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Identificación de los determinantes del precio de bitcoin

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Academic year: 2020

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IDENTIFICACIÓN  DE  LOS  DETERMINANTES  DEL  PRECIO  DE  

BITCOIN  

 

Luis  Javier  Amaris  Peñuela

1

 

Universidad  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,  

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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  

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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  

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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.      

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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  

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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  

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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.  

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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  

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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  

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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  

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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  

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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.    

(13)

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

(14)

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  

(15)

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  

(16)

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  

(17)

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  

(18)

 

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  

(19)

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).    

(20)

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)  

     

(21)

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

(22)

 

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

$

(23)

 

Anexo  4.  Precio  del  Bitcoin  y  Número  de  Bitcoins  en  Total  

(24)

Anexo  5.  Precio  del  Bitcoin  y  Dificultad  de  Minar  

(25)

Anexo  6.  Precio  del  Bitcoin  y  el  número  de  Bitcoins  creadas  por  día  

   

(26)

Anexo  7.  Precio  del  Bitcoin  y  número  de  Bitcoins  promedios  por  transacción  

(27)

Anexo  8.  Precio  del  Bitcoin  y  el  volumen  de  transacciones  con  Bitcoin  

(28)

Anexo  9.  Precio  del  Bitcoin  e  Índice  de  Especulación  

(29)

Anexo  10.  Precio  del  Bitcoin  y  Número  de  transacciones  

   

(30)

 

Anexo  11.  Fundamentales  Económicos.  

Precio  del  Bitcoin  y  SSE  Composite  Index  

 

Precio  del  Bitcoin  y  S&P  500  

   

Referencias

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