Universidad del Salvador
Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Licenciatura en Mercado de Capitales
Trabajo Final de Grado
BITCOINS EN NORTEAMERICA
UN ANALISIS EMPIRICO DE SU VARIABILIDAD
Abril 2016
Buenos Aires, Argentina
Autor: Pablo Miguel Di Ció
Tutor de Tesina: Mg. Daniel Miliá
E-mail: [email protected]
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
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BITCOINS EN NORTEAMERICA
UN ANALISIS EMPIRICO DE SU VARIABILIDAD
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Agradecimientos
Como cuestión importante y fundamental, se agradece al Mg. Daniel Miliá quien ha
brindado y puesto a disposición su asesoría y amplio conocimiento para que este trabajo
pueda evolucionar desde una idea conceptual e intencionada hacia un material con
contenido y respaldo profesional, de no haber sido por su tutoría no hubiese sido posible
concretar esta tesis.
Se agradece a las autoridades de la Universidad del Salvador y a la institución en sí misma
por haber aportado en esta carrera un excelente marco de contenidos a través de docentes
con vasta experiencia en un campo tan acotado, pero interesante como los Mercados de
Capitales.
Por último y más importante, expreso mi más profundo agradecimiento a mis familiares y
seres queridos, quienes me han acompañado y dado su incondicional apoyo en este largo
proceso que culmina con este presente trabajo.
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Abstracto
Dentro del presente trabajo encontraran un marco teórico explicativo del Bitcoin, es crucial
definir qué es, cómo funciona y cómo se relaciona con la macroeconomía y finanzas
tradicionales.
Al tratarse de un instrumento relativamente moderno (en comparación con otros existentes
dentro de las Ciencias Económicas) se realizará a modo de primer paso un estado de
situación histórica de ésta moneda virtual con el objetivo de explicar su naturaleza y razón
de ser, luego se avanzará sobre una descripción y recopilación histórica breve de los
mercados Norteamericano a fines de comprenderlos.
El objetivo central de este trabajo será estudiar las relaciones de influencia de las variables
más representativas de los mercados financieros estadounidenses sobre la moneda digital y
su formación y variación de precio. Se hará a través de un modelo econométrico que
tomara en cuenta no solo las variables de estos dos objetos sino que incorporará otras
variables de influencia con el fin de modelar con la mayor precisión posible.
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Abstract
Within the present work it is going to be found an explanatory theoretical framework of
Bitcoin, it is extremely important to define what it is, how it works and how it relates with
traditional macroeconomics and finance.
Due to the fact that we are trying to define a relatively modern instrument (in comparison
to others existing within the Economic Sciences) as a first approach this thesis will expose
a historic summary of Bitcoin in an attempt to explain its nature and reason of being, later
it is going to be performed a brief description regarding the U.S. financial markets in order
to comprehend them.
The main goal of this work is to study the influential relationships between the most
representative drivers of U.S. markets and Bitcoin´s price variation and formation. It will
be executed by structuring an econometric model that will take in account not only the
drivers of these two objects (Bitcoin & U.S. markets) but it will also include other
important and influential drivers attempting to construct the most representative model
possible.
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SECCION I: BITCOINS.....................................................................................................................1
Presunta concepción........................................................................................................................1
Bitcoin: Definición..........................................................................................................................1
Seguridad: ¿Qué es el blockchain? .................................................................................................2
Emisión y oferta monetaria del Bitcoin ..........................................................................................4
La Dificultad: ¿Qué influencia tiene esta sobre el Bitcoin?............................................................7
Reserva Fraccionable ......................................................................................................................9
Mercados: ¿En dónde se comercian? ..............................................................................................9
SECCION II: LOS MERCADOS FINANCIEROS ESTADOUNIDENSES ...................................11
Introducción ..................................................................................................................................11
New York Stock Exchange: Orígenes...........................................................................................11
Nasdaq: El mercado tecnológico...................................................................................................13
Conclusión general sobre los mercados ........................................................................................13
SECCION III: MODELO ECONOMETRICO.................................................................................15
Introducción ..................................................................................................................................15
Selección de las variables .............................................................................................................15
Categorías de influencia................................................................................................................16
Variables Informáticas: .............................................................................................................16
Variables Macroeconómicas Globales:.....................................................................................17
Variables Macro-Financieras Estadounidenses:........................................................................17
Variables Monetarias (Oferta y Demanda): ..............................................................................17
Variables de Popularidad del Bitcoin y Confianza del Mercado:..............................................20
Clasificación de las variables ........................................................................................................20
Análisis de las variables previo al modelado ................................................................................21
Construcción del modelo VAR .....................................................................................................24
Modelo original vs. Alternativos...................................................................................................25
Modelo 1 ...................................................................................................................................27
Modelo 2 ...................................................................................................................................32
Modelo 3 ...................................................................................................................................33
Modelo 4 ...................................................................................................................................34
Modelo 5 ...................................................................................................................................35
Modelo 6 ...................................................................................................................................36
SECCION IV: CONCLUSION ........................................................................................................37
ANEXOS………………………………………………………………………………………….. 41 BIBLIOGRAFIA…………………………………………………………………………...............75
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1
SECCIÓN I: BITCOINS
Presunta concepción
La creación del Bitcoin gira alrededor de varias incertidumbres, sin embargo de acuerdo a
la información que circula en la comunidad informática el creador fue Satoshi Nakamoto,
aunque éste no es una persona física ubicable ni en el momento que se crearon ni
actualmente, se cree que éste nombre es el pseudónimo de un grupo de personas que
crearon y programaron el código de software original de la red Bitcoin, sin saberlo con
certeza.
Satoshi Nakamoto en el año 2008 publicó un trabajo white paper1 describiendo el Bitcoin,
luego de publicar este trabajo se lanzó un plan de implementación en el año 2009. No se
han encontrado evidencias que demuestren la intervención de Nakamoto en el desarrollo
del núcleo central del código del Bitcoin luego de mediados del año 2010, antes de su
desaparición en el 2011 nombró a Gavin Andresen como el encargado principal de
mantenimiento de la red.
En enero del 2009 se minó el primer bloque dentro de la red (más adelante se explicará el
significado de este término), esto significa que el nacimiento concreto del Bitcoin puede
situarse en esta fecha.
Bitcoin: Definición Una excelente forma de delinear el concepto de un Bitcoin es a través de otro concepto
informático denominado peer to peer network que traducido al castellano literalmente
significa una red de punto a punto o de amigo a amigo, esto refiere a que dentro de dicha
red no existen intermediarios y se basa exclusivamente en relaciones libres y directas entre
sus integrantes; históricamente varios emprendimientos informáticos que derivaron en
exitosas compañías se basaron en este concepto, como la historia de Napster:
Napster fue un start up2 lanzado en 1999 que consistía en una interfaz para que usuarios de
todo el mundo (peers) compartan con otros, libre de intermediarios, música digitalizada.
La eficiencia de este servicio basado en una peer to peer network fue sorprendente e
1Un white paper es un documento publicado con autoridad técnica dentro de un campo de ciencias y/o área cuyo objetivo es explicar y transmitir comprensión sobre un tema puntual. 2Un Start Up es un emprendimiento o negocio nuevo, en proceso de lanzamiento o recientemente lanzado. En el mundo de los negocios informáticos muchos start up se los denomina también garage business.
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2
innovadora, lo que llevó a que todas aquellas compañías cuyo core business3 fuese la
intermediación de material artístico y derechos discográficos, presenten fuertes demandas
legales contra Napster.
El gran legado de Napster hizo dar cuenta de la enorme demanda de marcos desregulados
de intercambio de diversos objetos y materiales (sean digitales o no) que existía; la relación
para con los Bitcoins surge desde el momento en que aquello que se está intercambiando,
en el caso de Napster eran archivos de música .mp3, comienza a tener un valor de
intercambiabilidad respecto de otra cosa u objeto. En el supuesto que una tienda de ropa
con venta online aceptase archivos de música .mp3 como forma de pago de sus productos,
aquellos archivos intercambiados en Napster pasarían a convertirse en una pseudo moneda
y si por efecto cascada otros establecimientos comerciales decidieran aceptar estos
archivos .mp3 como pago por sus productos, lo más seguro es que el valor de esta falsa
moneda aumente.
El Bitcoin en sus cimientos conceptuales porta una gran semejanza respecto a lo descripto
anteriormente, comienza a diferenciarse partiendo del hecho en que cuando algo se
convierte en moneda, empieza a requerir determinados niveles de seguridad a diferencia de
un simple archivo .mp3.
Seguridad: ¿Qué es el blockchain?
La seguridad del Bitcoin recae en un sistema denominado blockchain, en castellano
significaría algo similar a cadena de bloques; un simple paralelismo para comprender qué
es el blockchain es definirlo como un balance global de registro de movimientos que
efectivamente registra toda transacción realizada dentro de la red, este mismo registro es lo
que a su vez asegura que esta cripto-moneda no pueda ser contrabandeada.
El blockchain está compuesto por bloques y para crearse, el software que coordina la red
compila cada 10 minutos aproximadamente todas las transacciones dentro de la misma (a
nivel mundial) dentro de un archivo denominado block o bloque, cada block contiene la
información compilada de la fracción de tiempo que le corresponde y además una
referencia al block anterior y cada bloque sucesivamente esta encadenado (chained) al
anterior, entre toda la secuencia de bloques encadenados se contienen todas las
transacciones que alguna vez hayan ocurrido y es por esto que a esta enorme base de datos
se le conoce como blockchain. 3 El core business es el negocio o actividad central, primaria y principal de una compañía o empresa.
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3
Entendiendo el concepto de blockchain se puede avanzar con la explicación de porqué es
completamente seguro. ¿Qué sucede si un Bitcoin se falsifica (al igual que sucede con un
billete de un dólar)?:
El blockchain como bien se explicó anida todas las transacciones anteriores y sirve de
verificador de una unidad de Bitcoin en cada transacción que ha sufrido desde su creación.
En el paralelismo con un dólar falsificado, el falsificador cuando desee gastar ese dólar en
algún comercio el sistema de seguridad de la red lo prohibiría; para que pueda utilizar el
billete falso (el falsificador) debería averiguar todas las transacciones en todos los
comercios en los que se haya utilizado desde su emisión y convencer a cada comerciante
que lo recibió y a su vez lo utilizó, que dicha transacción no ha existido.
El sistema de seguridad del Bitcoin alcanza la perfección a través de la combinación del
blockchain con los mineros o miners, los mineros son individuos particulares que forman
parte de la red y su tarea consiste, ante una transacción con Bitcoins, en verificar la
veracidad de ese Bitcoin a través de una revisión de consistencia histórica transaccional en
el blockchain. Técnicamente la verificación en el blockchain se materializa resolviendo
una compleja ecuación matemática cuya respuesta contendrá una llave o clave (hash) que
verifica todas las transacciones anteriores asegurando la legitimidad de ese Bitcoin, si esa
llave no resuelve la ecuación o no la satisface significa que ese Bitcoin particular es falso.
Un ejemplo claro es el que da Brian Kelly (2015):
En términos muy simples, así es como una transacción con Bitcoins funciona: Si
Keith quiere enviar un Bitcoin a Alan, él debe emitir ese mensaje a la red Bitcoin.
Los mineros recibirán dicho mensaje y luego utilizarán computadoras de última
generación para asegurarse que Keith es el legítimo usuario. Una vez que han
verificado la titularidad de Keith, permiten que la transacción suceda y la graban en
el blockchain. Por realizar este trabajo, los mineros son recompensados con
monedas gratis denominadas coinbase4 – actualmente, por cada grupo de
transacciones (un block) que un minero verifica, se le recompensa con 25 Bitcoins.
(p.12)
4Coinbase técnicamente es la parte única de una coinbase transaction y se lo conoce como “la recompensa de los mineros”
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4
Otra forma de definir a un Bitcoin consiste en comparar su naturaleza con una moneda,
tradicionalmente en el campo de las ciencias económicas para que algo sea llamado
moneda debe cumplir, en principio, con tres características fundamentales:
• Medio de intercambio
• Resguardo de valor
• Unidad de cuenta
Entonces, ¿Cumple el Bitcoin con esta definición?: Como medio de intercambio es un
elemento excelente, como resguardo de valor califica aunque debido a la alta volatilidad
que ha sufrido la atribución de esta característica es debatible, por último como unidad de
cuenta a la fecha le es imposible portar esta característica (Brian Kelly, 2015). Desde un
punto de vista netamente clásico, el Bitcoin no es una moneda sino un híbrido que visto
desde el ángulo de las nuevas generaciones tecnológicas, es un término superador a
cualquier otro dado que ha demostrado ser: (i) fuerte, (ii) rápido y (iii) altamente eficiente.
Es (i) fuerte dado que carece de una falla de punto único, al ser completamente anónimo y
permitir que cualquier usuario pueda resguardar una copia viviente del blockchain en su
computadora, lo hace inmune a cualquier ataque de hacking.
Es (ii) rápido dado que elimina a todo tipo de intermediarios, llevar una operación con
Bitcoins al mundo del papel moneda significa que algo más de dos clicks se transformen
en: la necesidad de abrir una cuenta bancaria, verificar tu identidad con papeles y copias al
momento de abrirla y al momento de realizar cada operación, depositar dinero en dicha
cuenta con el riesgo de crédito que eso implica, aguardar el tiempo de procesamiento del
depósito, dar la orden de transferir ese dinero a otra cuenta, verificar dicha orden con
claves personales, aguardar el tiempo de clearing de la operación (sin mencionar que las
mismas se suceden solamente en horario bancario), por ultimo obtener la aceptación de la
contraparte que deberá dirigirse a su banco para extraer su dinero en efectivo. Expuesto la
falta de necesidad de recorrer este proceso, queda demostrada su (iii) eficiencia.
Emisión y oferta monetaria del Bitcoin
Es interesante observar las diferencias que esta moneda híbrida ofrece respecto a las
ofertas monetarias tradicionales, en economías centralizadas la moneda es emitida por un
banco central a un crecimiento que –según la teoría- debiera igualar el crecimiento de la
cantidad de bienes intercambiados dentro de esa economía en pos que puedan transarse con
precios estables.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
5
En economías completamente descentralizadas como la red Bitcoin, al no haber autoridad
bancaria central encargada de controlar la base monetaria, la moneda es creada por los
mismos nodos que componen la red, esta red está definida por un algoritmo de generación
de Bitcoins que define por adelantado en qué forma se irá desarrollando la base monetaria
y a qué tasa de crecimiento.
Como se explicó anteriormente, nuevos Bitcoins se crean cada vez que un usuario o
minero verifica un block y de acuerdo a la forma en la que se ha programado la red desde
su nacimiento, la cantidad de Bitcoins generados por bloque minado decrece
geométricamente en un cincuenta por ciento (50%) cada cuatro años aproximadamente5
resultando que la cantidad de Bitcoins totales nunca excederá los veintiún millones de
unidades (21.000.000).
El algoritmo de oferta decreciente expuesto en la ecuación anterior fue elegido intentando
a que se aproxime a la tasa a la que los commodities como el oro son extraídos de la tierra.
Debajo observamos en el gráfico (1.1) que la cantidad de Bitcoins minados a agosto del
2015 es de 14,6 millones de unidades con lo cual en esta misma fecha el 69% de la base
monetaria que existirá ya ha sido emitida (minada).
Gráfico 1.1
Fuente: Elaboración propia en base a Blockchain
5 Concreta y técnicamente decrece cada 210.000 bloques.
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
12000000
14000000
16000000
03/01/2009 03/01/2010 03/01/2011 03/01/2012 03/01/2013 03/01/2014 03/01/2015
Cant
idad
de
Bitc
oins
Años
Bitcoins en circulación
Cantidad
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
6
Si el factor determinante es el descubrimiento o verificación de bloques a través de
ecuaciones matemáticas que los mineros resuelven, y estos obtienen como premio una
cantidad determinada de monedas que decrece al cincuenta por ciento (50%) cada cuatro
años, simplemente teniendo en cuenta el tiempo promedio en el que se mina un bloque
(que a su vez depende de la dificultad de la red Bitcoin y las ecuaciones matemáticas de
complejidad creciente) y la potencia informática disponible a la fecha, se estima que el
último Bitcoin se emitirá (minará) de acuerdo al siguiente gráfico (1.2) en el segundo
semestre del año 2140.
Gráfico 1.2
Fuente: Elaboración propia en base a Blockchain
A su vez, teniendo en cuenta las proyecciones que alcanzan la emisión teórica total y el
algoritmo de premios por minería decreciente cada cuatro años se puede observar el
siguiente gráfico (1.3) que muestra la remuneración por bloque en función de la cantidad
de bloques verificados o minados. A solos efectos de poder visualizar y representar el
ritmo decreciente de la recompensa se toma el logaritmo natural del eje vertical, se observa
que a un gran tamaño del blockchain la recompensa por bloque es extremadamente baja.
Gráfico 1.3
Fuente: Elaboración propia en base a Blockchain
2000
2020
2040
2060
2080
2100
2120
2140
2160
0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000 7,000,000 8,000,000
Años
Tamaño del Blockchain
Estimación de Oferta Finita Bitcoin
Ideal
Acelerada
Desacelerada
1.000E-32
1.000E-29
1.000E-26
1.000E-23
1.000E-20
1.000E-17
1.000E-14
1.000E-11
1.000E-08
1.000E-05
1.000E-02
1.000E+01
0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000 7,000,000 8,000,000
Reco
mpe
nsa
(En
Loga
ritm
o N
atur
al)
Tamaño del Blockchain
Recompensa por Bloque
Recompensa
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7
Es crucial diferenciar la oferta monetaria teórica (o matemática) expuesta anteriormente de
la oferta monetaria real, la cantidad real disponible es razonablemente menor a la teórica
dado que existen tres sucesos denominados:
1. Pérdida accidental
2. Destrucción voluntariosa
3. Particularidades técnicas
En el primer caso, un Bitcoin existente puede perderse para siempre si sus condiciones
erogables se desconocen y no hay forma de volverlas a conocer. En un sencillo ejemplo: si
se realiza una transacción hacia una dirección de la red (otro usuario) que requiere una
clave privada (elegida por el usuario recipiente del Bitcoin) para poder erogar esos
Bitcoins una vez recibidos y ese mismo usuario optó por custodiar esa clave en formato
papel y no electrónico, al extraviarse dicho papel no existe forma de recuperar ese Bitcoin
resguardado por dicha clave y por ende se considera perdido y eliminado de la base
erogable.
Para la segunda situación se requiere un profundo entendimiento de matemáticas y
programación avanzada con lo cual se describirá conceptualmente a través de un ejemplo
común: un usuario envía un Bitcoin hacia una dirección en donde el envío está programado
para pasar la validación (realizada por los mineros), pero que no tiene ningún tipo de clave
privada6 asociada que le permita ser erogado posteriormente para cualquier otra
transacción ni asociable a una dirección recipiente, en este caso tenemos un Bitcoin
perdido para siempre.
El último caso, aún más complejo de explicar desde el código de programación de la red
Bitcoin, surge a partir del mismo código, en versiones anteriores del código de referencia
de la red cuando un minero obtenía Bitcoins por su labor (coinbase), determinada cantidad
de ellos tenían la característica de no erogables.
La Dificultad: ¿Qué influencia tiene esta sobre el Bitcoin?
Como se ha mencionado anteriormente, uno de los supuestos a la hora de proyectar cuando
cesará la emisión de Bitcoins es que la dificultad informática y matemática de las
ecuaciones que deben resolver los mineros está altamente relacionado a lo que se conoce
como la Ley de Moore: Ésta ley nace en 1965 cuando Gordon Moore afirma que la
6 Una clave privada es un número secreto que permite gastar un Bitcoin y esta matemáticamente vinculado a la dirección o destino de pago.
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8
tecnología al ser la clave del futuro y el avance de la humanidad iría duplicando cada doce
meses la cantidad de transistores por unidad de superficie, diez años más tarde Moore
modifico su teoría afirmando que su postulado sucedería cada veinticuatro meses y no doce
aunque en una conferencia del año 2007 afirmó que dentro de diez o quince años su ley
dejará de cumplirse por la aparición de nuevas tecnologías7. El siguiente gráfico (1.4) nos
muestra como el postulado de Moore fue probándose cierto a lo largo de las últimas cuatro
décadas con un error prácticamente imperceptible, a efectos de poder graficar prolijamente
los valores se toma el eje horizontal en escala logarítmica base 100, los puntos del gráfico
(aunque en esta escala no se aprecia) denotan que el desarrollo de Intel en los últimos años
ha caído levemente por debajo de lo que proyectó esta ley.
Gráfico 1.4
Fuente: Elaboración propia en base a Blockchain
Expuesto lo anterior, se puede observar que desde la aparición del Bitcoin en el 2009 la
dificultad de los bloques a verificar ha aumentado con una pendiente mayor a la proyectada
por ley de Moore, es por esto que la tecnología requerida para continuar minando bloques
y emitir Bitcoins es superior a aquella que se ofrece en el mercado año a año como
tecnología de punta.
A efectos del presente trabajo solamente se mencionará que la dificultad de cada bloque es
medida de acuerdo a una fórmula en el código de programación de la red Bitcoin y la
misma aumenta cada 2016 bloques. En el siguiente gráfico (1.5) se observa la pronunciada
y creciente dificultad de los bloques a verificar a lo largo de los años generada por la
misma red Bitcoin:
7De acuerdo a la ley de Moore se debería haber anunciado en el 2015 el lanzamiento de procesadores con tecnología de 10 nanómetros, sin embargo solo se pudo alcanzar (a la fecha) la de 14 nanómetros.
19651970197519801985199019952000200520102015
10,000 1,000,000 100,000,000 10,000,000,000
Cantidad de Transistores
Ley de Moore vs. Potencia de Intel
Moore Law
Intel
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9
Gráfico 1.5
Fuente: Elaboración propia en base a Blockchain
Reserva Fraccionable
Si bien la base monetaria teórica no es expandible y la base erogable es aún menor que la
teórica, debido a que la red Bitcoin utiliza el principio de reserva fraccionable, la oferta
monetaria (denominada en dólares por ejemplo) puede continuar creciendo dado que un
Bitcoin puede dividirse a la hora de transarse en una fracción de hasta ocho decimales por
unidad, como se observa en la siguiente igualdad:
A su vez muchos usuarios y economistas esperan que al no poder expandirse la base
monetaria de Bitcoins (por encima de los veintiún millones), la misma es susceptible a
sufrir una fuerte deflación si su uso continua popularizándose, esto sumado a la
característica de fraccionable podría conllevar a que un mili-Bitcoin (1/1000) pase a valer
en un futuro lo que hoy vale un Bitcoin entero.
Mercados: ¿En dónde se comercian?
Para concluir con la primera sección de este trabajo nos resta definir en dónde se
transaccionan los Bitcoins, claro está que esto sucede dentro de la red Bitcoin pero ¿existen
mercados organizados?:
Existen varios mercados digitales de intercambio de Bitcoins activos, los más conocidos
son: BitStamp, BTC-e, Coinbase, Bitfinex, entre otros más.
Sin embargo, el más emblemático de todos los tiempo ha sido Mt.Gox; Gox (como se lo
denomina corrientemente) era una plataforma de intercambio de Bitcoins con base en
Tokio creada en el año 2010, para el año 2013 el setenta por ciento de las transacciones de
Bitcoins de todo el mundo sucedían a través de esta plataforma. En febrero del 2014 Gox
0
1E+10
2E+10
3E+10
4E+10
5E+10
6E+10
7E+10
8E+10
22/2/08 6/7/09 18/11/10 1/4/12 14/8/13 27/12/14
Dific
ulta
d
Dificultad del Bitcoin
Dificultad
1 BTC = 100.000.000 * (0,00000001 BTC)
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suspendió el intercambio, cerró su sitio web y presentó su quiebra ante la justicia Japonesa
alegando que 850.000 Bitcoins de clientes fueron extraviados y seguramente robados, el
valor en dólares al momento de la quiebra ascendía a cuatrocientos cincuenta millones de
dólares, esto a su vez provocó una fuerte baja en el precio de la moneda virtual que durante
el primer semestre del año 2014 descendió de más de 1000 dólares por Bitcoin a 400
dólares, para llegar en enero del 2015 a un mínimo de 177 dólares por Bitcoin.
A la fecha 200.000 Bitcoins han sido recuperados aunque el remanente sigue extraviado
sin saber a ciencia cierta cómo fueron sustraídos. Luego de este episodio mucha gente
intercambia Bitcoins a través de plataformas de compraventa como Ebay o incluso con
locales a la calle en los distritos financieros de muchos países alrededor del mundo.
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SECCION II: LOS MERCADOS FINANCIEROS ESTADOUNIDENSES
Introducción
En esta sección se expondrá de forma breve una serie de información histórica del NYSE
(New York Stock Exchange) y del Nasdaq (National Association of Securities Dealers
Automated Quotation) a fin de conocer de forma abreviada los mayores referentes del
mercado de capitales norteamericano.
New York Stock Exchange: Orígenes
Los mercados financieros de capitales norteamericanos formalmente nacieron el 17 de
mayo de 1972 en el marco de un acuerdo denominado The Buttonwood Agreement; el
nombre se debe a que el acuerdo fue suscripto debajo de un árbol de la especie buttonwood
en el número 68 de la calle Wall Street en Nueva York. La suscripción del documento se
realizó por 24 comerciantes (cuya figura era similar a lo que hoy se conoce como un
broker o corredor de bolsa) dando inicio al Stock & Exchange Board que luego ha pasado a
transformarse en el NYSE New York Stock Exchange.
El acuerdo sirvió de marco general para resumir dos cuestiones principales: fijar una
comisión mínima de un 0.25% para compras de cualquier acción pública y en segundo
lugar para establecer un compromiso a negociar con preferencia entre los 24 suscriptores
originales del acuerdo por encima de cualquier otro comerciante. A continuación se
observa el texto del acuerdo en su lengua original y en español:
“We the Subscribers, Brokers for the Purchase and Sale of the Public Stock, do hereby
solemnly promise and pledge ourselves to each other, that we will not buy or sell from this
day for any person whatsoever, any kind of Public Stock, at a less rate than one quarter
percent Commission on the Specie value of and that we will give preference to each other
in our Negotiations. In Testimony whereof we have set our hands this 17th day of May at
New York, 1792”
(Buttonwood Agreement, 1792)
“Nosotros los suscriptores, intermediadores para la compraventa de la título pública, en
este acto solemnemente prometemos y juramos entre nosotros, que no compraremos o
venderemos a partir de este día para ninguna persona, cualquier tipo de título pública, a
una tasa de comisión menor a un cuarto por ciento del valor de la especie, y nos
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garantizaremos preferencia entre nosotros en las negociaciones. En testimonio,
estrechamos nuestras manos este 17 de mayo en Nueva York, 1792”
(Acuerdo de Buttonwood, 1792)
Previo al acuerdo Buttonwood, se comercializaban en formato de subastas varios productos
como trigo y tabaco entre otros, con lo cual la firma de este acuerdo permitió diferenciar
éstas prácticas de la compraventa de títulos valores. Los títulos transados originalmente
comprendían: Bonos de la Guerra Revolucionaria y acciones del Banco de Nueva York (la
primera acción en listarse en la Bolsa de Nueva York)
Para el año 1793, al no contar con un lugar físico para intercambiar e intermediar los
títulos valores, los brokers comenzaron a utilizar una tienda de café llamada Tontine Coffee
House como lugar de encuentro para negociar, en sus comienzos este establecimiento era
uno de los más concurridos para llevar a cabo transacciones financieras al mismo tiempo
que albergaba encuentros de debate político-económico; el espacio fuera de los horarios de
rueda era anfitrión para todo tipo de usos mixtos dado que también se realizaban apuestas
de azar, intercambio de esclavos y todo tipo de actividades contrarias a la moral y ética.
Dado el gran aumento de volumen e incremento en el interés por la compraventa de títulos
valores (luego de originada la Bolsa de Nueva York), en el año 1817 los corredores de
Nueva York realizaron reformas al acuerdo luego de haber enviado una delegación a
Philadelphia para replicar ideas y métodos que empleaban en su bolsa local.
Las mejoras llevadas a cabo por esa delegación consistieron en actualizar los métodos de
organización de corredores y restringir la compraventa manipulativa concentrando su
fiscalización y cumplimiento en nuevos órganos de contralor independientes. Luego de
esto se modificó el nombre al que hoy conocemos (New York Stock Exchange Board) y
los corredores comenzaron a alquilar espacios exclusivamente para negociar estos títulos
valores abandonando la operatoria en la tienda de café Tontine. Entre los años 1817 y 1865
diversas locaciones fueron utilizadas para desarrollar las actividades de la bolsa hasta que
finalmente se establecieron definitivamente en el sitio donde actualmente sigue operando:
N° 11 de la calle Wall Street.
Con la invención del telégrafo los mercados como institución se consolidaron fuertemente,
la Bolsa de Nueva York creció a tal punto que supero la de Philadelphia navegando a
través de pequeñas crisis de pánico de una forma más eficiente que otras bolsas. A su vez,
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13
la guerra civil generó un mayor estímulo a la compraventa especulativa de títulos valores
en la Ciudad de Nueva York.
A partir del año 1869 la membresía a la Bolsa (que originalmente fue de 24) tuvo que ser
limitada aunque con el correr de los años ha sido esporádicamente incrementada.
Nasdaq: El mercado tecnológico
En lo que respecta a NASDAQ, es la segunda bolsa de comercio del mundo (medida por
capitalización bursátil) luego del NYSE. NASDAQ fue la primera bolsa de intercambio
electrónico en Estados Unidos comenzando a operar en febrero de 1971. Al principio solo
se listaban los títulos valores sin ofrecer posibilidad de negociarlos e intercambiarlos, este
sistema produjo una reducción en los spreads8 de puntas de dichos activos, esto atentó
contra su popularidad dado que la mayoría de las ganancias de los corredores de bolsa
provenían de esos spreads.
Con el correr del tiempo NASDAQ asumió la mayoría de los intercambios de títulos
valores que se sucedían en el mercado OTC9 a tal punto que hasta principios de los noventa
se lo denominaba informalmente como el mercado OTC en sí mismo.
Usualmente es conocido por listar compañías de índole tecnológica, en el año 2006 el
estado legal del NASDAQ ascendió al de un Licensed National Securities Exchange que
en castellano se traduce como una bolsa de comercio de títulos valores con licencia
nacional, lo cual es ampliamente superador al status original de Stock Market o Mercado
de Valores.
Actualmente su índice más representativo es el Nasdaq Composite y su publicación se
ofrece periódicamente desde sus inicios, englobando más de 2500 compañías.
Conclusión general sobre los mercados
Los mercados financieros norteamericanos juegan un rol fundamental a nivel global
dotando las finanzas mundiales de liquidez y oferta de títulos valores. Para fines del año
2014 los mercados de Estados Unidos cubrían el 36% de la capitalización bursátil de equity
(medido en dólares); se estima que en el año 2008 previo a la crisis la capitalización de
todas las empresas cotizantes en el NYSE superaba los 10 trillones de dólares y por
8 Por spread se entiende a la diferencia entre precio de compra y luego de venta (o viceversa) un mismo activo. La diferencia entre ambos conforma una ganancia (o pérdida) para el intermediador. 9 Los mercados OTC (Over The Counter) también conocidos como extrabursátiles, en estos mercados no organizados se negocian contratos a medida pactados bilateralmente.
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14
contraparte el NASDAQ es la bolsa que posee el mayor volumen de operaciones por hora
en el mundo.
Expuesto lo anterior, se consideran los mercados de Estados Unidos lo suficientemente
sólidos, voluminosos y ponderantes (a nivel global) como para tomar el rol de influyentes
en este trabajo.
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15
SECCION III: MODELO ECONOMETRICO
Introducción
Para desarrollar el núcleo de este trabajo y estudiar las posibles relaciones entre estos dos
objetos (Bitcoin y mercados norteamericanos) y sus variables más representativas se
utilizará un modelo econométrico VAR10 para series de tiempo.
Los modelos VAR se nutren de diversos tests y herramientas desarrolladas por las ciencias
estadísticas y matemáticas que a efectos del alcance de este trabajo omitiremos, salvo
aquellas que sean más necesarias.
Gujarati (2009) define los modelos VAR como comparables con aquellos de ecuaciones
simultáneas en donde se considera un pool de variables endógenas de manera conjunta, con
la salvedad que cada variable se explica tanto por sus valores rezagados como también por
los valores rezagados de todas las otras variables que conforman el modelo. En modelos
VAR básicos (como el que utilizaremos en este trabajo) no se consideran variables
exógenas.
Selección de las variables
El primer paso antes de dar forma al modelo es elaborar una selección de variables de
acuerdo a ciertos argumentos que permitan capturar de la mejor forma posible la formación
de precio del Bitcoin para luego definir cuáles de ellas poseen una mayor ponderación
sobre el mismo así como también en su variación de precio.
Por lo menos cuatro autores han intentado concluir sobre qué elementos conforman
mayormente el precio de esta moneda (este intento fue documentado a través de modelos
econométricos con preselección de variables), el presente trabajo tomará algunos
fundamentos estructurales de dichos trabajos publicados por Pavel, Rajcaniova, d'Artis y
Van Wijk buscando agregar valor mediante la adición de nuevas variables que no hayan
sido incorporadas por ellos previamente.
Si bien el objetivo de este trabajo es precisar la influencia de los mercados financieros
norteamericanos sobre el precio del Bitcoin, es necesario modelar e incorporar todas
aquellas variables que puedan ser influyentes con el fin de reflejar de la mejor forma
posible el comportamiento de la moneda en su totalidad para luego observar con mayor
detalle que rol juegan dentro de este comportamiento los mercados Estadounidenses. 10VAR son iniciales que significan Vectores Auto Regresivos. Un tipo de modelo aplicado al análisis econométrico de series de tiempo.
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16
El criterio de selección de variables se realizará de acuerdo a cinco categorías que se
presuponen son influyentes sobre la moneda digital y que posteriormente se explicarán
individualmente:
1. Variables informáticas
2. Variables macroeconómicas globales
3. Variables macro-financieras Estadounidenses
4. Variables monetarias (oferta y demanda)
5. Variables de popularidad del Bitcoin y confianza del mercado
Categorías de influencia
Variables Informáticas:
Por lo expuesto en la explicación generalizada de la naturaleza del Bitcoin y su
funcionamiento extremadamente vinculado a una base netamente informática no se puede
desconocer o descartar a priori que ciertos indicadores informáticos podrían influir sobre
su precio. Este tipo de categoría se ha encontrado ausente tanto en el trabajo publicado en
el año 2014 por d’Artis, Pavel y Rajcaniova como en el paper publicado por Van Wijk en
el año 2013.
Se incorporarán al modelo dos variables del ámbito informático denominadas hashrate y
difficulty:
• El hashrate es la unidad de medida de la potencia de procesamiento
informático de la red de Bitcoin que se está utilizando o requiriendo para la
resolución de las ecuaciones que conllevan a la nueva generación de
Bitcoins, en un todo de acuerdo con lo explicado en la sección I de este
trabajo, un mayor poder de procesamiento aumenta las posibilidades de
encontrar y minar nuevos Bitcoins más rápido y a su vez acompaña el
incremento de dificultad de hallarlos que se encuentra programado en el
código base de la moneda. Para simplificarlo se puede entender como
potencia informática.
• La difficulty es la unidad de medida que cuantifica cuán difícil es generar un
nuevo block en el blockchain, por código de programación está predispuesto
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17
que aproximadamente cada dos semanas la dificultad incrementa11, esta
medida tiene un mínimo de uno (1) pero no hay límite máximo.
Variables Macroeconómicas Globales:
En esta categoría el trabajo se basa en los postulados de Krugman y Obstfeld (2003)
sumados a los de Palombizio y Morris (2012) en donde se expone que el precio del
petróleo es una de las principales fuentes de demanda y presión de costos, es por esto que
provee un anticipado indicio de inflación e índice de precios por consiguiente (a nivel
mundial). Se utilizarán como variables la cotización de cierre histórica del barril Brent y
WTI (West Texas Intermediate) ambos referentes del precio del crudo a nivel mundial.
Variables Macro-Financieras Estadounidenses:
Esta categoría es la que se estará observando con mayor detalle dado que pertenece al
núcleo central de este trabajo. Se incluirán como máximos referentes el índice Nasdaq
Composite para reflejar la cara tecnológica y digital del mercado y el índice Dow Jones
Industrial Average por su referencia histórica dado que compila las treinta empresas más
grandes de los Estados Unidos (bajo régimen de oferta pública).
Variables Monetarias (Oferta y Demanda):
Previo a enunciar las variables que conforman esta categoría se hará uso parcial de los
fundamentos estructurales expuestos por d’Artis, Pavel y Rajcaniova (2014) para justificar
qué variables pueden representar al Bitcoin en esta categoría:
Corresponde aclarar que el Bitcoin también puede denominarse como Fiat12 Money o
Dinero Fiat, esto significa que es dinero sin valor intrínseco, es meramente un objeto que
se acepta en intercambio y no para su uso directo en consumo o producción
(Papadoupulos, 2009).
Algunas teorías postulan que los agentes del mercado únicamente aceptan el Dinero Fiat
porque el mercado del Dinero Fiat es infinito (Kiyotaki y Wright, 1989) lo cual reduce el
riesgo y la incertidumbre, este no es el caso del Bitcoin dado que como se ha expuesto, si
bien la oferta del dinero es creciente a lo largo del tiempo la base monetaria es limitada y
finita (por los argumentos informáticos ya explicados).
11 Técnicamente la dificultad se ajusta incrementalmente cada 2016 bloques. 12 El término fiat proviene del latín y corresponde a una expresión similar a “lo que será”, el mismo fue extrapolado por las Ciencias Económicas tomando un nuevo significado. También se conoce a este término como Dinero Fiduciario.
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18
En su trabajo Van Wijk (2013) utiliza la Teoría del Dinero Helicóptero desarrollada por
Kovenock y De Vries (2002) para explicar la existencia del Dinero Fiat dentro de una
economía finita, la teoría se construye con la existencia de una economía de tres agentes:
A, B y C. Entre ellos se encontrarán tres veces en pares, entonces A y B se encuentran,
luego B y C se encuentran y por ultimo C y A también se encuentran (sin que
necesariamente el circuito empiece con A y B).
El agente A desea los bienes de B, B desea los bienes de C y C desea los bienes de A. El
primer intercambio consiste en bienes que para cada uno de ellos poseen valor con lo cual
les deja abierta la opción de permanecer autárquicos (y no intercambiar), sin embargo y de
acuerdo a esta teoría si se produjese el intercambio se generaría un incremento en la
utilidad de cada uno de ellos. Al no haber coincidencia de deseos para con lo que el otro
ofrece, la posibilidad de intercambio se anula dejando como única opción la utilización de
Dinero Fiat.
Se inyecta Dinero Fiat en esta pequeña economía a través de uno de los agentes, este
agente nuevamente puede optar entre intercambiar con este Dinero Fiat o permanecer
autárquico, pero como el intercambio le añade utilidad al agente, este procederá con la
transacción. Luego de esto surge un problema debido a que el primer agente sabe que es el
primer agente, sin embargo el segundo y tercer agente no saben si son segundos o terceros
en el intercambio del Dinero Fiat, esto es relevante dado que el tercer y último agente que
reciba el Dinero Fiat percibirá una perdida debido a que el primer agente no lo volverá a
aceptar porque sabe que se quedará con él sin que nadie se lo vuelva a aceptar. Por
inducción inversa se concluye que probablemente ninguna persona acepte el Dinero Fiat.
Esta falencia en la teoría del Dinero Fiat en economías finitas es justamente lo que
resuelven los economistas (Kovenock y De Vries, 2002) postulando que al expandir la
cantidad de agentes dentro de la economía hasta el punto en que la probabilidad de ser el
último que posee el Dinero Fiat sea extremadamente baja, el beneficio de querer
intercambiar será mayor a la pérdida incurrida por aceptar el Dinero Fiat. Gracias a este
razonamiento se concluye que el Dinero Fiat puede funcionar en economía finitas.
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19
Con lo cual, teniendo en cuenta la semejanza del Bitcoin como Dinero Fiat se tomarán
ciertos parámetros y supuestos tanto macroeconómicos como monetarios con el fin de
preseleccionar variables que afecten su precio con el objetivo de asignarle drivers13.
Se toma entonces como supuesto que el precio de una moneda (en este caso sería el Bitcoin
en dólares) es el punto de equilibrio entre su oferta y demanda:
Md = Ms
Entendemos que la oferta de este dinero es el producto entre su stock total (B) y la tasa de
intercambio de su cotización respecto a otra moneda, en este caso el dólar americano (Pb).
Ms = Pb B Respecto a su demanda se puede describir como, el nivel general de precios y servicios (P),
el tamaño de la economía del Bitcoin (Y) y la velocidad de circulación del mismo (V).
Md = (PY) / V Volviendo al equilibrio inicial, mediante pasos algebraicos se puede afirmar que el precio
del Bitcoin dependería de las siguientes variables:
Pb = (P Y) / (V B) Finalmente, de acuerdo a la última ecuación tenemos como variables drivers a:
(1) Nivel general de Precios (P) = se utilizara la tasa de intercambio entre el dólar y el
euro (cotizada en euros)
(2) Tamaño de la economía del Bitcoin (Y) = Número de transacciones por día y la
cantidad de direcciones Bitcoin utilizadas por día (cuentas de usuarios).
(3) Velocidad del dinero / Bitcoin (V) = se utilizara un indicador denominado Bitcoin
Days Destroyed (días destruidos) para dar cuenta de el volumen de transacción real
medido en cantidad de Bitcoins.
No se toma el volumen real de transacciones como referente dado que un usuario
puede mover entre dos cuentas propias, ida y vuelta, infinitas veces una cantidad X
de Bitcoins inflando así el volumen diario de transacción. Como esta práctica se
considera usual, el indicador de días destruidos calcula el volumen como el
producto entre la cantidad nominal de una transacción por la cantidad de días que
13 En este contexto el término drivers hace referencia a los “motores” o “impulsores” que condicionan y direccionan el comportamiento de una variable determinada.
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20
dicha cantidad estuvo sin utilizarse. Este indicador se cree más fidedigno dado que
elimina las falsas transacciones autogeneradas.
(4) Stock total (B) = se utilizara un indicador fabricado por la cantidad finita total de
Bitcoins que existirán menos la cantidad minada en una determinada fecha.
Puntualmente esto sería un stock remanente.
(5) Se incorpora también como una quinta variable representativa a la cantidad
nominal de transacciones por día.
Variables de Popularidad del Bitcoin y Confianza del Mercado:
Esta categoría busca incorporar a la mezcla a través de dos variables la popularidad de la
moneda a nivel global. Se incorporan la cantidad de usuarios de cuentas14 para transar
Bitcoins (denominadas my_wallet) y el porcentaje relativo diario de popularidad del
Bitcoin a nivel mundial medido por el motor de búsqueda Google15.
Clasificación de las variables
En la siguiente tabla (3.1) se exponen todas las variables previamente mencionadas con la
nomenclatura a utilizarse dentro del modelo, su unidad de medida se interpreta del
significado de cada driver:
Tabla 3.1
Fuente: Elaboración propia
14 Existen por lo menos cuatro tipos de cuentas o Wallets para almacenar Bitcoins: (i) para desktops, (ii) para smartphones, (iii) online y (iv) en dispositivos especiales. 15 Los datos se toman de la herramienta Google Trends proporcionada por Google Inc. Es una prestación online que arroja información respecto a la popularidad global de términos y frases.
Denominacion Significadobtc_usd Precio del Bitcoin USD
hashrate Potencia Informaticadifficulty_usd Dificultad Informatica
eur_usd Tasa EUR / USDbrent Cotizacion Barril BRENT
wti Cotizacion Barril WTIdaysdestroyed Volumen de Transaccion
remaining_offer Stock Remanenteaddresses_per_day Cuentas Usadas x Dia
trans_per_day Transacciones x Diamy_wallet Cantidad Usuarios
google_pop Popularidad en Googlenasdaq Indice Nasdaq Composite
dow Indice DJIA
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21
Análisis de las variables previo al modelado
Como paso previo a modelar las variables se realizará un test de regresión para dar cuenta
tanto de la representatividad estadística de las mismas respecto a la variable explicada
(Precio del Bitcoin), así como también se observará en una matriz de correlaciones qué
variables se encuentran altamente correlacionadas (y no agregarían valor al modelo si se
incorporasen).
Todas las variables han sido homogeneizadas en 2474 muestras diarias consecutivas
partiendo del 05/01/2009 hasta el 14/10/2015, se pueden observar las tiras históricas de
datos en el anexo Variables Históricas.
De las pruebas de raíz unitaria, mediante el test de Dickey-Fuller, se corroboró que todas
las variables son estacionarias en niveles. Asimismo, del análisis de las funciones de
autocorrelación y autocorrelación parcial, se verifica que el proceso generador de datos
sigue un AR(2), a la vez que no se verifica la existencia de correlación serial en la
regresión practicada a continuación.
En la siguiente tabla (3.2) se observa un resumen del análisis de regresión realizado con las
13 variables explicativas sobre la variable explicada, la tabla de regresión completa se
adjunta en el anexo Regresión Variables:
Tabla 3.2
Fuente: Elaboración propia
Con esta información se observa que la selección de las variables es sólida dado que entre
ellas trece explican hasta en un 90,3% el precio del Bitcoin. En la próxima tabla (3.3) se
observa una regresión realizada sobre el precio del Bitcoin utilizando dos variables más
que no serán incluidas en este análisis, en esta segunda regresión (que solo se mostrará a
efectos referenciales) las quince variables explican hasta en un 99,9% el precio del Bitcoin,
las variables adicionadas fueron la capitalización de mercado del Bitcoin y el volumen de
comercio medido en dólares, la primera de éstas dos tiene una correlación del 99,8% para
con la variable explicada provocando un efecto engañoso en la regresión dado que a
Regression StatisticsMultiple R 0,950550286R Square 90,355%Adjusted R Square 90,304%Standard Error 58,88666268Observations 2474
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22
efectos numéricos es como si se estuviese incluyendo la misma variable explicada como
explicativa de sí misma, es por esto que el volumen de comercio en dólares y la
capitalización se han descartado. La regresión completa con quince variables se adjunta al
trabajo en el anexo Regresión 15 variables.
Tabla 3.3
Fuente: Elaboración propia
Volviendo a la regresión realizada con las trece variables que se utilizarán, en la tabla
siguiente (3.4) están los coeficientes de cada una de ellas que servirían como los betas (β)
en caso que se quiera compilar una ecuación polinómica para pronosticar el
comportamiento de la variable explicada. En este trabajo simplemente haremos una
observación de ellos para visualizar si afectan el precio del Bitcoin de manera positiva o
negativa:
Tabla 3.4
Fuente: Elaboración propia
Como se puede observar en los coeficientes marcados en color azul, una variación en la
unidad que le corresponde a cada uno de ellos, provoca un efecto negativo en mayor o
menor cuantía (depende del valor de cada coeficiente) sobre el precio del Bitcoin. Es clave
Regression StatisticsMultiple R 0,999894282R Square 99,98%Adjusted R Square 99,98%Standard Error 2,758105894Observations 2474
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Intercept 0,1449723 2,125482691 0,068206766 0,945626584 -4,022947899 4,312892499hashrate 1,91325E-07 1,19964E-07 1,594844255 0,110875524 -4,39171E-08 4,26566E-07difficulty_usd -1,77981E-08 9,85708E-10 -18,05617989 1,54694E-68 -1,9731E-08 -1,58652E-08eur_usd -377,0138389 32,41506508 -11,63082159 1,77489E-30 -440,5774732 -313,4502046brent 0,031754409 0,154265612 0,205842436 0,836931024 -0,27074947 0,334258289wti -0,771507994 0,252810278 -3,051727165 0,002299601 -1,267250946 -0,275765041daysdestroyed -8,48345E-07 1,90491E-07 -4,453459803 8,82724E-06 -1,22188E-06 -4,74805E-07remaining_offer 6,79469E-06 8,15927E-07 8,327576536 1,35169E-16 5,19472E-06 8,39467E-06addresses_per_day 0,002304128 0,000153667 14,99428703 1,06133E-48 0,002002798 0,002605458trans_per_day -0,003145309 0,00015755 -19,96393515 2,64486E-82 -0,003454252 -0,002836365my_wallet 0,000201349 1,22495E-05 16,43728283 1,09945E-57 0,000177329 0,00022537google_pop 488,7711628 18,74585868 26,07355423 1,5619E-132 452,0118689 525,5304568nasdaq 0,139639266 0,019213065 7,267933012 4,87885E-13 0,101963815 0,177314718dow -0,009957319 0,005037407 -1,97667542 0,048189849 -0,019835316 -7,93222E-05
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para entender y alcanzar conclusiones cómo cada variable y cada categoría impacta sobre
el Bitcoin.
A priori, pareciera ser que un incremento en la tasa de intercambio eur / usd (medida en
euros) tiene un gran efecto negativo sobre el precio del Bitcoin, un efecto mucho mayor
que cualquier otra variable; contrariamente al efecto anterior se observa que la popularidad
de la moneda (medida mundialmente por Google Trends) tracciona favorablemente la
variable dependiente.
En la siguiente tabla (3.5) se encuentra una matriz de correlación entre las variables
centrales de este trabajo, la misma se puede apreciar en escala completa en el anexo Matriz
Correlación.
Tabla 3.5
Fuente: Elaboración propia
Observar la correlación entre las variables es fundamental a la hora de construir el modelo
econométrico, el mix de variables a incluirse debe buscar agregar valor estadístico y
explicativo (para mayor eficiencia a la hora de investigar qué influye en el precio del
Bitcoin) e incluir dos variables de la misma categoría con una correlación alta (por
ejemplo: mayor a 90%) sería un error, todo dependiendo del objeto con el que se esté
construyendo dicho modelo.
Dentro de la matriz se encuentran resaltadas en amarillo algunas variables que poseen una
alta sincronización (> 80%) lo cual deberá ser tenido en cuenta a la hora de la confección
del modelo VAR.
Se observa una correlación cercana al 99% entre el DOW y el NASDAQ, esto es
completamente explicable dado que se encuentran prácticamente dentro de las mismas
reglas de juego del mismo mercado, si bien cada una mantiene su propia identidad.
btc_usd hashrate difficulty_usd eur_usd brent wtidaysdestroy
edremaining_
offeraddresses_
per_daytrans_per_d
aymy_wallet google_pop nasdaq dow
btc_usd 1hashrate 0,4642 1
difficulty_usd 0,4544 0,9957 1eur_usd 0,3507 0,3686 0,3681 1
brent 0,3351 0,0357 0,0307 0,8647 1wti 0,3509 0,0504 0,0449 0,8875 0,9827 1
daysdestroyed 0,3373 0,1707 0,1693 0,2785 0,3007 0,2941 1emaining_offer -0,0487 -0,0980 -0,0981 0,7892 0,6960 0,7377 0,0571 1resses_per_day 0,7580 0,8851 0,8830 0,4901 0,2740 0,2846 0,3344 -0,0646 1
trans_per_day 0,6888 0,8358 0,8349 0,5291 0,3338 0,3352 0,3595 -0,0449 0,9671 1my_wallet 0,6250 0,9696 0,9699 0,4114 0,1187 0,1364 0,2297 -0,0970 0,9572 0,9067 1
google_pop 0,8282 0,2810 0,2761 0,3520 0,3806 0,3771 0,4458 0,0025 0,6181 0,6046 0,4287 1nasdaq 0,6256 0,6061 0,6038 0,9008 0,7858 0,8025 0,3696 0,4744 0,7796 0,7985 0,6840 0,5590 1
dow 0,5579 0,4956 0,4932 0,9458 0,8587 0,8759 0,3604 0,5808 0,6801 0,7115 0,5715 0,5222 0,9879 1
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El DOW posee una sincronización mayor del 85% para con las cotizaciones de ambos de
los barriles de petróleo más representativos a nivel mundial, no así el NASDAQ, que si
bien es alta (75%-81%) no supera el 85%.
Ambos barriles de petróleo (wti, brent) se correlacionan alcanzando un 98%, esto es una
situación muy similar al NASDAQ y DOW.
El número de transacciones por día (trans_per_day) presenta una sincronización del 96%
con la cantidad de cuentas (addresses_per_day) utilizadas por día, esto se debe a que para
realizar una transacción es obligatorio tener una dirección.
La variable hashrate (potencia informática) se sincroniza en un 96% con la cantidad de
usuarios existente (my_wallet) y a su vez del 99% con la tasa de dificultad (difficulty_usd),
lo cual es un signo positivo del cual se puede interpretar una popularidad creciente en la
comunidad Bitcoin: mientras más difícil se hace minar más Bitcoins, más usuarios hay
ergo la comunidad crece y se desarrolla.
Construcción del modelo VAR
Habiendo realizado un breve análisis cuantitativo y cualitativo de las variables, un modelo
econométrico de avanzada debiera testear todas las variables estadísticamente para
verificar si son estacionarias y se encuentran co-integradas o no, entre otras cosas. A
efectos de esta tesis de grado y su alcance se compilará directamente el modelo VAR
utilizando dos retardos16 para cada variable por cuestiones de simplificación y análisis,
luego se realizarán pronósticos con gráficos de impulso respuesta para observar como varía
el precio del Bitcoin ante cambios o shocks en las variables endógenas del modelo, tanto en
el corto como en el largo plazo. Por último se incluirá el test de descomposición de la
varianza de Cholesky, a través del cual se puede observar en qué porcentaje incide la
variación de cada variable sobre la variación del precio del Bitcoin también en el corto y
largo plazo (A efectos de simplificar el análisis la descomposición de Cholesky en el largo
plazo se realizará en gráficos y no en tabla).
16 El número óptimo se determinó inequívocamente mediante los criterios de información de Akaike, FPE, SBIC y HQIC. El modelo a analizar cumple con la condición de estabilidad, al tener todas sus raíces dentro del círculo unitario.
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Modelo original vs. Alternativos
Para entender cómo cada categoría afecta al Bitcoin por sí sola como en conjunto con
otras, el presente trabajo se estructura en el desarrollo de seis modelos17 en donde cada uno
se estudiará en el corto y largo plazo. En la tabla siguiente (3.6) se observa la composición
de los seis modelos, la misma se adjunta en mayor escala en el anexo Estructura Modelos:
Tabla 3.6
Fuente: Elaboración propia
El Modelo 1 se utilizará para analizar estrictamente los efectos de los mercados
financieros sobre la moneda virtual y qué relaciones se conjugan entre ellos.
(Objeto central de la tesis)
El Modelo 2 se estructura bajo el mismo criterio que el anterior para analizar los
efectos de los componentes informáticos para con la moneda.
El Modelo 3 toma una mezcla variada de todas las categorías excepto los mercados
financieros para observar la influencia del resto de las variables.
El Modelo 4 intenta componer un esquema de análisis económico general global
dejando de lado los aspectos informáticos y la popularidad del instrumento.
El Modelo 5 se construye para analizar la influencia de las variables de popularidad
y confianza pero no por sí solas, también incluyendo otros factores que se creen
ponderantes.
17 En todos se corroboró la condición de estabilidad, la normalidad de los errores mediante el Test de Jarque-Bera y la autocorrelación serial de los errores, cuyas pruebas resultados satisfactorios.
Variable Explicada btc_usd X X X X X X
hashrate X X X
difficulty_usd X
brent X
wti X X
nasdaq X X X
dow X X
eur_usd X X X X X
daysdestroyed X X
remaining_offer X
addresses_per_day X X
trans_per_day
my_wallet X
google_pop X X
Etiqueta Modelo 6Modelo 5Modelo 4Modelo 3Modelo 2Modelo 1
Variables Informaticas
Variables Popularidad y Confianza del mercado
Variables Macroeconomicas (Generales)
Variables Monetarias (Oferta Demanda)
Variables Macrofinancieras(USA)
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El Modelo 6 tiene como objeto analizar cómo las variables monetarias de oferta y
demanda del Bitcoin afectan su precio, acompañado también de un referente de los
mercados Estadounidenses.
A continuación se expondrán objetivamente los resultados de los modelos para luego
emitir una conclusión analítica en la última sección de este trabajo que contemplará (para
los pronósticos de cada modelo) un análisis de corto y largo plazo de 30 y 360 días
respectivamente, el modelado se realizará con el software estadístico STATA versión 13.
Se tomará el Modelo 1 como leading case incluyendo toda la gráfica que lo conforma. Para
los modelos 2 a 6 se incluirán las observaciones en el cuerpo del presente trabajo y la
gráfica se adjuntará en los anexos respectivos de cada uno.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
27
Modelo 1
El ejemplar completo se adjunta en el anexo Modelo 1.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. dow
3. nasdaq
4. eur_usd
Retardos (Lags): Si bien se explicó que por cuestiones de alcance del presente trabajo los
modelos se realizarán con dos retardos, se realizó un test de selección de retardos de pre-
estimación que solo se expondrá a efectos referenciales en el modelo 1, en la siguiente
tabla (3.7). Se puede observar que según los diversos criterios de selección de retardos para
estas series de tiempo se sugiere como mínimo la utilización de 14 días de retardo (Según
el criterio de información Bayesiano de Schwarz).
Tabla 3.7
12 -43466.3 80.145 16 0.000 3.6e+10 35.6573 35.8261 36.1217
11 -43506.4 54.737 16 0.000 3.7e+10 35.6769 35.832 36.1035
10 -43533.8 24.845 16 0.073 3.7e+10 35.6862 35.8275 36.0749
9 -43546.2 178.42 16 0.000 3.7e+10 35.6833 35.8108 36.034
8 -43635.4 171.07 16 0.000 3.9e+10 35.7431 35.8568 36.0559
7 -43720.9 7128.9 16 0.000 4.1e+10 35.7999 35.8998 36.0748
6 -47285.4 3960 16 0.000 7.5e+11 38.6978 38.7839 38.9347
5 -49265.4 1440.9 16 0.000 3.7e+12 40.3017 40.374 40.5007
4 -49985.8 733.57 16 0.000 6.6e+12 40.877 40.9355 41.0381
3 -50352.6 930.95 16 0.000 8.9e+12 41.1634 41.2082 41.2867
2 -50818.1 675.34 16 0.000 1.3e+13 41.5305 41.5615 41.6158
1 -51155.8 7056.8 16 0.000 1.7e+13 41.7932 41.8104 41.8406
0 -54684.2 2.9e+14 44.6616 44.6651 44.6711
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/30/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2449
Selection-order criteria
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
28
Los tests de retardos realizados post-estimación luego de haber ejecutado el VAR por
supuesto arrojan la sugerencia de dos lags, tal como expone la siguiente tabla (3.8):
Tabla 3.8
Esto significa que nuestros modelos contendrán un retardo de dos unidades de tiempo que
en este caso son dos días.
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd dow nasdaq eur_usd
25 -42725.7 9.5098 16 0.891 2.3e+10 35.2223 35.5703 36.1797
24 -42730.5 9.3586 16 0.898 2.3e+10 35.2132 35.5473 36.1326
23 -42735.2 14.063 16 0.594 2.3e+10 35.2039 35.5243 36.0854
22 -42742.2 21.892 16 0.147 2.3e+10 35.1966 35.5032 36.0402
21 -42753.2 397.13* 16 0.000 2.3e+10* 35.1925* 35.4853* 35.9982
20 -42951.7 6.0711 16 0.987 2.6e+10 35.3415 35.6206 36.1093
19 -42954.8 38.594 16 0.001 2.6e+10 35.331 35.5962 36.0608
18 -42974.1 14.244 16 0.581 2.6e+10 35.3337 35.5851 36.0256
17 -42981.2 13.965 16 0.601 2.6e+10 35.3264 35.5641 35.9804
16 -42988.2 31.12 16 0.013 2.6e+10 35.319 35.543 35.9352
15 -43003.7 81.014 16 0.000 2.6e+10 35.3187 35.5288 35.8969
14 -43044.2 815.9 16 0.000 2.6e+10 35.3387 35.5351 35.879*
13 -43452.2 28.3 16 0.029 3.6e+10 35.6588 35.8414 36.1612
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd nasdaq dow eur_usd
2 -51318.9 680.11* 16 0.000 1.3e+13* 41.5492* 41.58* 41.6339*
1 -51658.9 7133.8 16 0.000 1.7e+13 41.8114 41.8285 41.8585
0 -55225.8 3.0e+14 44.6843 44.6877 44.6937
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteriaPropiedad Intelectual
de Pablo Di Ció
29
Impulso Respuesta en el Corto Plazo
Gráfico 3.9
En este modelo, en la función de impulso respuesta a 30 días, con un intervalo de
confianza del 95% se puede observar en el gráfico (3.9) que la única variable que provoca
una fluctuación negativa en el precio del Bitcoin hasta en 250 unidades18 es el nivel de
precios (eur_usd), sin embargo a partir del día 15 su efecto se diluye en el tiempo sin
volver a afectarlo nuevamente como se observa en el gráfico (3.10) de largo plazo en la
página siguiente.
18 En los gráficos de impulso respuesta, el termino unidades (eje Y) es medido en desvíos estándares de la variable respuesta por cada shock unitario de un desvío estándar de la variable impulso.
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 10 20 30
0 10 20 30
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
30
Gráfico 3.10
Descomposición de Cholesky
En el corto plazo la descomposición figura debajo (3.11) en formato tabla. Los resultados
arrojan que aproximadamente el 11,4% de la variación del precio del Bitcoin esta
explicada por la variación de estas tres variables, correspondiéndose un 9,3% al NASDAQ.
El 89% restante de la variación del precio del Bitcoin no se explica, por lo menos en este
modelo con estas variables.
Tabla 3.11
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Dia nasdaq dow eur_usd Total0 0.0000% 0.0000% 0.0000% 0.00%1 0.0000% 0.0000% 0.0000% 0.00%2 0.9187% 0.3531% 0.0597% 1.33%3 5.8379% 1.1899% 0.2513% 7.28%4 9.0486% 1.6415% 0.3815% 11.07%5 9.3812% 1.6839% 0.4023% 11.47%6 9.1995% 1.6541% 0.3963% 11.25%7 9.1429% 1.6444% 0.3938% 11.18%8 9.2474% 1.6554% 0.3964% 11.30%9 9.3471% 1.6647% 0.3993% 11.41%
10 9.3669% 1.6653% 0.3998% 11.43%11 9.3626% 1.6639% 0.3996% 11.43%12 9.3613% 1.6632% 0.3994% 11.42%13 9.3653% 1.6633% 0.3995% 11.43%14 9.3692% 1.6634% 0.3995% 11.43%
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
31
En el largo plazo se presenta en forma de gráfico (3.12) y en él se observa que la forma en
la que la varianza se descompone con estas tres variables no fluctúa y se mantiene
constante entre el día 30 y 360:
Gráfico 3.12
15 9.3703% 1.6634% 0.3995% 11.43%16 9.3703% 1.6633% 0.3995% 11.43%17 9.3703% 1.6633% 0.3995% 11.43%18 9.3705% 1.6633% 0.3995% 11.43%19 9.3707% 1.6633% 0.3995% 11.43%20 9.3707% 1.6633% 0.3995% 11.43%21 9.3707% 1.6633% 0.3995% 11.43%22 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%23 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%24 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%25 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%26 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%27 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%28 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%29 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%30 9.3708% 1.6633% 0.3995% 11.43%
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
32
Modelo 2
El ejemplar completo con sus gráficos se adjunta en el anexo Modelo 2.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. hashrate
3. difficulty_usd
4. eur_usd
Gráficos Impulso Respuesta Corto Plazo / Largo Plazo
En este modelo se observan nulas respuestas del precio del Bitcoin ante shocks
individuales en las variables hashrate y difficulty_usd, sin embargo se mantienen vigentes
aquellas generadas por shocks en el nivel general de precios (eur_usd), las mismas son
negativas y superiores a las 150 unidades.
Descomposición de Cholesky Corto Plazo / Largo Plazo
En este caso se observa que sobre la variación del precio del Bitcoin, tan solo un 11% de
ella es explicada por la variable eur_usd. En el largo plazo el efecto se disipa sin reincidir.
El resto de las variables explican porcentajes despreciables de la variación del precio de la
moneda.
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33
Modelo 3
El ejemplar completo con sus gráficos se adjunta en el anexo Modelo 3.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. hashrate
3. wti
4. eur_usd
5. addresses_per_day
6. google_pop
Gráficos Impulso Respuesta Corto Plazo / Largo Plazo
En este modelo se puede visualizar una nueva influencia sobre el precio del Bitcoin
proveniente de la variable google_pop, ante un shock unitario en la misma pareciera que el
precio del Bitcoin reacciona hasta en -200 unidades al igual que con un shock en la
variable eur_usd, el efecto de los mismos al igual que en los modelos anteriores se disipa
en el largo plazo.
Descomposición de Cholesky Corto Plazo / Largo Plazo
De la tabla de descomposición surge que con este mix de variables se logra explicar la
variación del precio del Bitcoin hasta en un 11% descomponiéndose en un 10% atribuible
al wti y un 1% atribuible a la variable eur_usd.
Al igual que lo mencionado en los gráficos de impulso respuesta a largo plazo, en este
modelo el gráfico de descomposición de la varianza no presenta fluctuaciones,
simplemente se mantiene lineal y homogéneo.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
34
Modelo 4
El ejemplar completo con sus gráficos se adjunta en el anexo Modelo 4.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. brent
3. wti
4. dow
5. eur_usd
6. daysdestroyed
Gráficos Impulso Respuesta
Al igual que en los modelos anteriores únicamente se observa una respuesta negativa del
Bitcoin de hasta 200 unidades en los primeros 150 días ante shocks individuales en la
variable eur_usd.
Descomposición de Cholesky
En esta descomposición de la varianza se logra explicar aproximadamente un 10% de la
variación del precio del Bitcoin siendo la variable más ponderante brent con un 9%. En
este modelo y mediante esta metodología, un 90% de la variación del precio de la moneda
queda sin explicarse.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
35
Modelo 5
El ejemplar completo con sus gráficos se adjunta en el anexo Modelo 5.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. hashrate
3. nasdaq
4. my_wallet
5. google_pop
Gráficos de Impulso Respuesta
Al igual que en los modelos anteriores, se observa una respuesta negativa pronunciada que
luego de 3 días se torna levemente positiva leve en el precio del Bitcoin ante un shock en la
popularidad del mismo (google_pop) para luego neutralizarse sin reincidir. Shocks
individuales en las otras variables, de acuerdo a este esquema no provocan cambios en el
precio de la moneda.
Descomposición de Cholesky
En esta descomposición se observa, al igual que en otros modelos, que el set de variables
elegidas no logra explicar más del 11% de la variación del precio del Bitcoin en su
conjunto, el 10,7% en este modelo es debido a la variable nasdaq.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
36
Modelo 6
El ejemplar completo con sus gráficos se adjunta en el anexo Modelo 6.
Variables VAR:
1. btc_usd
2. nasdaq
3. eur_usd
4. daysdestroyed
5. remaining_offer
6. addresses_per_day
Gráficos de Impulso Respuesta
En este modelo se puede observar que ante shocks unitarios en las variables, el precio del
Bitcoin responde única y negativamente a la variable eur_usd en aproximadamente 100
unidades.
Descomposición de Cholesky
En esta descomposición se observa que el mix de variables logra explicar
aproximadamente un 11.5% de la variación del precio del Bitcoin, desagregado de la
siguiente forma: 9,5% debido a nasdaq y 1,9% debido a eur_usd, ambas variables han
demostrado ser las más relevantes a la hora de explicar las variaciones de la moneda en los
seis modelos.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
37
SECCION IV: CONCLUSION
En esta última sección del presente trabajo se llegará a una conclusión tomando en cuenta
los modelos econométricos ejecutados y las características que representan tanto al Bitcoin
como a los mercados de capitales de Estados Unidos.
Por lo que se ha expuesto en la sección II es menester tomar conciencia de la magnitud del
mercado financiero de Estados Unidos a nivel mundial (más aun sabiendo que para este
documento no se ha considerado el sector bancario ni el de seguros), los norteamericanos
fueron pioneros a la hora fomentar la oferta pública de compañías, a tal punto de contar
con dos de los índices más observados en el universo bursátil y listando varias de las
compañías más influyentes e innovadoras en múltiples segmentos del mundo.
No es erróneo asumir que un ámbito de tal magnitud pueda ejercer influencia respecto a
otros elementos dentro del mundo de la economía así como también imponer tendencias en
otros mercados de capitales de otros países.
En base a lo que se ha desarrollado en la sección I entendemos que el Bitcoin en gran
medida puede comportarse como una moneda corriente aunque, al comprender como
funciona y como se comercializa, surge la necesidad de vincularlo bajo la influencia de
ciertos aspectos informáticos: entender que su oferta es finita, comprender que la oferta
disponible está limitada por la tecnología de última generación, que su popularidad es
altamente volátil al igual que su precio y por último que todo los factores expuestos
anteriormente conforman un mix de gran influencia en su formación de precio.
Respecto a lo observado en los modelos de la sección III se ha visto que las únicas dos
variables que provocan reacciones en el precio del Bitcoin al someterse a shocks unitarios
fueron eur_usd y google_pop; los tests de impulso-respuesta realizados demostraron que
unitariamente (con las series de tiempo utilizadas en este trabajo) las otras variables no
impactaron sobre el precio del Bitcoin (btc_usd). De esto se puede extrapolar que el
Bitcoin es susceptible de sufrir tendencias bajistas vinculadas a la apreciación del dólar
frente al euro (nuestra variable es la tasa de intercambio eur / usd medida en euros, al subir
unitariamente significa que precisamos de mas euros para adquirir un dólar, ergo se aprecia
el dólar frente al euro). Respecto a la popularidad a nivel mundial medida por la
herramienta Google Trends, se puede observar que esta variable se incluyó a simples
efectos de observar su comportamiento sin poder alcanzar conclusiones determinantes,
simplemente se observó que si su popularidad incrementa se podría producir un efecto
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
38
negativo sobre el Bitcoin, de todas formas en los casos de ambas variables el efecto
negativo ante un shock unitario se retrae y cesa su permanencia al período (o día) diez.
A partir de los tests de descomposición de la varianza se puede arribar a una conclusión
más interesante: en promedio entre los seis modelos confeccionados, el pool de variables
utilizadas logró explicar el 11,7% de la variación del precio de la moneda. Específicamente
en los modelos 1, 5 y 6 (en donde se incluyó nasdaq y/o dow) entre el 77% y el 90% del
total de la porción explicada de la variación de precio se atribuyó a los mercados
estadounidenses, esta última es la conclusión más importante a extrapolar.
En los modelos en los que se han incluido variables del precio del petróleo (3 y 4) las
mismas han representado un 83% del total de la variación explicada en el modelo 3, y un
87% para el modelo 4. Cabe aclarar que el modelo 4 a diferencia del 3, incluía la variable
dow (que contribuyó a explicar tan solo un 0,51% de la variación), se podría concluir que
la variable del petróleo absorbió la capacidad de explicación de varianza de los mercados
de Estados Unidos, o que en comparación con ellos es mucho más representativa.
A fin de consolidar una conclusión se realizó un séptimo y último modelo VAR que nucleó
las trece variables explicativas en conjunto con la variable explicada btc_usd con el fin de
ejecutar los tests impulso-respuesta en conjunto con una descomposición de la varianza19.
Como se observa en el gráfico (4.1) el conjunto de trece variables logró explicar hasta un
14% de la variacion de precio del Bitcoin.
Gráfico 4.1
Fuente: Elaboración propia
19 En los seis modelos ejecutados en la sección III los pronósticos fueron hechos a 30 días para el corto plazo y 360 días para el largo plazo. En este modelo englobador solo se pronosticará a 60 días dado que los efectos de los impulsos nunca llegan a ser de largo plazo.
14%
86%
Varianza btc_usdExplicado No explicado
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
39
Los resultados no han sido alejados en comparación con los seis modelos más restringidos
de la sección III. En el gráfico siguiente (4.2) se puede observar qué porcentaje de la
variación del precio explicada se atribuye cada variable:
Gráfico 4.2
Fuente: Elaboración propia
Respecto a las funciones de impulso respuesta, se puede observa en el gráfico (4.3), sin
obtener conclusiones nuevas, que las variables que afectan negativamente la moneda (ante
shocks unitarios) son eur_usd y google_pop.
Gráfico 4.3
0.21% 0.01%
11.68%
0.29% 0.22% 0.20% 0.09%0.91%
0.18% 0.18% 0.21% 0.08% 0.01%-0.32%
1.68%
3.68%
5.68%
7.68%
9.68%
11.68%
Descomposición de la varianza explicada
Variables
-400
-200
0
200
-400
-200
0
200
-400
-200
0
200
-400
-200
0
200
0 20 40 60 0 20 40 60 0 20 40 60
0 20 40 60
modelofinal, addresses_per_day, btc_usd modelofinal, brent, btc_usd modelofinal, daysdestroyed, btc_usd modelofinal, difficulty_usd, btc_usd
modelofinal, dow, btc_usd modelofinal, eur_usd, btc_usd modelofinal, google_pop, btc_usd modelofinal, hashrate, btc_usd
modelofinal, my_wallet, btc_usd modelofinal, nasdaq, btc_usd modelofinal, remaining_offer, btc_usd modelofinal, trans_per_day, btc_usd
modelofinal, wti, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
40
De acuerdo a las observaciones de este último modelo englobador y los seis anteriores, se
puede concluir que (por lo menos respecto a los impulsos-respuestas entre las variables)
los efectos son transitorios en todos los casos, al producirse el shock unitario (de un desvío
estándar) la desestabilización no permanece más de diez días (o períodos) lo cual es una
cualidad típica de las series de tiempo financieras. Es sabido que las series financieras son
más susceptibles a noticias pesimistas que a noticias optimistas, es decir: anuncios
políticos y/o regulatorios desfavorables (tanto oficiales como en medios de comunicación
digitales) pueden generar una desestabilización y baja consecutiva en el precio de un activo
mucho más profunda (en términos de valor relativo) que anuncios positivos respecto a ese
mismo activo.20
En base a este trabajo se logra demostrar un cierto grado de influencia de determinadas
variables sobre el Bitcoin y su cotización. Se puede afirmar que los mercados
estadounidenses sí afectan en menor escala las fluctuaciones del precio del Bitcoin y esto
podría ser atribuible a infinitos factores coyunturales económicos, políticos, sociales y
culturales tanto locales de Estados Unidos como globales que a efectos de este trabajo
denominaremos ruido blanco21; tampoco debemos perder de vista el comportamiento de
commodities como el petróleo, así como afectan gran cantidad de industrias aquí pudimos
observar como en una medida similar a los mercados norteamericanos, el petróleo también
influye sobre la moneda.
Con las herramientas implementadas no se puede concluir que estos vínculos y relaciones
de influencia entre las variables sean constantes y/o sostenibles en el tiempo más aun
considerando que el Bitcoin tiene por lo menos 120 años por vivir, sabiendo esto sería
erróneo y apresurado aseverar la continuidad de estos vínculos en el largo plazo (más de
quince años por lo menos). Existe la posibilidad que el Bitcoin pueda reinventarse desde
cero bajo un nuevo código de programación teniendo en cuenta que tanto las nuevas
generaciones así como las instituciones financieras y gubernamentales cada vez se
encuentran más inmersas en la era digital y tecnológica, habiendo convertido las
innovaciones informáticas en herramientas de uso cotidiano dentro de sus procesos.
20 En abril del 2013, unos hackers publicaron un tweet falso desde la cuenta de AP (Associated Press) alegando que la Casa Blanca había sido golpeada por dos explosiones y que el Presidente Obama había sido herido, esto se tradujo en instantes en una baja del Dow de 143 puntos. Al rectificarse este incidente, a los pocos minutos el mercado se recuperó. 21 Ruido blanco (en series financieras de tiempo) representa aquellas perturbaciones aleatorias que afectan a determinada variable sin ser una tendencia. Todo lo que no explique el modelo respecto a la varianza de la variable explicada, puede ser atribuible al ruido blanco.
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
I
ANEXO VARIABLES HISTORICAS
Se expone referencialmente la conformación de las series de tiempo utilizadas para el modelo. La muestra entera cuenta con 2474 observaciones.
Los datos históricos fueron obtenidos de:
http://www.blockchain.org
http://finance.yahoo.com
http://www.google.com/trends
date btc_usd hashrate difficulty_usd eur_usd brent wti daysdestroyed remaining_offer addresses_per_day trans_per_day my_wallet google_pop nasdaq dow
05/01/2009 0 0 0 0.733406674 45.84 48.61 0 20999950 0 0 2 0 1628.030029 8952.88964806/01/2009 0 0 0 0.738770686 48.89 48.56 0 20999950 0 0 2 0 1652.380005 9015.09960907/01/2009 0 0 0 0.732922897 46.23 42.75 0 20999950 0 0 2 0 1599.060059 8769.70019508/01/2009 0 0 0 0.729820464 42.94 41.68 0 20999950 0 0 2 0 1617.01001 8742.45996109/01/2009 0 0.000695944 1 0.742059958 42.34 40.69 0 20999250 14 14 2 0 1571.589966 8599.17968810/01/2009 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 011/01/2009 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 012/01/2009 0 0.004424214 1 0.748390959 40.86 37.65 153 20987950 96 95 2 0 1538.790039 8473.96972713/01/2009 0 0.005716681 1 0.758610226 43.05 37.77 15 20982200 117 116 2 0 1546.459961 8448.5595714/01/2009 0 0.006263494 1 0.758092639 42.27 37.43 0 20975900 126 126 2 0 1489.640015 8200.13964815/01/2009 0 0.006313204 1 0.762485703 42.32 35.41 750 20969550 136 136 2 0 1511.839966 8212.49023416/01/2009 0 0.005766391 1 0.753749906 43.42 35.38 164 20963750 117 117 2 0 1529.329956 8281.21972725/01/2009 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 026/01/2009 0 0.005766391 1 0.758207597 48 46.5 0 20903350 116 116 2 0 1489.459961 8116.02978522/09/2015 229.43 471932209.3 59335351234 0.899280576 46.69 46.17 11204308 6358700 327724 136822 4311247 0.14 4756.720215 16330.4697323/09/2015 229.95 442436446.3 59335351234 0.893974611 48 44.53 8766719 6354950 250674 134964 4318568 0.14 4752.740234 16279.8896524/09/2015 233.9 427688564.7 59335351234 0.89047195 47.06 44.94 2123435 6351325 239053 124822 4325864 0.14 4734.47998 16201.3203125/09/2015 235.79 477831362 59335351234 0.893255918 47.28 45.55 3364706 6347275 255255 130740 4332591 0.14 4686.5 16314.6699226/09/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 027/09/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 028/09/2015 238.94 409991106.9 59335351234 0.889363216 46.04 44.4 5308320 6336400 246314 130885 4353659 0.13 4543.970215 16001.8896529/09/2015 237.68 510276701.4 59335351234 0.888967908 47.58 45.24 2546750 6332075 267985 139440 4362605 0.13 4517.319824 16049.1298830/09/2015 237.91 457184327.8 59335351234 0.894694462 47.29 45.06 4356216 6328200 272223 141351 4372219 0.13 4620.160156 16284.700201/10/2015 238.98 465548431.7 60813224039 0.893255918 47.48 44.75 4154593 6324350 247211 135885 4382134 0.13 4627.080078 16272.0097702/10/2015 237.78 377880220.5 60813224039 0.891583452 46.55 45.54 3316045 6321225 254192 135941 4391799 0.13 4707.779785 16472.3691403/10/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 004/10/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 005/10/2015 239.22 447410181.1 60813224039 0.893814802 49.45 46.28 3981539 6309950 226632 117528 4415032 0.13 4781.259766 16776.4296906/10/2015 246.67 450433222.8 60813224039 0.88715401 51.34 48.53 3895081 6306225 249199 142346 4427982 0.13 4748.359863 16790.1894507/10/2015 245.25 408110638.1 60813224039 0.889917238 51.66 47.86 13892084 6302850 239250 139516 4439625 0.13 4791.149902 16912.2890608/10/2015 243.91 414156721.7 60813224039 0.886839305 52.13 49.46 4892644 6299425 265540 139590 4449533 0.13 4810.790039 17050.7509/10/2015 244.78 402064554.6 60813224039 0.880436697 52.08 49.67 2700805 6296100 211096 119490 4478025 0.13 4830.470215 17084.4902310/10/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 011/10/2015 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 012/10/2015 246.63 423225847 60813224039 0.880436697 50.95 47.09 9050528 6285125 232117 126927 4504330 0.13 4838.640137 17131.8593813/10/2015 249.58 405087596.4 60813224039 0.878811846 48.94 46.7 5332716 6281775 235683 133757 4516989 0.13 4796.609863 17081.8906314/10/2015 254.6 459502348.1 60813224039 0.871535646 48.25 46.63 4639614 6277975 228578 136259 4528285 0.13 4782.850098 16924.75
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
II
ANEXO REGRESION VARIABLES
Regression StatisticsMultiple R 0.950550286R Square 90.355%Adjusted R Square 90.304%Standard Error 58.88666268Observations 2474
ANOVAdf SS MS F Significance F
Regression 13 79909469.43 6146882.264 1772.641901 0Residual 2460 8530392.043 3467.639042Total 2473 88439861.47
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0%Intercept 0.1449723 2.125482691 0.068206766 0.945626584 -4.022947899 4.312892499 -4.022947899 4.312892499hashrate 1.91325E-07 1.19964E-07 1.594844255 0.110875524 -4.39171E-08 4.26566E-07 -4.39171E-08 4.26566E-07difficulty_usd -1.77981E-08 9.85708E-10 -18.05617989 1.54694E-68 -1.9731E-08 -1.58652E-08 -1.9731E-08 -1.58652E-08eur_usd -377.0138389 32.41506508 -11.63082159 1.77489E-30 -440.5774732 -313.4502046 -440.5774732 -313.4502046brent 0.031754409 0.154265612 0.205842436 0.836931024 -0.27074947 0.334258289 -0.27074947 0.334258289wti -0.771507994 0.252810278 -3.051727165 0.002299601 -1.267250946 -0.275765041 -1.267250946 -0.275765041daysdestroyed -8.48345E-07 1.90491E-07 -4.453459803 8.82724E-06 -1.22188E-06 -4.74805E-07 -1.22188E-06 -4.74805E-07remaining_offer 6.79469E-06 8.15927E-07 8.327576536 1.35169E-16 5.19472E-06 8.39467E-06 5.19472E-06 8.39467E-06addresses_per_day 0.002304128 0.000153667 14.99428703 1.06133E-48 0.002002798 0.002605458 0.002002798 0.002605458trans_per_day -0.003145309 0.00015755 -19.96393515 2.64486E-82 -0.003454252 -0.002836365 -0.003454252 -0.002836365my_wallet 0.000201349 1.22495E-05 16.43728283 1.09945E-57 0.000177329 0.00022537 0.000177329 0.00022537google_pop 488.7711628 18.74585868 26.07355423 1.5619E-132 452.0118689 525.5304568 452.0118689 525.5304568nasdaq 0.139639266 0.019213065 7.267933012 4.87885E-13 0.101963815 0.177314718 0.101963815 0.177314718dow -0.009957319 0.005037407 -1.97667542 0.048189849 -0.019835316 -7.93222E-05 -0.019835316 -7.93222E-05
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
III
ANEXO REGRESION 15 VARIABLES
Regression StatisticsMultiple R 0.999894282R Square 99.98%Adjusted R Square 99.98%Standard Error 2.758105894Observations 2474
ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F
Regresión 15 88421163.1 5894744.207 774895.4158 0Residuos 2458 18698.37008 7.607148121Total 2473 88439861.47
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95.0% Superior 95.0%Intercepción -0.000214569 0.099552497 -0.002155339 0.998280465 -0.195430001 0.195000862 -0.195430001 0.195000862hashrate -1.80133E-08 5.62234E-09 -3.203872925 0.001373274 -2.90383E-08 -6.98826E-09 -2.90383E-08 -6.98826E-09difficulty_usd -5.1858E-10 4.89887E-11 -10.58571388 1.22597E-25 -6.14643E-10 -4.22517E-10 -6.14643E-10 -4.22517E-10eur_usd -2.377117836 1.559050182 -1.524721823 0.127457143 -5.434305367 0.680069695 -5.434305367 0.680069695brent -0.000975682 0.007238314 -0.134794129 0.892785684 -0.015169505 0.013218141 -0.015169505 0.013218141wti -0.128725039 0.011897986 -10.81906082 1.10482E-26 -0.152056151 -0.105393926 -0.152056151 -0.105393926daysdestroyed -3.37369E-08 8.95803E-09 -3.76610555 0.000169705 -5.1303E-08 -1.61708E-08 -5.1303E-08 -1.61708E-08remaining_offer -8.87028E-08 3.87672E-08 -2.288089187 0.022216861 -1.64723E-07 -1.26831E-08 -1.64723E-07 -1.26831E-08addresses_per_day -4.73E-05 7.64469E-06 -6.187304714 7.1475E-10 -6.22907E-05 -3.23093E-05 -6.22907E-05 -3.23093E-05trans_per_day 4.36358E-05 7.97153E-06 5.473950193 4.8473E-08 2.80041E-05 5.92674E-05 2.80041E-05 5.92674E-05my_wallet -3.75057E-06 6.07065E-07 -6.178198244 7.5654E-10 -4.94098E-06 -2.56016E-06 -4.94098E-06 -2.56016E-06google_pop 48.6519171 1.139026043 42.71361257 1.1657E-298 46.4183673 50.88546689 46.4183673 50.88546689nasdaq 0.000338228 0.00092048 0.367447619 0.713316791 -0.001466769 0.002143225 -0.001466769 0.002143225dow 0.00123854 0.000237652 5.211579664 2.02813E-07 0.000772522 0.001704558 0.000772522 0.001704558commerce_usd -4.19246E-08 1.84706E-08 -2.269799854 0.023305985 -7.81443E-08 -5.70503E-09 -7.81443E-08 -5.70503E-09market_cap 7.86202E-08 7.43297E-11 1057.722896 0 7.84745E-08 7.8766E-08 7.84745E-08 7.8766E-08
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
IV
ANEXO ESTRUCTURA MODELOS
Variable Explicada btc_usd X X X X X X
hashrate X X X
difficulty_usd X
brent X
wti X X
nasdaq X X X
dow X X
eur_usd X X X X X
daysdestroyed X X
remaining_offer X
addresses_per_day X X
trans_per_day
my_wallet X
google_pop X X
Etiqueta Modelo 6Modelo 5Modelo 4Modelo 3Modelo 2Modelo 1
Variables Informaticas
Variables Popularidad y Confianza del mercado
Variables Macroeconomicas (Generales)
Variables Monetarias (Oferta Demanda)
Variables Macrofinancieras(USA) Propiedad Intelectual
de Pablo Di Ció
V
ANEXO MATRIZ CORRELACION
btc_usd hashrate difficulty_usd eur_usd brent wtidaysdestroy
edremaining_o
fferaddresses_p
er_daytrans_per_d
aymy_wallet google_pop nasdaq dow
btc_usd 1hashrate 0.4642 1
difficulty_usd 0.4544 0.9957 1eur_usd 0.3507 0.3686 0.3681 1
brent 0.3351 0.0357 0.0307 0.8647 1wti 0.3509 0.0504 0.0449 0.8875 0.9827 1
daysdestroyed 0.3373 0.1707 0.1693 0.2785 0.3007 0.2941 1remaining_offer -0.0487 -0.0980 -0.0981 0.7892 0.6960 0.7377 0.0571 1
dresses_per_day 0.7580 0.8851 0.8830 0.4901 0.2740 0.2846 0.3344 -0.0646 1trans_per_day 0.6888 0.8358 0.8349 0.5291 0.3338 0.3352 0.3595 -0.0449 0.9671 1
my_wallet 0.6250 0.9696 0.9699 0.4114 0.1187 0.1364 0.2297 -0.0970 0.9572 0.9067 1google_pop 0.8282 0.2810 0.2761 0.3520 0.3806 0.3771 0.4458 0.0025 0.6181 0.6046 0.4287 1
nasdaq 0.6256 0.6061 0.6038 0.9008 0.7858 0.8025 0.3696 0.4744 0.7796 0.7985 0.6840 0.5590 1dow 0.5579 0.4956 0.4932 0.9458 0.8587 0.8759 0.3604 0.5808 0.6801 0.7115 0.5715 0.5222 0.9879 1
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
VI
ANEXO MODELO 1
VAR
_cons 2246.844 56.67715 39.64 0.000 2135.759 2357.929
L2. -1637.726 558.998 -2.93 0.003 -2733.342 -542.1097
L1. -1130.419 559.1349 -2.02 0.043 -2226.303 -34.53485
eur_usd
L2. -.0477713 .0763748 -0.63 0.532 -.1974632 .1019207
L1. -.1486437 .0762986 -1.95 0.051 -.2981862 .0008987
dow
L2. .1159738 .2288754 0.51 0.612 -.3326137 .5645613
L1. 1.363698 .2286204 5.96 0.000 .9156099 1.811785
nasdaq
L2. .0382263 .3651224 0.10 0.917 -.6774005 .753853
L1. -.4966038 .3651935 -1.36 0.174 -1.21237 .2191623
btc_usd
nasdaq
_cons 97.97111 5.312295 18.44 0.000 87.55921 108.383
L2. -47.00564 52.39435 -0.90 0.370 -149.6967 55.68541
L1. -79.94828 52.40718 -1.53 0.127 -182.6645 22.7679
eur_usd
L2. -.000751 .0071585 -0.10 0.916 -.0147815 .0132794
L1. -.0078149 .0071514 -1.09 0.274 -.0218314 .0062016
dow
L2. -.00483 .0214523 -0.23 0.822 -.0468757 .0372156
L1. .0378512 .0214284 1.77 0.077 -.0041476 .07985
nasdaq
L2. -.0178824 .0342226 -0.52 0.601 -.0849574 .0491926
L1. .7503198 .0342292 21.92 0.000 .6832317 .8174079
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
eur_usd 9 .29788 0.3054 1086.679 0.0000
dow 9 5403.56 0.3373 1258.215 0.0000
nasdaq 9 1349.35 0.3714 1460.422 0.0000
btc_usd 9 126.473 0.5544 3076.132 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 1.26e+13 SBIC = 41.6339
FPE = 1.30e+13 HQIC = 41.58
Log likelihood = -51318.87 AIC = 41.54925
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
VII
SELECCION DE LAGS
_cons .5375894 .0125119 42.97 0.000 .5130664 .5621123
L2. -.4914018 .1234033 -3.98 0.000 -.7332679 -.2495358
L1. .5943531 .1234335 4.82 0.000 .3524279 .8362784
eur_usd
L2. -.0000111 .0000169 -0.66 0.512 -.0000441 .000022
L1. -.0000354 .0000168 -2.10 0.035 -.0000684 -2.42e-06
dow
L2. .0000502 .0000505 0.99 0.321 -.0000489 .0001492
L1. .0001185 .0000505 2.35 0.019 .0000196 .0002174
nasdaq
L2. -9.81e-06 .0000806 -0.12 0.903 -.0001678 .0001482
L1. -.0000962 .0000806 -1.19 0.233 -.0002542 .0000618
btc_usd
eur_usd
_cons 9358.5 226.9673 41.23 0.000 8913.652 9803.348
L2. -6827.118 2238.544 -3.05 0.002 -11214.58 -2439.653
L1. -4707.9 2239.092 -2.10 0.036 -9096.439 -319.3611
eur_usd
L2. -.2931238 .305848 -0.96 0.338 -.8925749 .3063272
L1. .243978 .3055425 0.80 0.425 -.3548743 .8428304
dow
L2. .878507 .9165462 0.96 0.338 -.9178906 2.674905
L1. 2.082191 .9155253 2.27 0.023 .2877948 3.876588
nasdaq
L2. .0773461 1.462156 0.05 0.958 -2.788427 2.943119
L1. -1.983077 1.462441 -1.36 0.175 -4.849409 .8832545
btc_usd
dow
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd nasdaq dow eur_usd
2 -51318.9 680.11* 16 0.000 1.3e+13* 41.5492* 41.58* 41.6339*
1 -51658.9 7133.8 16 0.000 1.7e+13 41.8114 41.8285 41.8585
0 -55225.8 3.0e+14 44.6843 44.6877 44.6937
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
VIII
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 10 20 30
0 10 20 30
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
IX
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
(3) irfname = modelouno, impulse = eur_usd, and response = btc_usd
(2) irfname = modelouno, impulse = dow, and response = btc_usd
(1) irfname = modelouno, impulse = nasdaq, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
29 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
28 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
27 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
26 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
25 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
24 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
23 .093708 .06706 .120356 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
22 .093708 .06706 .120355 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
21 .093707 .06706 .120355 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
20 .093707 .06706 .120355 .016633 .00265 .030615 .003995 -.003163 .011153
19 .093707 .06706 .120353 .016633 .002651 .030615 .003995 -.003162 .011153
18 .093705 .06706 .12035 .016633 .002652 .030614 .003995 -.003162 .011152
17 .093703 .067061 .120346 .016633 .002653 .030612 .003995 -.003161 .011151
16 .093703 .067062 .120344 .016633 .002655 .030611 .003995 -.00316 .01115
15 .093703 .067065 .120341 .016634 .002658 .03061 .003995 -.003158 .011149
14 .093692 .067065 .12032 .016634 .002668 .030601 .003995 -.003152 .011143
13 .093653 .067055 .120251 .016633 .002688 .030578 .003995 -.00314 .011129
12 .093613 .067051 .120175 .016632 .002718 .030547 .003994 -.003124 .011112
11 .093626 .06708 .120172 .016639 .00275 .030529 .003996 -.003108 .0111
10 .093669 .067133 .120205 .016653 .002797 .030508 .003998 -.003081 .011078
9 .093471 .067066 .119877 .016647 .002928 .030365 .003993 -.002999 .010985
8 .092474 .066526 .118422 .016554 .003181 .029927 .003964 -.002832 .01076
7 .091429 .066029 .11683 .016444 .003531 .029356 .003938 -.002619 .010494
6 .091995 .06659 .117399 .016541 .0039 .029182 .003963 -.002457 .010383
5 .093812 .067971 .119654 .016839 .004372 .029305 .004023 -.002247 .010292
4 .090486 .065617 .115356 .016415 .005114 .027716 .003815 -.001671 .009301
3 .058379 .040592 .076167 .011899 .003683 .020114 .002513 -.001224 .006249
2 .009187 .003641 .014733 .003531 -.000184 .007245 .000597 -.000937 .002131
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelouno, dow, btc_usd modelouno, eur_usd, btc_usd
modelouno, nasdaq, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
X
ANEXO MODELO 2
VAR
_cons 4.40e+07 2925171 15.06 0.000 3.83e+07 4.98e+07
L2. -3.34e+07 4933420 -6.78 0.000 -4.31e+07 -2.38e+07
L1. -3.26e+07 4932034 -6.62 0.000 -4.23e+07 -2.30e+07
eur_usd
L2. -.0024105 .0010484 -2.30 0.021 -.0044653 -.0003558
L1. .0065063 .0010423 6.24 0.000 .0044635 .0085492
difficulty_usd
L2. .2618603 .1416666 1.85 0.065 -.0158012 .5395217
L1. -.0269411 .1412347 -0.19 0.849 -.303756 .2498738
hashrate
L2. -788.0044 13282.78 -0.06 0.953 -26821.77 25245.77
L1. 2120.168 13268.24 0.16 0.873 -23885.1 28125.44
btc_usd
hashrate
_cons 97.87392 5.311964 18.43 0.000 87.46267 108.2852
L2. -76.71164 8.958842 -8.56 0.000 -94.27065 -59.15263
L1. -69.1368 8.956326 -7.72 0.000 -86.69087 -51.58272
eur_usd
L2. -4.00e-10 1.90e-09 -0.21 0.834 -4.13e-09 3.33e-09
L1. 1.25e-09 1.89e-09 0.66 0.510 -2.46e-09 4.96e-09
difficulty_usd
L2. 5.80e-08 2.57e-07 0.23 0.822 -4.46e-07 5.62e-07
L1. -1.03e-07 2.56e-07 -0.40 0.688 -6.06e-07 4.00e-07
hashrate
L2. -.0396288 .0241209 -1.64 0.100 -.0869048 .0076472
L1. .7848418 .0240945 32.57 0.000 .7376176 .8320661
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
eur_usd 9 .297964 0.3050 810.3511 0.0000
difficulty_usd 9 9.4e+09 0.5964 3652.758 0.0000
hashrate 9 7.0e+07 0.5928 3598.666 0.0000
btc_usd 9 126.516 0.5541 2497.242 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 6.99e+36 SBIC = 96.30254
FPE = 7.19e+36 HQIC = 96.24864
Log likelihood = -118889.3 AIC = 96.21789
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XI
_cons .5371048 .0125105 42.93 0.000 .5125847 .5616249
L2. -.4919979 .0210994 -23.32 0.000 -.533352 -.4506438
L1. .4558934 .0210935 21.61 0.000 .4145509 .4972359
eur_usd
L2. -4.89e-14 4.48e-12 -0.01 0.991 -8.84e-12 8.74e-12
L1. 3.64e-12 4.46e-12 0.82 0.414 -5.10e-12 1.24e-11
difficulty_usd
L2. 1.70e-10 6.06e-10 0.28 0.778 -1.02e-09 1.36e-09
L1. -3.17e-10 6.04e-10 -0.52 0.600 -1.50e-09 8.67e-10
hashrate
L2. .0000147 .0000568 0.26 0.796 -.0000967 .000126
L1. -.0000776 .0000567 -1.37 0.171 -.0001889 .0000336
btc_usd
eur_usd
_cons 5.97e+09 3.96e+08 15.08 0.000 5.19e+09 6.74e+09
L2. -4.52e+09 6.67e+08 -6.77 0.000 -5.82e+09 -3.21e+09
L1. -4.42e+09 6.67e+08 -6.63 0.000 -5.73e+09 -3.11e+09
eur_usd
L2. -.2505775 .1417935 -1.77 0.077 -.5284877 .0273327
L1. 1.000331 .1409694 7.10 0.000 .7240365 1.276626
difficulty_usd
L2. 25.36061 19.16061 1.32 0.186 -12.1935 62.91471
L1. -18.8421 19.10219 -0.99 0.324 -56.28171 18.59751
hashrate
L2. -73452.28 1796515 -0.04 0.967 -3594557 3447652
L1. -523157 1794548 -0.29 0.771 -4040407 2994093
btc_usd
difficulty_usd
_cons 4.40e+07 2925171 15.06 0.000 3.83e+07 4.98e+07
L2. -3.34e+07 4933420 -6.78 0.000 -4.31e+07 -2.38e+07
L1. -3.26e+07 4932034 -6.62 0.000 -4.23e+07 -2.30e+07
eur_usd
L2. -.0024105 .0010484 -2.30 0.021 -.0044653 -.0003558
L1. .0065063 .0010423 6.24 0.000 .0044635 .0085492
difficulty_usd
L2. .2618603 .1416666 1.85 0.065 -.0158012 .5395217
L1. -.0269411 .1412347 -0.19 0.849 -.303756 .2498738
hashrate
L2. -788.0044 13282.78 -0.06 0.953 -26821.77 25245.77
L1. 2120.168 13268.24 0.16 0.873 -23885.1 28125.44
btc_usd
hashrate
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XII
SELECCION DE LAGS
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd hashrate difficulty_usd eur_usd
2 -118889 672.83* 16 0.000 7.2e+36* 96.2179* 96.2486* 96.3025*
1 -119226 4836.6 16 0.000 9.3e+36 96.4771 96.4942 96.5242
0 -121644 6.5e+37 98.4207 98.4241 98.4301
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
-200
-150
-100
-50
0
-200
-150
-100
-50
0
0 10 20 30
0 10 20 30
modelodos, difficulty_usd, btc_usd modelodos, eur_usd, btc_usd
modelodos, hashrate, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-200
-150
-100
-50
0
-200
-150
-100
-50
0
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelodoss, difficulty_usd, btc_usd modelodoss, eur_usd, btc_usd
modelodoss, hashrate, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XIII
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
(3) irfname = modelodos, impulse = eur_usd, and response = btc_usd
(2) irfname = modelodos, impulse = difficulty_usd, and response = btc_usd
(1) irfname = modelodos, impulse = hashrate, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
29 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
28 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
27 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
26 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
25 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
24 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
23 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
22 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000632 .000802 .111863 .084416 .13931
21 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000631 .000802 .111863 .084416 .13931
20 .001896 -.002894 .006687 .000085 -.000631 .000802 .111863 .084416 .13931
19 .001896 -.002893 .006686 .000085 -.000631 .000802 .111862 .084416 .139309
18 .001896 -.002893 .006685 .000085 -.000631 .000802 .111861 .084415 .139306
17 .001896 -.002891 .006684 .000085 -.000631 .000802 .111859 .084415 .139304
16 .001896 -.00289 .006683 .000085 -.000631 .000802 .11186 .084416 .139303
15 .001896 -.002888 .006681 .000085 -.000631 .000802 .11186 .084417 .139304
14 .001896 -.002882 .006674 .000085 -.000631 .000801 .11185 .084411 .139288
13 .001895 -.002869 .006659 .000085 -.00063 .000801 .111809 .08439 .139228
12 .001894 -.002852 .00664 .000085 -.00063 .0008 .111769 .084373 .139164
11 .001895 -.00284 .006629 .000085 -.000629 .0008 .111789 .084393 .139185
10 .001896 -.002824 .006616 .000085 -.000629 .000799 .111845 .084434 .139257
9 .001892 -.002756 .006541 .000085 -.000623 .000793 .111634 .084294 .138974
8 .001868 -.002603 .00634 .000084 -.000609 .000776 .110526 .083546 .137506
7 .001848 -.002424 .006119 .000083 -.000593 .00076 .10936 .08281 .135909
6 .001867 -.002371 .006105 .000084 -.000597 .000766 .110025 .083356 .136694
5 .001914 -.002394 .006222 .000086 -.000607 .000779 .11214 .084872 .139407
4 .001865 -.001979 .00571 .000081 -.000514 .000676 .108147 .08151 .134784
3 .001088 -.001203 .003379 .000046 -.000248 .000339 .070873 .051314 .090432
2 .00004 -.000361 .000441 .000027 -.000303 .000357 .012694 .006279 .019109
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400
modelodoss, difficulty_usd, btc_usd modelodoss, eur_usd, btc_usd
modelodoss, hashrate, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XIV
ANEXO MODELO 3
VAR
L2. 3.05e+07 3.39e+07 0.90 0.368 -3.59e+07 9.70e+07
L1. -6.63e+07 3.39e+07 -1.96 0.050 -1.33e+08 75687.47
google_pop
L2. -240.2955 118.5686 -2.03 0.043 -472.6857 -7.905387
L1. 574.3136 118.586 4.84 0.000 341.8893 806.7379
addresses_per_day
L2. -5.13e+07 2.05e+07 -2.51 0.012 -9.14e+07 -1.12e+07
L1. -890631.1 2.05e+07 -0.04 0.965 -4.10e+07 3.93e+07
eur_usd
L2. 175836.5 176653.1 1.00 0.320 -170397.2 522070.3
L1. -353648 176694 -2.00 0.045 -699961.9 -7334.079
wti
L2. .0848965 .066215 1.28 0.200 -.0448825 .2146755
L1. .5293599 .0662305 7.99 0.000 .3995504 .6591693
hashrate
L2. 6732.787 27176.84 0.25 0.804 -46532.85 59998.42
L1. -34986.43 27193.82 -1.29 0.198 -88285.34 18312.48
btc_usd
hashrate
_cons 98.79308 5.297904 18.65 0.000 88.40938 109.1768
L2. 147.094 61.12133 2.41 0.016 27.29841 266.8896
L1. -192.3914 61.09723 -3.15 0.002 -312.1397 -72.64301
google_pop
L2. -.0002498 .0002138 -1.17 0.243 -.0006688 .0001693
L1. .0007725 .0002138 3.61 0.000 .0003534 .0011915
addresses_per_day
L2. -38.16643 36.87532 -1.04 0.301 -110.4407 34.10787
L1. -93.14318 36.93903 -2.52 0.012 -165.5424 -20.74401
eur_usd
L2. -.350715 .3185126 -1.10 0.271 -.9749882 .2735582
L1. .1311243 .3185863 0.41 0.681 -.4932934 .755542
wti
L2. 8.73e-08 1.19e-07 0.73 0.465 -1.47e-07 3.21e-07
L1. -2.86e-07 1.19e-07 -2.40 0.016 -5.20e-07 -5.23e-08
hashrate
L2. -.0792162 .0490009 -1.62 0.106 -.1752563 .0168238
L1. .7750214 .0490315 15.81 0.000 .6789213 .8711214
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
google_pop 13 .087828 0.5405 2710.944 0.0000
addresses_per_~y 13 47512.5 0.5749 3343.597 0.0000
eur_usd 13 .297234 0.3095 839.616 0.0000
wti 13 33.5325 0.3472 1314.687 0.0000
hashrate 13 7.0e+07 0.5905 3564.028 0.0000
btc_usd 13 126.079 0.5579 3119.986 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 6.55e+25 SBIC = 76.71845
FPE = 6.98e+25 HQIC = 76.60166
Log likelihood = -94519.31 AIC = 76.53504
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XV
_cons .5398451 .0124899 43.22 0.000 .5153654 .5643249
L2. .1113851 .1440948 0.77 0.440 -.1710355 .3938057
L1. -.2234373 .144038 -1.55 0.121 -.5057465 .058872
google_pop
L2. -1.46e-07 5.04e-07 -0.29 0.772 -1.13e-06 8.42e-07
L1. 1.62e-06 5.04e-07 3.21 0.001 6.28e-07 2.60e-06
addresses_per_day
L2. -.4521431 .0869343 -5.20 0.000 -.6225312 -.281755
L1. .5070695 .0870845 5.82 0.000 .336387 .6777521
eur_usd
L2. -.0003851 .0007509 -0.51 0.608 -.0018569 .0010866
L1. -.000682 .0007511 -0.91 0.364 -.0021541 .0007901
wti
L2. 1.88e-10 2.81e-10 0.67 0.505 -3.64e-10 7.39e-10
L1. -6.68e-10 2.82e-10 -2.37 0.018 -1.22e-09 -1.17e-10
hashrate
L2. -.0000213 .0001155 -0.18 0.854 -.0002477 .0002051
L1. -.0001708 .0001156 -1.48 0.140 -.0003973 .0000558
btc_usd
eur_usd
_cons 58.52834 1.409054 41.54 0.000 55.76664 61.29003
L2. 13.34344 16.25611 0.82 0.412 -18.51794 45.20482
L1. -24.58398 16.2497 -1.51 0.130 -56.4328 7.264834
google_pop
L2. -7.32e-06 .0000569 -0.13 0.898 -.0001188 .0001041
L1. .0001557 .0000569 2.74 0.006 .0000442 .0002671
addresses_per_day
L2. -36.62762 9.807527 -3.73 0.000 -55.85002 -17.40522
L1. -40.17551 9.824473 -4.09 0.000 -59.43112 -20.9199
eur_usd
L2. -.1547475 .0847131 -1.83 0.068 -.3207821 .011287
L1. .8046856 .0847327 9.50 0.000 .6386126 .9707585
wti
L2. 1.11e-08 3.18e-08 0.35 0.726 -5.11e-08 7.34e-08
L1. -5.90e-08 3.18e-08 -1.86 0.063 -1.21e-07 3.26e-09
hashrate
L2. -.0035297 .0130325 -0.27 0.787 -.029073 .0220135
L1. -.0162015 .0130407 -1.24 0.214 -.0417607 .0093578
btc_usd
wti
_cons 4.47e+07 2938318 15.22 0.000 3.90e+07 5.05e+07
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XVI
_cons .0692129 .0036906 18.75 0.000 .0619795 .0764463
L2. .0285222 .0425776 0.67 0.503 -.0549284 .1119728
L1. .7059148 .0425608 16.59 0.000 .6224971 .7893325
google_pop
L2. -1.76e-07 1.49e-07 -1.19 0.236 -4.68e-07 1.15e-07
L1. 5.05e-07 1.49e-07 3.39 0.001 2.14e-07 7.97e-07
addresses_per_day
L2. -.0227099 .0256876 -0.88 0.377 -.0730568 .0276369
L1. -.0687025 .025732 -2.67 0.008 -.1191364 -.0182686
eur_usd
L2. -.0002903 .0002219 -1.31 0.191 -.0007251 .0001446
L1. .0001375 .0002219 0.62 0.536 -.0002975 .0005725
wti
L2. 3.95e-11 8.32e-11 0.47 0.635 -1.24e-10 2.03e-10
L1. -1.63e-10 8.32e-11 -1.96 0.050 -3.26e-10 2.76e-13
hashrate
L2. .0000166 .0000341 0.48 0.628 -.0000503 .0000835
L1. -.0000593 .0000342 -1.74 0.083 -.0001262 7.64e-06
btc_usd
google_pop
_cons 45816.02 1996.499 22.95 0.000 41902.95 49729.08
L2. 22283.92 23033.39 0.97 0.333 -22860.68 67428.53
L1. -32615.13 23024.3 -1.42 0.157 -77741.93 12511.68
google_pop
L2. -.1109943 .0805638 -1.38 0.168 -.2688964 .0469078
L1. 1.003798 .0805756 12.46 0.000 .8458725 1.161723
addresses_per_day
L2. -28493.56 13896.35 -2.05 0.040 -55729.9 -1257.211
L1. -33797.18 13920.36 -2.43 0.015 -61080.58 -6513.77
eur_usd
L2. -65.50347 120.0305 -0.55 0.585 -300.7589 169.752
L1. -7.113803 120.0583 -0.06 0.953 -242.4237 228.1961
wti
L2. .0000124 .000045 0.28 0.783 -.0000758 .0001006
L1. -.000051 .000045 -1.13 0.257 -.0001392 .0000372
hashrate
L2. -9.146939 18.46585 -0.50 0.620 -45.33934 27.04546
L1. -8.472304 18.47739 -0.46 0.647 -44.68731 27.74271
btc_usd
addresses_per_day
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XVII
SELECCION DE LAGS
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd hashrate wti eur_usd addresses_per_day google_pop
2 -94519.3 769.1* 36 0.000 7.0e+25* 76.535* 76.6017* 76.7185*
1 -94903.9 10439 36 0.000 9.3e+25 76.817 76.8529 76.9158
0 -100123 6.1e+27 81.0108 81.0159 81.0249
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 10 20 30
0 10 20 30 0 10 20 30
modelotres, addresses_per_day, btc_usd modelotres, eur_usd, btc_usd modelotres, google_pop, btc_usd
modelotres, hashrate, btc_usd modelotres, wti, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelotres, addresses_per_day, btc_usd modelotres, eur_usd, btc_usd modelotres, google_pop, btc_usd
modelotres, hashrate, btc_usd modelotres, wti, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XVIII
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
30 .002063 -.00319 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
29 .002063 -.00319 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
28 .002063 -.00319 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
27 .002063 -.00319 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
26 .002063 -.00319 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
25 .002063 -.003189 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
24 .002063 -.003189 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
23 .002063 -.003189 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
22 .002063 -.003189 .007316 .104984 .077635 .132333 .010111 -.000706 .020928
21 .002063 -.003189 .007316 .104984 .077635 .132332 .010111 -.000706 .020928
20 .002063 -.003188 .007315 .104984 .077635 .132332 .010111 -.000706 .020929
19 .002063 -.003187 .007314 .104984 .077635 .132332 .010111 -.000706 .020929
18 .002063 -.003186 .007312 .104982 .077635 .132329 .010111 -.000706 .020928
17 .002063 -.003184 .007309 .104981 .077636 .132327 .010111 -.000706 .020928
16 .002063 -.003181 .007306 .104982 .077637 .132327 .010112 -.000706 .020929
15 .002062 -.003176 .007301 .104983 .077639 .132327 .010112 -.000705 .02093
14 .002061 -.003166 .007289 .104974 .077638 .13231 .010113 -.000701 .020927
13 .002059 -.003149 .007266 .104939 .077625 .132253 .010113 -.00069 .020916
12 .002056 -.003124 .007237 .104906 .077619 .132193 .010114 -.000675 .020904
11 .002055 -.0031 .007211 .104927 .077645 .132208 .010119 -.000663 .020902
10 .002055 -.003067 .007177 .104977 .077693 .132262 .010129 -.000643 .0209
9 .002045 -.00298 .007071 .104781 .0776 .131963 .010131 -.000555 .020817
8 .002011 -.002805 .006827 .103759 .076981 .130537 .010092 -.000362 .020547
7 .001978 -.002597 .006553 .10271 .076404 .129015 .010054 -.000095 .020203
6 .001993 -.002497 .006482 .10334 .076973 .129708 .010128 .000145 .020111
5 .002036 -.002457 .006529 .105251 .078403 .132098 .010307 .000462 .020152
4 .001965 -.002004 .005933 .101292 .075336 .127247 .010015 .001145 .018885
3 .001155 -.00124 .00355 .065866 .04704 .084691 .007248 .000832 .013663
2 .000064 -.000446 .000574 .011237 .005138 .017337 .002219 -.000742 .00518
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
(5) irfname = modelotres, impulse = google_pop, and response = btc_usd
(4) irfname = modelotres, impulse = addresses_per_day, and response = btc_usd
(3) irfname = modelotres, impulse = eur_usd, and response = btc_usd
(2) irfname = modelotres, impulse = wti, and response = btc_usd
(1) irfname = modelotres, impulse = hashrate, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.00128 .006723
29 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.00128 .006723
28 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.00128 .006723
27 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.00128 .006723
26 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.001281 .006723
25 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.001281 .006723
24 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.001281 .006723
23 .005125 -.003838 .014088 .002721 -.001281 .006723
22 .005125 -.003837 .014088 .002721 -.001281 .006723
21 .005125 -.003837 .014087 .002721 -.001281 .006723
20 .005125 -.003837 .014087 .002721 -.001282 .006723
19 .005125 -.003836 .014086 .00272 -.001283 .006724
18 .005124 -.003835 .014083 .00272 -.001285 .006724
17 .005123 -.003834 .01408 .002719 -.001287 .006726
16 .005121 -.003831 .014073 .002718 -.001291 .006727
15 .005119 -.003826 .014063 .002717 -.001297 .006731
14 .005114 -.003817 .014045 .002715 -.001306 .006736
13 .005106 -.003801 .014012 .002712 -.00132 .006744
12 .00509 -.003774 .013955 .00271 -.001338 .006757
11 .005067 -.00373 .013865 .002707 -.001363 .006777
10 .005035 -.003661 .013732 .002704 -.001402 .00681
9 .004983 -.003549 .013515 .002701 -.001458 .00686
8 .004881 -.003365 .013126 .002705 -.001519 .00693
7 .004696 -.003081 .012473 .002722 -.001547 .006991
6 .004461 -.002695 .011618 .002754 -.001526 .007034
5 .004246 -.002231 .010722 .002815 -.00148 .00711
4 .003975 -.001669 .009618 .00292 -.001382 .007222
3 .003344 -.001092 .007779 .003039 -.001093 .007172
2 .001879 -.000844 .004602 .002553 -.000626 .005731
1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(4) (4) (4) (5) (5) (5)
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XIX
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelotres, addresses_per_day, btc_usd modelotres, eur_usd, btc_usd modelotres, google_pop, btc_usd
modelotres, hashrate, btc_usd modelotres, wti, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XX
ANEXO MODELO 4
VAR
_cons 62.83782 1.579631 39.78 0.000 59.7418 65.93384
L2. -4.03e-08 1.18e-07 -0.34 0.732 -2.71e-07 1.90e-07
L1. -1.23e-08 1.18e-07 -0.10 0.917 -2.43e-07 2.18e-07
daysdestroyed
L2. -43.42729 14.11896 -3.08 0.002 -71.09994 -15.75463
L1. -54.65955 14.11898 -3.87 0.000 -82.33224 -26.98686
eur_usd
L2. .0005941 .0008721 0.68 0.496 -.0011152 .0023033
L1. .0010933 .0008718 1.25 0.210 -.0006154 .002802
dow
L2. -.2008064 .1240184 -1.62 0.105 -.4438779 .0422652
L1. .3855144 .1237687 3.11 0.002 .1429322 .6280966
wti
L2. -.0115056 .0947951 -0.12 0.903 -.1973006 .1742893
L1. .436748 .0950208 4.60 0.000 .2505107 .6229852
brent
L2. .0023777 .0100222 0.24 0.812 -.0172656 .0220209
L1. -.015872 .0099996 -1.59 0.112 -.0354709 .003727
btc_usd
brent
_cons 97.94967 5.315376 18.43 0.000 87.53173 108.3676
L2. -2.05e-07 3.96e-07 -0.52 0.605 -9.81e-07 5.71e-07
L1. -5.69e-07 3.96e-07 -1.44 0.150 -1.34e-06 2.06e-07
daysdestroyed
L2. -31.87546 47.50957 -0.67 0.502 -124.9925 61.24158
L1. -122.77 47.50962 -2.58 0.010 -215.8871 -29.65284
eur_usd
L2. -.001546 .0029345 -0.53 0.598 -.0072976 .0042056
L1. .0046849 .0029335 1.60 0.110 -.0010648 .0104345
dow
L2. -.2402413 .4173153 -0.58 0.565 -1.058164 .5776817
L1. -.2240489 .4164752 -0.54 0.591 -1.040325 .5922275
wti
L2. .0499907 .3189805 0.16 0.875 -.5751996 .675181
L1. .0746012 .3197399 0.23 0.816 -.5520774 .7012798
brent
L2. -.0203506 .0337243 -0.60 0.546 -.0864491 .0457478
L1. .763398 .0336483 22.69 0.000 .6974486 .8293474
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
daysdestroyed 13 6.8e+06 0.1020 280.9249 0.0000
eur_usd 13 .297947 0.3062 1090.861 0.0000
dow 13 5404.88 0.3381 1262.457 0.0000
wti 13 33.5786 0.3454 1304.296 0.0000
brent 13 37.6063 0.3449 1301.346 0.0000
btc_usd 13 126.543 0.5547 3079.02 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 2.96e+26 SBIC = 78.22488
FPE = 3.15e+26 HQIC = 78.1081
Log likelihood = -96381.26 AIC = 78.04147
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXI
_cons .5382417 .0125151 43.01 0.000 .5137126 .5627709
L2. -4.20e-10 9.32e-10 -0.45 0.653 -2.25e-09 1.41e-09
L1. -2.57e-10 9.31e-10 -0.28 0.783 -2.08e-09 1.57e-09
daysdestroyed
L2. -.5205469 .1118617 -4.65 0.000 -.7397918 -.3013021
L1. .5034487 .1118618 4.50 0.000 .2842036 .7226938
eur_usd
L2. 8.36e-06 6.91e-06 1.21 0.227 -5.19e-06 .0000219
L1. 3.20e-06 6.91e-06 0.46 0.643 -.0000103 .0000167
dow
L2. .0002853 .0009826 0.29 0.772 -.0016405 .0022111
L1. -.002051 .0009806 -2.09 0.036 -.0039729 -.0001291
wti
L2. -.001097 .000751 -1.46 0.144 -.002569 .000375
L1. .001115 .0007528 1.48 0.139 -.0003606 .0025905
brent
L2. -9.18e-06 .0000794 -0.12 0.908 -.0001648 .0001465
L1. -.0000612 .0000792 -0.77 0.440 -.0002165 .0000941
btc_usd
eur_usd
_cons 9368.338 227.0289 41.26 0.000 8923.369 9813.306
L2. -6.92e-06 .0000169 -0.41 0.682 -.0000401 .0000262
L1. -.0000106 .0000169 -0.63 0.530 -.0000437 .0000225
daysdestroyed
L2. -7245.032 2029.216 -3.57 0.000 -11222.22 -3267.841
L1. -6451.958 2029.218 -3.18 0.001 -10429.15 -2474.763
eur_usd
L2. .0512467 .1253389 0.41 0.683 -.194413 .2969064
L1. .920869 .125297 7.35 0.000 .6752914 1.166447
dow
L2. 3.699173 17.82426 0.21 0.836 -31.23574 38.63408
L1. -35.24937 17.78838 -1.98 0.048 -70.11395 -.3847888
wti
L2. -19.42483 13.62421 -1.43 0.154 -46.12779 7.278135
L1. 20.61807 13.65664 1.51 0.131 -6.148456 47.38461
brent
L2. .0661606 1.440425 0.05 0.963 -2.75702 2.889341
L1. -1.308849 1.437176 -0.91 0.362 -4.125663 1.507965
btc_usd
dow
_cons 58.38902 1.41045 41.40 0.000 55.62459 61.15345
L2. -6.24e-08 1.05e-07 -0.59 0.553 -2.68e-07 1.44e-07
L1. -5.89e-08 1.05e-07 -0.56 0.575 -2.65e-07 1.47e-07
daysdestroyed
L2. -44.33806 12.6068 -3.52 0.000 -69.04693 -19.62918
L1. -40.70452 12.60681 -3.23 0.001 -65.41342 -15.99562
eur_usd
L2. .0007485 .0007787 0.96 0.336 -.0007777 .0022747
L1. .0005124 .0007784 0.66 0.510 -.0010133 .0020381
dow
L2. -.0284415 .1107358 -0.26 0.797 -.2454797 .1885967
L1. .6015514 .1105129 5.44 0.000 .3849501 .8181527
wti
L2. -.1444845 .0846424 -1.71 0.088 -.3103805 .0214116
L1. .1491768 .0848439 1.76 0.079 -.0171142 .3154677
brent
L2. -.0000176 .0089488 -0.00 0.998 -.0175571 .0175218
L1. -.0074857 .0089287 -0.84 0.402 -.0249856 .0100141
btc_usd
wti
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXII
SELECCION DE LAGS
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
_cons 2704345 285273.7 9.48 0.000 2145219 3263471
L2. .0482599 .0212447 2.27 0.023 .006621 .0898987
L1. .1302654 .0212319 6.14 0.000 .0886516 .1718793
daysdestroyed
L2. 809379.6 2549816 0.32 0.751 -4188167 5806926
L1. -9076724 2549818 -3.56 0.000 -1.41e+07 -4079172
eur_usd
L2. -134.7157 157.4948 -0.86 0.392 -443.4 173.9685
L1. 554.0558 157.4422 3.52 0.000 245.4748 862.6368
dow
L2. -28289.34 22397.11 -1.26 0.207 -72186.87 15608.19
L1. -40319.53 22352.02 -1.80 0.071 -84128.69 3489.628
wti
L2. 14403.73 17119.53 0.84 0.400 -19149.94 47957.39
L1. 46977.31 17160.28 2.74 0.006 13343.77 80610.85
brent
L2. 1933.78 1809.968 1.07 0.285 -1613.693 5481.253
L1. 1007.213 1805.887 0.56 0.577 -2532.26 4546.686
btc_usd
daysdestroyed
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd brent wti dow eur_usd daysdestroyed
2 -96381.3 754.7* 36 0.000 3.1e+26* 78.0415* 78.1081* 78.2249*
1 -96758.6 7482.3 36 0.000 4.2e+26 78.3176 78.3535 78.4164
0 -100500 8.3e+27 81.3153 81.3204 81.3294
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 10 20 30
0 10 20 30 0 10 20 30
modelocuatro, brent, btc_usd modelocuatro, daysdestroyed, btc_usd modelocuatro, dow, btc_usd
modelocuatro, eur_usd, btc_usd modelocuatro, wti, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXIII
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
-300
-200
-100
0
100
-300
-200
-100
0
100
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelocuatroL, brent, btc_usd modelocuatroL, daysdestroyed, btc_usd modelocuatroL, dow, btc_usd
modelocuatroL, eur_usd, btc_usd modelocuatroL, wti, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
30 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
29 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
28 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
27 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
26 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
25 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
24 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
23 .094533 .067425 .121642 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
22 .094533 .067425 .121641 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
21 .094533 .067425 .121641 .006804 -.00247 .016078 .005152 -.002566 .012869
20 .094533 .067425 .121641 .006804 -.00247 .016077 .005152 -.002566 .012869
19 .094533 .067425 .12164 .006804 -.00247 .016077 .005152 -.002565 .012868
18 .094531 .067425 .121637 .006803 -.00247 .016077 .005152 -.002564 .012867
17 .09453 .067426 .121634 .006803 -.002469 .016076 .005152 -.002563 .012866
16 .09453 .067427 .121633 .006803 -.002469 .016075 .005152 -.002562 .012865
15 .094531 .06743 .121632 .006803 -.002467 .016073 .005152 -.00256 .012864
14 .094521 .067429 .121612 .006802 -.002464 .016068 .005152 -.002553 .012857
13 .094485 .067419 .121551 .006798 -.002459 .016055 .005151 -.002538 .012839
12 .094451 .067417 .121485 .006794 -.002449 .016036 .00515 -.002517 .012817
11 .094469 .067447 .121492 .006791 -.002434 .016016 .005152 -.002503 .012807
10 .094518 .067502 .121534 .006789 -.002411 .015989 .005157 -.002483 .012797
9 .094332 .067441 .121223 .006769 -.002361 .015898 .005153 -.002395 .012701
8 .093372 .066924 .11982 .00669 -.002263 .015644 .005109 -.002199 .012418
7 .0924 .066481 .11832 .00658 -.002099 .01526 .005069 -.001951 .012088
6 .09302 .067093 .118946 .006555 -.001889 .015 .005117 -.001817 .012051
5 .094873 .06853 .121215 .006611 -.00163 .014852 .005237 -.00173 .012205
4 .091486 .066229 .116743 .006326 -.001098 .013749 .005117 -.001138 .011372
3 .059165 .041115 .077215 .004413 -.000703 .00953 .003297 -.000806 .007399
2 .009821 .004068 .015574 .000925 -.000967 .002816 .000429 -.000874 .001733
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
Results from modelocuatro
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXIV
(5) irfname = modelocuatro, impulse = daysdestroyed, and response = btc_usd
(4) irfname = modelocuatro, impulse = eur_usd, and response = btc_usd
(3) irfname = modelocuatro, impulse = dow, and response = btc_usd
(2) irfname = modelocuatro, impulse = wti, and response = btc_usd
(1) irfname = modelocuatro, impulse = brent, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
29 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
28 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
27 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
26 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
25 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
24 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
23 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
22 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
21 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
20 .007369 -.002048 .016787 .001686 -.002707 .00608
19 .007369 -.002048 .016786 .001686 -.002707 .00608
18 .007369 -.002047 .016786 .001686 -.002707 .006079
17 .007369 -.002047 .016785 .001686 -.002707 .006079
16 .007369 -.002046 .016785 .001686 -.002706 .006079
15 .00737 -.002044 .016784 .001686 -.002706 .006078
14 .00737 -.002038 .016778 .001686 -.002705 .006077
13 .00737 -.002026 .016765 .001685 -.002704 .006075
12 .00737 -.002008 .016748 .001684 -.002701 .00607
11 .007373 -.001992 .016739 .001683 -.002697 .006062
10 .00738 -.001966 .016725 .001681 -.002689 .006051
9 .007377 -.001877 .016631 .001676 -.002676 .006027
8 .007341 -.00169 .016372 .001665 -.002647 .005976
7 .007306 -.001441 .016053 .001641 -.00259 .005871
6 .007358 -.001231 .015948 .001604 -.002497 .005704
5 .007487 -.000963 .015938 .001553 -.002358 .005464
4 .007238 -.000329 .014806 .001445 -.00211 .005
3 .005147 -.000279 .010573 .001167 -.001633 .003968
2 .001569 -.000916 .004054 .000538 -.000927 .002002
1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(4) (4) (4) (5) (5) (5)
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelocuatroL, brent, btc_usd modelocuatroL, daysdestroyed, btc_usd modelocuatroL, dow, btc_usd
modelocuatroL, eur_usd, btc_usd modelocuatroL, wti, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXV
ANEXO MODELO 5
VAR
_cons 4.11e+07 2824994 14.53 0.000 3.55e+07 4.66e+07
L2. -531064.7 3.22e+07 -0.02 0.987 -6.36e+07 6.26e+07
L1. 1.11e+07 3.22e+07 0.35 0.730 -5.20e+07 7.42e+07
google_pop
L2. -46.99109 11.43559 -4.11 0.000 -69.40444 -24.57774
L1. 75.17917 11.37027 6.61 0.000 52.89385 97.4645
my_wallet
L2. -7867.891 1459.2 -5.39 0.000 -10727.87 -5007.912
L1. -9724.364 1457.729 -6.67 0.000 -12581.46 -6867.267
nasdaq
L2. .356843 .0958131 3.72 0.000 .1690528 .5446332
L1. .2518422 .0954489 2.64 0.008 .0647658 .4389186
hashrate
L2. 72358.88 27805.64 2.60 0.009 17860.82 126856.9
L1. -75297.03 27793.03 -2.71 0.007 -129770.4 -20823.69
btc_usd
hashrate
_cons 90.55964 5.125973 17.67 0.000 80.51292 100.6064
L2. 136.6982 58.41623 2.34 0.019 22.20452 251.1919
L1. -104.6848 58.40554 -1.79 0.073 -219.1576 9.787946
google_pop
L2. -.0000311 .0000207 -1.50 0.133 -.0000718 9.53e-06
L1. .0000686 .0000206 3.33 0.001 .0000282 .0001091
my_wallet
L2. -.020825 .0026477 -7.87 0.000 -.0260145 -.0156356
L1. -.0175256 .0026451 -6.63 0.000 -.0227098 -.0123414
nasdaq
L2. 3.47e-07 1.74e-07 2.00 0.046 6.21e-09 6.88e-07
L1. -4.74e-07 1.73e-07 -2.74 0.006 -8.14e-07 -1.35e-07
hashrate
L2. -.0347025 .0504536 -0.69 0.492 -.1335896 .0641847
L1. .8028157 .0504307 15.92 0.000 .7039734 .901658
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
google_pop 11 .088354 0.5346 2645.18 0.0000
my_wallet 11 689445 0.5877 3522.934 0.0000
nasdaq 11 1378.72 0.3442 1297.717 0.0000
hashrate 11 7.0e+07 0.5902 3560.015 0.0000
btc_usd 11 126.871 0.5520 3045.854 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 1.49e+33 SBIC = 90.74598
FPE = 1.56e+33 HQIC = 90.66363
Log likelihood = -111947.2 AIC = 90.61665
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXVI
_cons .0635037 .0035698 17.79 0.000 .0565071 .0705003
L2. .0227604 .0406815 0.56 0.576 -.0569739 .1024947
L1. .7620509 .0406741 18.74 0.000 .6823312 .8417706
google_pop
L2. -2.20e-08 1.45e-08 -1.52 0.128 -5.03e-08 6.34e-09
L1. 4.66e-08 1.44e-08 3.24 0.001 1.84e-08 7.47e-08
my_wallet
L2. -.000015 1.84e-06 -8.16 0.000 -.0000187 -.0000114
L1. -.0000118 1.84e-06 -6.41 0.000 -.0000154 -8.20e-06
nasdaq
L2. 2.31e-10 1.21e-10 1.91 0.056 -6.26e-12 4.68e-10
L1. -3.07e-10 1.21e-10 -2.55 0.011 -5.43e-10 -7.07e-11
hashrate
L2. .0000465 .0000351 1.32 0.186 -.0000224 .0001153
L1. -.0000403 .0000351 -1.15 0.252 -.0001091 .0000286
btc_usd
google_pop
_cons 481814.9 27855.59 17.30 0.000 427219 536410.9
L2. 94198.11 317445.8 0.30 0.767 -527984.1 716380.4
L1. 61029.21 317387.7 0.19 0.848 -561039.2 683097.6
google_pop
L2. -.2645778 .1127596 -2.35 0.019 -.4855825 -.043573
L1. 1.203743 .1121155 10.74 0.000 .984001 1.423486
my_wallet
L2. -98.58692 14.3883 -6.85 0.000 -126.7875 -70.38636
L1. -106.2599 14.3738 -7.39 0.000 -134.432 -78.08778
nasdaq
L2. .0019721 .0009448 2.09 0.037 .0001204 .0038238
L1. -.0024235 .0009412 -2.58 0.010 -.0042682 -.0005789
hashrate
L2. 402.7511 274.1749 1.47 0.142 -134.6219 940.1241
L1. -293.2974 274.0505 -1.07 0.285 -830.4266 243.8318
btc_usd
my_wallet
_cons 2082.887 55.7044 37.39 0.000 1973.708 2192.065
L2. 731.2121 634.8143 1.15 0.249 -513.001 1975.425
L1. -16.9826 634.6981 -0.03 0.979 -1260.968 1227.003
google_pop
L2. -.0000507 .0002255 -0.23 0.822 -.0004927 .0003912
L1. .0008069 .0002242 3.60 0.000 .0003674 .0012463
my_wallet
L2. -.5275261 .0287731 -18.33 0.000 -.5839203 -.4711318
L1. .4099699 .0287441 14.26 0.000 .3536325 .4663073
nasdaq
L2. 2.52e-06 1.89e-06 1.34 0.182 -1.18e-06 6.23e-06
L1. -4.70e-06 1.88e-06 -2.50 0.012 -8.39e-06 -1.01e-06
hashrate
L2. .733901 .5482831 1.34 0.181 -.3407142 1.808516
L1. -.3261587 .5480344 -0.60 0.552 -1.400286 .747969
btc_usd
nasdaq
_
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXVII
SELECCION DE LAGS
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
Exogenous: _cons
Endogenous: btc_usd hashrate nasdaq my_wallet google_pop
2 -111947 659.2* 25 0.000 1.6e+33* 90.6167* 90.6636* 90.746*
1 -112277 8080.5 25 0.000 2.0e+33 90.8631 90.8887 90.9336
0 -116317 5.1e+34 94.1117 94.1159 94.1234
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
-200
-100
0
100
200
-200
-100
0
100
200
0 10 20 30 0 10 20 30
modelocinco, google_pop, btc_usd modelocinco, hashrate, btc_usd
modelocinco, my_wallet, btc_usd modelocinco, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
-200
-100
0
100
200
-200
-100
0
100
200
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelocincoL, google_pop, btc_usd modelocincoL, hashrate, btc_usd
modelocincoL, my_wallet, btc_usd modelocincoL, nasdaq, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXVIII
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
30 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
29 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
28 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
27 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
26 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
25 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001846 .00976
24 .002038 -.003208 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001847 .00976
23 .002038 -.003207 .007284 .107685 .079213 .136156 .003957 -.001847 .009761
22 .002038 -.003207 .007284 .107684 .079213 .136156 .003957 -.001847 .009761
21 .002038 -.003207 .007283 .107684 .079213 .136156 .003957 -.001847 .009761
20 .002038 -.003206 .007283 .107684 .079213 .136155 .003957 -.001847 .009761
19 .002038 -.003206 .007282 .107684 .079213 .136154 .003957 -.001848 .009762
18 .002038 -.003204 .00728 .107683 .079213 .136153 .003957 -.001848 .009762
17 .002038 -.003202 .007277 .107682 .079214 .136151 .003957 -.00185 .009763
16 .002037 -.003199 .007274 .107682 .079214 .13615 .003957 -.001851 .009765
15 .002037 -.003193 .007267 .107679 .079214 .136144 .003957 -.001854 .009768
14 .002036 -.003183 .007256 .107665 .079209 .136121 .003957 -.001858 .009772
13 .002034 -.003168 .007236 .107639 .079199 .136078 .003958 -.001862 .009777
12 .002033 -.003147 .007213 .10762 .079196 .136044 .003959 -.001868 .009785
11 .002032 -.003124 .007188 .107627 .07921 .136045 .003961 -.001877 .009799
10 .00203 -.003083 .007143 .107602 .079203 .136 .003965 -.001889 .009819
9 .00202 -.00299 .00703 .107269 .079003 .135534 .003973 -.001888 .009834
8 .001993 -.002831 .006817 .106372 .078453 .134291 .003986 -.001853 .009824
7 .001976 -.002658 .006611 .105688 .078085 .133291 .004004 -.001781 .00979
6 .001994 -.002578 .006567 .106267 .078555 .133979 .004046 -.001695 .009787
5 .002031 -.002485 .006548 .107292 .079261 .135323 .004124 -.001564 .009813
4 .001913 -.00197 .005796 .100034 .073479 .126588 .004194 -.001224 .009613
3 .001051 -.001177 .003279 .06215 .043502 .080798 .003946 -.000654 .008547
2 .000035 -.000338 .000407 .010077 .004229 .015926 .003046 -.00039 .006482
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
Results from modelocinco
(4) irfname = modelocinco, impulse = google_pop, and response = btc_usd
(3) irfname = modelocinco, impulse = my_wallet, and response = btc_usd
(2) irfname = modelocinco, impulse = nasdaq, and response = btc_usd
(1) irfname = modelocinco, impulse = hashrate, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .000921 -.001479 .00332
29 .000921 -.001479 .00332
28 .000921 -.001479 .00332
27 .000921 -.001479 .00332
26 .000921 -.001478 .00332
25 .000921 -.001478 .00332
24 .000921 -.001478 .003319
23 .00092 -.001478 .003319
22 .00092 -.001477 .003318
21 .00092 -.001477 .003317
20 .00092 -.001475 .003315
19 .000919 -.001473 .003312
18 .000918 -.00147 .003306
17 .000917 -.001465 .003298
16 .000914 -.001457 .003286
15 .000911 -.001444 .003266
14 .000905 -.001424 .003235
13 .000897 -.001394 .003188
12 .000885 -.001351 .003121
11 .00087 -.001289 .003028
10 .000847 -.001202 .002895
9 .000813 -.001082 .002707
8 .000769 -.000942 .00248
7 .000728 -.000824 .00228
6 .000703 -.000767 .002173
5 .000693 -.000777 .002164
4 .000692 -.000894 .002279
3 .000745 -.001112 .002602
2 .000828 -.000983 .002639
1 0 0 0
0 0 0 0
step fevd Lower Upper
(4) (4) (4)
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXIX
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modelocincoL, google_pop, btc_usd modelocincoL, hashrate, btc_usd
modelocincoL, my_wallet, btc_usd modelocincoL, nasdaq, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXX
ANEXO MODELO 6
VAR
_cons 2262.476 56.60313 39.97 0.000 2151.536 2373.416
L2. .0003467 .0015193 0.23 0.820 -.0026311 .0033245
L1. .0042415 .0015187 2.79 0.005 .0012648 .0072182
addresses_per_day
L2. -.0000385 .000024 -1.61 0.108 -.0000855 8.48e-06
L1. 7.12e-06 .000024 0.30 0.767 -.0000399 .0000542
remaining_offer
L2. -2.82e-06 4.20e-06 -0.67 0.501 -.000011 5.40e-06
L1. -3.96e-06 4.19e-06 -0.94 0.345 -.0000122 4.26e-06
daysdestroyed
L2. -231.1447 1009.5 -0.23 0.819 -2209.728 1747.439
L1. -1402.83 1010.203 -1.39 0.165 -3382.792 577.1315
eur_usd
L2. -.2835318 .1792646 -1.58 0.114 -.634884 .0678205
L1. .7072148 .1792871 3.94 0.000 .3558184 1.058611
nasdaq
L2. .2714905 .3996034 0.68 0.497 -.5117178 1.054699
L1. -.7041337 .3991771 -1.76 0.078 -1.486506 .078239
btc_usd
nasdaq
_cons 98.9315 5.314767 18.61 0.000 88.51475 109.3483
L2. .0000229 .0001427 0.16 0.873 -.0002567 .0003025
L1. .0002264 .0001426 1.59 0.112 -.0000531 .0005058
addresses_per_day
L2. -1.89e-06 2.25e-06 -0.84 0.401 -6.31e-06 2.52e-06
L1. 6.09e-07 2.25e-06 0.27 0.787 -3.81e-06 5.03e-06
remaining_offer
L2. -2.38e-07 3.94e-07 -0.60 0.546 -1.01e-06 5.34e-07
L1. -5.76e-07 3.94e-07 -1.46 0.144 -1.35e-06 1.96e-07
daysdestroyed
L2. 32.34693 94.78728 0.34 0.733 -153.4327 218.1266
L1. -104.7609 94.85332 -1.10 0.269 -290.67 81.14819
eur_usd
L2. -.0203355 .0168321 -1.21 0.227 -.0533258 .0126548
L1. .005294 .0168342 0.31 0.753 -.0277005 .0382884
nasdaq
L2. -.0053261 .0375209 -0.14 0.887 -.0788657 .0682135
L1. .7391165 .0374808 19.72 0.000 .6656554 .8125776
btc_usd
btc_usd
Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
addresses_per_~y 13 47497.3 0.5752 3347.301 0.0000
remaining_offer 13 5.4e+06 0.4074 1699.452 0.0000
daysdestroyed 13 6.8e+06 0.0997 273.6764 0.0000
eur_usd 13 .297084 0.3102 1111.598 0.0000
nasdaq 13 1345.56 0.3759 1489.056 0.0000
btc_usd 13 126.342 0.5561 3096.761 0.0000
Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2
Det(Sigma_ml) = 1.81e+42 SBIC = 114.575
FPE = 1.93e+42 HQIC = 114.4582
Log likelihood = -141310 AIC = 114.3916
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472
Vector autoregression
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXXI
_cons 9021607 229109.7 39.38 0.000 8572560 9470654
L2. 1.881075 6.149658 0.31 0.760 -10.17203 13.93418
L1. 14.08519 6.147354 2.29 0.022 2.036599 26.13379
addresses_per_day
L2. -.2470016 .0970857 -2.54 0.011 -.437286 -.0567172
L1. .8844116 .0971452 9.10 0.000 .6940106 1.074813
remaining_offer
L2. -.0115312 .0169845 -0.68 0.497 -.0448202 .0217578
L1. -.0046187 .016974 -0.27 0.786 -.037887 .0286497
daysdestroyed
L2. -1063947 4086103 -0.26 0.795 -9072562 6944668
L1. -5630628 4088950 -1.38 0.169 -1.36e+07 2383567
eur_usd
L2. -736.4957 725.6007 -1.02 0.310 -2158.647 685.6556
L1. -545.7257 725.6918 -0.75 0.452 -1968.056 876.604
nasdaq
L2. 460.7565 1617.455 0.28 0.776 -2709.397 3630.91
L1. -1992.331 1615.73 -1.23 0.218 -5159.102 1174.441
btc_usd
remaining_offer
_cons 2765083 286073.3 9.67 0.000 2204390 3325777
L2. 1.309073 7.678649 0.17 0.865 -13.7408 16.35895
L1. -9.267861 7.675773 -1.21 0.227 -24.3121 5.776377
addresses_per_day
L2. -.0295042 .1212241 -0.24 0.808 -.267099 .2080907
L1. -.2813361 .1212984 -2.32 0.020 -.5190766 -.0435956
remaining_offer
L2. .0480299 .0212073 2.26 0.024 .0064643 .0895955
L1. .1338608 .0211942 6.32 0.000 .092321 .1754007
daysdestroyed
L2. -338317.6 5102032 -0.07 0.947 -1.03e+07 9661481
L1. 5460557 5105587 1.07 0.285 -4546209 1.55e+07
eur_usd
L2. -487.132 906.007 -0.54 0.591 -2262.873 1288.609
L1. 270.374 906.1207 0.30 0.765 -1505.59 2046.338
nasdaq
L2. 1315.654 2019.603 0.65 0.515 -2642.695 5274.004
L1. 3647.535 2017.449 1.81 0.071 -306.5918 7601.662
btc_usd
daysdestroyed
_cons .5410053 .0124973 43.29 0.000 .5165109 .5654996
L2. 8.44e-08 3.35e-07 0.25 0.801 -5.73e-07 7.42e-07
L1. 9.53e-07 3.35e-07 2.84 0.004 2.96e-07 1.61e-06
addresses_per_day
L2. -9.82e-09 5.30e-09 -1.85 0.064 -2.02e-08 5.57e-10
L1. 2.46e-09 5.30e-09 0.46 0.643 -7.93e-09 1.28e-08
remaining_offer
L2. -6.93e-10 9.26e-10 -0.75 0.454 -2.51e-09 1.12e-09
L1. -5.05e-10 9.26e-10 -0.55 0.586 -2.32e-09 1.31e-09
daysdestroyed
L2. -.1276596 .2228861 -0.57 0.567 -.5645084 .3091891
L1. .4872349 .2230414 2.18 0.029 .0500818 .9243881
eur_usd
L2. -.0000481 .0000396 -1.22 0.224 -.0001257 .0000294
L1. -.00003 .0000396 -0.76 0.448 -.0001076 .0000476
nasdaq
L2. .0000494 .0000882 0.56 0.575 -.0001235 .0002223
L1. -.0001502 .0000881 -1.70 0.088 -.0003229 .0000226
btc_usd
eur_usd
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXXII
SELECCION DE LAGS
GRAFICOS IMPULSO RESPUESTA CORTO PLAZO Y LARGO PLAZO
_cons 45911.14 1998.054 22.98 0.000 41995.03 49827.25
L2. -.037578 .0536308 -0.70 0.484 -.1426926 .0675365
L1. .8837194 .0536108 16.48 0.000 .7786442 .9887945
addresses_per_day
L2. -.0004646 .0008467 -0.55 0.583 -.002124 .0011949
L1. -.0002736 .0008472 -0.32 0.747 -.001934 .0013869
remaining_offer
L2. -.0000407 .0001481 -0.27 0.784 -.000331 .0002496
L1. -.0001779 .000148 -1.20 0.229 -.0004681 .0001122
daysdestroyed
L2. 1805.585 35634.69 0.05 0.960 -68037.13 71648.3
L1. -34780.86 35659.52 -0.98 0.329 -104672.2 35110.51
eur_usd
L2. -8.281138 6.327926 -1.31 0.191 -20.68365 4.121369
L1. 2.066602 6.32872 0.33 0.744 -10.33746 14.47067
nasdaq
L2. 7.651044 14.10574 0.54 0.588 -19.9957 35.29779
L1. -16.37333 14.09069 -1.16 0.245 -43.99058 11.24392
btc_usd
addresses_per_day
Exogenous: _cons
addresses_per_day
Endogenous: btc_usd nasdaq eur_usd daysdestroyed remaining_offer
2 -141310 715.93* 36 0.000 1.9e+42* 114.392* 114.458* 114.575*
1 -141668 9095.2 36 0.000 2.5e+42 114.652 114.688 114.751
0 -146216 9.6e+43 118.302 118.307 118.316
lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC
Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 Number of obs = 2472
Selection-order criteria
-400
-200
0
200
-400
-200
0
200
0 10 20 30
0 10 20 30 0 10 20 30
modeloseis, addresses_per_day, btc_usd modeloseis, daysdestroyed, btc_usd modeloseis, eur_usd, btc_usd
modeloseis, nasdaq, btc_usd modeloseis, remaining_offer, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXXIII
DESCOMPOSICION DE CHOLESKY CORTO PLAZO (TABLA) Y LARGO PLAZO (GRAFICO)
-400
-200
0
200
-400
-200
0
200
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modeloseisL, addresses_per_day, btc_usd modeloseisL, daysdestroyed, btc_usd modeloseisL, eur_usd, btc_usd
modeloseisL, nasdaq, btc_usd modeloseisL, remaining_offer, btc_usd
95% CI impulse response function (irf)
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
30 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
29 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
28 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
27 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
26 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
25 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
24 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
23 .095023 .068305 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
22 .095023 .068306 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
21 .095023 .068306 .121741 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
20 .095023 .068306 .12174 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
19 .095023 .068306 .121739 .019865 .004709 .035021 .001785 -.002706 .006276
18 .095021 .068306 .121736 .019865 .00471 .03502 .001785 -.002706 .006276
17 .095019 .068306 .121732 .019865 .004711 .035019 .001785 -.002706 .006276
16 .095019 .068308 .12173 .019866 .004712 .035019 .001785 -.002706 .006275
15 .095019 .068311 .121728 .019867 .004715 .035019 .001785 -.002705 .006275
14 .095009 .06831 .121707 .019868 .004723 .035012 .001784 -.002705 .006274
13 .09497 .0683 .12164 .019867 .004744 .03499 .001784 -.002703 .006271
12 .09493 .068296 .121564 .019867 .004773 .034961 .001782 -.0027 .006265
11 .094944 .068325 .121562 .019876 .004803 .034949 .00178 -.002696 .006256
10 .094988 .068378 .121598 .019893 .004851 .034934 .001778 -.002688 .006244
9 .094797 .068315 .121278 .019885 .004991 .034779 .001774 -.002675 .006222
8 .0938 .067773 .119827 .019775 .005252 .034298 .00176 -.002645 .006165
7 .092745 .067264 .118225 .019655 .005614 .033695 .001728 -.002584 .00604
6 .093312 .067831 .118793 .019779 .006011 .033548 .001688 -.002488 .005864
5 .095157 .069242 .121072 .020121 .006558 .033683 .001657 -.00236 .005674
4 .091931 .066966 .116896 .019462 .007255 .03167 .001596 -.002136 .005327
3 .059659 .041716 .077603 .013725 .004984 .022465 .001343 -.001661 .004346
2 .009537 .003888 .015187 .003843 -.000021 .007706 .000606 -.00095 .002163
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
Results from modeloseis
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
XXXIV
(5) irfname = modeloseis, impulse = addresses_per_day, and response = btc_usd
(4) irfname = modeloseis, impulse = remaining_offer, and response = btc_usd
(3) irfname = modeloseis, impulse = daysdestroyed, and response = btc_usd
(2) irfname = modeloseis, impulse = eur_usd, and response = btc_usd
(1) irfname = modeloseis, impulse = nasdaq, and response = btc_usd
95% lower and upper bounds reported
30 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
29 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
28 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
27 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
26 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
25 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
24 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .00993
23 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004209 .009929
22 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004208 .009929
21 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004208 .009928
20 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004207 .009927
19 .000722 -.002395 .003839 .00286 -.004206 .009925
18 .000722 -.002394 .003839 .002859 -.004204 .009922
17 .000722 -.002394 .003838 .002858 -.0042 .009916
16 .000722 -.002393 .003838 .002856 -.004195 .009907
15 .000722 -.002392 .003836 .002854 -.004185 .009893
14 .000722 -.002388 .003832 .002849 -.00417 .009868
13 .000722 -.002381 .003825 .002841 -.004143 .009825
12 .000722 -.002372 .003815 .002827 -.004101 .009754
11 .000722 -.002364 .003807 .002808 -.004037 .009653
10 .000722 -.002348 .003792 .002783 -.003946 .009512
9 .000719 -.002296 .003735 .002742 -.003804 .009287
8 .00071 -.002193 .003614 .002658 -.003577 .008892
7 .000704 -.002079 .003486 .002519 -.00325 .008287
6 .000709 -.002018 .003437 .002377 -.002861 .007615
5 .000719 -.001924 .003362 .002281 -.002464 .007025
4 .000651 -.001525 .002827 .002141 -.001985 .006267
3 .000333 -.000877 .001543 .001675 -.001436 .004785
2 .000014 -.00022 .000247 .000651 -.000957 .002259
1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
step fevd Lower Upper fevd Lower Upper
(4) (4) (4) (5) (5) (5)
0
.05
.1
.15
0
.05
.1
.15
0 100 200 300 400
0 100 200 300 400 0 100 200 300 400
modeloseisL, addresses_per_day, btc_usd modeloseisL, daysdestroyed, btc_usd modeloseisL, eur_usd, btc_usd
modeloseisL, nasdaq, btc_usd modeloseisL, remaining_offer, btc_usd
95% CI fraction of mse due to impulse
step
Graphs by irfname, impulse variable, and response variable
Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció
75
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Propiedad Intelectual de Pablo Di Ció