[pt] ENSAIOS SOBRE MOEDAS DIGITAIS: UM ESTUDO SOBRE VOLATILIDADE E FENÔMENOS COMPORTAMENTAIS
[pt] Com o surgimento dos criptoativos em 2009, iniciado com o Bitcoin, uma nova dinâmica de investimento e de tecnologia emergiu no século XXI com um novo mercado que já chegou a mais de 800 bilhões de dólares em 2018 e conta com mais de 2.000 moedas. Apesar da elevada volatilidade, de vários escân...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | Tese de doutorado |
| Estado: | Published version |
| Data de publicação: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | PUC_RIO |
| Repositório: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | Português |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:46839 |
| Acesso em linha: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46839&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46839&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.46839 |
| Nível de acesso: | Acesso aberto |
| Palavra-chave: | [pt] EFEITO CONTAGIO [pt] ESTADOS DE VOLATILIDADE [pt] CRIPTOATIVO [pt] FEEDBACK TRADING [pt] EFEITO MANADA [en] CONTAGION EFFECT [en] VOLATILITY STATES [en] CRYPTOCURRENCIES [en] FEEDBACK TRADING [en] HERD EFFECT |
| Resumo: | [pt] Com o surgimento dos criptoativos em 2009, iniciado com o Bitcoin, uma nova dinâmica de investimento e de tecnologia emergiu no século XXI com um novo mercado que já chegou a mais de 800 bilhões de dólares em 2018 e conta com mais de 2.000 moedas. Apesar da elevada volatilidade, de vários escândalos de pirâmides, da ausência de regulamentação e da maior utilização como investimento do que em compras de bens e serviços, os criptoativos vêm ganhando seu espaço, em meio às controvérsias, devido a tecnologia disruptiva. Este trabalho tem por objetivo analisar os 50 maiores criptoativos do mercado durante o período de 2015 – 2018 por meio de três ensaios que abordam: (i) a análise e previsão de volatilidade utilizando o MSGARCH (KLAASSEN, 2002), com testes de acurácia (envolvendo funções perda EQM e QLIKE, bem como o MAE, MAPE e o indicador U de Theil); (ii) análise dos fenômenos comportamentais de efeito manada seguindo modificações nas metodologias CSSD (CHRISTIE E HUANG, 1995), CSAD (CHANG, CHENG E KHORANA, 2000) e HS (HWANG E SALMON, 2004), bem como o efeito contágio seguindo modificações nas metodologias do teste FR (FORBES E RIGOBON, 2002) e de testes de comomentos de ordem superior (FRY, MARTIN E TANG, 2010; FRY-MCKIBBIN E HSIAO, 2018); (iii) bem como a análise do fenômeno de feedback trading por meio do modelo seminal de Sentana e Wadhwani (1992). Como principais achados, foi identificado que: (i) há uma forte influência de dois estados de volatilidade; nos criptoativos com maior probabilidade de ocorrência do segundo regime existe uma maior tendência do aparecimento do segundo estado de volatilidade com a subida de preços, onde existe elação ao efeito manada, o modelo CSAD detectou um efeito pouco significativo, e o modelo CSSD detectou um efeito manada forte estatisticamente significativo no movimento de queda de mercado; o modelo HS capturou com sucesso o comportamento de manada e revelou períodos extremos de manada reversa; em relação ao efeito contágio, o teste FR conseguiu captar contágio do Bitcoin em outras moedas em praticamente todos os casos com exceção do Tether Dollar, BITCNY e ECC - que tipicamente possuem controle inflacionário e particularidades das stablecoins; nos modelos de comomentos, os testes indicaram contágio do Bitcoin em relação as moedas analisadas; (iii) em relação ao fenômeno de feedback trading, foi possível captar feedback trade negativo no TETHER e positivo nas moedas BTC, ETH, CSC e ECC, cuja adequação do modelo utilizado foi confirmada posteriormente pelo teste de viés de sinais (ENGLE E NG, 1993), com exceção do TETHER - que contrariou Sentana e Wadhwani (1992) e Shi, Chiang e Liang (2012) ao apontarem que modelos menos parcimoniosos teriam pouca influência na verificação de feedback trading. |
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