoin y se plantean posibles migraciones a los mercados accionario y cambiario. Para la identificación de burbujas se empleó el método desarrollado por Phillips, Shi & Yu (2012) y se planteó el uso del método de Phillips & Yu (2011) para las pruebas de migración. Éstos se basan en pruebas de raíz unitaria de cola derecha Augmented Dickey Fuller, que emplean diversas ventanas de análisis para identificar comportamientos explosivos en los precios de los activos.
Clasificación JEL: E4, E32, G15
Palabras clave: Bitcoin, Burbuja en precios de activos, Pruebas de raíz unitaria
Estudiante de Economía de la Universidad de los Andes. Bogotá, Colombia. Correos de contacto: [email protected], [email protected]. El autor agradece la valiosa ayuda de José Eduardo Gomez, Investigador Principal del Banco de la República de Colombia. Los resultados, recomendaciones y conclusiones expresadas en el presente trabajo son aquellas del autor y no representan la opinión del Banco de la República o de alguno de sus integrantes.
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1. INTRODUCCIÓN
La búsqueda de rentabilidad y de diversas opciones de inversión se ha convertido en una prioridad para los agentes de la economía. Esta tendencia ha impulsado una inadecuada implementación de instrumentos de inversión como derivados financieros, ventas en corto de acciones, sobrevalorización de portafolios y papeles de deuda, entre otros. Lo anterior ha derivado en crisis de grandes magnitudes como la reciente del 2008. (Sorkin, 2010). Adicionado a esto, el e-trading, e-commerce y los “Quants”, matemáticos que emplean códigos de programación para realizar inversiones sin intervención o supervisión de algún agente, se han convertido en un fenómeno mundial y han adquirido importancia en la conformación de las mesas de dinero y en los grupos de inversionistas. Sin embargo, como afirma Patterson (2010), es un fenómeno que conlleva efectos nocivos por la falta de regulación y control y pone como ejemplo la crisis del 2008, la cual explica, fue causada en parte por estas inversiones autoprogramadas que nadie entendía (Black Box Syndrome) (Shaykh, 2007).
Estos fenómenos han derivado en la necesidad de crear nuevos instrumentos de inversión que permitan ampliar las oportunidades y aumentar rentabilidades. Uno de estos nuevos instrumentos es la divisa Bitcoin, creada por un programador (Quant) japonés con nombre (real o alias) Satochi Nakamoto, la cual ha llamado la atención a nivel mundial ya que desde su creación ha tenido un crecimiento en volúmenes de transacción, se ha ganado el reconocimiento en plataformas de información como Bloomberg y Yahoo Finance, ha logrado obtener la aprobación como medio de pago en más de 500.000 compañías y empresas independientes en todo el mundo, ha impulsado la apertura de más de 1.000 cajeros automáticos que cambia bitcoins por dólares y otras divisas y es considerada una moneda virtual con expectativas de crecimiento y supervivencia por los niveles de capitalización que ha alcanzado.
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Sin embargo, la carencia de un valor intrínseco o fundamental de la divisa genera cuestionamientos acerca de si la moneda es un activo que puede sobrevivir como medio de cambio o pago (Gomez et al, 2014). Este inconveniente teórico hace relevante el estudio no solo de la existencia de una burbuja en el mercado Bitcoin, sino un análisis de las posibles migraciones a otros mercados. Este análisis permitirá medir los efectos que podría causar en la economía una moneda que no tiene ni un sustento económico ni organismos estatales que la respalden pero que tiene potencial de generar impactos directos en los flujos de capital, en los portafolios de inversión y en la exposición de los agentes a posibilidades altas de quiebra.
En este último punto, es necesario resaltar la inexistencia de un banco central que respalde la moneda o que pueda servir como prestador de última instancia, lo cual incrementa el riesgo al que debe estar dispuesto el acreedor de la divisa y crea la posibilidad de que en caso de quiebra no exista ninguna forma de cubrirse o de recuperar parte de la inversión. Es por esto, que los altos riesgos son compensados con altos retornos y se convierte éste en un elemento atractivo para considerar la moneda como un activo de especulación.
Por otro lado, se plantea la posibilidad de supervivencia de la moneda como medio de pago o como, se enunciaba anteriormente, activo de especulación, analizando las consecuencias que acarrea la concepción de la misma en cada caso, y los cambios necesarios en las políticas y regulaciones del mercado cambiario y accionario que se requerirían en caso tal. El presente trabajo contribuye metodológicamente a identificar la existencia de burbujas en el mercado de Bitcoin. De igual forma, debido a la escasez de estudios acerca de la nueva divisa, se pretende incentivar a otros lectores y académicos a indagar en el tema y a probar las conclusiones utilizando otros métodos y otras regiones.
El método que se empleará para la identificación de burbujas es el desarrollado por Phillips, Shi & Yu (PSY, 2012), el cual permite estimar fechas de inicio y colapso de la burbuja, identificar múltiples burbujas que colapsen simultáneamente y diferenciar cambios en los precios, dadas desviaciones de los fundamentales de forma explosiva, o variación en los coeficientes estructurales.
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Por otra parte, se plantea el uso del método desarrollado por Phillips & Yu (PY, 2011) para probar la migración de burbujas de un mercado a otro, es importante resaltar que en el presente estudio no se pudo implementar esta prueba por razones teóricas que serán explicadas a detalle en la sección de Análisis de Resultados.
Se plantearán migraciones estudiando tres mercados, el accionario (tomando el S&P como referente), el cambiario (tomando el dólar) y el de Bitcoin (tomando el índice BPI que será explicado en la sección de Datos), esperando que este último sea la fuente desde el cual migraría la burbuja a los otros mercados.
Se analizará la posible migración de éstos en EEUU dados los volúmenes de transacción presentes en este país y la referencia de éste como Benchmark de la economía mundial. Es importante resaltar la falta de robusticidad en los resultados al correr los modelos sólo en los mercados tomados como referencia, nombrados anteriormente, y por la falta de datos en el mercado de Bitcoin, que limita el estudio al tener una fecha mínima que corresponde al primer día que hubo una transacción de esta nueva divisa (18 de Julio de 2010).
En la primera sección se realizará una revisión de literatura para tener un recuento de los estudios que se han desarrollado acerca del tema y vislumbrar los aspectos que se pueden estudiar en el presente y en futuros trabajos. Posteriormente, en la sección del marco teórico y empírico se explicarán en detalle los datos empleados para el estudio, los mercados usados como Benchmark, las ecuaciones econométricas y demás especificaciones teóricas que permiten llegar a los resultados.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
Los modelos econométricos empleados en el presente trabajo son los desarrollados por Phillips, Shi & Yu (PSY, 2012) para la detección de burbujas, y por Phillips & Yu (PY, 2011) para las pruebas de migración entre mercados.
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Por las fechas de los métodos, se puede observar que son recientes y tienen en consideración experiencias históricas y críticas realizadas a pasados modelos, lo cual brinda mayor consistencia a los resultados.
Dentro de estas críticas se encuentra la expuesta por Evans (1991), la cual afirma la imposibilidad para identificar los comportamientos de burbujas que explotan simultáneamente. Por tanto, la solución que proponen los autores (PSY), es implementar un modelo Generalizado Sup ADF (GSADF), el cual toma la base de datos y la analiza en múltiples ventanas, permitiendo darle solución a la crítica.
Otra crítica es la expuesta por Gurkaynak (2008), la cual cuestiona que toda falta de alineamiento en los precios o desviación de sus fundamentales sea identificada como burbuja. Por esto, los autores resuelven identificar la burbuja en los precios de los activos si se presenta de manera explosiva, lo cual evita que variaciones en los coeficientes estructurales sean los causantes de la misma.
Como primer factor adicional que brinda el método de PSY, el modelo permite estimar un rango de fechas de inicio y colapso de la burbuja, lo cual constituye una herramienta para evaluar ex-post la presencia de desviaciones explosivas del precio de los activos. Convirtiéndose en una buena fuente de información para entes gubernamentales y hacedores de política.
En segundo lugar, la nueva metodología innova al dejar variable la condición inicial para empezar los rangos de análisis, logrando identificar múltiples burbujas que colapsan simultáneamente.
Finalmente, para identificar las migraciones de las burbujas, los autores fundamentan el modelo en el método desarrollado por Caballero, Farhi, and Gourinchas (2008, CFG) y en la teoría de límites de Phillips y Yu (2009, PY).
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El método de PSY ya ha sido aplicado en varias ocasiones pero en particular se destaca el trabajo realizado por Gómez et al (2013), en el cual prueban la existencia de una burbuja en el mercado inmobiliario de Colombia, contrastando opiniones anteriores que afirmaban que no existía ninguna burbuja. Es relevante, debido a que el modelo permite dar conclusiones robustas que pueden servir de apoyo para implementar políticas en los mercados en los cuales se identificó la burbuja.
Por otro lado, el método de PY también ha sido implementado en ocasiones previas pero no en gran medida. Gómez et al (2014) lo utilizan para identificar migración de burbujas entre los mercados de vivienda, de divisas y de acciones. Los autores encuentran migraciones del sector inmobiliario al accionario en Holanda y Sudáfrica y del mercado de viviendas al de divisas en Sudáfrica, Corea del Sur y Canadá.
3. METODOLOGIA ECONOMETRICA
3.1. Detección de burbujas
Para identificar la existencia de una burbuja en el precio de un activo, en este caso particular, de una divisa, se empleará el procedimiento desarrollado por PSY que permite estimar un rango de fecha de inicio y de colapso de la burbuja.
Según PSY, una burbuja se puede definir en el modelo de valoración de un activo descontado con una tasa constante de la siguiente manera:
𝑃𝑡 =1+𝑟1
𝑓𝐸𝑡(𝑃𝑡+1+ 𝐷𝑡+1) (1)
Donde 𝑃𝑡 es el precio de la divisa en el tiempo t, 𝐷𝑡 es un factor que representa la revaluacion/devaluacion de la moneda y 𝑟𝑓 es la tasa de descuento constante.
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El componente de burbuja se puede definir como la diferencia entre el precio de la divisa y el valor presente de los valores esperados en el futuro, así:
𝐵𝑡= 𝑃𝑡− 𝑃𝑡𝐹 (2)
Donde 𝐵𝑡 es el componente de burbuja y 𝑃𝑡𝐹 es el valor presente de los valores esperados futuros.
Diba y Grossman (1988) exponen que 𝐵𝑡 tiene un comportamiento explosivo, lo cual permite implementar pruebas econométricas para detectar comportamientos de este tipo en series de tiempo. Sin embargo, al existir la posibilidad que el precio se determine por los retornos esperados, PSY recomiendan correr los métodos al cociente 𝑝𝑡= 𝑃𝑡
𝐷𝑡, el cual no se
comporta de esa forma.
El método propuesto por PSY se fundamenta en la prueba de raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentada (ADF), que se observa con la siguiente ecuación:
∆𝑝𝑡 = 𝜇 + (𝜌 − 1)𝑝𝑡−1+ ∑𝑘 ∆𝑝𝑡−𝑘+ 𝜀𝑡
𝑖=1 (3)
Donde 𝑝𝑡 es el cociente expuesto anteriormente, 𝜀𝑡 es un término del error y 𝜇 un componente determinístico constante.
Como factor diferencial, la hipótesis nula es de raíz unitaria 𝐻0: 𝜌 = 1 y la alterna es de comportamiento explosivo 𝐻1: 𝜌 > 1, lo que permite identificar las burbujas como comportamientos explosivos y no como simples fluctuaciones en los fundamentales de las series.
Esta prueba (SADF) tiene una ventaja en cuanto a la flexibilidad que brinda en las ventanas de análisis al dejar variable el tamaño de las ventanas, la primer y la última observación. Esto permite igualmente identificar múltiples burbujas que colapsan simultáneamente, lo cual no se podía realizar con métodos utilizados anteriormente.
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Tomando este estadístico, PSY derivan la distribución límite y obtienen una función no lineal de movimientos Brownianos. Luego, usando este resultado y corriendo simulaciones de Montecarlo, se estiman los valores críticos que se tomarán en las ventanas de análisis y que serán el punto de comparación para identificar los periodos de inicio y finalización de la burbuja.
Haciendo énfasis en la estimación de las fechas de origen y colapso de la burbuja, se emplean los siguientes criterios que permiten identificar gráficamente y estadísticamente las fechas respectivas:
El periodo de inicio de la burbuja se da cuando el estadístico calculado cruza la línea de los valores críticos de abajo hacia arriba
El periodo de finalización de la burbuja se da cuando, una vez cumplido el requisito de inicio, la línea del estadístico vuelve a cruzar la línea de valores críticos pero esta vez de arriba hacia abajo
Para que un periodo sea identificado como explosivo o con presencia de burbuja se requiere que la duración del mismo sea mínimo el logaritmo del total de las observaciones, es decir Ln(T).(PSY)
Ahora bien, Yiu et al (2013) calculan la serie de valores críticos de la siguiente forma: 𝐶𝑉𝑟2 = 2.44 +log(𝑟2𝑛)
100 (4)
Donde 2.44 representa el percentil 99 de la distribución límite de BSADF, 𝑟2 es cada fracción alternativa correspondiente a la última observación en cada regresión.
9 3.2. Pruebas de migración
Siguiendo el método de PY, el procedimiento para comprobar migración de la burbuja entre mercados inicia con la identificación de por lo menos una burbuja en cada serie, luego se calcula el comportamiento AR(1) se cada serie de manera recursiva, posteriormente se agrupan todos los coeficientes obtenidos del AR(1) en un vector, el cual servirá para probar persistencia entre dos series, y finalmente se prueba la persistencia y la causalidad que puede existir de un mercado a otro.
Para estimar los periodos de persistencia y migración, se toman los puntos en los cuales se presentan máximos locales de los coeficientes calculados en cada mercado y se corre la siguiente regresión:
𝜃𝑌(𝜏) − 1 = 𝛽0𝑛+ 𝛽1𝑛(𝜃𝑋(𝜏) − 1)𝜏−𝜏𝑝𝑋
𝑚 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 (5)
Siendo 𝜏 el periodo de estimacion, 𝜏𝑝𝑋 el momento del maximo local del coeficiente de X, m la longitud del periodo de estimacion, 𝜃𝑌 es un conjunto de estimadores, 𝛽0𝑛 es la constante del modelo y 𝛽1𝑛 es el coeficiente que mide la persistencia entre las variables.
La hipotesis nula evalua si un cambio en la persistencia de X no genera un cambio en la persistencia de Y 𝐻0: 𝛽1𝑛 = 0, mientras la alterna implica que existe una relacion causal entre las dos 𝐻1: 𝛽1𝑛 < 0, es decir que existe migracion del mercado X al Y.
Esta prueba tiene como estadistico:
𝑍𝛽 = 𝛽̂1𝑛
𝐿(𝑚) (6)
Para implementar la prueba de migración primero se observan las gráficas de la prueba SADF con la cual se puede identificar periodos en los que se encuentren burbujas simultáneamente, luego se realiza el procedimiento econométrico recursivo para probar las conclusiones observables gráficamente con una evidencia estadística.
10 4. DATOS
4.1. Mercado Bitcoin (BPI)
Para evaluar la existencia de una burbuja en el mercado de Bitcoin se tomaron los precios históricos del índice de precio Bitcoin (Bitcoin Price Index, BPI en adelante). La fuente de la cual se descargaron los datos es http://www.coindesk.com/price/.
La selección del índice como medida de referencia para conocer el precio de Bitcoin se fundamenta en la ponderación con la cual se calcula el mismo. Esto se da, ya que para estimar el precio, se toman diversas casas de cambio que reportan los precios de la divisa, éstas deben pasar en primera instancia ciertos criterios para poder entrar en la estimación. Los criterios son los siguientes:
Funcionar en un mercado internacional
Presentar un spread bid-offer para una venta y compra inmediata Tamaño de transacción mínimo de 1.500 USD
Tener un volumen de transacciones diarias mínimo Debe operar las 24 horas de los 7 días de la semana
Esta selección restrictiva de las tasas permite tener una muestra representativa del precio de la moneda y evitar casas de cambio que reporten precios sobre o subvalorados.
La primera observación en la serie de datos corresponde al precio del BPI el 18 de Julio de 2010 y la última al precio del 4 de Septiembre de 2014. Ver gráfica 1.
Realizando una interpretación basada únicamente en la gráfica se puede esperar que se encuentren burbujas dado el comportamiento explosivo en varios puntos de la serie. El primer punto donde se esperaría existiera un comportamiento explosivo es en Marzo de 2013, el segundo es en Diciembre del mismo año, el tercero en Enero de 2014, el cuarto en Febrero del mismo año y uno último en Junio del mismo año. Se espera comprobar estos puntos de salto en los precios de la serie por medio de la herramienta econométrica de PSY.
11 4.2. Mercado accionario (SPX)
Por otra parte, para probar la migración al mercado accionario, se tomaron los precios diarios del S&P con el mismo rango de fechas que el BPI, con la diferencia que el BPI cotiza los 7 días a la semana, mientras el S&P solo reporta los días en que se realizan transacciones, es decir los días hábiles. Ver gráfica 2.
La razón de tomar este índice sobre otros se da en cuanto éste recoge los movimiento de las 500 empresas con mayor nivel de capitalización de mercado a nivel mundial y es usado como Benchmark en el mercado accionario. Estos datos se obtuvieron de la plataforma
Bloomberg, con el ticker SPX. Es necesario resaltar que para lograr resultados más robustos se recomienda implementar las pruebas a otros índices que capturen fluctuaciones desde diversos puntos de vista y en diferentes países de referencia, como Alemania o China. De igual forma, si se realiza un análisis gráfico de la serie no se espera encontrar burbuja dado que los precios siempre fluctúan alrededor de una tendencia y no se presentan grandes saltos de un punto a otro. Sin embargo, con la metodología de PSY se podrían obtener resultados distintos dado el nivel de análisis de los datos.
4.3. Mercado cambiario (BBDXY)
Por último, para evaluar la migración del mercado de Bitcoin al mercado cambiario, se tomó el dólar como moneda referente siguiendo la concepción de la economía norteamericana como Benchmark que da respaldo a la moneda y que permite analizar los cambios en los precios y comportamientos de los mercados.
En particular se utilizó el índice del precio spot del dólar creado por Bloomberg
(Bloomberg Dollar Spot Index, BBDXY en adelante), el cual toma diez diferentes divisas mundiales y las compara contra el dólar, arrojando los movimientos de devaluación o revaluación de la moneda americana e incluyendo en la ponderación la liquidez de las monedas y su respectiva participación en el mercado mundial. Ver gráfica 3.
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Por tanto, el índice refleja el comportamiento del dólar tomando en cuenta sus fundamentales y los flujos con respecto a las demás economías, lo cual permite observar su valor intrínseco.
Analizando gráficamente la serie de precios del índice cambiario, se podría esperar encontrar burbujas en la serie pero no muy significativas, dado que los precios cambian periódicamente y fluctúan de forma periódica a lo largo de la ventana de análisis. Posiblemente, se podrían encontrar burbujas en las fechas Octubre de 2010, Octubre de 2011, Mayo de 2012, Mayo 2013 y Julio 2013.
Por último, en la tabla 1 se encuentran resumidas las estadísticas descriptivas de las tres series, las cuales se usaron para mirar mínimos, máximos y valores promedio para generar las hipótesis de la existencia de las burbujas.
5. ANÁLISIS Y RESULTADOS
5.1. Pruebas de raíz unitaria
Luego de implementar pruebas de raíz unitaria de Dickey-Fuller, pruebas estándar que tienen como hipótesis alterna 𝐻1: 𝜌 < 1 que no identifican comportamientos explosivos sino la presencia de una raíz unitaria en la serie, se obtiene que en ninguno de los tres mercados se pueda rechazar la hipótesis nula, lo cual implica que existe raíz unitaria y las series no son estacionarias. Resultados resumidos en la tabla 2.
5.2. Prueba SADF
A pesar de no encontrar estadísticamente la presencia de burbuja por medio de la prueba estándar DF, se sigue a PSY y se aplica la prueba de raíz unitaria de cola derecha, con la cual se pretende identificar la presencia de múltiples burbujas en las series.
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Haciendo uso del Add-in Rtadf, un aplicativo para el software Eviews que se puede descargar directamente de la página http://www.eviews.com/Addins/addins.shtml o al que se puede acceder desde la barra de la interfaz de Eviews versión 8 y que implementa las prueba de SADF con las simulaciones de Montecarlo para los valores críticos, se realizan las pruebas de raíz unitaria de cola derecha y se estiman los estadísticos SADF para las tres series. Los criterios que recomienda PSY y que se utilizan para realizar esta prueba Rtadf son los siguientes:
El tamaño de la ventana inicial de observaciones se calcula tomando el 2% del total de los datos involucrados en el estudio. Dado que los datos tomados del BPI son 1510, la ventana inicial es de 30, los datos del SPX son 1041 y la ventana 20 y los datos de BBDXY son 1053 con ventana de 21.
La longitud de los rezagos de la prueba ADF se toma como 0, por especificaciones de PSY.
Se emplean 2000 simulaciones de Montecarlo para estimar los valores críticos contra los cuales se van a comparar los estadísticos SADF.
Se toma un intervalo de significancia de 95% para comparar los estadísticos calculados con los valores críticos. Lo cual da un margen de confiabilidad representativo estadísticamente.
Como resultados de la prueba, se concluye que existen comportamientos explosivos significativos en el mercado de Bitcoin, es decir la serie BPI, pero no en los otros dos mercados. Estos resultados se pueden ver en la tabla 3 y serán explicados a detalle a continuación.
El procedimiento que se siguió para identificar la presencia de los comportamientos explosivos es la siguiente:
Primero, se corre la prueba SADF para comprobar la existencia de por lo menos una burbuja y se encuentra la presencia de ésta en los tres mercados (ver tabla 3).
Segundo, se comprueba gráficamente la existencia de múltiples burbujas en las series de precios (ver gráficas 4, 5 y 6).
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Tercero, se identifican los periodos de inicio y colapso de las burbujas. Estas fechas se encontraron siguiendo el procedimiento de comparar los valores del estadístico ADF calculado con los valores críticos al 95% de confianza. Donde el periodo de inicio de la burbuja se da cuando el estadístico calculado cruza la línea de los valores críticos de abajo hacia arriba, mientras el periodo de finalización se da, una vez cumplido el requisito de inicio, cuando el estadístico vuelve a cruzar la línea de valores críticos pero esta vez de arriba hacia abajo (ver tabla 4).
Cuarto, se comprueba la significancia estadística de las burbujas encontradas. Los criterios para probar esta significancia son los dados por PSY y corresponden a la duración entre la fecha de inicio y la fecha de finalización de cada burbuja. En este sentido se debe cumplir que el periodo mínimo para que sea identificada como significativa es el logaritmo natural del total de observaciones, Ln(T) (en este caso los logaritmos naturales de las observaciones de los mercados son aproximadamente 7, lo cual significa que el periodo de la burbuja debe ser mínimo de 7 días de duración).
Quinto, se seleccionan las burbujas que cumplen el requisito de significancia estadística. En este punto, sólo se encuentra que las 7 burbujas encontradas en el mercado de Bitcoin cumplen este criterio, las 3 burbujas del mercado accionario y las 2 del cambiario duran menos de una semana, por lo tanto se afirma que el único mercado que presenta comportamientos explosivos significativos es el de Bitcoin. La primer burbuja que se encuentra en la serie BPI va de Octubre a Noviembre de 2010, periodo en el que se lanza el primer openCL de Bitcoin, es decir el primer código abierto para hacer crear computacionalmente los bitcoins (mining). La segunda corresponde al periodo de Febrero a Marzo de 2011 en el cual se alcanza paridad 1-1 con el dólar y se conocen noticias de hackers en las redes de Bitcoin. La tercera se da de Abril a Junio del mismo año, luego de la creación de mercado de bitcoins en Gran Bretaña, Brasil y Polonia. La cuarta ocurre entre Febrero y Abril de 2013, cuando se implementa el filtro Bloom para evitar dobles transacciones de la moneda. Desde el periodo de la quinta burbuja hasta el día de hoy dado el alto número de noticias, artículos e información revelada se creó un foro con todos los eventos diarios, sin embargo, esta diversificación de eventos no permite saber con certeza las posibles causas de las burbujas al ser imposible medir la relevancia entre los
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diferentes acontecimientos y al desconocer la confiabilidad de las fuentes que publican las noticias.
Los resultados encontrados corroboran los estudios que han realizado fuentes de información y noticias como The Economist, Financial Times, NBC, CNN y otros, que afirman que la moneda virtual tiene una alta volatilidad con tendencias a crear burbujas, que la misma responde a noticias de manera radical y fluctúa constantemente por especulaciones de saqueo virtual, caída de las redes y creación de monopolios en las empresas de mining de Bitcoin.
Como primera conclusión que arroja el estudio, se comprueba la supervivencia que tiene la moneda como activo de especulación e incluso como medio de cambio y pago, ya que constantemente se amplía el número de empresas que aceptan la moneda, incluso existen compañías que la tienen como único medio de pago, y se siguen abriendo continuamente cajeros para cambiar bitcoins por monedas respaldadas y oficializadas como el dólar, euro, yen y otros.
Siguiendo la idea, a pesar de las opiniones de organizaciones a favor de Bitcoin, como bitcoin.org, se puede afirmar que la moneda si presenta comportamientos explosivos y responde de manera volátil a nuevas noticias, cambios en las innovaciones tecnológicas y a procesos de aceptación o rechazo de la moneda por parte de naciones y empresas multinacionales.
Por otro lado, se puede ver que en el mercado accionario se encuentran comportamientos explosivos en el tercer trimestre del año 2011, sin embargo no se prueba la significancia al no cumplir el criterio de la duración mínima propuesta por PSY, esto implica que el comportamiento de los precios si presenta saltos pero pueden estar dados de manera temporal por fluctuaciones o cambios en los fundamentales o en los determinantes intrínsecos de las acciones. Lo anterior no permite crear una relación directa entre los mercados y limita el análisis a estudios propios del mercado de acciones, lo cual se sale del alcance del presente documento.
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Por su parte, en el mercado del dólar se presentan 2 burbujas a finales del año 2010, periodo en el cual también se encuentra una en el mercado de Bitcoin, sin embargo las del BBDXY no cumplen el criterio mínimo de duración de la burbuja para ser considerada significativa. Lo anterior no permite probar la migración de un mercado a otro en términos econométricos o experimentales, pero deja abierto un interrogante teórico de la posible relación entre estos mercados.
En este sentido, no es clara una relación directa entre una moneda que no tiene fundamentos teóricos o valor intrínseco, como es el Bitcoin, con una moneda respaldada y aceptada mundialmente como divisa oficial y como Benchmark para medir relaciones entre países de poder adquisitivo, riesgo cambiario y otras medidas de la política monetaria. Sin embargo, se abre la puerta a una discusión si el aumento en las transacciones de la nueva moneda virtual puede generar fluctuaciones en la cantidad o valor de las transacciones en los mercados de otras divisas.
Lo anterior podría implicar que los bitcoin están ganando la confianza de los agentes del mercado y la están tomando como un activo de sustitución para realizar transacciones con la ventaja de tener bajos costos de transacción, implicando que aunque la moneda siga procesos de fluctuación y de burbujas inminentes, puede sobrevivir y paulatinamente ganar aceptación por una porción cada vez más grande del mercado.
5.2. Prueba de migración
Ahora bien, para poder implementar las pruebas de migración planteadas por PY, es necesario que se compruebe en una primera instancia la presencia de burbujas significativas en más de un mercado, sin embargo, como se pudo observar en el anterior numeral, no se encontraron burbujas significativas en los mercados del S&P ni en el índice del dólar de Bloomberg, por lo cual desde el punto de vista econométrico no se pueden implementar las pruebas de migración o se podrían obtener resultados sesgados, erróneos y sin relevancia estadística.
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6. CONCLUSIONES
En el presente documento se implementaron pruebas de raíz unitaria de cola derecha ADF siguiendo el procedimiento de Phillips, Shi & Yu (2012) y se encontraron 7 burbujas significativas en el mercado de Bitcoin, 3 burbujas en el mercado del S&P 500 de estas ninguna significativa, y 2 burbujas en el mercado del dólar, tampoco significativas.
El criterio para considerarlas significativas se basa en una medida que propone PSY como condición mínima para que no cualquier burbuja sea detectada como tal, de esta forma la duración mínima que debe tener cada burbuja debe ser el logaritmo natural del total de las observaciones, es decir Ln(T).
Los resultados obtenidos con la metodología de PSY permiten identificar comportamientos explosivos que colapsan simultáneamente en diferentes series, lo cual contrasta con estudios econométricos que hacen uso de análisis de tendencia y pruebas simples de Dickey-Fuller y con especulaciones de los medios que afirman que el mercado de Bitcoin no presenta comportamientos de burbuja.
Para la primeras burbujas en el mercado de Bitcoin se pueden identificar los eventos que pudieron causar los movimientos explosivos del precio, sin embargo desde el 2013 el flujo de información y noticias dada la popularidad y las transacciones intraday que se dan en el mercado, no es claro saber que evento es más relevante para considerarse como causa de la desviación de los precios.
Por su parte, a pesar de no encontrar evidencia de la presencia de burbujas significativas en los mercados de acciones y del dólar, se pueden obtener señales que los mercados del dólar y de Bitcoin pueden estar relacionados indirectamente, es decir que transacciones o cambios en el mercado de Bitcoin pueden causar variaciones en el mercado del dólar. Una causa de esta posible relación es la concepción de la nueva moneda virtual peer-to-peer como un sustituto del dólar, dada la facilidad para realizar transacciones, los bajos costos de inversión y transacción, y la falta de supervisión de organismos reguladores que limiten o penalicen algunas transacciones de grandes montos.
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En este sentido, se abre el camino para nuevos estudios que analicen a mayor detalle, y con mayor cantidad de datos para incluir en las ventanas de estudio, la relación que puede existir entre la nueva divisa y otros tipos de denominación a nivel mundial.
Ahora bien, desde un punto de vista conceptual y teórico, se comprueba la posibilidad de que la moneda sobreviva como activo de especulación e incluso como medio de pago y cambio. Se llega a la anterior conclusión con base en las múltiples burbujas que han ocurrido históricamente en la serie de precios, las cuales no han logrado colapsar el nuevo mercado, y el aumento constante en la confianza de los agentes e inversionistas, aumentando los volúmenes de transacción y creando un mercado propio de la nueva moneda. Sin embargo, es recomendable un estudio más detallado de los aspectos fundamentales que podrían constituir un marco teórico bien estructurado que compruebe las características y los alcances de la nueva divisa como activo de sustitución de monedas existentes y aprobadas mundialmente.
Desde el punto de vista de políticas y recomendaciones a nivel económico, se puede afirmar que el procedimiento de PSY es una herramienta eficiente para evaluar los impactos ex-post de una burbuja, con la cual se pueden tomar recomendaciones para evitar o minimizar las posibilidades de volver a tener un comportamiento de ese tipo, y en este caso particular, que impulsen la toma de medidas restrictivas que le hagan frente a la nueva moneda dados los potenciales efectos nocivos que puede tener en la economía. Es importante resaltar en este punto la dificultad en el proceso de plantear recomendaciones puntuales o en sectores económicos específicos dada la anonimidad de las transacciones y la falta de información clara de algunas empresas que no permite realizar una segmentación de los mercados en los cuales se opera en mayor volumen la nueva divisa.
De igual manera, con base en la posible existencia de una relación entre el mercado de Bitcoin y otros mercados cambiarios, es crucial tener en cuenta que fluctuaciones en una moneda no regulada, fundamentada ni aceptada por ninguna nación pueda generar efectos negativos reales en la economía a través de divisas oficiales, como son es el dólar y sus divisas pares. Lo anterior genera la necesidad de formular recomendaciones que permitan el control mundial de la moneda para que no se desvíen las fluctuaciones o se contagien otros mercados que afecten de manera directa a los agentes económicos.
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En este sentido se sugiere mayor control en el manejo de la moneda virtual por parte de empresas multinacionales que la aceptaron oficialmente como Overstock.com, Virgin Galactic, Wordpress, PayPal, The Pirate Bay, Zynga, Reddit, Tesla, entre otras y una regulación drástica en la creación de instrumentos financieros que tengan como activo subyacente los bitcoins, como el planteado ETF de Bitcoin, o que la puedan incluir de manera directa en los portafolios de inversión.
En suma, se encuentra estadísticamente la presencia de 7 burbujas significativas en el mercado de Bitcoin, se plantea una posible relación entre la nueva divisa y el dólar, se identifican señales que pueden implicar la supervivencia de la moneda virtual como activo especulativo y medio de pago y cambio, y se sugiere una advertencia en cuanto a los impactos reales en la economía que puede tener un crecimiento acelerado y no regulado del mercado de Bitcoin.
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21
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Yiu, M., J. Yu, and L. Jin, 2013, “Detecting bubbles in Hong Kong residential property
22 ANEXOS
Tabla 1. Estadísticas descriptivas de las series BPI, SPX y BBDXY
BPI SPX BBDXY
Media 147.259482 1475.80063 993.019421 Error típico 6.46313971 7.8768085 0.94042559
Mediana 11.74 1402.31 999.37
Moda 17.51 1271.5 1020.97
Desviación estándar 251.149326 254.141537 30.5167742 Varianza de la muestra 63075.9841 64587.9208 931.273505
Curtosis 1.73722977 -0.93859975 -0.25019615 Coeficiente de
asimetría 1.72869131 0.49415791
-0.71148039 Rango 1147.1952 956.15 141.9 Mínimo 0.0505 1047.22 912.58 Máximo 1147.2457 2003.37 1054.48
Suma 222361.818 1536308.46 1045649.45
23
Tabla 2. Resultados pruebas raíz unitaria
Valores críticos Conclusiones
DF test 1% 5% 10% Raíz
unitaria Estacionareidad
BPI
-1.145996 -3.434534
-2.863275 -2.567742 Si No
SPX
-2.429846 -3.966896 -3.41414 -3.129175 Si No
BBDXY
-1.920707 -3.436348
-2.864077 -2.568172 Si No
Tabla 3. Resultados pruebas de raíz unitaria de cola derecha (SADF) Valores críticos Conclusiones
SADF
test 99% 95% 90%
Existencia de burbuja Cantidad de burbujas no significativa s Cantidad de burbujas significativa s
BPI 26.6901 7 2.17716 2 1.68451 2 1.42013
3 Si 0 7
SPX 1.30453 7 1.19431 1 0.77233 4 0.54268
7 Si 3 0
BBDX Y
0.47949 4
2.17628
8 1.64599
1.35773
24
Tabla 4. Fechas de inicio y finalización de las burbujas
Fecha de inicio Fecha de colapso Conclusión Series Burbuja Semana Mes Año Semana Mes Año Duración
(días)
Significativa (>7 días)
BPI
1 4 10 2010 2 11 2010 14 Si
2 1 2 2011 2 3 2011 35 Si
3 3 4 2011 3 6 2011 56 Si
4 3 2 2013 1 4 2013 49 Si
5 2 4 2013 1 5 2013 14 Si
6 3 10 2013 3 12 2013 56 Si
7 4 12 2013 2 2 2014 35 Si
SPX
1 3 7 2011 1 8 2011 6 No
2 2 8 2011 3 8 2011 6 No
3 2 9 2011 4 9 2011 4 No
BBDXY 1 1 10 2010 2 10 2010 4 No
2 2 10 2010 3 10 2010 6 No
Grafica 1. Distribución de la serie BPI
Fuente: Eviews
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
18/07/2010 18/07/2011 18/07/2012 18/07/2013 18/07/2014
BPI
25
Grafica 2. Distribución de la serie SPX
Fuente: Eviews
Grafica 3. Distribución de la serie BBDXY
Fuente: Eviews
0 500 1000 1500 2000 2500
19/07/2010 19/07/2011 19/07/2012 19/07/2013 19/07/2014
SPX
SPX
800 850 900 950 1000 1050 1100
19/07/2010 19/07/2011 19/07/2012 19/07/2013 19/07/2014
BBDXY
26
Grafica 4. Resultados prueba SADF para la serie BPI
Fuente: Eviews Grafica 5. Resultados prueba SADF para la serie SPX
27
Grafica 6. Resultados prueba SADF para la serie BBDXY