Tesina de Grado - Bitcoins en Norteamerica - Pablo Miguel Di Ció

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

ii


iii

BITCOINS EN NORTEAMERICA

UN ANALISIS EMPIRICO DE SU VARIABILIDAD


iv


v

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.


vi

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.


vii

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.


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


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.


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.


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”


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.


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


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


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


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


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.


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


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


9

Gráfico 1.5


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)


10

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.


11

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


12

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,


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.


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.


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.


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


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.


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.


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.


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


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


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


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


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


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


23

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


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


24

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.


25

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


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)


26

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.


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


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



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


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




step


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%


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



95% CI fraction of mse due to impulse

step



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.


33

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.


34

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.


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.


35

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.


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.


36

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.


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.


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


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


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


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


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


step


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.


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


http://www.blockchain.org/

http://finance.yahoo.com/


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


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


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


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


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





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




step


-300

-200

-100

0

100

-300

-200

-100

0

100

0 100 200 300 400

0 100 200 300 400




step



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




step



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


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



FPE = 7.19e+36 HQIC = 96.24864


Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472



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


XII

SELECCION DE LAGS


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




-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


step


-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


step



XIII


(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


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


(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


step



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


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



FPE = 6.98e+25 HQIC = 76.60166


Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472



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


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


XVII

SELECCION DE LAGS


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




-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


step


-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




step



XVIII


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


(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


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)


XIX

0

.05

.1

.15

0

.05

.1

.15

0 100 200 300 400

0 100 200 300 400 0 100 200 300 400




step



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


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



FPE = 3.15e+26 HQIC = 78.1081


Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472



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


XXII

SELECCION DE LAGS


_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




-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


step



XXIII


-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


step


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


(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)

Results from modelocuatro


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


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


(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


step



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


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



FPE = 1.56e+33 HQIC = 90.66363


Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472



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

_


XXVII

SELECCION DE LAGS


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




-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


step


-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


step



XXVIII


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


(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


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)


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


step



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


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



FPE = 1.93e+42 HQIC = 114.4582

Log likelihood = -141310 AIC = 114.3916

Sample: 1/7/2009 - 10/14/2015 No. of obs = 2472



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


XXXII

SELECCION DE LAGS


_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




-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


step



XXXIII


-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


step


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


(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)

Results from modeloseis


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


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


(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


step



75

BIBLIOGRAFIA

Antonio Sousa, A. F. (2015). Trading Economics. Retrieved from

http://www.tradingeconomics.com/

d’Artis Kancs, P. C. (2015). The Digital Agenda of Virtual Currencies.

Damodar Gujarati, D. P. (2009). Econometría (5ta ed.). Mexico: Mc Graw Hill.

Inc., G. (02 de 2016). google Trends. Recuperado el 2016, de


Inc., Y. (02 de 2016). Yahoo Finance. Recuperado el 2016, de http://finance.yahoo.com

Kelly, B. (2015). The Bitcoin Big Bang. Hoboken, New Jersey: Wiley & Sons Inc.

Kiyotaki, N. W. (1989). On Money as a Medium of Exchange. Journal of Political

Economy, 927-954.

Kovenock, D. D. (2002). Fiat Exchange in Finite Economies. Economic Inquiry, 147-157.

Krugman P.R., O. M. (2003). International Economics: Theory and Policy. Addison

Wesley, USA.

Palombizio E., I. M. (2012). Forecasting Exchange Rates using Leading Economic

Indicators. Open Access Scientific Reports .

Papadopoulos, G. (2009). Between Rules and Power: Money as an Institution Sanctioned

by Political Authority. Journal of Economic Issues, 43, 951-969.

Paul Vigna, M. J. (2015). The Age of Cryptocurrency. New York: St. Martin´s Press.

Pavel Ciaian, M. R. (2014). The Economics of Bitcoin Price Formation.

Smith, P. (2015). Blockchain. Retrieved from https://blockchain.info/

U.S. Department of the Treasury. (n.d.). Retrieved from http://www.treasury.gov/

Wijk, D. V. (18 de julio de 2013). What can be expected from the Bitcoin?


Tesina de Grado - Bitcoins en Norteamerica - Pablo Miguel Di Ció

Documents

Transcript of Tesina de Grado - Bitcoins en Norteamerica - Pablo Miguel Di Ció