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Este artigo usa as implicações do modelo SVAR com base em dados mensais para medir o impacto dos choques de preços de bitcoin nas remessas, multiplicadores de dinheiro, índice de USD e preços do ouro; A Tabela 1 fornece a estatística descritiva.
Conjunto de dados
Este artigo usa conjuntos de dados mensais. Para os preços do Bitcoin, uma série de “preços mensais de Bitcoin para o dólar americano” é obtida no Investing.com, o banco de dados da seção de criptomoedas.
A adoção do Bitcoin é uma mudança dos sistemas financeiros tradicionais, e a disseminação marginal desse sentimento pode levar a uma maior demanda por ouro como refúgio, aumentando os preços. Eventos históricos, como crises financeiras em pequenos países, ocasionalmente desencadearam mudanças globais nos preços do ouro devido a riscos percebidos. Como resultado, o estudo adota “preços mensais de fixação de ouro LBMA” obtidos no Investing.com. Além disso, atraindo paralelos com outros casos em que os países adotaram políticas econômicas não convencionais (por exemplo, países com moedas atingidas como Taiwan ou adotando um conselho de moeda), elas geralmente levaram a reações nos mercados globais de mercadorias e forex. Para o multiplicador de dinheiro, uma série “Estatística Monetária e Financeira” é obtida no banco de dados do International Monetary Fund. Este estudo reconhece que as forças externas e não as autoridades locais podem influenciar mudanças no multiplicador monetário em El Salvador. A dependência do país no USD como moeda legal limita o controle direto sobre as ferramentas de política monetária normalmente disponíveis para os países soberanos com sua moeda. Portanto, este estudo também usa o “Índice mensal de dólares (DXY)” obtido no Investing.com. O mercado financeiro está altamente interconectado; Até pequenas economias podem ter efeitos estranhos nos mercados globais através de efeitos de contágio. Mudanças nas políticas econômicas, como a adoção de Bitcoin, ainda podem influenciar a percepção do USD nos mercados internacionais. Isso pode afetar potencialmente a confiança dos investidores no USD, levando a flutuações no índice de USD. Finalmente, os dados de remessa foram coletados mensalmente na seção de dados macroeconômicos do Banco Central de El Salvador. As remessas são medidas em milhões de dólares, concentrando -se no fluxo de fundos de indivíduos no exterior a beneficiários em El Salvador. Os dados capturam explicitamente o valor monetário das remessas nas moedas tradicionais, como o USD.
O período mensal da amostra entre 10 de setembro de 2010 e 30 de fevereiro de 2022 foi considerado devido à consistência na disponibilidade de dados; As variáveis são feitas estacionárias para estimativa.
Foi modelo
Este artigo considera um Var multivariado, como adotado por Momoli (2017), onde \ ({y} _ {1 {\ rm {t}}} \) e depende de diferentes combinações dos valores anteriores das variáveis e dos termos de erro
$$ \ esquerda[\begin{array}{c}{y}_{1{\rm{t}}}\\ {y}_{{\rm{nt}}}\end{array}\right]= \ esquerda[\begin{array}{c}{{\rm{\alpha }}}_{1}\\ {{\rm{\alpha }}}_{{\rm{n}}}\end{array}\right]+\ esquerda[\begin{array}{cc}{{\rm{\varphi }}}_{11} & {{\rm{\varphi }}}_{12}\\ {{\rm{\varphi }}}_{{ni}} & {{\rm{\varphi }}}_{{ni}}\end{array}\right]\esquerda[\begin{array}{c}{y}_{1{\rm{t}}-1}\\ {y}_{{\rm{nt}}-1}\end{array}\right]+\ esquerda[\begin{array}{c}{{\rm{u}}}_{1{\rm{t}}}\\ {{\rm{u}}}_{{\rm{nt}}}\end{array}\right]$$
(1a)
onde \({isto}\) é um termo de perturbação do ruído branco com E (\ ({{\ rm {u}}} _ {{\ rm {it}}} \)) = 0, (i = 1…, n), E (\ ({{\ rm {u}}} _ {1 {\ rm {t}}} {{\ rm {u}}} _ {{\ rm {nt}}} \)) = 0.
Reescrevemos em matriz formam a ordem genérica var P como:
$$ {\ rm {y}} _ {\ rm {t}} = a (l) \, {\ rm {y}} _ {{\ rm {t}}-1}+\ varepsilon t $$
(1b)
A condição da estacionariedade é verificada se e somente se |UM(L) – λ | = 0, o que significa que os valores λ são menores que 1 em termos absolutos. Introduzimos dois manequins (\ ({b {\ mathrm {dummy}}} \) e \ ({{\ mathrm {btdummy}}} \)) para medir o significado do impacto em 9 de junho de 2021, quando o governo de El Salvador publicou no Diário Oficial que fez da concurso legal do Bitcoin da moeda digital no país. \ ({{\ mathrm {btdummy}}} \) Mede o impacto da legislação que entrou em vigor em 7 de setembro de 2021. \ ({Bdummy} \) e \ ({{\ mathrm {btdummy}}} \) são significativos em 1%.
Análise da causalidade de acordo com Granger
Em geral, surgem problemas interpretativos porque (1.1) é uma representação de uma forma reduzida que, por sua natureza, pouco empresta a apoiar considerações estruturais. A análise de causalidade de Granger visa avaliar o poder preditivo de uma variável sobre outras variáveis do sistema. Segundo Granger, se uma variável, \ ({y} _ {1} \)auxilia na melhoria das previsões de outra variável, \ ({y} _ {2} \)então \ ({y} _ {1} \) causas \ ({y} _ {2} \).
A causalidade de Granger significa apenas uma correlação entre o valor presente de uma variável e os valores anteriores de outros; Isso não significa que os movimentos de uma variável causam movimentos de outro. Deve haver cautela ao interpretar os resultados de testes de não-coausalidade. Primeiro, os resultados são geralmente sensíveis ao conjunto de informações usadas no aplicativo, ou seja, ao conjunto de strings incluídas no VAR; Sempre existe o risco de encontrar relações causais “falsas” derivadas de variáveis omitidas. Causalidade: Ao inferir a sequência cronológica dos movimentos da série, pode-se argumentar que as alterações em uma variável parecem influenciar uma variável relacionada ao atraso. Este artigo rejeita a hipótese nula de que a remessa, o multiplicador de dinheiro, o índice de dólares e os preços do ouro não causam um preço de bitcoin de causa, dado que nosso p O valor é 0,001.
Função de resposta ao impulso
Reescrevemos 1.2 de forma compacta da seguinte forma, onde L é o operador de atraso:
$$ {\ rm {y}} _ {\ rm {t}} = a (l) {\ rm {y}} _ {\ rm {t}}+{{{{\ uppsilon}}}} _ {{{{{{\ \ rm {t}} $$
(1C)
$$ a (l) = {\ rm {a}} _ {1} l+{\ rm {a}} _ {2} {l}^{2}+\ ldots+{\ rm {a}} _ { \ rm {p}} {\ rm {l}}^{\ rm {p}} $$
(1d)
Supondo que Ia (L) seja invertível, com B (L) = (IA (L))-lPodemos obter a representação média móvel do VAR (VMA)
$$\,{\rm{y}}_{\rm{t}}={{\upepsilon}}_{t}+{{\rm{B}}}_{1}{{\upepsilon}} _ {t-1}+{\ rm {b}} 2 {{\ upepsilon}} _ {{\ rm {t}}-2}+\ ldots+{{\ rm {b}}} _ {{\ \ \ rm {s}}} {{\ uPepsilon}} _ {{\ rm {t}}-{\ rm {s}}} $$
(1e)
Podemos então interpretar a seguinte matriz \ ({\ beta} _ {{\ rm {s}}} \):
$$ {{\ rm {b}}} _ {{\ rm {s}}} = \ frac {{\ parcial} _ {{\ rm {yt}}+s}} {{\ parcial} _ {{{} {\ uPepsilon}} {\ rm {t}}}} \, $$
(1f)
Em outras palavras, o elemento IJ de \ ({B} _ {{\ rm {s}}} \) identifica as consequências de um aumento de uma unidade nas inovações na Jth variável var no valor do euA variável var ao tempo t + s, mantendo zero todas as outras inovações em todas as datas possíveis entre t e t + s. Essa derivação parcial só é significativa se o impacto nas diferentes variáveis puder ser assumido como não correlacionado. Caso contrário, se as variáveis estiverem correlacionadas, haverá uma matriz de covariância de erro fora da diagonal, resultando em um resultado tendencioso. A função de resposta ao impulso descreve o efeito de um choque transitório (a duração é um período) na variável var na variável i. No entanto, se os termos de erro estão correlacionados não é uma suposição válida, pois permite uma correlação atual entre eles.
Var
O VAR estrutural com l de lags do vetor NX 1 \ ({y} _ {{\ rm {t}}} \) da Eq. (1a) em forma reduzida é dada por:
$$ \ Begin {Array} {cc} {\ rm {y}} _ {\ rm {t}} = {\ sum} _ {{\ rm {i}} = 0}^{\ rm {p} }} ware am I}}) \ end {Array} $$
(1g)
Aqui, os choques são perpendiculares um ao outro, interpretados como choques “crus” sem causa comum e não relacionados um ao outro. No entanto, não limita o fato de que os tiros individuais acabam na mesma equação. A matriz B não pode ser diagonal. Esta análise propõe um modelo estrutural com funções tradicionais nos componentes de diferentes equações que podem estar relacionadas entre si. Essa correlação acontece quando várias equações têm pelo menos um impacto em comum. Desde \({isto}\) é uma resposta a essas inovações, vale a pena analisar a função de resposta ao impulso.
Estratégia de identificação
Este artigo, semelhante a Blanchard e Quah (1988), identifica choques temporários no Bitcoin, impondo restrições de longo prazo para explicar os efeitos dos choques de oferta e demanda. O limite não afeta o impacto a longo prazo do choque da demanda agregado na produção. A idéia por trás dessas restrições é a existência de uma curva de alimentação vertical. A restrição de identificação é dada por \ ({{\ rm {\ varphi}}} _ {12} \ esquerda (1 \ direita) = 0 \) Na Eq. 1a. O VAR pode ser implementado da seguinte maneira:
$$ \, \ esquerda[\begin{array}{c}{\Delta y}_{{\rm{t}}}\\ {y}_{{\rm{nt}}}\end{array}\right]= \ esquerda[\begin{array}{cc}{{\rm{A}}}_{11}(L) & {{\rm{A}}}_{12}(L)\\ {{\rm{A}}}_{{ni}}(L) & {{\rm{A}}}_{{ni}}(L)\end{array}\right]\esquerda[\begin{array}{c}{{\rm{u}}}_{1{\rm{t}}}\\ {{\rm{u}}}_{{\rm{nt}}}\end{array}\right]$$
(1h)
Onde E (\ ({{\ rm {u}}} _ {{\ rm {t}}} {{\ rm {u}} {\ prime}} _ {{\ rm {t}}} \)) =\(\Ómega\). Seja s = chol ( \ ({\ rm {a}} (1) \ omega {\ rm {a}} (1) {\ prime}) \) e k = \ ({\ rm {a}} (1) \)-1S. Os choques identificados são \ ({w} _ {{\ rm {t}}} = k \)-1\ ({{\ rm {u}}} _ {{\ rm {t}}} \)e a resposta de impulso resultante a choques estruturais é\ (\ Verphi ({\ rm {l}}) \)=\(UM\)(L) k. Observe que as restrições estão satisfeitas na equação abaixo:
$$ \ varphi (1) = {\ rm {a}} (1) {\ rm {k}} $$
$$ = {\ rm {a}} (1) {\ rm {a}} (1) {{-1} {\ rm {s}} $$
que é menor e triangular, implicando que\ ({\ rm {\ varphi}} _ {12} \)(1) = 0 na Eq. 1a.
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