PREVISIBILIDADE NO MERCADO DE CRIPTOMOEDAS: UMA MODELAGEM AUTOREGRESSIVA COM DADOS EM PAINEL DO MARKET CAP

Abstract

O mercado de criptomoedas tem sido objeto de interesse de diversas pesquisas recentes, contudo, a literatura sugere que o tema ainda possui diversas lacunas a serem exploradas. Dentre esses potenciais gaps a serem estudados, tem-se a condição de previsão das cotações das moedas virtuais. Assim, o objetivo da presente pesquisa consistiu em determinar o poder de previsibilidade no mercado de criptomoedas diante de suas respectivas cotações defasadas. Para cumprir este objetivo, foram coletadas as cotações diárias de moedas virtuais diante da plataforma CoinMarket.com durante o período de 02/10/2017 a 31/12/2018. Foram selecionadas para a pesquisa as 10 maiores criptomoedas em termos de volume de negociação. O período amostral remete ao intervalo cronológico ao qual todas as criptomoedas estudadas tivessem dados observáveis sobre suas cotações. Após o tratamento dos dados, foi obtida uma amostra final de 4.550 observações que foram analisadas diante de um modelo autoregressivo com dados em painel cuja abordagem foi a dos efeitos fixos. Considerando um nível de confiança de 99%, os resultados da pesquisa indicam que não se pode refutar a hipótese geral de pesquisa formulada, qual seja, de que o Market Cap defasado das criptomoedas observadas consegue explicar a mesma medida no momento presente. O resultado dessa pesquisa preenche a lacuna apontada por Nasir et al. (2019), além de reportar a não eventualidade das criptomoedas para o período observado, sugerindo uma equiparação aos estudos sobre persistência dos lucros realizados no mercado de capitais. Como análise complementar, foi verificada ainda a diferença de média entre as criptomoedas observadas considerando a relevância da Bitcoin frente às moedas alternativas denominadas altcoins.