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Análisis sobre la Bitcoin en el mercado financiero internacional entre los años 2015 y 2018Ordoñez Quispe, Angelica Lucia, Rivadeneyra Franco, Sttefy Addrilka 22 February 2018 (has links)
El impacto de las nuevas tecnologías junto con los nuevos modelos de negocio está cambiando la industria del sector financiero, uno de los nuevos emprendimientos de innovación son las criptomonedas, siendo la Bitcoin la más popular, ya que su principal característica es ser descentralizada pudiendo ser utilizada en diferentes partes del mundo.
La presente investigación tiene por finalidad determinar si hay una relación estadística entre el precio de la Bitcoin y los activos de inversión e índices del mercado financiero durante el periodo de Enero 2015-Diciembre 2018, considerando la alta volatilidad del precio en los últimos dos años; y, si las variables hasta ahora conocidas como justificantes del precio serán las mismas para esta actualización del estudio de la criptomoneda considerando la posible presencia de una burbuja financiera en la Bitcoin.
Para el desarrollo del modelo se empleó la metodología de investigación cuantitativa mediante un modelo de regresión. EL resultado fue un grado de asociación considerable con el Euro, Yuan, S&P500 y Petróleo WTI; sin embargo, al desarrollar el modelo estadístico se concluyó que las variables seleccionadas nos presentan causalidad sobre el precio de la criptomoneda. / The impact of new technologies along with new business models is changing the industry of the financial sector, one of the new innovation ventures are the cryptocurrencies, being the Bitcoin the most popular, as its main feature is to be decentralized and can be used in different parts of the world.
The present investigation has for purpose determine if there is a statistical relation between the Bitcoin´s price and the assets of investment and indexes of the financial market during the period of January 2015-December 2018, considering the high volatility of the price in the last two years; and, if the variables till now known like justifying of the price will be the same for this update of the study of the criptocurrency considering the possible presence of a financial bubble in Bitcoin.
For the development of the model there was used the methodology of quantitative investigation by means of a model of regression. The result was a degree of considerable association with the Euro, Yuan, S&P 500 and Oil WTI; nevertheless, on having developed the statistical model concluded that the selected variables us not present causality on the price of the criptocurrency. / Tesis
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[en] BITCOIN: AN INTRODUCTION TO MATHEMATICS OF TRANSACTIONS / [pt] BITCOIN: UMA INTRODUÇÃO À MATEMÁTICA DAS TRANSAÇÕESRAONI DO NASCIMENTO GONZAGA 09 August 2021 (has links)
[pt] O conceito de moedas descentralizadas vem sendo amplamente disseminado
com o advento das criptomoedas, dentre as quais tem destaque o Bitcoin.
O objetivo deste trabalho é apresentar as etapas de uma transação de Bitcoin,
explorando os conceitos matemáticos como Curvas elípticas e suas aplicações
sobre a geração de chaves públicas nas transações de Bitcoin chamando a
atenção para as características que conferem segurança, em particular, a aplicação de criptografia por meio do algoritmo ECDSA. / [en] The concept of decentralized currencies has been widely disseminated
with the advent of cryptocurrencies, among which Bitcoin stands out. The
objective of this work is to present the steps of a Bitcoin transaction, exploring
mathematical concepts such as elliptical curves and their applications on
the generation of public keys in Bitcoin transactions, drawing attention to
the characteristics that provide security, in particular, the application of
encryption through the ECDSA algorithm.
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[pt] ANÁLISE DO VALOR DE DERIVATIVOS DE CRIPTOATIVOS / [en] VALUE ANALYSIS OF CRYPTOASSETS DERIVATIVESFABIO HENRIQUE CORREIA DE MEDEIROS 11 February 2021 (has links)
[pt] Este estudo visa verificar se a utilização de ferramentas tradicionais de precificação de derivativos para a realização da análise do mercado de criptoativos geram resultados coerentes com valores praticados pelo mercado. Após o advento dos criptoativos, diversas exchanges iniciaram negociações de derivativos, e com isso surgiu um novo desafio para precificação, tendo em vista se tratar de um ativo objeto novo, com grande potencial de valorização e incertezas. Foi realizada pesquisa qualitativa através do método de levantamento de corte transversal. Foram analisadas séries de preços à vista e futuros de bitcoin, além de histórico de negócios realizados com opções de bitcoin no recorte temporal entre 14 de novembro de 2016 e 20 de abril de 2020. Testes estatísticos validaram a o comportamento da série de preços de bitcoin como similar ao Movimento Geométrico Browniano. A premissa de lognormalidade dos retornos da série de preços de bitcoin para utilização das fórmulas de Black-Scholes-Merton foi relaxada. Os resultados comparativos da precificação teórica de contratos futuros de bitcoin com preços futuros praticados pelo mercado mostraram que houve cobrança de prêmios, indo ao encontro das teorias backwardation normal, contango, e hipótese da proteção líquida. Os resultados comparativos entre a utilização de volatilidades históricas e implícitas para precificação de opções através das fórmulas de Black-Scholes-Merton mostraram que, apesar de choques terem impactado o poder de previsão das volatilidades históricas, pode-se identificar características de reversão à média nos gráficos de volatilidades implícitas. Para opções com vencimentos longos, as volatilidades históricas aparentaram possuir certa validade como preditoras. / [en] The objective of the study is to verify whether the use of traditional derivative pricing tools for the analysis of the crypto market generates coherent results with values practiced by the market. After the advent of cryptoassets, several exchanges started derivatives trading, and a new pricing challenge arose, considering that it is a new object asset, with great potential for appreciation and uncertainty. Qualitative research was carried out applying the cross-sectional survey method. Time series of bitcoin spot and futures prices were analyzed, as well as history of trades carried out with bitcoin call options in the time frame between November 14, 2016 and April 20, 2020. Statistical tests validated the behavior of the bitcoin price series as like the Brownian Geometric Movement. The log-normality premise of the returns from bitcoin price series for using the Black-Scholes-Merton formulas has been relaxed. The comparative results of the theoretical pricing of the bitcoin futures contract with the futures prices practiced by the market showed that premiums were charged, meeting the normal backwardation theory, contango theory, and net protection hypothesis. The comparative results between the use of historical and implicit volatilities for pricing options using the Black-Scholes-Merton formulas showed that, despite shocks having impacted the predictive power of historical volatilities, it was possible to identify mean-reversion characteristics in the implied volatility graphs. For options with longer maturities, historical volatilities appeared to have some type of validity as predictors.
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[pt] ENSAIOS SOBRE EFEITO-MANADA / [en] ESSAYS ON HERDINGGERSON DE SOUZA RAIMUNDO JUNIOR 03 May 2022 (has links)
[pt] O efeito-manada é uma característica do comportamento do investidor nos
mercados financeiros, particularmente no estresse do mercado. Na tese aplicaremos uma
abordagem baseada na dispersão transversal de ações betas individuais, que nos permite
extrair padrões de efeito-manada, usando duas metodologias dinâmicas para medir o
fenômeno manada ao longo do tempo com um modelo de espaço de estados em três
mercados diferentes.
O primeiro estudo analisa o beta herding no mercado de ações brasileiro usando
um modelo de estado-espaço, controlado por dois agrupamentos de empresas: as
empresas listadas no índice de mercado e as listadas na bolsa como um todo. Os achados
revelaram um efeito-manada elevado na bolsa brasileira, com apenas pequenas diferenças
entre os clusters. Em relação às variáveis de controle, verificamos que os fatores dividend
yield, volatilidade do mercado, SMB e WML foram significativos para ambos os grupos,
indicando que o herding é significativo independente do comportamento dessas variáveis.
O segundo estudo examina o beta herding no mercado de commodities, utilizando
a metodologia desenvolvida por Hwang e Salmon (2004) e uma adaptação do beta
padronizado por Hwang, Rubesam e Salmon (2018). Analisamos o comportamento de
quinze commodities entre 2000 e 2018 e, em seguida, extraímos as commodities
alimentares para testar seu efeito separadamente. Os resultados sugerem que os betas
podem se desviar dos fundamentos em ambas as amostras. No entanto, os betas de
commodities alimentares tendem a reverter mais rapidamente para a estabilidade entre
demanda e oferta, o que resulta em um equilíbrio risco-retorno de longo prazo.
O terceiro estudo aplica a metodologia de Hwang e Salmon (2004) e uma
adaptação beta padronizada por Hwang, Rubesam e Salmon (2018) para o mercado de
Criptomoedas. Os resultados revelam que o efeito-manada em direção ao mercado
apresenta significativa movimentação e persistência independentemente da condição de
mercado, expressa através do índice de mercado, volatilidade de mercado e índice de
volatilidade. Ao analisar o efeito-manada, é possível observar que o efeito-manada foi
intenso durante o período investigado. Também identificamos uma relação positiva entre
o estresse de mercado e efeito-manada. / [en] Herding is a feature of investor behavior in financial markets, particularly in
market stress. In the thesis we will apply an approach based on the transversal dispersion
of individual stock betas, which allows us to extract herd patterns, using two dynamic
methodologies to measure the herd phenomenon over time with a state-space model in
three different markets.
The first study analyzes beta herding in the Brazilian stock market using a statespace model, controlled by two groupings of companies: those stocks listed on the market
index (Ibovespa) and those listed on the stock exchange as a whole. The findings revealed
a high herd on the Brazilian stock exchange, with only small differences between the
clusters. Regarding the control variables, we found that the dividend yield, market
volatility, SMB, and WML factors were significant for both groups, indicating that the
herd is significant regardless of the behavior of these variables.
The second study examines beta herding in the commodity market, using the
methodology developed by Hwang and Salmon (2004) and a beta adaptation standardized
by Hwang, Rubesam, and Salmon (2018). We analyzed the behavior of fifteen
commodities between 2000 and 2018 and then extracted the food commodities to test
their effect separately. The results suggest that betas can deviate from fundamentals in
both samples. However, food commodity betas tend to revert more quickly to stability
between demand and supply, which results in a long-term risk-return balance.
The third study applies the methodology of Hwang and Salmon (2004) and a beta
adaptation standardized by Hwang, Rubesam, and Salmon (2018) for the Cryptocurrency
market. The results reveal that the herd towards the market presents significant movement
and persistence regardless of the market condition, expressed through the market index,
market volatility, and volatility index. When analyzing trail herding, it is possible to
observe that herding was intense during the investigated period. We also identified a
positive relationship between herding and market stress.
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[pt] OS DETERMINANTES DO PREÇO DE MERCADO DO BITCOIN / [en] THE DETERMINANTS OF THE BITCOIN MARKET PRICEFELIPE ARAUJO NASCIMENTO 16 December 2019 (has links)
[pt] O presente estudo busca entender os principais determinantes da flutuação de preços do Bitcoin através de variáveis relacionadas à força de mercado, tecnologia, reconhecimento público e variáveis macroeconômicas, estimando os coeficientes do vetor de correção de erros (VECM) e do procedimento autoregressivo de defasagens distribuídas (ARDL). Os resultados apresentaram que o reconhecimento público não possui impactos significantes sobre o preço de mercado do Bitcoin, enquanto as forças de mercado, fatores tecnológicos e as variáveis macroêconomicas apresentam impacto significativo em pelo menos um dos modelos utilizados. / [en] The present study seeks to understand the main determinants of Bitcoin price fluctuation through variables related to market forces, technology, public recognition and macroeconomic variables, estimating the coefficients of the error correction vector (VECM) and the autoregressive procedure of distributed lags (ARDL). The results showed that public recognition does not have significant impacts on the market price of Bitcoin, while market forces, technological factors and macroeconomic variables have a significant impact on at least one of the models used.
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[en] ESTIMATION OF BETA COEFFICIENTS OF CRYPTOCURRENCIES IN RELATION TO THE DIGITAL CURRENCIES INDEXES, STOCK INDEXES AND FIAT CURRENCY INDEX IN RELATION TO THE US DOLLAR / [pt] ESTIMAÇÃO DE COEFICIENTES BETA DE CRIPTOMOEDAS EM RELAÇÃO À ÍNDICES DE MOEDAS DIGITAIS, ÍNDICES DE AÇÕES E ÍNDICE DE MOEDAS FIDUCIÁRIAS EM RELAÇÃO AO DÓLAR AMERICANORODRIGO DE ARAUJO SOARES PEREIRA 18 February 2020 (has links)
[pt] O Bitcoin surgiu no fim da década passada. Desde então, emergiu uma nova classe de ativos: as criptomoedas. O ecossistema das moedas digitais vem avançando a passos largos, seja pelo surgimento de novas moedas, pelo nível de capitalização, pela escalada de investidores ou pelo expressivo desempenho em 2017. Dado o quadro, as criptomoedas se consolidam a cada dia como uma alternativa de investimento, tornando-se de vez uma rota do mercado financeiro. Por consequência, surge a necessidade de avaliar e estimar medidas de risco para esses ativos. Este estudo estimou os coeficientes Beta das quatorze maiores criptomoedas da economia – de acordo com o nível de capitalização – em relação à
índices teóricos, com o fito de auxiliar os gestores de portfólios no apreçamento e na formatação de estratégias. Através de uma regressão de retornos passados destas moedas sobre os retornos dos índices de criptoativos, de ações e de uma cesta de moedas contra o dólar americano, estimou-se o Beta dos ativos. A partir das análises, concluiu-se que o Bitcoin possui elevada sensibilidade aos índices de criptomoedas, mesma condicionante para o Ethereum, porém com correlação mais branda aos referenciais, bem como ao próprio Bitcoin. Quantos às demais moedas, estas não exprimiram fator de risco associado aos índices de criptomoedas, visto os baixos coeficientes. Quando analisados os criptoativos em relação aos índices acionários e de moedas contra o dólar, constatou-se que os coeficientes foram iguais a zero. Portanto, o desempenho das criptomoedas, na janela de tempo estudada, possui relação involuntária às oscilações destes índices. / [en] Bitcoin has risen at the end of the last decade. Since then, a new class of assets emerged: the cryptocurrencies. The cryptocurrencies scenario has been advancing rapidly, by the emergence of new currencies, by the level of capitalization, either by the increase of investors or by its significant performance in 2017. Given the situation, cryptocurrencies keep consolidating itself every day as an investment alternative, becoming a permanent route for the financial market. Consequently, it becomes necessary to estimate risk measures for these assets. This study estimated the Beta coefficients of the largest cryptocurrencies – according to its capitalization level – in relation to theoretical indexes, in order to assist portfolios managers in pricing. Through a regression of past returns of virtual currencies on the returns of the cryptocurrencies indexes, stocks and a portfolio of currencies against the US dollar, the digital assets beta was estimated. From these analyses, it was possible to conclude that Bitcoin is significantly sensitive to cryptocurrencies indexes, the same condition for Ethereum, but with a softer correlation to the references, as well as Bitcoin itself. With respect to the other currencies, they did not express a relevant risk factor associated with cryptocurrencies indexes, due to low coefficient values. When analyzing the cryptocurrency in relation to the stock and currency indexes against the US dollar, it was noted that the coefficients were zero. Therefore, the digital currencies performance of this study, in the given timeframe, has an involuntary relation to the fluctuations of those indexes.
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