Abstract:
Questo lavoro si pone l’obiettivo di studiare l’andamento del prezzo del bitcoin utilizzando un modello econometrico di regressione uniequazionale e valutando poi in previsione la bontà della specificazione. Così facendo vengono individuate delle possibili variabili che spiegano l’andamento del bitcoin e lo prevedono in futuro.
Nel modello stimato la variabile oggetto di studio è il bitcoin, mentre si sono scelte 24 variabili esplicative di tale andamento, alcune delle quali afferiscono al mondo delle valute virtuali, altre che invece ne sono esterne, come ad esempio gli indici azionari, i rendimenti dei titoli di Stato e i prezzi di alcune commodities. È importante precisare che tuttavia il valore del bitcoin è molto volatile e per questo motivo il suo andamento può essere solo in parte studiato a partite da fenomeni misurabili. Esistono infatti diversi fattori non misurabili che influenzano l’andamento di questa valuta virtuale e che devono essere tenuti in considerazione, come ad esempio la questione normativa. Proprio per questo motivo nella tesi è stato anche approfondito il diverso approccio dei paesi al fenomeno, dove posizioni ostili hanno la capacità di causare crolli di prezzo, mentre, al contrario, posizioni favorevoli sono in grado di aiutare il bitcoin a guadagnare valore. Rilevano inoltre anche i comportamenti e le decisioni irrazionali degli individui, dal momento che si possono verificare perdite di valore in seguito, ad esempio, ad episodi di attacchi informatici alla rete che potrebbero generare il panico tra gli utenti.
La tesi è stata suddivisa in due parti. Nella prima parte ho inquadrato il fenomeno delle valute virtuali, lo sviluppo che ha avuto negli ultimi anni, la blockchain, nonché la questione normativa. Nella seconda parte ho condotto l’analisi empirica e ne ho riportato i risultati: dopo aver svolto un’analisi descrittiva delle variabili e averne studiato la distribuzione, ho eseguito i test ADF per determinare il grado di integrazione; successivamente seguendo la procedura a due passi proposta da Engle-Granger ho stimato un modello in forma ECM, procedendo poi al calcolo ed alla rappresentazione delle funzioni di risposta impulsiva per studiare la risposta della variabile dipendente agli impulsi dati dalle variabili esplicative; infine, ho condotto previsioni statiche e dinamiche per testare anche in previsione la bontà del modello econometrico stimato, confrontandole con un benchmark di riferimento.
