Volumen de transacciones, rendimientos y volatilidad del Bitcoin:

Modelo de Heterocedasticidad Condicional Asimétrica (2017-2024)

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24275/

Palabras clave:

Bitcoin, Volatilidad, Volumen de transacciones, GJR-GARCH

Resumen

Este estudio analiza la relación entre el volumen de transacciones, la volatilidad y los rendimientos de Bitcoin, demostrando que la volatilidad suele estar sobreestimada cuando no se considera el volumen negociado. Se emplea el modelo asimétrico GJR-GARCH para capturar la dinámica de la volatilidad condicional y evaluar su reacción ante choques positivos y negativos. El análisis abarca el período 2017-2024 y cuatro submuestras identificadas mediante la prueba de Bai-Perron para detectar quiebres estructurales. Los resultados indican que la alta volatilidad observada en estudios previos se debe, en gran parte, al bajo volumen de transacciones. Además, se encontró una relación positiva entre el volumen y los rendimientos, así como entre el volumen y la volatilidad en todas las submuestras. Finalmente, se identificó un efecto de apalancamiento tradicional en períodos de crisis y un efecto de apalancamiento inverso en fases expansivas, evidenciando la compleja dinámica del mercado del Bitcoin.

Clasificación JEL: G12, G15, C58, D53.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • María Fernanda Urbán Cortés, BBVA México

    Actuaria BBVA México, Ciudad de México

  • Eduardo Rosas Rojas, Universidad Autónoma del Estado de México

    Profesor de Tiempo Completo de la Universidad Autónoma del Estado de México y Profesor del Posgrado en Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México. Actuario por la UAEM, Especialista en Finanzas Públicas, Maestro y Doctor en Economía por la UNAM. Miembro del Cuerpo Académico UAEM-CA.96, con registro ante el PRODEP (SEP) erosasr@uaemex.mx Km. 11.5 Carretera Atizapan de Zaragoza-Nicolás Romero S/N.Boulevard Universitario S/N Predio San Javier Atizapán de Zaragoza, Estado de México.

Referencias

Aalborg, H. A., Molnár, P. y de Vries, J. E. (2019). What can explain the price, volatility and trading volume of Bitcoin? Finance Research Letters, 29, 255-265. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.08.010

Bai, J. y Perron, P. (1998). Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes. Econometrica, 66(1), 47–78. https://doi.org/10.2307/2998540

Balcilar, M., Bouri, E., Gupta, R. y Roubaud, D. (2017). Can volume predict Bitcoin returns and volatility? A quantiles-based approach. Economic Modelling, 64, 74–81. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.03.019

Baur, D. G. y Dimpfl, T. (2018). Asymmetric volatility in cryptocurrencies. Economics Letters, 173, 148-151. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.008

Baur, D. G., Hong, K. y Lee, A. D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177-189. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2017.12.004

Bouri, E., Azzi, G. y Dyhrberg, A. H., (2017). On the return-volatility relationship in the Bitcoin market around the price crash of 2013. Economics. 11(2), 1–16. http://dx.doi.org/10.5018/economics-ejournal.ja.2017-2

Cagli, E. C. (2019). The Causal Relationship Between Returns and Trading Volume in Cryptocurrency Markets: Recursive Evolving Approach. In: Hacioglu, U. (eds.) Blockchain Economics and Financial Market Innovation. Contributions to Economics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-25275-5_9

Cermak, V. (2017). Can Bitcoin Become a Viable Alternative to Fiat Currencies? An Empirical Analysis of Bitcoin's Volatility Based on a GARCH Model. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2961405

Charles, A. y Darné, O. (2019). Volatility estimation for Bitcoin: Replication and robustness. International Economics, 157, 23–32. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2018.06.004

Cheikh, N., Zaied, Y. y Chevallier, J. (2020). Asymmetric volatility in cryptocurrency markets: New evidence from smooth transition GARCH models. Finance Research Letters, 35, 101293. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.09.008

Christie, A. (1982). The stochastic behavior of common stock variance: Value, leverage, and interest rate effects. Journal of Financial Economics, 10(4), 407–432. https://doi.org/10.1016/0304-405X(82)90018-6

Coinmarketcap. (2024). Cryptocurrency market capitalization. Coinmarketcap. https://www.coinmarketcap.com

De Sousa, F., Silva, J., Bertella, M. y Brigatti, E. (2020). The leverage effect and other stylized facts displayed by Bitcoin returns. Brazilian Journal of Physics, 51, 576–586.

Dickey, D. A. y Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057-1072. https://doi.org/10.2307/1912517

Dyhrberg, A. H., (2016a). Bitcoin, gold and the dollar – a garch volatility analysis. Finance Research Letters, 16, 85–92.

Dyhrberg, A. H., (2016b). Hedging capabilities of Bitcoin. Is it the virtual gold? Finance Research Letters, 16, 139–44.

Easley, D., Kiefer, N. M., O’Hara, M. y Paperman, J. B. (1996). Liquidity, information, and infrequently traded stocks. The Journal of Finance, 51(4), 1405–1436. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1996.tb04074.x

Federal Reserve Bank of St. Louis. (2024). Coinbase Bitcoin (CBBTCUSD) [Data set]. FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis. [Retrieved April 25, 2024]. https://fred.stlouisfed.org/series/CBBTCUSD

Gemici, M. y Polat, O. (2019). Re-examining Bitcoin's price–volume relationship: A time-varying approach. Journal of Risk and Financial Management, 12(4), 1-15. https://www.mdpi.com/1911-8074/16/7/324

Gervais, S., Kaniel, R. y Mingelgrin, D. H. (2001). The high-volume return premium. The Journal of Finance, 56(3), 877-919. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/0022-1082.00349

Glosten, L. R., Jagannathan, R. y Runkle, D. E. (1993). The relationship between expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779–1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x

Kao, Y.-S., Zhao, K., Chuang, H.-L. y Ku, Y.-C. (2024). The asymmetric relationships between the Bitcoin futures’ return, volatility, and trading volume. International Review of Economics and Finance, 89, 524–542. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.07.011

Katsiampa, P. (2017). Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of GARCH models. Economics Letters, 158, 3-6. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.06.023

Phillips, P. C. B. y Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346. https://doi.org/10.1093/biomet/75.2.335

Mensi, W., Lee, Y.-J., Al-Yahyaee, K. H., Sensoy, A. y Yoon, S.-M. (2019). Intraday downward/upward multifractality and long memory in Bitcoin and Ethereum markets: An asymmetric multifractal detrended fluctuation analysis. Finance Research Letters, 31(C), 19–25. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.03.029

Quandl. (2024). Quandl publisher page. Nasdaq Data Link. [Retrieved April 25, 2024]. https://data.nasdaq.com/publishers/ QDL

Sapuric, S., Kokkinaki, A. y Georgiou, I. (2022). "The relationship between Bitcoin returns, volatility and volume: asymmetric GARCH modeling". Journal of Enterprise Information Management, 35(6), 1506-1521. https://doi.org/10.1108/JEIM-10-2018-0228

Telli, Ş. y Chen, H. (2020). Structural breaks and trend awareness-based interaction in crypto markets.

Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 558(C), 124927. https://doi.org/10.1016/j.

physa.2020.124927

Urquhart, A. (2018). What causes the attention of Bitcoin? Economics Letters, 166, 40-44. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.02.017

Wang, Y. y Hui, X. (2024). Price-Volume Relationship in Bitcoin Futures ETF Market: An Information Perspective. International Journal of Financial Studies, 12(1), 45-67. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1155/2024/8066742

Yermack, D. (2015). Is Bitcoin a Real Currency? An Economic Appraisal. Handbook of Digital Currency: Bitcoin, Innovation, Financial Instruments, and Big Data. Elsevier Inc., pp. 31–43. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802117-0.00002-3

Yu, M. (2019). Forecasting Bitcoin volatility: The role of leverage effect and uncertainty. Physica A: Statistical Mechanical and its Applications, 533, 120707. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.03.072

Descargas

Publicado

2026-01-12

Número

Sección

Artículos de investigación

Cómo citar

Volumen de transacciones, rendimientos y volatilidad del Bitcoin:: Modelo de Heterocedasticidad Condicional Asimétrica (2017-2024). (2026). Análisis Económico, 41(106), 107-124. https://doi.org/10.24275/

Artículos similares

1-10 de 814

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.