El Bitcoin ya no es un valor refugio

Martínez, Raúl Gómez; Medrano García, María Luisa; Pedreño, Eladio Pascual; Nebreda, Laura Pascual Article El Bitcoin ya no es un valor refugio Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Provided in Cooperation with: Universidad Pablo de Olavide, Sevilla Suggested Citation: Martínez, Raúl Gómez; Medrano García, María Luisa; Pedreño, Eladio Pascual; Nebreda, Laura Pascual (2024) : El Bitcoin ya no es un valor refugio, Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, ISSN 1886-516X, Universidad Pablo de Olavide, Sevilla, Vol. 37, pp. 1-14, https://doi.org/10.46661/rev.metodoscuant.econ.empresa.7697 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/312763 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ARTÍCULOS 1 Cómo citar: Gómez Martínez, R., Medrano García, M. L., Pascual Pedreño, E. & Pascual Nebreda, L. (2024). El Bitcoin ya no es un valor refugio. Revista De Métodos Cuantitativos Para La Economía Y La Empresa, (37), 1-14. 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 El Bitcoin ya no es un valor refugio The Bitcoin is no longer a safe haven Raúl Gómez Martínez Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España) https://orcid.org/0000-0003-3575-7970 [email protected] María Luisa Medrano García Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España) https://orcid.org/0000-0003-1844-1034 [email protected] Eladio Pascual Pedreño Universidad de Extremadura (España) https://orcid.org/0000-0001-6498-7105 [email protected] Laura Pascual Nebreda Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España) https://orcid.org/0000-0002-5373-5129 [email protected] RESUMEN Desde enero de 2020 vivimos tiempos de incertidumbre y volatilidad. En este estudio vamos a analizar el comportamiento de las criptodivisas en tiempos de volatilidad, y si este puede ser propio de un activo refugio. Para medir la volatilidad usamos el VIX y estimamos modelos de regresión lineal entre ambas variables. Los resultados alcanzados, que utilizan las cinco criptomonedas no estables más importantes, muestran que las tres principales (BTC, ETH y BNB) sí tienen una relación significativa con la volatilidad, pero no actúan como activo refugio, ya que presentan signo negativo en tiempos de incertidumbre. Las otras dos criptodivisas estudiadas (XRP y ADA) no presentan relación de forma significativa. Teniendo en cuenta que ya no podemos utilizar las criptodivisas como valor refugio, algo acreditado en la literatura económica en diversos artículos, analizamos en qué momento se produjo ese cambio estructural, para lo que analizamos la correlación entre el índice bursátil S&P500 (SPX) y el BTC. Utilizando el test de Chow encontramos que en el año 2020 hay un cambio estructural. No había correlación significativa entre ambas variables antes de 2020, Universidad Pablo de Olavide (España) Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, número 37, 2024 ISSN: 1886-516X DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 Sección: Artículos Recibido: 08-12-2022 Aceptado: 31-08-2023 Publicado in press: 06-02-2024 Publicado: 00-00-0000 Páginas: 1-14 ARTÍCULOS 2 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa para observarse, a partir del citado año, una correlación positiva y significativa en un intervalo de confianza del 99 %. El estudio de otras criptodivisas, incluidas las de menor tamaño que las analizadas, podría ayudar a entender los posibles determinantes del comportamiento de estas y se podría realizar una comparativa entre la conducta de las criptomonedas de mayor tamaño y las de un tamaño menor. PALABRAS CLAVE Criptodivisa; volatilidad; VIX; incertidumbre; activo refugio. ABSTRACT Since January 2020, we have been experiencing times of uncertainty and volatility. This study aims to analyze the behavior of cryptocurrencies during periods of volatility and whether they can be considered safe-haven assets. To measure volatility, we utilize the VIX and estimate linear regression models between both variables. The results obtained, using the five most significant non-stable cryptocurrencies, reveal that the three primary ones (BTC, ETH, and BNB) do have a significant relationship with volatility. However, they do not act as safe-haven assets, as they demonstrate a negative correlation during times of uncertainty. The other two cryptocurrencies studied (XRP and ADA) do not exhibit a significant relationship. Given that cryptocurrencies can no longer be considered safe havens, a fact established in various economic literature articles, we analyze the point at which this structural change occurred by examining the correlation between the S&P500 stock index (SPX) and BTC. Employing the Chow test, we find a structural change in 2020. Before 2020, there was no significant correlation between the two variables. However, starting from that year, a positive and significant correlation is observed within a 99 % confidence interval. Studying other cryptocurrencies, including those of smaller size compared to the ones analyzed, could aid in understanding the potential determinants of their behavior. Furthermore, a comparative analysis could be conducted between the behavior of larger cryptocurrencies and those of smaller sizes KEYWORDS Cryptocurrency; volatility; VIX; uncertainty; safe-haven asset. Clasificación JEL: G14 MSC2010: 91G70 1. INTRODUCCIÓN Es sobradamente conocida la gran popularidad alcanzada por las criptomonedas en la actualidad. Para delimitar su concepto, nada mejor que distinguirlas de la moneda digital y la moneda virtual. Una criptomoneda es un activo digital que se registra en una red blockchain y que está basada en la criptografía, para asegurar la trazabilidad e integridad de las transacciones. Estas monedas digitales no se acuñan físicamente y se depositan en carteras digitales (Arcas, 2021). En efecto, con el nacimiento de la primera criptomoneda, el Bitcoin, ha entrado en funcionamiento un sistema de pago basado en pruebas criptográficas, evitando intermediarios y siendo, por tanto, más estable y transparente (O Leary, 2017). Se trata de una novedosa moneda de código abierto sin un punto central de confianza (King y Nadal, 2012). Bitcoin fue el primer ejemplo de activo digital sin respaldo ni valor intrínseco, basado en la tecnología blockchain (Böhme et al, 2015). ARTÍCULOS 3 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Los sistemas monetarios basados en blockchain tienen el potencial de impactar en la macroeconomía, ya que los nuevos sistemas de pago desafían los roles tradicionales que los bancos han desempeñado siempre. Por ello, el auge de las criptomonedas representa un desafío para las autoridades monetarias de los principales gobiernos y los bancos centrales, como sugiere la aceptación en el mercado de la moneda “libra” de Facebook (Taskinsoy, 2019). Los bancos centrales lo entienden, y muchos bancos han iniciado sus propias iniciativas nacionales de criptodivisas (Bech y Garratt, 2017). El incremento del costo de Bitcoin en diciembre de 2017 hizo que una parte los usuarios empezaran a interesarse por monedas competidoras, como Litecoin o Dash. Otras monedas, como Monero y Zcash, permiten realizar transacciones con más privacidad, por lo que, si es el efecto buscado por el usuario, es previsible que su demanda se traslade a las mismas. Otras, como Litecoin, concede una mayor velocidad de transacción. Son algunas de las circunstancias a tener en cuenta a la hora de decidirse por una u otra criptomoneda. La criptomoneda Ripple (XRP) se centra en el sector bancario con la promesa de transferencias rápidas y seguras de tokens, ya sea en moneda fiduciaria, en criptomoneda, en materia prima o en otra unidad de valor, a través de diferentes redes, fronteras geográficas y monedas (Aranda y Zagone, 2015). La eficiencia y seguridad del sistema Ripple desafía al sistema tradicional SWIFT para las transferencias, que ahora también se interesan por las tecnologías basadas en blockchain (Arnold, 2018). Dogecoin es una moneda digital cuyo código está basado en el de Litecoin. A diferencia del Bitcoin, que ha limitado en 21 millones la cantidad de monedas a emitir, Dogecoin seguirá emitiendo nuevos bloques de monedas cada año. Esto podría justificar parcialmente por qué un Dogecoin se valora actualmente por mucho menos valor que otras criptomonedas (Arcas, 2019). Otra criptomoneda, Ethereum, se comprometió a cambiar a un mecanismo proof-of-stake (Franco, 2015). En lugar de asignar la minería de bloques proporcionalmente al poder de hashing relativo, el protocolo proof-of-stake asigna bloques proporcionalmente a las participaciones actuales (Buterin, 2014; Cotillard, 2015). La consecuencia sería un consumo de energía significativamente menor, lo que tiene gran importancia ante el impacto medioambiental del crecimiento de las criptomonedas. 2. MARCO TEÓRICO Una moneda sin valor intrínseco, como es el caso de las criptomonedas, solo puede funcionar si hay aceptación y se extiende el convencimiento de que la valoración es correcta. En el dinero fiat la confianza viene dada por la seguridad que ofrece un banco central de que ese dinero será válido en futuras transacciones por lo que puede actuar como depósito de valor. En el mundo cripto los usuarios de estas criptodivisas entregan su confianza al observar la liquidez y dinamismo del mercado y en base s los sistemas de validación de transacciones y transparencia de la red. En base a lo anterior, podemos afirmar que las criptomonedas no pueden desempeñar las funciones del dinero fiduciario, y por su naturaleza descentralizada carecen de la protección del Estado (Gandal et al., 2018; Lo y Wang, 2014). Ello ha motivado que muchos inversores hayan explorado diversas alternativas a la renta variable y a la renta fija, como las principales materias primas (Baur y McDermott, 2010; Kilian, 2009) y los bienes inmuebles (Platanakis et al, 2019). Pero tras el gran aumento de precio del Bitcoin en 2017, un número cada vez mayor de inversores se volcó a las inversiones en criptomonedas. Algunos, con la intención de hacer una diferencia con las fluctuaciones de corto plazo. Otros, con una visión más estratégica de largo plazo. Ya que las criptodivisas no generan flujos de caja y los métodos de valoración dinámicos no son relevantes, los inversores a corto y medio plazo utilizan el análisis técnico para predecir tendencias en el precio de las criptodivisas. Además, así como en el análisis bursátil se analizan variables fundamentales como la evolución de la economía, la inflación y los tipos de interés, ARTÍCULOS 4 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa en el mundo de las criptomonedas se analizan los proyectos siendo la variable determinante el volumen de uso que tendrá la red blockchain de cada criptodivisa. Yermack (2015) indica que, dada la variación temporal del valor del Bitcoin, parece no estar correlacionada con las monedas fiduciarias tradicionales y otras clases de activos, sino que puede ser más una inversión especulativa que una moneda viable. Otros autores se inclinan por intenta explicar estadísticamente la variación en el valor de las criptomonedas (Bouri et al., 2021; King y Koumos, 2021; Zhang et al, 2021). Prueban que las variaciones de los precios de estas están estadísticamente alejadas de los fundamentos económicos, y presentan altos grados de subjetividad. Además, encontramos estudios que investigan los beneficios de diversificación asociados a las criptomonedas (Chuen et al., 2017; Kurka, 2019; Mokni et al., 2020). El carácter no correlacionado de las criptomonedas con la economía les lleva a plantearse si pueden servir como vehículos de cobertura útiles para los inversores que minimizan el riesgo. No obstante, Corbet et al. (2018) muestran que la intensidad del desbordamiento de la volatilidad entre las criptomonedas (Bitcoin, Ripple y Litecoin) y los activos tradicionales varía significativamente en el tiempo. Y Naeem et al. (2021) aportan pruebas de que la eficiencia de las criptomonedas puede fluctuar a lo largo de los periodos de tiempo. También encontramos autores que se plantean si el Bitcoin puede representar un refugio seguro (Shahzad et al, 2019; Urquhart y Zhang, 2019). El primero manifiesta que cualquier ventaja que pueda tener el Bitcoin como propiedad de refugio seguro puede variar significativamente tanto con el tiempo como con la geografía. Bouri et al. (2017) también encuentran que la propiedad de refugio seguro del bitcoin posee una variación temporal significativa, especialmente efectiva durante fuertes movimientos adversos en las acciones asiáticas. Por su parte, Selmi et al. (2018) estudian la eficacia del Bitcoin y el oro, aunque en carteras de solo dos activos para mitigar los movimientos a la baja del precio del petróleo. Concluyen que aunque ambos pueden reducir los riesgos de la cartera, su influencia relativa puede depender de las relaciones económicas imperantes en cada mercado. Fang et al. (2019) indican que las capacidades de cobertura del Bitcoin varían con la incertidumbre económica subyacente. Dichos autores destacan la importancia de la incertidumbre económica variable en el tiempo para considerar el papel que pueden desempeñar las criptomonedas en la cobertura del riesgo de la cartera. A lo que añaden Naem et al. (2021) que la eficiencia de las criptomonedas puede variar a lo largo de los periodos económicos. Guesmi et al. (2019) muestra que el Bitcoin puede ayudar a reducir el riesgo en carteras de activos fijos (Paule-Vianez et al, 2020). 3. HIPÓTESIS Y METODOLOGÍA Teniendo en cuenta el marco teórico anterior, podemos proponer un objetivo para este estudio que no es otro que valorar si las criptodivisas son un buen valor refugio en tiempos de volatilidad por lo que la hipótesis a validar es la siguiente: H0: Las criptodivisas son un buen valor refugio en tiempos de volatilidad La metodología de estudio que vamos a seguir son modelos de regresión lineal en los que buscaremos la correlación entre la rentabilidad de una criptodivisa con respecto a un índice de volatilidad. Para ello, medimos la volatilidad según el VIX que será nuestra variable exógena del modelo. Este índice de volatilidad es uno de los barómetros más utilizados para medir el sentimiento del mercado que permite a los inversores disponer de una herramienta útil para evaluar el riesgo sacando partido de la volatilidad. El VIX se calcula utilizando los precios de las opciones del índice S&P 500 y se expresa como un porcentaje. Al combinar los precios ponderados de múltiples opciones put y call del S&P 500 sobre una amplia gama de precios de ejercicio, pode- ARTÍCULOS 5 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa mos obtener información sobre los precios a los que los inversores están dispuestos a comprar y vender el S&P 500. Utilizando el VIX medimos su relación estadística con la rentabilidad de las cinco criptodivisas más importantes, para lo que tomamos el top 10 de Investing y excluimos las stable coins. Los modelos por estimar son los siguientes: • BTCt = α + β VIXt + ut • ETHt = α + β VIXt + ut • BNBt = α + β VIXt + ut • XRPt = α + β VIXt + ut • ADAt = α + β VIXt + ut Dónde: • BTCt es la tasa de variación del Bitcoin en la semana t • ETHt es la tasa de variación del Ethereum en la semana t • BNBt es la tasa de variación del Binance Coin en la semana t • XRPt es la tasa de variación del Ripple en la semana t • ADAt es la tasa de variación del Cardano en la semana t • VIXt es la tasa de variación del VIX en la semana t Validaremos H0 si el estadístico β estimado para cada modelo es significativo y presenta un valor positivo. Lo que se pretende validar con estos modelos es sencillo. Ante momentos de incertidumbre y de un incremento de la volatilidad en los mercados de renta variable, los inversores aversos al riesgo deshacen sus inversiones en los activos financieros más convencionales, liquidez que deben canalizar hacia otros activos, en este caso activos refugio. Si la volatilidad aumenta, lo que se observaría con tasas de variación positiva del VIX, y las criptodivisas son un buen valor refugio, deberíamos observar un flujo de capitales hacia las criptodivisas, por lo tanto, una mayor demanda de criptomonedas que se reflejaría en tasas de variación positivas para sobre la rentabilidad de la criptodivisa. Los datos han sido obtenidos directamente de la web de Investing y la muestra de estudio, de frecuencia semanal, va desde el 5/1/2020, en los momentos en los que empezó a extenderse el COVID-19 por el mundo, hasta estos días, en plena invasión de Ucrania. De este modo nos aseguramos de que los datos proceden de una época de máxima volatilidad. Si la hipótesis H0 se rechaza, tendiendo en cuenta que la literatura estudiada había avalado en un primer momento la capacidad de las criptodivisas para actuar como valor refugio, y que en los últimos tiempos ha variado dicha tendencia, el siguiente paso sería identificar en qué momento las criptodivisas han dejado de tener una evolución diferente a la de los mercados financieros. Para ello proponemos un modelo de regresión lineal que relaciona la criptodivisa más representativa al ser la primera que se empezó a minar, el Bitcoin, y el índice S&P 500, probablemente el más representativo de los mercados de renta variable. El modelo sería: SPXt = α + β BTCt + ut Dónde: • SPXt es la tasa de variación del S&P 500 en la semana t • BTCt es la tasa de variación del Bitcoin en la semana t ARTÍCULOS 6 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Por lo tanto, esta nueva hipótesis de estudio es: H1: Existe cambio estructural en la correlación entre los mercados de renta variable y criptodivisas Validaremos H1 y si el test de Chow resulta significativo. 4. RESULTADOS Los resultados de las estimaciones realizadas utilizando el paquete econométrico GRETL se presentan a continuación en las tablas 1, 2, 3, 4 y 5 para BTC, ETH, BNB, XRP y ADA respectivamente. Así mismo en las figuras 1, 2, 3, 4 y 5, se muestra el gráfico de dispersión entre las tasas de variación semanales de BTC, ETH, BNB, XRP y ADA con el VIX. Modelo 1: MCO, usando las observaciones 2020-01-05:2022-02-27 (T = 113) Variable dependiente: Var_BTC Tabla 1. Estimación del modelo de regresión lineal entre BTC y VIX coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 2.57407 0.958518 2.685 0.0084*** Var_VIX −0.162236 0.0447708 −3.624 0.0004*** Media de la vble. dep. 2.16469 D.T. de la vble. dep. 10.65205 Suma de cuad. residuos 11363.87 D.T. de la regresión 10.11816 R-cuadrado 0.105785 R-cuadrado corregido 0.097729 F(1, 111) 13.13121 Valor p (de F) 0.00044 Log-verosimilitud −420.8506 Criterio de Akaike 845.7013 Criterio de Schwarz 851.1561 Crit. de Hannan-Quinn 847.9148 rho 0.019568 Durbin-Watson 1.950014 Fuente: Investigación de los autores utilizando GRETL. Modelo 2: MCO, usando las observaciones 2020-01-05:2022-02-27 (T = 113) Variable dependiente: Var_ETH ARTÍCULOS 7 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Tabla 2. Estimación del modelo de regresión lineal entre ETC y VIX coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 4.44229 1.26726 3.505 0.0007*** Var_VIX −0.256359 0.0591917 −4.331 3.27e-05*** Media de la vble. dep. 3.795398 D.T. de la vble. dep. 14.39876 Suma de cuad. residuos 19863.61 D.T. de la regresión 13.37727 R-cuadrado 0.144559 R-cuadrado corregido 0.136852 F(1, 111) 18.75759 Valor p (de F) 0.000033 Log-verosimilitud −452.4031 Criterio de Akaike 908.8061 Criterio de Schwarz 914.2609 Crit. de Hannan-Quinn 911.0196 rho 0.003629 Durbin-Watson 1.992181 Fuente: Investigación de los autores utilizando GRETL. Modelo 3: MCO, usando las observaciones 2020-01-05:2022-02-27 (T = 113) Variable dependiente: Var_BMB Tabla 3. Estimación del modelo de regresión lineal entre BNB y VIX coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 5.08021 1.67897 3.026 0.0031*** Var_VIX −0.226778 0.0784219 −2.892 0.0046*** Media de la vble. dep. 4.507965 D.T. de la vble. dep. 18.29653 Suma de cuad. residuos 34866.71 D.T. de la regresión 17.72328 R-cuadrado 0.070058 R-cuadrado corregido 0.061681 F(1, 111) 8.362339 Valor p (de F) 0.00461 Log-verosimilitud −484.1924 Criterio de Akaike 972.3848 Criterio de Schwarz 977.8396 Crit. de Hannan-Quinn 974.5983 rho 0.244339 Durbin-Watson 1.510689 Fuente: Investigación de los autores utilizando GRETL. Modelo 3: MCO, usando las observaciones 2020-01-05:2022-02-27 (T = 113) Variable dependiente: Var_XRP ARTÍCULOS 8 Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Eladio Pascual Pedreño, Laura Pascual Nebreda El Bitcoin ya no es un valor refugio N. 37, 2024 – ISSN: 1886-516X – DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.7697 – [Págs. 1-14] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa Tabla 4. Estimación del modelo de regresión lineal entre XRP y VIX coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 3.64861 2.09572 1.741 0.0845* Var_VIX −0.168035 0.0978877 −1.717 0.0888* Media de la vble. dep. 3.224602 D.T. de la vble. dep. 22.31397 Suma de cuad. residuos 54324.12 D.T. de la regresión 22.12253 R-cuadrado 0.025861 R-cuadrado corregido 0.017085 F(1, 111) 2.946736 Valor p (de F) 0.08884 Log-verosimilitud −509.2465 Criterio de Akaike 1022.493 Criterio de Schwarz 1027.948 Crit. de Hannan-Quinn 1024.707 rho −0.027235 Durbin-Watson 2.054143 Fuente: Investigación de los autores utilizando GRETL. Modelo 3: MCO, usando las observaciones 2020-01-05:2022-02-27 (T = 113) Variable dependiente: Var_ADA Tabla 5. Estimación del modelo de regresión lineal entre BTC y VIX coeficiente Desv. típica Estadístico t valor p const 4.47103 1.69431 2.639 0.0095*** Var_VIX −0.0486640 0.0791387 −0.6149 0.5399 Media de la vble. dep. 4.34823 D.T. de la vble. dep. 17.83555 Suma de cuad. residuos 35507.00 D.T. de la regresión 17.88527 R-cuadrado 0.003395 R-cuadrado corregido –0.005583 F(1, 111) 0.378127 Valor p (de F) 0.539866 Log-verosimilitud −485.2206 Criterio de Akaike 974.4411 Criterio de Schwarz 979.8959 Crit. de Hannan-Quinn 976.6546 rho 0.174787 Durbin-Watson 1.650227 Fuente: Investigación de los autores utilizando GRETL. De los resultados anteriores observamos que no se valida H0 para ninguna de las criptomonedas estudiadas. Si nos centramos en cada uno de los casos analizados: