IDENTIFICACIÓN DE LOS DETERMINANTES DEL PRECIO DE
BITCOIN
Luis Javier Amaris Peñuela
1Universidad de los Andes, Facultad de Economía
Resúmen
En este trabajo, se identifican por medio del método de wavelet coherence los determinantes de la variación del precio de Bitcoin en el corto, mediano y largo plazo teniendo en cuenta los principales factores que afectan la oferta y la demanda de esta moneda. Encontramos que el Índice de Especulación y el número de transacciones con Bitcoin son determinantes del precio de la moneda en el mediano y largo plazo. Sin embargo, en el corto plazo, no encontramos variables que determinen la variación en el precio.
Clasificación JEL: E30, E44, E59, G15, F31
Palabras clave: Bitcoin, correlación, wavelet coherence, minería.
1 Estudiante de pregrado de la facultad de Economía de la Universidad de los Andes,
LAS DETERMINANTES DE LA VARIACIÓN DEL
PRECIO DE BITCOIN
.
1. Introducción
La moneda virtual Bitcoin (BTC) es sin duda uno de los más recientes y controversiales fenómenos en los mercados financieros. Una moneda virtual descentralizada, desprendida de toda institución financiera y difícil de controlar por cualquier gobierno ha logrado alcanzar un alto nivel de popularidad en los últimos años. Por otro lado, la gran popularidad le ha traído una gran valorización en un corto periodo de tiempo, y el tema del precio de la moneda ha sido tan controversial como la moneda en si.
Bitcoin fue creada en el 2009 por Satoshi Nakamoto. Nakamoto define su moneda como “Una versión peer-‐to-‐peer de dinero electrónico que permitirá que los pagos en línea se envien directamente de una parte a otra sin tener que pasar a través de una institución financiera”.
A simple vista, se pueden ver los beneficios que esta moneda puede traer a los usuarios como la posibilidad de transferir dinero de cualquier parte del mundo a otra sin la intervención de un banco que cobre altas tasas por transferencia o un gobierno que intervenga en su funcionamiento o uso (Kaplanov, 2012). Otra ventaja es la transparencia de toda la información relacionada a la moneda, es decir, en cualquier momento se puede saber exactamente cuantas BTC existen, la tasa a la cual se están creando y como se conoce el algoritmo de creación de la moneda se puede hacer un estimado de cuantas BTC habrá en el futuro.
Por otro lado, se le han encontrado ciertas desventajas a la implementación de esta moneda. Ha sido acusada por ser un facilitador de lavado de dinero o de transacciones ilegales, ya que al tener supuestas transacciones anónimas e irreversibles, se puede prestar para que delincuentes utilicen esta anonimidad para realizar delitos (Moser, Bohme, & Breuker, 2013). El caso más conocido de crimen
en el mercado de Bitcoin es la página Silk Road, una página dedicada al comercio de productos ilegales desde drogas hasta armas en la que cualquier persona con Bitcoins podía facilmente comprar permaneciendo anónimo (Barrat, 2011). Esta página conocida como el “eBay de las drogas” abrió en Febrero de 2011 y fue cerrada por el FBI el 2 de Octubre de 2013 (Sealed Complaint: United States of America v. Ross William Ulbricht, 2013).
En la presente investigación, se busca encontrar las variables que directa o indirectamente afecten el precio de Bitcoin en el corto, mediano o largo plazo. Para realizar este análisis se seleccionaron variables que afectan directamente la oferta y demanda de esta moneda, tal como la cantidad de monedas totales en circulación, la velocidad de la creación de la moneda, el volumen transado de Bitcoins, entre otras. Por otro lado, se supuso que Bitcoin podía ser utilizado como una moneda en la que personas dedicadas a invertir y ganar utilidades en el mercado de acciones puedan estar interesados. Esto se supuso por la gran valorización de 8326% en un año que llamó la atención de muchos inversionistas.
Por lo tanto, se puede ver como una alternativa a la inversión en los mercados accionarios más grandes suponiendo que los inversionistas pueden libremente migrar de invertir en la bolsa a invertir en Bitcoin y viceversa dependiendo de cual le pueda generar mayores ganancias. Por ejemplo, si se ve un rendimiento menor en las acciones estadounidenses que en el mercado de Bitcoin, algunos inversionistas pueden preferir invertir en Bitcoin, incrementando la demanda y por lo tanto el precio.
Para encontrar la relación de las variables con el precio se utilizará el método de wavelet coherence, un método comúnmente utilizado para encontrar corelación de dos series de tiempo en el tiempo y frecuencia.
Este tema es de interés para las personas que tienen, planean tener o simplemente están interesados en Bitcoin ya que al saber que tipo de variables afectan el precio de la moneda pueden tomar decisiones más acertadas al momento de comprar, vender o realizar alguna otra acción con la moneda.
Se espera encontrar relaciones significativas entre el precio de Bitcoin y los determinantes de la oferta y demanda de la moneda, los principales índices
bursátiles del mercado y los fundamentales que hipotéticamente podrían influir en el precio.
En el primer segmento, se hará una revisión de literatura para identificar información relevante que se tuvo en cuenta para la realización de esta investigación. Posteriormente, se hará una explicación completa del funcionamiento del mercado de Bitcoin para comprender el modelo y las variables. Luego se explicará la metodología utilizada y la descripción de datos. Finalmente, se expondrán los resultados obtenidos, con las conclusiones derivadas de estos.
2. Revisión de literatura
A pesar de que Bitcoin se ha discutido con frecuencia en diversos blogs financieros, los principales medios financieros y medios de comunicación en el mundo, la comunidad de investigación sigue enfocada principalmente en cuestiones técnicas, de seguridad y legales de la moneda. La investigación acerca de importantes aspectos económicos y financieros de la moneda sigue siendo relativamente escasa (Kristoufek, 2014).
Bitcoin es una moneda que se ajusta a la teoría austriaca del origen cataláctico del dinero (Surda, 2012). Ya cruzó los obstáculos que son las condiciones previas para la función de un medio de intercambio (la aparición de los precios, y la formación de liquidez), como se describe en el teorema de la regresión de Mises. Se encuentra en una etapa relativamente temprana de la evolución, donde los usuarios y los proveedores de servicios enfrentan un alto nivel de incertidumbre, sin embargo, el mercado de BTC ya muestra un alto nivel de especialización, y los servicios están madurando.
Figura 1: Teorema de regresión de Mises -‐ Interpretación de Surda (2012)
Bitcoin tiene un alto potencial de considerarse como dinero a través de la conducta de los agentes del mercado. También puede ganar las funciones de depósito de valor y unidad de cuenta (suponiendo que no los tiene ya). Actualmente, hay areas donde Bitcoin tiene una ventaja comparativa con respecto a otros medios de intercambio, principalmente a través de los bajos costos de transacción. La existencia de esta ventaja comparativa y la naturaleza matemática de la moneda, convierte a Bitcoin en un sistema autosostenible.
La moneda puede tener un impacto positivo en la sociedad y a las empresas en general, al aportar un gran beneficio con sus bajos costos de transacción (Herman, 2014). De esta manera, podemos ver que el surgimiento de Bitcoin puede beneficiar a todas las personas e incluso a los pequeños, medianos y grandes negocios al facilitar el comercio.
De esta manera se cumple el objetivo inicial de Bitcoin, al proporcionar una alternativa a transacciones electrónicas que no esté basada solamente en la confianza a las instituciones financieras como los bancos (Nakamoto, 2009) ni de las acciones gubernamentales para afectar la oferta de dinero.
El tema de las dinámicas del precio de Bitcoin ha sido un tema controversial desde que la moneda virtual atrajo un gran número de interesados. Mientras algunos consideran que el precio de la moneda es puramente especulativo, hallazgos de autores como Kristoufek (2014) muestran que no es 100% correcto. Factores como
el uso en el comercio , la oferta monetaria y el nivel de precio juegan un papel en los precios de Bitcoin en el largo plazo.
En segundo lugar, desde el punto de vista técnico, el aumento de los precios de Bitcoin estimula a la creación de la moneda por medio de computadores. Sin embargo, a medida que la dificultad de crear BTC incrementa, este efecto se puede desaparecer en el tiempo gracias a los altos costos del software especializado en crear Bitcoin. Sin embargo, esta es una reacción estándar de mercado a una oportunidad de beneficio.
En tercer lugar, el precio del Bitcoin es impulsado por el interés de los inversionistas en la moneda. La relación es más evidente en el largo plazo, sin embargo, en momentos de volatilidad en la moneda, el interés acentúa la disminución de precio en momentos de devaluación y lo acentúa igualmente en momentos de revaluación. Finalmente, a pesar de que los mercados de USD y CNY están conectados firmemente, no se ha encontrado ninguna evidencia clara de que el mercado chino influye en el mercado de USD (Kristoufek, 2014).
3. Marco Conceptual
Vale la pena entrar en algunos detalles del proceso de creación de la moneda para poder comprender algunas variables utilizadas en la investigación y su relación con el precio. Adicionalmente, se expondrá los motivos de las variables utilizadas y la razón por la que se supondrá que tienen alguna incidencia con el precio.
3.1. Proceso de creación de Bitcoin
Las nuevas monedas son creadas por un proceso descentralizado y competitivo que es conocido como “minería”. En este proceso, los usuarios usan el poder computacional de sus ordenadores para asegurar y procesar todas las transacciones en Bitcoin resolviendo problemas criptográficos. A cambio de prestar este servicio, son remunerados con un número de bitcoins. Es un proceso competitivo porque los aportantes de poder computacional son remunerados teniendo en cuenta el aporte del computador de ese individuo en comparación con el resto del poder. Por lo tanto, entre mayor poder computacional aporte una persona, mayor será su
remuneración en Bitcoin. El poder computacional utilizado para la creación de Bitcoin lo conocen como hash rate que es la capacidad del computador para procesar las operaciones. Entre mayor hash rate, mayor capacidad tiene el computador para solucionar los problemas criptográficos. Sin embargo, entre mayores usuarios se dedican a minar Bitcoins, más difícil es minar una moneda y por lo tanto, menor es la remuneración por hash rate aportado. El total de Bitcoins que pueden ser creadas es de 21 millones y se estima que la última bitcoin será creada en el año 2140. Cada 4 años el número de Bitcoins que son otorgadas a los que aportan el poder computacional se reduce a la mitad, con la finalidad que nunca se exceda el total de 21 millones.
La variable Hash Rate utilizada en esta investigación es el total de poder computacional que es utilizado para minar bitcoins. La dificultad para minar bitcoins es otra variable que llamaremos Dificultad. Esta variable es resultado de una ecuación compleja que mide que tan difícil es encontrar la solución al problema criptográfico.
Otras variables que utilizaremos son el número total de Bitcoins en circulación y el número de bitcoins creadas diariamente. Estas variables mencionadas anteriormente afectan la oferta de Bitcoins, por lo tanto, se espera que afecte de alguna manera el precio de la moneda.
3.2. ¿Como adquirir y usar las Bitcoins?
Además del uso de poder computacional para obtener Bitcoins, se pueden comprar o vender en diferentes páginas de intercambio. Actualmente, las Bitcoins se pueden adquirir en intercambios donde el precio de la moneda fluctúa frente a otra divisa. El mayor volumen de transacciones se encuentra en el mercado de Bitcoin frente al Yuan (CNY) que representa el 67% de las transacciones seguido por el de Bitcoin frente al dólar(USD) que representa el 28%.
La página que tiene mayor volumen y número de transacciones es OkCoin, una página de origen chino que tranza en Yuan y en dólares donde 46% de las transacciones de Bitcoin ocurren. La siguiente página con mayor volumen es BTC China (BTCN) que tiene 25% del volumen total.
Figura 2. Distribución del Volumen de Bitcoins por Moneda
Fuente: www.bitcoincharts.com
Figura 3. Distribución del Volumen de Bitcoin por Página de Intercambio
Fuente: www.bitcoincharts.com
Como podemos observar en la figura 2 y 3, el mercado Chino juega un papel muy importante en la compra de Bitcoins, por lo tanto, es elemental tener en cuenta la situación de la economía China con el fin de verificar si el desempeño de esta afecta el precio de Bitcoin. Para medir el desempeño de la economía China utilizamos el
SSE Composite Index, un índice bursátil que mide todos los valores de las acciones clase A y B que se negocian en la bolsa de Shanghai.
Considerando que el mercado de dólar es el segundo más grande, también utilizamos el índice S&P 500, que mide los valores de las acciones de las 500 empresas más grandes de Estados Unidos. Con esto, podremos analizar si el desempeño de la economía estadounidense tiene algún efecto sobre el precio de la moneda.
Adicionalmente, utilizamos variables como Volumen de transacción, que mide el volumen de Bitcoins que se tranzan entre personas. Indice de Especulación es una variable que mide la especulación que existe en el mercado de Bitcoin. Entre mayor sea el índice significa que hay mas especulación en el mercado.
Las otras variables utilizadas son explicadas en la siguiente sección.
4. Metodología y descripción de datos
El modelo utilizado para encontrar la relación que tiene el precio con las distintas variables se basa en el coeficiente de correlación de Pearson que se conoce como un indicador que muestra la relación lineal que tienen dos variables aleatorias.
Este coeficiente se define:
donde 𝜎!" es la covarianza que tiene (X,Y), 𝜎! la desviación típica de X y 𝜎! la desviación típica de Y.
Para poder encontrar la relación de estas dos series de tiempo encontramos pertinente implementar el modelo que se describirá a continuación.
4.1. Metodología
El método aplicado para hacer este análisis fue el de wavelet coherence para series de tiempo. Es un método utilizado por muchos científicos para analizar correlación en series de tiempo a diferentes plazos (Grinsted, Moore, & Jevrejeva, 2004). Al encontrar correlación entre alguna de las variables y el precio de la moneda, y
determinar la variable líder, podemos encontrar que variables son las causantes de la variación en el precio de ésta.
4.1.1. Wavelet Coherence
De acuerdo a Torrence y Webster (1999) se define la wavelet coherence de dos series como:
𝑅!! 𝑠 = 𝑆(𝑠!!𝑊!!" 𝑠 ) !
𝑆(𝑠!! 𝑊
!! 𝑠 !)∙𝑆(𝑠!! 𝑊!! 𝑠 !) (1)
donde S es el suavizador. Es importante notar que esta definición tiene un parecido a la del coeficiente de correlación de Pearson:
𝜌!,! = 𝜎!"
𝜎!𝜎! (2)
𝑊!!" 𝑠 es usado como una medida de co-‐movimiento entre las dos series que se conoce como cross wavelet power. S es un suavizador
Se escribe el suavizador empleado en el wavelet coherence como: 𝑆 𝑊 = 𝑆!"#$%$ 𝑆!"#$%& 𝑊! 𝑠 (3)
donde 𝑆!"#$%$ sería el suavizador de la escala y 𝑆!"#$%& sería el suavizador del tiempo. Estos suavizadores se aplican con el objetivo de eliminar distorsiones en las correlaciones.
La wavelet coherence cuadrada varía entre 0 y 1. Puede ser interpretado como una correlación localizada en tiempo y frecuencia (Kristoufek, 2014). La información acerca de la dirección de la relación es perdida debido a la elevación al cuadrado. Por lo tanto, para determinar la dirección de la correlación se introduce:
𝜑!" 𝑢,𝑠 = 𝑡𝑎𝑛!!
ℑ 𝑆(1𝑠𝑊!" 𝑢,𝑠 )
ℜ 𝑆(1𝑠𝑊!" 𝑢,𝑠 ) (4)
donde ℜ y ℑ representan un operador real e imaginario respectivamente. Gráficamente, la dirección es determinada por una flecha. Si la flecha apunta a la izquierda, las series están negativamente correlacionadas y si apunta a la derecha están positivamente correlacionadas. Además, si la flecha es dirigida hacia abajo significa que la primera serie lidera a la otra, mientras que si apuntan hacia abajo la segunda es líder. La relación graficada usualmente es una combinación de ambas
donde por ejemplo si la flecha apunta hacia el sur-‐este significa que la primera variable lidera a la segunda y tienen una correlación positiva.
4.2. Descripción de datos
Las variables seleccionadas para el análisis son las siguientes:
• Volumen de transacciones en número de Bitcoins • Número de transacciones
• Promedio de Bitcoins por transacción • Dificultad de creación de Bitcoins.
• Hash Rate: Un estimado del total de giga hashes por segundo que la red
global de Bitcoin está utilizando para minar la moneda
• Número total de Bitcoins en circulación
• Número de bitcoins promedio por transacción • Índice de Especulación
• Índice S&P 500, que se basa en la capitalización bursátil de las 500 empresas más grandes que coticen en la bolsa de NASDAQ y NYSE.
• SSE Composite: Consta de los valores todas las empresas que cotizan en la
bolsa de Shanghai.
Para realizar este análisis, se utilizaron los datos históricos desde el 13 de Agosto del 2011 hasta el 13 de Agosto del 2014 proporcionados por la página web blockchain.info, una fuente confiable de estadísticas, gráficas e información relevante de Bitcoin. Por otro lado, se utilizaron los datos proporcionados por Bloomberg para otras variables como el índice S&P 500, y el SSE Composite.
5. Resultados
En la teoría económica, el precio de una moneda depende de su uso en transacciones o la demanda por la moneda, su oferta y por las condiciones económicas de los países. Con el fin de determinar como las variables que reflejan la condición de la oferta, demanda y situación económica de los países afectan el precio de Bitcoin se realizó el método de wavelet coherence. Los resultados gráficos
de este método se incluirán en anexos, mientras la explicación de los resultados se expondrá a continuación.
5.1. Fundamentales de Oferta
Las variables fundamentales de la oferta son:
• Hash Rate • Dificultad
• Número de bitcoins en circulación • Bitcoins creadas por dia.
5.1.1. Hash Rate
Según los resultados del wavelet coherence (Anexo 3), el nivel computacional de la red de bitcoin tuvo una correlación positiva muy fuerte con el precio en el periodo de Agosto 2011 a Mayo 2012. A principios de este periodo la correlación se presentaba en el corto, mediano y largo plazo pero la correlación a corto plazo se perdió rápidamente. En este periodo, la variable líder resultó ser el precio. A medida que aumentaba el precio, por ejemplo, se presentaba un aumento en el poder computacional dedicado a minar la moneda. Esto se presentó por interés de los “mineros” de obtener mayores ingresos utilizando su computador para obtener esta moneda que se valorizaría.
Aproximadamente en Mayo -‐ Junio de 2012 esta correlación se perdió. Significando que sin importar que el precio subiera o bajara, el poder computacional dedicado a minar esta moneda siguió aumentando (Figura 4). Esto se pudo haber presentado por expectativas positivas de los usuarios acerca de la moneda. Sin embargo, ya no es posible identificar tendencias por medio del Hash Rate ya que los periodos de alta correlación son pocos. Por lo tanto, no puede ser considerado como un determinante del precio de la moneda en este momento.
Figura 4. Hash Rate en escala logarítmica
5.1.2. Número de Bitcoins en Total
Los resultados (Anexo 4) muestran que hubo muy poca correlación en cuanto a número total de bitcoins y el precio. Esto es causado por la volatilidad que tiene el precio de la moneda, mientras que el número de bitcoins en total tiene un aumento relativamente estable. Por lo tanto, aunque sea una variable importante, no explica los movimientos en el precio.
Como podemos observar en la Figura 5, hay un cambio en la tendencia aproximadamente en el mes 11 del 2012. Esto se explica porque en este periodo ocurrió la disminución del número de bitcoins que son creadas. Esto sucede cada cuatro años como explicamos anteriormente (ver 3.1. Proceso de Creación).
Figura 5. Número total de Bitcoins
5.1.3. Dificultad de Minar
Esta variable presenta una correlación alta en el mismo periodo que el Hash Rate (Anexo 5). La dificultad de minar depende del número de computadores que estén
8 10 12 14 16 18 20
6 7 8 9 10 11 12 13 14
M
il
li
on
dedicados a esto. Por lo tanto, entre mayor Hash Rate, mayor dificultad. Esto explica la similitud de las gráficas y se pueden interpretar ambos resultados de la misma manera.
5.1.4. Número de Bitcoins creadas diariamente
El número de bitcoins creadas diariamente no parece ser un determinante del precio en el corto, mediano o largo plazo (Anexo 6). Esto significa que aunque un día haya mayor número de bitcoins creadas no significa que se podrá predecir si habrá un aumento o disminución en el precio. El quiebre en la serie es tambien por lo mencionado anteriormente de la disminución de Bitcoins otorgadas a los mineros.
Figura 6. Número de Bitcoins creadas diariamente
5.2. Fundamentales de Demanda
5.2.1. Número de bitcoins promedios por transacción
En el periodo analizado solo encontramos correlación en el mediano plazo entre febrero y junio de 2013 (Anexo 7). Se presentó una correlación negativa en este plazo en el cual el precio era la variable líder. En otras palabras, a medida que aumentaba (disminuia) el precio, el número de Bitcoins por transacción disminuía (aumentaba). Hay que tener en cuenta que en este periodo el precio del Bitcoin aumentó desde US $19 en febrero a más de US $200 en abril. Estos precios se corrigieron y el precio del Bitcoin volvió a caer a US $100. Esta valorización, trajo
0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000 8.000 9.000 10.000
mucha atención a la moneda y por lo tanto, los poseedores de la moneda aprovecharon esta oportunidad para venderlas a su precio inflado. La correlación es negativa porque a medida que aumentaba el precio los inversionistas que querían comprar la moneda la tenían que adquirir en menor cantidad ya que era muy costosa.
Al observar la gráfica del número de bitcoins por transacción en escala logarítmica podemos ver como ha venido disminuyendo en el tiempo.
Figura 7. Número de Bitcoins promedios por transacción en escala logarítmica
5.2.2. Volumen de transacción
Esta variable presentó correlación negativa en el mismo periodo que el promedio de bitcoins por transacción (Anexo 8). Además, el precio también es la variable líder entre este par.
Esto puede explicar la razón por la que explotó rápidamente la burbuja. El incremento en precio no iba acompañado con aumento de volumen por lo que a medida que aumentaba el precio habían menos compradores. Llegó un punto que no habían más compradores y el precio de Bitcoin cayó a US$ 100.
-‐1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
5.2.3. Indice de Especulación
Esta variable, que mide el nivel de especulación que hay en el mercado, parece tener una alta correlación negativa en el largo plazo (Anexo 9). Adicionalmente, la variable líder parece ser el índice. Por lo tanto, entre mayor especulación haya, en el largo plazo el precio va a disminuir. Por el contrario, al disminuir la especulación, en el largo plazo el precio aumentará.
Esta se puede considerar como una variable importante a tener en cuenta, ya que puede ayudar a predecir los movimientos del precio.
Figura 8. Índice de Especulación en escala logarítmica
5.2.4. Número de transacciones
Entre agosto y diciembre de 2011 esta variable y el precio tuvieron una correlación positiva (Anexo 10). Sin embargo, no es posible determinar la variable líder.
Entre agosto de 2013 y febrero de 2014 también hubo una correlación positiva a largo plazo. En este periodo la variable líder fue el número de transacciones. Por lo tanto, a medida que incrementaba el número de transacciones con la moneda virtual, el precio aumentaba igualmente. Esta también se considera como una variable importante a mirar ya que ha tenido correlación con el precio en largos periodos de tiempo. Sin embargo, presenta varios momentos en el que no existe esta correlación y por lo tanto, no siempre va ser de gran utilidad.
-‐2 -‐1 0 1 2 3 4 5
Figura 9. Número de transacciones diarias
5.3. Fundamentales económicos
5.3.1. Índice S&P 500
El índice muestra muy pocas zonas de correlación y en estas zonas es muy difícil determinar si la correlación es positiva o negativa e identificar la variable líder (Anexo 11). Por lo tanto, no consideramos esta variable como un determinante del precio de Bitcoin.
5.3.2. SSE Composite Index
Este índice no tiene correlación con el precio del Bitcoin (Anexo 11). Tiene incluso menos zonas de correlación que el S&P 500 por lo que tampoco se considerará como un determinante del precio de Bitcoin.
5.4. Resúmen de Resultados
Cuadro 1. Variables Fundamentales de la Oferta
Variable Correlación Variable lider Periodo de tiempo Hash Rate Positiva en el mediano
y largo plazo. Precio Agosto 2011 – Mayo 2012 Número total de BTC Insignificante N/A N/A
Dificultad Positiva en el mediano
y largo plazo Precio Agosto 2011 – Mayo 2012 Número de BTC díarias Insignificante N/A N/A
0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 120.000
Cuadro 2. Variables Fundamentales de la Demanda
Variable Correlación Variable lider Periodo de tiempo BTC promedios por
transacción Negativa en el mediano plazo. Precio Febrero 2013 – Junio 2013 Volumen de
transacción Negativa en el mediano plazo. Precio Febrero 2013 – Junio 2013 Índice de Especulación Negativa en el largo
plazo
Índice de Especulación Agosto 2011 – Agosto 2014
Número de
transacciones díarias Positiva en el largo plazo Número Transacciones de Agosto – Diciembre 2011 Agosto 2013 – Febrero 2014
Cuadro 3. Variables Fundamentales Económicas
Variable Correlación Variable lider Periodo de tiempo Índice S&P 500 Insignificante N/A N/A
SSE Composite Index Insignificante N/A N/A
6. Conclusiones
Para muchas personas, monedas virtuales como el Bitcoin son el futuro del dinero. Por lo tanto, es importante analizar desde el presente que ventajas y desventajas nos ofrece este tipo de medio de intercambio. En este estudio, utilizamos una de las ventajas que es la transparencia de información relacionada a la moneda para encontrar si alguna de esta información son determinantes del precio y por lo tanto servirían para predecir el futuro del precio de la moneda. Esto será de gran utilidad a las personas interesadas en realizar cualquier tipo de transacción con la moneda. Las variables que presentaron correlación con el precio fueron el hash rate, dificultad, BTC promedios por transacción, volúmen de transacción, Índice de Especulación, y número de transacciones díarias. Sin embargo, solo el Índice de Especulación y el número de transacciones díarias fueron variables lideres en esta correlación por lo que se podría argumentar que son determinantes del precio del Bitcoin en el largo plazo. Es importante mencionar que mientras el Índice de Especulación si presentó correlación durante todo el periodo estudiado, el número de transacciones díarias tuvo correlación en dos periodos de aproximadamente 5
meses cada uno en el 2011 y en el 2013. Por lo tanto, mientras el Índice de Especulación se puede considerar confiable en el largo plazo, el número de transacciones díarias solo fue de utilidad en periodos anteriores pero no en el presente.
También es importante denotar que ninguna variable parece tener o haber tenido correlación alguna con el precio en el corto plazo, con excepción del Hash Rate y la Dificultad que la tuvieron durante un corto periodo de agosto a octubre de 2011. La mayoría de variables explicativas tienen o tuvieron correlación en el mediano o largo plazo.
En conclusión, observamos que el precio de Bitcoin no es especulativo en el largo plazo. Sin embargo, en el corto plazo los cambios en el precio no parecen ser explicados por otra variable por lo que es muy difícil predecir su comportamiento. Para concluir, es importante tener en cuenta las correlaciones que presenta el índice de especulación y el número de transacciones diarias para poder analizar los momentos oportunos para comprar o realizar cualquier tipo de transacción con la moneda. Igualmente, es importante estudiar la correlación de estas variables periódicamente, ya que como podemos observar estas correlaciones se pueden perder o presentar de nuevo en el tiempo.
El precio del Bitcoin seguirá siendo un tema controversial, hasta que se llegue a un precio relativamente estable que iguale una oferta y demanda que no varíe tanto como en el presente. Hasta que no se llegue a ese momento de maduración, el precio del Bitcoin será muy volátil y difícil de predecir, con solo pocas herramientas que nos ayudarán a tener idea de la tendencia que tendrá el precio de la moneda. Mientras llega ese momento, es importante realizar este tipo de estudios bi-‐variados y nuevos estudios multivariados que sirvan como herramientas adicionales a las presentadas por este documento y el estudio de Kristoufek (2014).
7. Bibliografía.
Wallace, B. (23 de November de 2011). The Rise and Fall of Bitcoin. Wired Magazine , 1-‐9.
Kristoufek, L. (2014). What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis. Prague, Czech Republic: Institute of Economic Studies, Faculty of Social Sciences, Charles University in Prague.
Nakamoto, S. (2009). A Peer-‐to-‐peer Electronic Cash System. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
Surda, P. (2012). Economics of Bitcoin: is Bitcoin an alternative to fiat currencies and gold? . WU Vienna University of Economics and Business .
Herman, A. (10 de 03 de 2014). The Economics of Bitcoin. Durham University . Grinsted, A., Moore, J. C., & Jevrejeva, S. (18 de November de 2004). Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Retrieved 4 de September de 2014 from National Oceanography Centre: http://noc.ac.uk/f/content/using-‐science/wtcnpg-‐11-‐561.pdf
Moser, M., Bohme, R., & Breuker, D. (2013). An Inquiry into Money Laundering Tools in the Bitcoin Ecosystem. Munster: Institute of Electrical and Electronics Engineers. Barrat, M. J. (2011). Silk Road: eBay for drugs. Addiction , 683-‐684.
Sealed Complaint: United States of America v. Ross William Ulbricht, 13 MAG 2328 (United States Magistrate Judge Southern District of New York 27 de 09 de 2013). Kaplanov, N. M. (2012). Nerdy Money: Bitcoin, the Private Digital Currency, and the Case Against its Regulation. Loyola Consumer Law Review 111 , 25 (1).
Gujarati, Damodar. 5th Edicion. 2010. Econometría. Mc Graw Hill. (GU)
Ulrich, Kohler and Kreuter Frauke. 2008. Data Analysis Using Stata, Second Edition. Stata Press. (UF)
Anexos
Anexo 1. Como interpretar las gráficas de wavelet coherence
Los Colores
Primero, es necesario entender los colores en las gráficas. Estos colores nos muestran la correlación que existe entre las variables estudiadas. El rojo oscuro representa una correlación muy alta o de 1, mientras el azul oscuro muestra que no hay ninguna correlación o 0. Los valores entre estos dos colores muestran el nivel de correlación que hay. Entre más esté cerca al azul hay menor correlación y entre más cerca esté al rojo oscuro hay mayor correlación.
Los Ejes
El eje y muestra la frecuencia o periodo, que nos ayuda a identificar si existe correlación en el corto, mediano o largo plazo. Si hay correlación cuando el periodo está bajo (entre 0 y 8), existe correlación en el corto plazo, es decir, en periodos de 0 a 8 días. Si existe correlación entre el periodo 8 a 32 significa que hay correlación en el mediano plazo y entre el periodo 32 en adelante muestra correlación en el largo plazo.
Al encontrar correlación es necesario ver el eje x para identificar en qué momento se presentó esta correlación. Este eje muestra la fecha donde se presentó la correlación.
Las Flechas
Las flechas hacia arriba muestran que la segunda variable es la líder, es decir que la primera variable es movida por la segunda variable.
Las flechas hacia abajo muestran que la primera variable es líder.
Las flechas que apuntan a la derecha muestran que la correlación es positiva. Las flechas hacia la izquierda muestran una correlación negativa.
Pe
ri
o
d
Precio del Bitcoin y el número de Bitcoins creadas por dia
7.348 7.349 7.35 7.351 7.352 7.353 7.354 7.355 7.356 7.357 7.358 x 105 4 8 16 32 64 128 256 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Anexo 2. Precio del Bitcoin en USD
Anexo 3. Precio del Bitcoin y Hash Rate
$1.119,96'
$573,48'
$0,00' $200,00' $400,00' $600,00' $800,00' $1.000,00' $1.200,00' $1.400,00'
8/13/11'10/13/11'12/13/11'2/13/12'4/13/12'6/13/12'8/13/12'10/13/12'12/13/12'2/13/13'4/13/13'6/13/13'8/13/13'10/13/13'12/13/13'2/13/14'4/13/14'6/13/14'
USD
$
Anexo 4. Precio del Bitcoin y Número de Bitcoins en Total
Anexo 5. Precio del Bitcoin y Dificultad de Minar
Anexo 6. Precio del Bitcoin y el número de Bitcoins creadas por día
Anexo 7. Precio del Bitcoin y número de Bitcoins promedios por transacción
Anexo 8. Precio del Bitcoin y el volumen de transacciones con Bitcoin
Anexo 9. Precio del Bitcoin e Índice de Especulación
Anexo 10. Precio del Bitcoin y Número de transacciones
Anexo 11. Fundamentales Económicos.
Precio del Bitcoin y SSE Composite Index
Precio del Bitcoin y S&P 500