Teoria derrame vs criptomoneda

Precio del bitcoin en usd

Este artículo analiza el fenómeno de los criptoactivos con el fin de comprender sus riesgos potenciales y mejorar su vigilancia. En primer lugar, se describen las características del fenómeno de los criptoactivos, con el fin de llegar a una definición clara del alcance de las actividades de supervisión. En segundo lugar, identifica los principales riesgos de los criptoactivos que justifican una vigilancia continua -estos riesgos podrían afectar a la estabilidad y la eficiencia del sistema financiero y de la economía- y esboza los vínculos que podrían provocar un desbordamiento del riesgo. En tercer lugar, el artículo analiza cómo, y en qué medida, los datos disponibles públicamente permiten satisfacer las necesidades de seguimiento identificadas y, mediante la presentación de algunos ejemplos de indicadores sobre la evolución del mercado, ofrece una visión de determinadas cuestiones, como la disponibilidad y la fiabilidad de los datos. Por último, se abordan algunas iniciativas estadísticas que intentan superar los retos pendientes.
El BCE ha estado analizando el fenómeno de los criptoactivos con el fin de identificar y supervisar las posibles implicaciones para la política monetaria y los riesgos que los criptoactivos pueden suponer para el buen funcionamiento de las infraestructuras de mercado y de los pagos, así como para la estabilidad del sistema financiero[1]. Esta tarea comienza con el desarrollo de un marco de seguimiento que proporcione los datos y la información necesarios para calibrar continuamente el alcance y la importancia de la evolución de los riesgos de los criptoactivos, con el fin de garantizar la preparación para cualquier escenario adverso.

Btc usd

ResumenA través de la aplicación de tres modelos BEKK bivariados por pares, este trabajo examina la dinámica de la volatilidad condicional junto con las interrelaciones y las correlaciones condicionales entre tres pares de criptomonedas, a saber, Bitcoin-Ether, Bitcoin-Litecoin y Ether-Litecoin. Mientras que la volatilidad de los precios de las criptomonedas depende de sus propias perturbaciones y de la volatilidad pasada, encontramos pruebas de efectos bidireccionales de transmisión de las perturbaciones entre Bitcoin y Ether y Litecoin, y de efectos indirectos unidireccionales de las perturbaciones de Ether a Litecoin. Por último, identificamos efectos bidireccionales de transmisión de la volatilidad entre los tres pares y proporcionamos pruebas de que existen correlaciones condicionales variables en el tiempo y que son en su mayoría positivas.
Para preguntas técnicas sobre este artículo, o para corregir sus autores, título, resumen, información bibliográfica o de descarga, póngase en contacto con . Datos generales de contacto del proveedor: http://www.elsevier.com/locate/frl .
Para preguntas técnicas sobre este artículo, o para corregir sus autores, título, resumen, información bibliográfica o de descarga, póngase en contacto con: Catherine Liu (correo electrónico disponible más abajo). Datos generales de contacto del proveedor: http://www.elsevier.com/locate/frl .

Valor del bitcoin

Los autores muestran que existe una diferencia sustancial entre el comportamiento de los índices de rentabilidad y de desbordamiento de la volatilidad de las carteras de criptomonedas a lo largo del tiempo. Los autores encuentran pruebas de interdependencia entre las carteras de criptodivisas en función de los índices de desbordamiento. Mientras que el índice de desbordamiento de la rentabilidad revela un aumento de la integración entre las carteras de divisas, el índice de desbordamiento de la volatilidad experimenta importantes estallidos durante las principales crisis del mercado. Curiosamente, los índices de desbordamiento de la rentabilidad y la volatilidad muestran tanto tendencias como estallidos, respectivamente.
Este estudio realiza una contribución metodológica al adoptar el enfoque de Dielbold y Yilmaz (2012) para cuantificar las transmisiones de rentabilidad y volatilidad entre criptomonedas. Hasta donde sabemos, apenas hay estudios que hayan adoptado la metodología de Dielbold y Yilmaz (2012) para investigar esta relación dinámica en el mercado de las criptodivisas. El enfoque de Dielbold y Yilmaz (2012) proporciona una medida sencilla e intuitiva de la interdependencia de los rendimientos y las volatilidades de los activos explotando el marco autorregresivo vectorial generalizado, que produce descomposiciones de la varianza que no se ven afectadas por el ordenamiento.

Bitcoin

La pérdida de confianza en las instituciones financieras y en las estructuras financieras de los gobiernos tras la crisis mundial de 2008 hizo que aumentara la popularidad de los sistemas de criptomonedas. Las criptodivisas se han visto como una alternativa para evitar la interferencia política, los riesgos de guerra y los daños causados por las políticas de los bancos centrales.
Las criptodivisas, que atrajeron la atención de los inversores en bolsas de dinero, también se vieron afectadas por la pandemia [2]. El mercado de las criptomonedas, que ha crecido considerablemente en los últimos años, es abordado con frecuencia por las instituciones financieras y gubernamentales de todo el mundo. Entre los miles de criptodivisas, el Bitcoin es la más conocida debido al tamaño de su capitalización. A Bitcoin, que tiene el mayor valor de mercado desde 2020, le siguen Ethereum y Ripple, respectivamente [3]. Bitcoin ha atraído una gran atención en los últimos años por ser la primera y más conocida criptodivisa.
El resto del estudio se organiza como sigue: La literatura existente que investiga las criptodivisas, la relación entre las criptodivisas y el índice de pánico se resumen en la segunda sección. En la tercera sección se presentan los datos. En la cuarta sección, la relación entre las criptodivisas y el índice de pánico se analiza econométricamente. El estudio se completa con la sección de conclusiones donde se evalúan los resultados del análisis empírico.