Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management

An official journal of University of Economics and Law, Viet Nam National University Ho Chi Minh City, Viet Nam

Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer

 Research article

HTML

864

Total

263

Share
Does Bitcoin share the same characteristics as a financial asset? Empirical evidence through the monetary policy






 Open Access  

Downloads

Download data is not yet available.

Abstract

The cryptocurrency market, especially Bitcoin, has been received much attention from investors in the market. They often pay attention to which factors determine Bitcoin prices in order to make an investment decision more correctly. Therefore, the research focuses on the determinants of Bitcoin prices in the market based on previous studies relevant to stocks. In addition, to control variables including stock prices, gold prices, and exchange rates, the study also emphasizes on the monetary policy of the two great countries considered to have a strong influence on the volatility of the cryptocurrency market, the US and China. Data in the research are collected from reliable sources (coinmarketcap.com for Bitcoin data and Euromonitor for data on interest rates of the monetary policy). The study collects daily data for Bitcoin prices and monthly data for macroeconomic variables in the period of 2010 – 2018. With regard to the time series data, the research applies two econometric methods, GARCH and EGARCH, to evaluate the difference between positive and negative shocks of the monetary policy towards Bitcoin prices. The results indicate that interest rates of the Chinese and American monetary policy have a converse relationship with Bitcoin prices. Besides, control variables show a statistically significant association with Bitcoin prices. In conclusion, the research suggests that Bitcoin has the characteristics of a financial asset based on its similarities over determinants between stocks and Bitcoin.


 

Giới thiệu

Thị trường tiền ảo ngày càng nhận được mối quan tâm lớn từ phía các nhà đầu tư (investors) và quản lý chính sách (policy makers). Hiện tại trong số các loại tiền ảo đang giao dịch trên thị trường thì Bitcoin là đồng tiền có mức vốn hóa thị trường cao nhất. Với khối lượng giao dịch chiếm 44,8% vào thời điểm 26/12/2017, Bitcoin dẫn đầu 1382 đồng tiền ảo trên thị trường. Giá Bitcoin tăng khá nhanh trong một khoảng thời gian ngắn sau khi được phát minh ra bởi Nakamoto 1 . Chỉ trong vòng 7 năm từ 2010 đến 2017 thì khoản đầu tư Bitcoin trị giá $1000 đã tăng lên $81 triệu (BNC, 2017). Giá Bitcoin có đặc điểm là chịu sự tác động của giá trong quá khứ và biến động rất lớn qua thời gian 2 , 3 , 4 , 5 . Với những đặc trưng như vậy, Bitcoin được xem như là tài sản đầu cơ 6 , 7 , 8 . Xét về tính hiệu quả thì bằng chứng về các nghiên cứu còn khá mâu thuẫn với nhau. Một số nghiên cứu không chứng minh được giả thuyết thị trường hiệu quả do bởi thuộc tín phân cụm 9 , 10 . Nadarajah và Chu 11 cho rằng thị trường Bitcoin có tính hiệu quả yếu khi xem xét tác giả sử dụng mô hình hồi quy với bậc 2 trở lên thay vì bậc 1 tuyến tính. Ngoài ra, một số nghiên cứu còn cho rằng tính hiệu quả của thị trường thay đổi qua thời gian 12 .

Giá Bitcoin được cho là bị lèo lái bởi các nhân tố bên trong và bên ngoài 13 . Các yếu tố bên trong liên quan đến lực thị trường (cung và cầu). Các yếu tố bên ngoài bao gồm tác động từ các tài sản tài chính khác và yếu tố tài chính vĩ mô. Sovbetov 14 nghiên cứu các yếu tố tác động đến Bitcoin bao gồm cổ phiếu, giá vàng, lãi suất, khối lượng giao dịch, độ biến động, và tính hấp dẫn của Bitcoin. Ciaian và Rajcaniova 15 xem xét mối quan hệ giữa Bitcoin với 16 loại tiền ảo khác nhau trên thị trường và tìm thấy sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các đồng tiền này. Tuy nhiên, Bitcoin lại độc lập với các tài sản tài chính khác như vàng, trái phiếu, và cổ phiếu 16 , 17 , 18 . Sự độc lập này tạo điều kiện cho việc đa dạng hóa danh mục cũng như phòng ngừa rủi ro của Bitcoin 7 , 17 , 19 . Tuy nhiên, khi xét đến yếu tố vĩ mô đặc biệt là chính sách tiền tệ thì rất ít các nghiên cứu đánh giá tác động của yếu tố này đến giá Bitcoin. Cụ thể, giá Bitcoin được cho là không phản ứng với chính sách tiền tệ Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản và Anh 20 . Tuy nhiên thì các nghiên cứu chỉ đánh giá các chính sách tiền tệ dựa trên sự kiện xảy ra liên quan đến tiền ảo thay vì dùng lãi suất chính sách tiền tệ 21 . Gần đây, Nguyen và cộng sự 22 nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ mô đến tỷ suất sinh lợi của tiền ảo. Nghiên cứu đánh giá tác động của chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc lên 4 đồng tiền Bitcoin, Ethereum, Litecoin, và Ripple bằng phương pháp GMM. Dựa trên quan điểm của nghiên cứu này, bài viết thấy rằng hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu xem xét cả hai chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc chung với nhau, bên cạnh đó cũng đánh giá phản ứng khác biệt đối với chính sách tiền tệ nới lỏng và chính sách tiền tệ thắt chặt ở cả hai quốc gia. Vậy nên bài viết xem xét các nhân tố tác động đến giá Bitcoin, đặc biệt xem xét tác động của chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc. Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét qua từng thời kỳ nới lỏng và thắt chặt tiền tệ thì giá Bitcoin sẽ phản ứng ra sao. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian theo ngày của Bitcoin, các tài sản tài chính khác gồm chỉ số giá chứng khoán Mỹ, giá vàng, tỷ giá hối đoái, và chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc từ năm 2010 đến 2018. Kết quả của nghiên cứu này sẽ đóng góp thêm vào khía cạnh thực nghiệm như sau: (1) xem xét tác động của chính sách tiền tệ Trung Quốc và Hoa Kỳ đến thị trường Bitcoin (xem xét riêng lãi suất của Mỹ và Trung Quốc và sau đó lãi suất của cả Mỹ và Trung Quốc); (2) xem xét phản ứng khác nhau của giá Bitcoin đối với chính sách tiền tệ thắt chặt và nới lỏng; (3) đề ra một số gợi ý chính sách đối với nhà đầu tư và chính phủ.

Nghiên cứu được cấu trúc như sau: Đầu tiên là trình bày cơ sở lý thuyết. Tiếp theo là phần phương pháp và dữ liệu nghiên cứu. Sau đó là phần giải thích kết quả rút ra từ mô hình nghiên cứu. Bài viết chốt lại với phần kết luận và gợi ý chính sách.

Cơ sở lý thuyết

Thị trường tiền ảo có mức vốn hóa thị trường gia tăng theo cấp số mũ qua thời gian và lợi nhuận khá là ổn định qua thời gian 23 . Sự ra đời của tiền ảo làm thay đổi hình thức giao dịch giữa các doanh nghiệp trong quan hệ kinh doanh và giữa các quốc gia trong quan hệ hợp tác quốc tế. Việc hiểu các đặc trưng của tiền ảo giúp nhà đầu tư đánh giá tốt hơn và đưa ra quyết định chính xác hơn. Bitcoin được xem như là một loại tài sản tài chính có thể được sử dụng để đầu cơ chứ không phải phương tiện trao đổi 6 , 7 , 8 , 24 , 25 , 26 , 27 . Hiệu quả thị trường Bitcoin được đánh giá dựa trên giả thuyết thị trường hiệu quả 28 , 29 , 30 , 31 , 32 và bước ngẫu nhiên 33 , 34 , 35 , 36 . Thị trường Bitcoin mới hình thành nên còn khá non trẻ, và đặc tính phân cụm giá khiến cho thị trường này không thỏa mãn giả thuyết thị trường hiệu quả 9 , 10 . Nadarajah và Chu cho rằng thị trường Bitcoin có tính hiệu quả yếu khi nghiên cứu dạng phương trình bậc cao hơn của giá Bitcoin 11 . Tuy nhiên, một thị trường không phải lúc nào cũng phân rõ là hiệu quả hay không hiệu quả mà tính hiệu quả sẽ thay đổi theo thời gian 37 , 38 . Sự ra đời của lý thuyết thích ứng của thị trường cho thấy tính hiệu quả của thị trường Bitcoin thay đổi qua thời gian và ngày càng trở nên hiệu quả hơn 12 , 39 , 40 .

Giá Bitcoin chịu tác động của cả nhân tố bên trong và bên ngoài 13 . Các yếu tố bên trong dựa trên cung và cầu Bitcoin. Các yếu tố bên ngoài liên quan đến tác động của các tài sản tài chính khác (bao gồm các loại tiền ảo khác) và tác động của các yếu tố vĩ mô. Nghiên cứu 50 loại tiền ảo trên thị trường, Sovbetov sử dụng kỹ thuật ARDL để chỉ ra tác động của tính hấp dẫn, cổ phiếu, giá vàng, và lãi suất lên giá Bitcoin trong giai đoạn 2010 – 2018 14 . Giá Bitcoin có tương quan mạnh với giá của các loại tiền ảo khác như Etherum, Litecoin và Ripple 15 , 16 , 41 . Ciaian và Rajcaniova nghiên cứu 16 loại tiền ảo khác nhau trên thị trường và tìm thấy mối quan hệ giữa các loại đồng tiền này 15 . Tuy nhiên, Bitcoin lại độc lập với các tài sản tài chính khác như vàng, trái phiếu, và cổ phiếu 18 , 42 . Vì vậy Bitcion có thể được dùng để đa dạng hóa danh mục đầu tư 7 , 16 , 19 . Bitcoin thu hút nhà đầu tư và truyền thông thông qua công nghệ hiện đại, tính đơn giản, minh bạch, và mức độ phổ biến 9 . Sử dụng từ khóa tìm kiếm trên Google để đại diện cho mức độ thu hút, Urquhart thấy rằng Bitcoin chịu tác động mạnh mẽ từ mối quan tâm trên thị trường 43 . Tính không chắc chắn về chính sách có tác động âm đến tỷ suất sinh lợi Bitcoin và tác động này trở nên tích cực tại phân vị thấp và cao của tỷ suất sinh lợi 44 . Một yếu tố cũng quan trọng khác là tác động của chính sách tiền tệ. Thực nghiệm cho thấy bằng chứng về sự lan tỏa của chính sách tiền tệ Mỹ đến tiền ảo ngoại trừ một số đồng tiền có tỷ lệ vốn hóa thị trường trường nhỏ 21 . Nghiên cứu khác lại cho rằng Bitcoin không phản ứng với chính sách tiền tệ Mỹ, châu Âu, Nhật Bản, và Anh 20 . Nguyen, Nguyen đánh giá tác động bất cân xứng của chính sách tiền tệ lên giá Bitcoin 22 . Nghiên cứu chứng minh tác động của chính sách thắt chặt tiền tệ của Trung Quốc đến tỷ suất sinh lợi của tiền ảo cho bốn loại tiền ảo lớn gồm Bitcoin. Ethereum, Litecoin, và Ripple sử dụng phân pháp GMM. Cổ phiếu được xem là tài sản tài chính vì tỷ suất sinh lợi của nó chịu tác động từ lãi suất của chính sách tiền tệ. Chính sách tiền tệ tác động đến các khu vực kinh tế thông qua đầu tư và tiêu dùng 45 . Lãi suất chính sách tiền tệ có mối liên hệ trực tiếp với đầu tư và giá cổ phiếu 46 , 47 . Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có tương quan dương với chính sách tiền mở rộng (giảm lãi suất) và tương quan âm với chính sách tiền tệ thu hẹp (tăng lãi suất) 48 , 49 , 50 , 51 , 52 , 53 , 54 , 55 , 56 , 57 , 58 . Điều này cho thấy sự khác biệt trong phản ứng của giá cổ phiếu đối với trạng thái của chính sách tiền tệ 52 , 54 . Tác động của chính sách tiền tệ nới lỏng và thắt chặt đến biến động giá cổ phiếu được nghiên cứu tại thị trường Đông Nam Á 59 , Đức 60 , và châu Âu 61 , 62 , 63 . Phản ứng khác nhau của thị trường cổ phiếu là nhân tố giúp ngân hàng trung ương đưa ra các quyết định quan trọng đến chính sách vĩ mô 52 , 64 , 65 . Như vậy, dựa vào tranh cãi từ các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và giá cổ phiếu nghiên cứu thấy được tính cấp thiết trong việc làm sáng tỏ tác động của chính sách tiền tệ lên giá Bitcoin. Ngoài ra, phản ứng khác nhau của giá Bitcoin đối với chính sách tiền tệ cũng được xem xét trong nghiên cứu. Ngoài ra, vì Bitcoin là đồng tiền được giao dịch trên phạm vi toàn cầu cho nên giá của Bitcoin phần nào chịu tác động từ chính sách tiền tệ của các quốc gia lớn. Trong nghiên cứu tác giả xem xét chính sách tiền tệ của Trung Quốc và Mỹ, hai nền kinh tế lớn và có khối lượng giao dịch chiếm tỷ trọng cao trên toàn cầu.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian cho giá Bitcoin, giá vàng, chỉ số giá chứng khoán Mỹ, tỷ giá hối đoái USD/EUR và USD/GBP, chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc trong giai đoạn 2010 đến 2018. Dữ liệu Bitcoin được thu thập thông qua trang mạng coinmarketcap.com, và các dữ liệu còn lại được thu thập thông qua Euromonitor. Dữ liệu thu thập theo ngày và được xử lý sao cho số liệu của các biến nghiên cứu khớp với nhau theo ngày.

Mô hình nghiên cứu

Trong đó, là giá Bitcoin theo ngày; đại diện cho chính sách tiền tệ Trung Quốc sử dụng lãi suất liên ngân hàng theo ngày của ngân hàng Trung Quốc (Bank of China); mang giá trị 1 đối với chính sách tiền tệ mở rộng và 0 đối với các trường hợp còn lại ở Trung Quốc; là chính sách tiền tệ Mỹ, sử dụng lãi suất liên ngân hàng của Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED); mang giá trị 1 đối với chính sách tiền tệ mở rộng và 0 đối với các trường hợp còn lại ở Mỹ; và lần lượt là tỷ giá hối đoái USD/EUR và USD/GBP; là chỉ số giá chứng khoản Mỹ; và lần lượt là giá vàng tính bằng tiền mặt và theo giá của hợp đồng tương lai; là sai số chuẩn trong mô hình nghiên cứu. Các biến đưa vào mô hình nghiên cứu được tham khảo dựa trên các nghiên cứu trước đó và các nhân tố tác động đến Bitcoin (Nguyen và cộng sự, 2019; Dyhrberg, 2016a). Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật GARCH và EGARCH đối với mô hình hồi quy đã được vận dụng trong các nghiên cứu trước đây 66 , 67 , 68 . Để xác định xem liệu có nên áp dụng kỹ thuật GARCH cho mô hình nghiên cứu thì nghiên cứu cũ đã kiểm định xem số liệu nghiên cứu có hiệu ứng ARCH (ARCH effect) hay không. Nếu kiểm định hiệu ứng này có ý nghĩa thống kê thì nên ứng dụng mô hình GARCH trong nghiên cứu. Bên cạnh đó, vì nghiên cứu này xem xét phản ứng khác biệt của giá Bitcoin đối với chính sách mở rộng và thắt chặt tiền tệ cho nên việc sử dụng EGARCH là cần thiết vì EGARCH giúp đánh giá tác động chênh lệch (leverage effect) tức là giúp chỉ rõ ra phản ứng của 1 biến đối với cú sốc âm và cú sốc dương.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết quả

Bài viết xem xét hai mô hình nghiên cứu với mô hình 1 chỉ xét đến lãi suất Cục dữ trữ liên ban Mỹ - FED (chính sách tiền tệ Mỹ) trong khi đó mô hình 2 thì bao gồm luôn cả chính sách tiền tệ của Mỹ và Trung Quốc. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng nếu Bitcoin được xem như là tài sản tài chính thì nó sẽ chịu tác động bởi các nhân tố mà được cho là có mối liên hệ với các tài sản tài chính khác như trái phiếu và cổ phiếu 7 , 19 , 25 , 69 .

Dựa vào kết quả phương pháp GARCH và EGARCH trong mô hình 1, biến trễ lãi suất FED có tác động âm ý nghĩa đến giá Bitcoin. Điều này cho thấy rằng khi lãi suất chính sách tiền tệ tăng lên thì giá đồng Bitcoin trên thị trường giảm xuống ( Table 1 ). Bằng chứng này cho thấy Bitcoin có thể được xem như là một tài sản tài chính, tức là, khi lãi suất tăng nhà đầu tư có khuynh hướng gửi tiền vào ngân hàng và giảm các khoản đầu tư vào các tài sản tài chính bao gồm cả tiền ảo 70 , 71 , 72 . Tỷ giá hối đoái cũng cho thấy mối quan hệ ý nghĩa với giá Bitcoin 42 . Trong khi tỷ giá USD/EUR có mối quan hệ cùng chiều thì tỷ giá USD/GBP lại có mối quan hệ ngược chiều. Chỉ số giá chứng khoán có tác động dương đến giá Bitcoin theo phương pháp EGARCH. Khi chỉ số giá chứng khoán tăng lên thì giá trị Bitcoin cũng tăng theo. Điều này chỉ ra mối quan hệ ràng buộc cùng chiều giữa cổ phiếu và đồng Bitcoin, minh chứng thêm cho đặc trưng của Bitcoin như là một tài sản tài chính 73 . Giá vàng nhìn chung có tác động tích cực đến giá Bitcoin. Dấu hiệu này cũng chứng minh Bitcoin là một tài sản tài chính vì các tài sản tài chính khác cũng chịu tác động bởi giá vàng 74 .

Kết quả của phương pháp GARCH và EGARCH trong mô hình 2 cũng nhất quán với mô hình 1. Một điểm khác biệt là mô hình 2 xem xét thêm lãi suất chính sách tiền tệ của Trung Quốc. Tương tự như lãi suất FED, lãi suất Trung Quốc cũng có tác động âm ý nghĩa đến giá Bitcoin 22 . Như vậy, cả hai chính sách tiền tệ của hai quốc gia được cho là có mức độ giao dịch tiền ảo nhiều nhất trên thế giới đều có mối quan hệ với giá Bitcoin càng củng cố hơn cho quan điểm ràng Bitcoin là một tài sản tài chính. Các biến còn lại cũng chỉ ra kết quả giống như trong mô hình 1. Cuối cùng, mô hình 3 đánh giá tác động của hai chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc chung với nhau. Tương tự như hai mô hình trước thì cả lãi suất chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc đều có tác động âm ý nghĩa đến giá Bitcoin. Mối quan hệ ý nghĩa cho thấy rằng Bitcoin có thể được xem như là 1 loại tài sản tài chính vì nó chịu tác động của chính sách tiền tệ. Biến giả của chính sách tiền tệ cho thấy rằng chính sách tiền tệ mở rộng của Mỹ làm biến động giá Bitcoin trong khi đó chính sách tiền tệ mở rộng của Trung Quốc lại không đủ mạnh để tác động đến giá Bitcoin. Kết quả của các biến kiểm soát còn lại trong mô hình cũng có dấu và ý nghĩa thông kê giống với hai mô hình trước. Như vậy, bằng cách thêm vào biến độc lập cũng như sử dụng phương pháp hồi quy khác nhau bài nghiên cứu chứng minh được tính vững của mô hình khi hệ số và dấu của các biến trong mô hình hồi quy đều nhất quán với nhau. Kết quả này đóng góp vào các nghiên cứu thực nghiệm về tiền ảo khi chỉ ra đặc trưng của Bitcoin như là tài sản tài chính (chịu ảnh hưởng từ chính sách tiền tệ, có mối quan hệ với các tài sản tài chính khác, và liên quan với tỷ giá hối đoái).

Thảo luận

Dựa trên kết quả nghiên cứu từ ba mô hình với hai phương pháp kỹ thuật ước lượng khác nhau cho chuỗi dữ liệu thời gian là EGARCH và GARCH, nghiên cứu tìm ra được kết quả là giá Bitcoin chịu tác động của các biến kiểm soát như chỉ số giá chứng khoán, giá vàng, và tỷ giá hối đoái. Chỉ số giá chứng khoán có tác động dương đến Bitcoin. Chứng tỏ khi thị trường chứng khoán khởi sắc thì nhà đầu tư cũng có nhiều khả năng đầu tư thêm vào Bitcoin. Điều này chỉ ra sự phụ thuộc giữa thị trường cổ phiếu và thị trường Bitcoin. Vì Bitcoin có mối quan hệ ràng buộc với cổ phiếu nên nó cũng được xem là mang đặc trưng cụ thể của một loại tài sản tài chính là chịu tác động của các loại tài sản tài chính khác. Giá vàng có mối quan hệ cùng chiều với Bitcoin. Giá vàng càng tăng thì giá Bitcoin càng tăng, chứng tỏ nhà đầu tư xem Bitcoin như là một khoản đầu tư giúp phòng ngừa rủi ro trong trường hợp biến động thị trường. Ngoài ra, tỷ số giá USD/EUR cũng có mối quan hệ cùng chiều với Bitcoin. Cả hai điều này chỉ ra Bitcoin cũng mang đặc trưng là một tài sản phòng ngừa rủi ro và nên được đưa vào trong danh mục đầu tư tài chính. Đối với yếu tố lãi suất chính sách tiền tệ thì chính sách tiền tệ của Mỹ và Trung Quốc đều có tác động âm đến giá Bitcoin. Đây cũng chỉ ra Bitcoin mang đặc điểm của tài sản tài chính vì nó chịu ảnh hưởng của chính sách tiền tệ. Đối với trường hợp chính sách tiền tệ mở rộng (tức lãi suất tăng lên) thì giá Bitcoin sẽ giảm vì lúc này nhà đầu tư có khuynh hướng đầu tư vào kênh ngân hàng để hưởng lãi suất vì lãi suất cao sẽ giúp nhà đầu tư có nhiều lợi ích hơn. Tuy nhiên, chỉ có chính sách tiền tệ Mỹ là có tác động ý nghĩa còn chính sách tiền tệ Trung Quốc lại không có ý nghĩa. Điều này chỉ rõ việc rằng chính sách tiền tệ Mỹ có khuynh hướng chi phối thị trường tiền ảo và cụ thể là giá Bitcoin.

Kết luận

Bài viết nghiên cứu liệu Bitcoin có mang đặc trưng của một tài sản tài chính giống như cổ phiếu và trái phiếu không. Để chứng minh đặc trưng này thì nghiên cứu xem xét xem các yếu tố có tác động đến tài sản tài chính liệu có tác động đến giá Bitcoin hay không như lãi suất chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc, tỷ giá hối đoái, chỉ số giá chứng khoán, và giá vàng. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian cho tất cả các yếu tố trong mô hình nghiên cứu và áp dụng phương pháp GARCH và EGARCH cho phương trình hồi quy. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng cả chính sách tiền tệ Mỹ và Trung Quốc đều có tác động tiêu cực đến giá Bitcoin. Ngoài ra, các yếu tố khác như tỷ giá, giá vàng, và chỉ số giá chứng khoán cũng có mối quan hệ ý nghĩa với giá Bitcoin. Dấu và ý nghĩa của hệ số biến nhất quán cho tất cả các mô hình chứng minh cho tính phù hợp cũng như tính vững của mô hình nghiên cứu. Như vậy, dựa vào bằng chứng về tác động của chính sách tiền tệ cũng như mối quan hệ với các tài sản tài chính khác, Bitcoin có thể được xem là mang đặc trưng của một tài sản tài chính đối với nhà đầu tư.

Dựa vào kết quả nghiên cứu, chính phủ có thể đưa ra những chính sách phù hợp để hỗ trợ các nhà đầu tư cũng như can thiệp vào chính sách tiền tệ để điều chỉnh thị trường tiền ảo. Về phía nhà đầu tư thì với đặc trưng của tài sản tài chính thì Bitcoin cũng được nhiều nhà đầu tư quan tâm với mục đích đầu tư thu lợi nhuận trên thị trường. Bên cạnh đó, nhà đầu tư cũng có thể đa dạng hóa doanh mục đầu tư bằng cách thêm Bitcoin vào doanh mục đã bao gồm cổ phiếu, trái phiếu, và các tài sản tài chính khác. Ngoài ra, với mối quan hệ giữa chính sách tiền tệ và các tài sản tài chính khác đến giá Bitcoin, thì nhà đầu tư trước khi quyết định đầu tư vào đồng tiền này thì phải xem xét tất cả các yếu tố kể trên để đưa ra quyết định phù hợp và chính xác hơn để đầu tư hiệu quả hơn trên thị trường.

Table 1 Kết quả ước lượng mô hình GARCH và EGARCH
BTC Price Model 1 Model 2 Model 3
GARCH EGARCH GARCH EGARCH GARCH EGARCH
USMPt-1 -0,00602 *** 0,000000 -0,00614 *** -0,014969 ** -0,00659 *** 0,000000 -0,00222 *** -0,01685 **
(0,00216) (0,000125) (0,000991) (0,007341) (0,002196) (0,000146) (0,000776) (0,007106)
USDummyt-1 -0,004328 * 0,000000 -0,002734 -0,014622 * -0,004533 * 0,000000 -0,002820 ** 0,086015 ***
(0,002329) (0,000260) (0,001687) (0,023986) (0,002500) (0,000421) (0,001555) (0,025344)
CNMPt-1 -0,002656 ** 0,000000 -0,00729 *** -0,03142 *** -0,00308 ** 0,000000 -0,00730 *** -0,03184 ***
(0,001118) (0,000033) (0,000444) (0,002910) (0,001314) (0,0000335) (0,000449) (0,002952)
CNDummyt-1 0,002731 ** 0,000000 0,001024 -0,13476 *** 0,002704 0,000000 -0,001209 -0,14135 ***
(0,001799) (0,000317) (0,00086) (0,011919) (0,001881) (0,000541) (0,000895) (0,012188)
ERt-1USD/EUR 0,041337 *** 0,000000 0,078524 *** 0,843436 *** 0,041587 *** 0,000000 0,084221 *** 0,695900 *** 0,057090 *** 0,000000 0,091960 *** 0,708929 ***
(0,014033) (0,000902) (0,005925) (0,050783) (0,014615) (0,000722) (0,006122) (0,047993) (0,015625) (0,000932) (0,006275) (0,052010)
ERt-1USD/GBP -0,03835 ** 0,000000 -0,04259 *** -0,32233 *** -0,013993 0,000000 -0,03560 *** -0,20608 *** -0,04556 *** 0,000000 -0,04602 *** -0,29752 ***
(0,014913) (0,000706) (0,006539) (0,048478) (0,012515) (0,000576) (0,004410) (0,029319) (0,01648) (0,000749) (0,005786) (0,049096)
FTSEt-1 0,000740 0,000000 0,002111 *** 0,032933 *** 0,000880- 0,000000 0,001845 ** 0,014634 0,000765 0,000000 0,001607 ** 0,010990
(0,001046) (0,000316) (0,000747) (0,01069) (0,001187) (0,000369) (0,000635) (0,010848) (0,001233) (0,000366) (0,000666) (0,010943)
FGoldt-1 0,002723 *** 0,000000 0,000670 -0,07088 *** 0,002611 *** 0,000000 -0,000503 -0,04069 ** 0,002663 *** 0,000000 -0,000299 -0,03672 **
(0,000823) (0,000258) (0,00087) (0,019164) (0,000888) (0,000222) (0,000726) (0,017003) (0,000897) (0,000259) (0,000790) (0,017665)
CGoldt-1 0,001936 ** 0,000000 -0,000103 0,097805 *** 0,001875 * 0,000000 -0,000486 0,039391 ** 0,001905 ** 0,000000 -0,000299 0,033956 *
(0,000850) (0,00036) (0,000773) (0,021352) (0,001032) (0,00030) (0,000727) (0,019509) (0,001069) (0,000378) (0,000766) (0,020194)
L.ar (PRICE(-1)) -0,003935 -0,025367 -0,004584 -0,005821 -0,005294 -0,019381
(0,009186) (0,019724) (0,009243) (0,019610) (0,009255) (0,01915)
L.arch α / L.earch α 0,005032 *** -0,010311 0,005035 *** -0,015272 ** 0,005031 *** -0,01497 **
(0,0000848) (0,007164) (0,0000850) (0,006818) (0,0000872) (0,007070)
L.garch β / L.egarch β 0,994968 *** 0,935825 *** 0,994965 *** 0,949934 *** 0,994969 *** 0,95025 ***
(0,0000848) (0,003180) (0,0000850) (0,002626) (0,0000872) (0,002814)
L.earch γ 0,337598 *** 0,360089 *** 0,359094 ***
(0,009262) (0,008776) (0,009215)

Danh mục từ viết tắt

FED: Federal Reserver System – Cục Dự trữ liên bang Mỹ

GMM: Generalized Methods of Moments – Phương pháp momen tổng quát hóa

GARCH: Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

EGARCH: Exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity

ARCH: AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

Tuyên bố xung đột lợi ích

Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo.

Tuyên bố đóng góp của các tác giả

Phạm Thị Anh Thư và Nguyễn Thanh Dương cùng thảo luận để đưa ra ý tưởng nghiên cứu từ kết quả lược khảo của Phạm Thị Anh Thư về các nghiên cứu gần đây liên quan đến thị trường tiền ảo (cryptocurrency market) nói chung và Bitcoin nói riêng. Từ đó, Phạm Thị Anh Thư đề xuất mô hình nghiên cứu để thảo luận cùng Nguyễn Thanh Dương để đi đến mô hình nghiên cứu cuối cùng. Phạm Thị Anh Thư thực hiện thu thập dữ liệu nghiên cứu, xử lý các mô hình kinh tế lượng và giải thích kết quả nghiên cứu theo sự hướng dẫn của Nguyễn Thanh Dương. Nguyễn Thanh Dương viết phần tóm tắt, giới thiệu, kết luận và tổng hợp các phần thành bài báo hoàn chỉnh.

References

  1. Nakamoto S.. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. . 2008;:. Google Scholar
  2. Bariviera A.F.. The inefficiency of Bitcoin revisited: A dynamic approach. Economics Letters. 2017;161:1-4. Google Scholar
  3. Tiwari A.K.. Informational efficiency of Bitcoin-An extension. Economics Letters. 2018;163:106-109. Google Scholar
  4. Jiang Y., Nie H., Ruan W.. Time-varying long-term memory in Bitcoin market. Finance Research Letters. 2018;25:280-284. Google Scholar
  5. Phillip A., Chan J.S., Peiris S.. A new look at Cryptocurrencies. Economics Letters. 2018;163:6-9. Google Scholar
  6. Cheah E.-T., Fry J.. Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin. Economics Letters. 2015;130:32-36. Google Scholar
  7. Baur D.G., Hong K., Lee A.D.. Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets?. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2018;54:177-189. Google Scholar
  8. Dyhrberg A.H., Foley S., Svec J.. How investible is Bitcoin? Analyzing the liquidity and transaction costs of Bitcoin markets. Economics Letters. 2018;171:140-143. Google Scholar
  9. Urquhart A.. The inefficiency of Bitcoin. Economics Letter. 2016;148:80-82. Google Scholar
  10. Urquhart A.. Price clustering in Bitcoin. Economics letters. . 2017;159:145-148. Google Scholar
  11. Nadarajah S., Chu J.. On the inefficiency of Bitcoin. Economics Letters. 2017;150:6-9. Google Scholar
  12. Khuntia S., Pattanayak J.. Adaptive market hypothesis and evolving predictability of bitcoin. Economics Letters. 2018;167:26-28. Google Scholar
  13. Poyser O.. Exploring the determinants of Bitcoin's price: an application of Bayesian Structural Time Series. arXiv preprint arXiv:1706.01437. 2017;:. Google Scholar
  14. Sovbetov Y.. Factors influencing cryptocurrency prices: Evidence from bitcoin, ethereum, dash, litcoin, and monero. Journal of Economics and Financial Analysis. 2018;2(2):1-27. Google Scholar
  15. Ciaian P., Rajcaniova M.. Virtual relationships: Short-and long-run evidence from BitCoin and altcoin markets. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 2018;52:173-195. Google Scholar
  16. Corbet S., Lucey B., Yarovaya L.. Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles. Finance Research Letters. 2018;26:81-88. Google Scholar
  17. Dyhrberg A.H.. Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual gold?. Finance Research Letters. 2016;16:139-144. Google Scholar
  18. Bouri E.. On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: Is it really more than a diversifier?. Finance Research Letters. 2017;20:192-198. Google Scholar
  19. Ji Q... Network causality structures among Bitcoin and other financial assets: A directed acyclic graph approach. The Quarterly Review of Economics and Finance. 2018;70:203-213. Google Scholar
  20. Vidal-Tomás D., Ibañez A.. Semi-strong efficiency of Bitcoin. Finance Research Letters. 2018;27:259-265. Google Scholar
  21. Corbet S.. Cryptocurrency reaction to fomc announcements: Evidence of heterogeneity based on blockchain stack position. . 2017;:. Google Scholar
  22. Nguyen T.V.H.. Asymmetric monetary policy effects on cryptocurrency markets. Research in International Business and Finance. 2019;48:335-339. Google Scholar
  23. ElBahrawy A.. Evolutionary dynamics of the cryptocurrency market. Royal Society open science. 2017;4(11):170623. PubMed Google Scholar
  24. Dwyer G.P.. The economics of Bitcoin and similar private digital currencies. Journal of Financial Stability. 2015;17:81-91. Google Scholar
  25. Corbet S.. Exploring the dynamic relationships between cryptocurrencies and other financial assets. Economics Letters. 2018;165:28-34. Google Scholar
  26. Katsiampa P.. Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of GARCH models. Economics Letters. 2017;158:3-6. Google Scholar
  27. Bouoiyour J., Selmi R.. Bitcoin: A beginning of a new phase. Economics Bulletin. 2016;36(3):1430-1440. Google Scholar
  28. Fama E.F.. The behavior of stock-market prices. The journal of Business. 1965;38(1):34-105. Google Scholar
  29. Fama E.F.. Stock returns, real activity, inflation, and money. The American economic review. 1981;71(4):545-565. Google Scholar
  30. Malkiel B.G., Fama E.F.. Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The journal of Finance. 1970;25(2):383-417. Google Scholar
  31. Chan K.C., Gup B.E., Pan M.S.. International stock market efficiency and integration: A study of eighteen nations. Journal of business finance & accounting. 1997;24(6):803-813. Google Scholar
  32. Buguk C., Brorsen B.W.. Testing weak-form market efficiency: Evidence from the Istanbul Stock Exchange. International review of financial analysis. 2003;12(5):579-590. Google Scholar
  33. Godfrey M.D., Granger C.W., Morgenstern O.. The random-walk hypothesis of stock market behavia A. Kyklos. 1964;17(1):1-30. Google Scholar
  34. Darrat A.F., Zhong M.. On testing the random‐walk hypothesis: a model‐comparison approach. Financial Review. 2000;35(3):105-124. Google Scholar
  35. Lima E.J. Araújo, Tabak B.M.. Tests of the random walk hypothesis for equity markets: evidence from China, Hong Kong and Singapore. Applied Economics Letters. 2004;11(4):255-258. Google Scholar
  36. Fama E.F.. Random walks in stock market prices. Financial analysts journal. 1995;51(1):75-80. Google Scholar
  37. Charles A., Darné O., Kim J.H.. Exchange-rate return predictability and the adaptive markets hypothesis: Evidence from major foreign exchange rates. Journal of International Money and Finance. 2012;31(6):1607-1626. Google Scholar
  38. Hiremath G.S., Narayan S.. Testing the adaptive market hypothesis and its determinants for the Indian stock markets. Finance Research Letters. 2016;19:173-180. Google Scholar
  39. Caporale G.M., Plastun O.. Price overreactions in the cryptocurrency market. . 2018;:. Google Scholar
  40. Brauneis A., Mestel R.. Price discovery of cryptocurrencies: Bitcoin and beyond. Economics Letters. 2018;165:58-61. Google Scholar
  41. Gandal N., Halaburda H.. Competition in the cryptocurrency market. . 2014;:. Google Scholar
  42. Dyhrberg A.H.. Bitcoin, gold and the dollar-A GARCH volatility analysis. Finance Research Letters. 2016;16:85-92. Google Scholar
  43. Urquhart A.. What causes the attention of Bitcoin?. Economics Letters. 2018;166:40-44. Google Scholar
  44. Demir E.. Does economic policy uncertainty predict the Bitcoin returns? An empirical investigation. Finance Research Letters. 2018;26:145-149. Google Scholar
  45. Ioannidis C., Kontonikas A.. The impact of monetary policy on stock prices. Journal of policy modeling. 2008;30(1):33-53. Google Scholar
  46. Mishkin F.S.. The transmission mechanism and the role of asset prices in monetary policy. National bureau of economic research. 2001;:. Google Scholar
  47. Suhaibu I., Harvey S.K., Amidu M.. The impact of monetary policy on stock market performance: Evidence from twelve (12) African countries. Research in International Business and Finance. 2017;42:1372-1382. Google Scholar
  48. Laopodis N.T.. Monetary policy and stock market dynamics across monetary regimes. Journal of International Money and Finance. 2013;33:381-406. Google Scholar
  49. Thorbecke W.. On stock market returns and monetary policy. The Journal of Finance. 1997;52(2):635-654. Google Scholar
  50. Rigobon R., Sack B.. Measuring the reaction of monetary policy to the stock market. The quarterly journal of Economics. 2003;118(2):639-669. Google Scholar
  51. Hayford M.D., Malliaris A.. Monetary policy and the US stock market. Economic Inquiry. 2004;42(3):387-401. Google Scholar
  52. Bjørnland H.C., Leitemo K.. Identifying the interdependence between US monetary policy and the stock market. Journal of Monetary Economics. 2009;56(2):275-282. Google Scholar
  53. Errunza V.. Foreign portfolio equity investments, financial liberalization, and economic development.. Review of International Economics. 2001;9(4):703-726. Google Scholar
  54. Farka M.. The effect of monetary policy shocks on stock prices accounting for endogeneity and omitted variable biases. Review of Financial Economics. 2009;18(1):47-55. Google Scholar
  55. He J.-H.. Some asymptotic methods for strongly nonlinear equations. International journal of Modern physics B. 2006;20(10):1141-1199. Google Scholar
  56. Chen Q., Funke M., Paetz M.. Market and non-market monetary policy tools in a calibrated DSGE model for mainland China. . 2012;:. Google Scholar
  57. Gospodinov N., Jamali I.. The effects of Federal funds rate surprises on S&P 500 volatility and volatility risk premium. Journal of Empirical Finance. 2012;19(4):497-510. Google Scholar
  58. Vähämaa S., Äijö J.. The Fed's policy decisions and implied volatility. Journal of Futures Markets. 2011;31(10):995-1010. Google Scholar
  59. Allen F., Gale D.. Comparing financial systems. MIT press. 2000;:. Google Scholar
  60. Bredin D.. European monetary policy surprises: the aggregate and sectoral stock market response. International Journal of Finance & Economics. 2009;14(2):156-171. Google Scholar
  61. Cassola N., Morana C.. Monetary policy and the stock market in the euro area. Journal of Policy Modeling. 2004;26(3):387-399. Google Scholar
  62. Fernandez-Amador O.. Monetary policy and its impact on stock market liquidity: Evidence from the euro zone. Available at SSRN 1754366. . 2011;:. Google Scholar
  63. Kholodilin K.. Assessing the impact of the ECB's monetary policy on the stock markets: A sectoral view. Economics Letters. 2009;105(3):211-213. Google Scholar
  64. Chatziantoniou I., Duffy D., Filis G.. Stock market response to monetary and fiscal policy shocks: Multi-country evidence. . Economic Modelling. 2013;30:754-769. Google Scholar
  65. Bernanke B., Gertler M.. Monetary policy and asset price volatility. National bureau of economic research. 2000;:. Google Scholar
  66. Bauwens L., Laurent S., Rombouts J.V.. Multivariate GARCH models: a survey. Journal of applied econometrics. 2006;21(1):79-109. Google Scholar
  67. Silvennoinen A., Teräsvirta T.. Multivariate GARCH models, in Handbook of financial time series. Springer. 2009;:201-229. Google Scholar
  68. Engle R.F., Sheppard K.. Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH. National Bureau of Economic Research. 2001;:. Google Scholar
  69. Elendner H.. The cross-section of crypto-currencies as financial assets: Investing in crypto-currencies beyond bitcoin. Handbook of Blockchain, Digital Finance, and Inclusion, Elsevier. 2018;1:145-173. Google Scholar
  70. Allen F., Barlevy G., Gale D.M.. On interest rate policy and asset bubbles. . 2017;:. Google Scholar
  71. Narayan S.W., Falianty T., Tobing L.. The influence of oil prices on Indonesia'S exchange rate. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan. 2019;21(3):303-322. Google Scholar
  72. Moya-Martínez P., Ferrer-Lapena R., Escribano-Sotos F.. Interest rate changes and stock returns in Spain: A wavelet analysis. BRQ Business Research Quarterly. 2015;18(2):95-110. Google Scholar
  73. Salisu A.A., Isah K., Akanni L.O.. Improving the predictability of stock returns with Bitcoin prices. The North American Journal of Economics and Finance. 2019;48:857-867. Google Scholar
  74. Weber W.E.. A Bitcoin standard: Lessons from the gold standard. Bank of Canada Staff Working Paper. 2016;:. Google Scholar


Author's Affiliation
Article Details

Issue: Vol 4 No 1 (2020)
Page No.: 636-645
Published: Mar 31, 2020
Section: Research article
DOI: https://doi.org/10.32508/stdjelm.v4i1.556

 Copyright Info

Creative Commons License

Copyright: The Authors. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY 4.0., which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

 How to Cite
Thu, P., & Duong, N. (2020). Does Bitcoin share the same characteristics as a financial asset? Empirical evidence through the monetary policy. Science & Technology Development Journal: Economics- Law & Management, 4(1), 636-645. https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjelm.v4i1.556


 Download Citation
 Cited by

Article level Metrics by Paperbuzz/Impactstory
Article level Metrics by Altmetrics

 Article Statistics
HTML = 864 times
Download PDF   = 263 times
View Article   = 0 times
Total   = 263 times