Mối quan hệ giữa mức độ đầu cơ và độ biến động giá bitcoin giai đoạn 2010 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - PHẠM TUẤN ANH MỐI QUAN HỆ GIỮA MỨC ĐỘ ĐẦU CƠ VÀ ĐỘ BIẾN ĐỘNG GIÁ BITCOIN GIAI ĐOẠN 2010 - 2018 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - PHẠM TUẤN ANH MỐI QUAN HỆ GIỮA MỨC ĐỘ ĐẦU CƠ VÀ ĐỘ BIẾN ĐỘNG GIÁ BITCOIN GIAI ĐOẠN 2010 - 2018 Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS TRẦN THỊ HẢI LÝ Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “Mối quan hệ mức độ đầu độ biến động giá Bitcoin giai đoạn 2010-2018” cơng trình nghiên cứu riêng Luận văn thực sở nghiên cứu lý thuyết có liên quan Các số liệu, mơ hình tính tốn kết nêu luận văn trung thực Tôi xin cam đoan luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác TÁC GIẢ Phạm Tuấn Anh MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng hình vẽ Tóm tắt Abstract CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA NGHIÊN CỨU 1.2 MỤC TIÊU VÀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Vấn đề nghiên cứu 1.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.4 Ý NGHĨA BÀI NGHIÊN CỨU 1.5 KẾT CẤU BÀI NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 CÁC LÝ THUYẾT VỀ BLOCKCHAIN 2.1.1 Khái niệm 2.1.2 Cơ chế hoạt động 2.1.3 Ứng dụng 2.1.4 Hoạt động ICO 2.2 CÁC LÝ THUYẾT VỀ TIỀN KỸ THUẬT SỐ 2.2.1 Khái niệm phân loại 2.2.2 Cơ chế hoạt động 14 2.2.3 Thị trường giao dịch 14 2.2.4 Tương lai tiền kỹ thuật số 15 2.3 CÁC LÝ THUYẾT VỀ BITCOIN 17 2.3.1 Khái niệm 18 2.3.2 Diễn biến phát triển 18 2.3.3 Thị trường 19 2.3.4 Các quan điểm Bitcoin 20 2.3.5 Các yếu tố ảnh hưởng tới giá Bitcoin 22 2.4 CÁC LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU CƠ VÀ ĐỘ BIẾN ĐỘNG GIÁ 24 2.4.1 Đầu 24 2.4.2 Độ biến động giá 24 2.4.3 Mối quan hệ đầu độ biến động giá 25 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 26 3.1.1 Dữ liệu nghiên cứu 26 3.1.2 Mơ hình nghiên cứu 26 3.2 PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 29 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 30 4.1 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH 30 4.1.1 Kiểm định tính dừng 30 4.1.2 Kiểm định tương quan biến 30 4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU KHẢO SÁT 32 4.2.1 Giá Bitcoin khối lượng giao dịch 32 4.2.2 Thống kê mô tả liệu 33 4.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 34 4.4 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 38 5.1 KẾT LUẬN 38 5.2 KHUYẾN NGHỊ 38 5.3 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 40 Tài liệu tham khảo Phụ lục:Kết kiểm định DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT BIS Ngân hàng Thanh tốn Quốc tế CNTT Cơng nghệ thông tin CPI Chỉ số giá tiêu dùng DJIA Chỉ số trung bình ngành DowJones DLT Distributed Ledger Technology – Công nghệ sổ phân tán EBA Cơ quan Ngân hàng Châu Âu ECB Ngân hàng Trung ương Châu Âu ECB Ngân hàng Trung ương Châu Âu FFR Lãi suất liên bang FINCEN Mạng thực thi tội phạm tài ICO Initial Coin Offering IMF Quỹ Tiền tệ Quốc tế IRS Sở Thuế Vụ Hoa kỳ KTS Kỹ thuật số NHTW Ngân hàng Trung ương OECD Tổ chức hợp tác phát triển kinh tế SEC Ủy ban chứng khoán sàn giao dịch Mỹ TCTD Tổ chức tín dụng DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ HÌNH VẼ Bảng 2.1 Một số ứng dụng công nghệ Blockchain 07 Bảng 2.2 Danh sách 10 dự án ICO lớn từ 1/2017 đến 11/2018 09 Bảng 2.3 So sánh tiền điện tử tiền ảo 12 Bảng 2.4 So sánh tiền điện tử, tiền ảo tiền kỹ thuật số 13 Bảng 2.5 Thống kê 10 đồng tiền KTS phổ biến tính đến ngày 29/03/2019 15 Bảng 2.6 Số lượng ví Blockchain từ tháng 03/2012 đến tháng 03/2019 20 Bảng 2.7 Tổng hợp kết nghiên cứu yếu tố tác động giá Bitcoin 23 Bảng 3.1 Dữ liệu nghiên cứu nguồn liệu 26 Bảng 3.2 Các biến độc lập mơ hình hồi quy 27 Bảng 4.1 Kết kiểm định ADF 30 Bảng 4.2 Ma trận tương quan đơn tuyến tính biến 31 Bảng 4.3 Kết kiểm tra VIF biến độc lập 31 Bảng 4.4 Kết thống kê mơ tả biến mơ hình 33 Bảng 4.5 Kết hồi quy mơ hình (2.1.1) 34 Bảng 4.6 Kết hồi quy mơ hình (2.1.2) 35 Bảng 4.7 Kết hồi quy mơ hình (2.1.3) 36 Bảng 4.8 Tổng hợp kết hồi quy 03 mơ hình 36 Biểu đồ 4.1 Biến động giá Bitcoin từ 07/2010 đến 06/2018 32 Biểu đồ 4.2 Khối lượng giao dịch Bitcoin từ 07/2010 đến 06/2018 33 TÓM TẮT Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ đồng tiền Kỹ thuật số nói chung Bitcoin nói riêng dựa cơng nghệ Blockchain, việc tìm hiểu mối quan hệ lợi nhuận khối lượng giao dịch cần thiết để giúp thành phần tham gia thị trường có nhìn bao qt đưa định ứng xử đắn Bài nghiên cứu thực nhằm mục đích kiểm định ảnh hưởng yếu tố đầu giao dịch mua bán đồng Bitcoin đến độ biến động giá Bitcoin thị trường tiền kỹ thuật số khoảng thời gian từ tháng 07/2010 đến tháng 06/2018 Bằng cách đo lường mức độ biến động sử dụng mơ hình GARCH hồi quy GMM, kết khơng có ảnh hưởng ảnh hưởng yếu tố đầu giao dịch mua bán đồng Bitcoin, cung cấp chứng thực nghiệm mối quan hệ hoạt động đầu độ biến động giá Bitcoin Từ khóa: Mức độ đầu Bitcoin, độ biến động giá Bitcoin, Khối lượng giao dịch Bitcoin ABSTRACT In the context of the strong development of Digital currencies in general and Bitcoin in particular which based on Blockchain technology, it is necessary to understand the relationship between profit and transaction volume to help investors has a overall view and makes rightfull decisions This research is in oder to test the influence of speculative factors in Bitcoin trading transactions to the degree of price volatility of Bitcoin on the digital money market in the period from 07/2010 to 06/2018 By measuring the volatility of Bitcoin price using the GARCH model and the GMM regression model, the results indicate that there is no influence of speculative effects on Bitcoin trading transactions, providing the evidence on the relationship between speculative activity and bitcoin price volatility Keywords: Bitcoin price volatility, Speculative trading in Bitcoin, Trading volume of Bitcoin CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA NGHIÊN CỨU Sự phát triển Cơng nghệ Blockchain nói chung đồng tiền Kỹ thuật số (KTS - Cryptocurrencies) nói riêng, điển hình biến động giá mạnh đột biến đồng tiền Bitcoin giai đoạn vừa qua khiến chủ thể kinh tế phải dành phần lớn quan tâm (Oliver Wyman, 2016) Tiền kỹ thuật số đời tạo phương thức toán cho tất giao dịch tại, đặt thách thức lớn cho ngân hàng trung ương nước nói chung Ngân hàng nhà nước Việt Nam nói riêng hoạt động điều hành sách tiền tệ, kiểm sốt dịng tiền, rủi ro việc giám sát giao dịch mang tính phi pháp rửa tiền tài trợ hoạt động khủng bố (Joshua R Hendrickson, 2016) Tiền kỹ thuật số phát minh dựa tảng công nghệ Blockchain bối cảnh sau khủng hoảng tài tồn cầu năm 2008, thời điểm mà lòng tin bên thứ ba trung gian thực giao dịch bị giảm sút Nền tảng hoạt động blockchain nói chung tiền kỹ thuật số nói riêng dựa Cơng nghệ sổ phân tán (DLT - Distributed Ledger Technology), mở hướng giải vấn đề thực giao dịch cách trực tiếp, hạn chế tối đa vấn đề bị trùng lắp giao dịch nhằm mục đích xấu Bitcoin đồng tiền kỹ thuật số đầu tiên, phát minh Satoshi Nakamoto năm 2009, xem cơng cụ tốn thơng dụng sử dụng công nghệ Blockchain Bitcoin, ngồi việc sử dụng cơng cụ tốn, cịn mang đầy đủ tính chất tài sản đầu Việc biến động giá trị Bitcoin mang lại cho nhà đầu tư cá nhân tổ chức hội tìm kiếm lợi nhuận Về tiềm năng, công nghệ Blockchain chưa tồn trước đây, cần thời gian để kiểm nghiệm Blockchain, với đại diện đồng Bitcoin, có nhiều ứng dụng quan trọng, gợi mở hướng phát triển “nền kinh tế chia sẻ” Ví dụ, việc chuyển tiền tốn sử dụng cơng nghệ (qua đồng Bitcoin, 39 hoàn toàn mà nên quản lý, kiểm soát theo hướng thận trọng để đảm bảo rủi ro không hạn chế việc sử dụng tiền kỹ thuật số cách cứng nhắc đảm bảo quyền lợi chủ sở hữu đồng tiền kỹ thuật số Việc chấp nhận đồng tiền Kỹ thuật số giai đoạn chưa phù hợp thực tiễn Việt Nam Tuy nhiên, ngược lại với xu mà cấm tuyệt đối sử dụng đồng tiền này, quản lý Bitcoin đồng tiền Kỹ thuật số khác loại “tài sản ảo” Theo đó, Chính phủ cần có phương thức quản lý phù hợp Cụ thể:  Từ kinh nghiệm quốc tế quản lý tiền điện tử thấy hoạt động quản lý tiền Kỹ thuật số Việt Nam cần siết chặt Các tổ chức, cá nhân tham gia cung cấp dịch vụ liên quan đến tiền Kỹ thuật số cần phải cấp phép theo tiêu chuẩn định Hoạt động tổ chức, cá nhân cần phải thường xuyên giám sát chặt chẽ, đảm bảo tính minh bạch Bên cạnh đó, cần có quy chế đảm bảo an tồn hoạt động tổ chức tham gia cung cấp dịch vụ liên quan đến tiền Kỹ thuật số như: quy định việc phân tách tài sản khách hàng với tài sản công ty, phải mở tài khoản riêng TCTD  Đối với cá nhân, tổ chức “đào” hay khai thác Bitcoin: Giá trị lượng Bitcoin “đào” coi thu nhập; vậy, phải chịu thuế thu nhập phần thu nhập có từ việc “đào” Bitcoin  Nền tảng công nghệ Blockchain xu ứng dụng rộng rãi nhiều ưu điểm cơng nghệ Vì vậy, cần sớm tìm hiểu, tiếp cận, tạo hành lang pháp lý để tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam triển khai ứng dụng kiểm sốt rủi ro tảng cơng nghệ Blockchain  Cần có sách nâng cao chất lượng sở hạ tầng CNTT; đào tạo lực đội ngũ quản lý, chuyên gia tài chính, CNTT… để tận dụng hội kiểm soát rủi ro đến từ sản phẩm cơng nghệ tài  Đẩy mạnh công tác tuyên truyền, cảnh báo người dân, nhà đầu tư trước rủi ro tiền Kỹ thuật số; đồng thời, xây dựng thực thi chiến lược giáo 40 dục tài cấu phần quan trọng chiến lược quốc gia tài tồn diện 5.3 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Đề tài nghiên tập trung đánh giá vào yếu tố đầu hoạt động giao dịch Bitcoin mà chưa mở rộng yếu tố khác Trong nghiên cứu tiếp theo, tác giả xem xét mở rộng phân tích yếu tố mang tính tâm lý đối tượng (sentiment analysis) sở đo lường từ nguồn liệu khác Google trends, Wikipedia, Twiter,… hướng nghiên cứu hầu hết tác giả giới đối tượng đồng Bitcoin nói riêng Cryptocurrency nói chung TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Vũ Duy Hiến (2015), Về tiền điện tử, Cryptocurrency Bitcoin, Luận văn thạc sĩ khoa học Chuyên ngành: Cơ sở Toán cho Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học quốc gia Hà Nội TÀI LIỆU TIẾNG ANH Alex de Vries (2018), “Bitcoin’s Growing Energy Problem”, Joule 2, 801–809 Algieri, Bernardina (2012), Price Volatility, Speculation and Excessive Speculation in Commodity Markets: Sheep or Shepherd Behaviour?, Discussion Papers on Development Policy No 166 Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2075579) Balduzzi, P., Elton, E., Green, T (2001) Economic news and bond prices: evidence from the U.S Treasury market Journal of Financial and Quantitative Analysis 36 (4), 523–543 Bank for International Settlements (2018), Annual Economic Report Benjamin M Blau (2017), Price dynamics and speculative trading in bitcoin, Research in International Business and Finance 41 (2017) 493–499 Brian P Hanley (2013), The False Premises and Promises of Bitcoin [pdf] Available at: https://arxiv.org/abs/1312.2048v1 Brunetti, C., Büyükşahin, B., & Harris, J (2016), Speculators, Prices, and Market Volatility, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(5), 15451574 Chiarella, C., Kang, B., Nikitopoulos, C.S., To, T.D (2016) The returnvolatility relation in commodity futures markets Journal of Futures Markets 36, 127–152 David Garcia, Claudio Juan Tessone, Pavlin Mavrodiev, Nicolas Perony (2014), The digital traces of bubbles: feedback cycles between socio-economic signals in the Bitcoin economy [pdf] Available at: https://arxiv.org/abs/1408.1494 10 David Yermack (2013), Is Bitcoin a Real Currency? An economic appraisal, NBER Working Paper No 19747 11 Don Tapscott & Alex Tapscott (2016), The Blockchain Revolution: How the Technology Behind Bitcoin is Changing Money, Business, and the World [pdf] Available at: https://www.researchgate.net/publication/322582975 12 Du X, Yu C L, Hayes D J (2011), Speculation and volatility spillover in the crude oil and agricultural commodity markets: A Bayesian analysis, Energy Economics; 33(3):497-503 13 European Central Bank (2012), Virtual currency schemes 14 Guillermo Llorente; Roni Michaely; Gideon Saar; Jiang Wang (2002), “Dynamic Volume-Return Relation of Individual Stocks”, The Review of Financial Studies, Vol 15, No (Autumn, 2002), pp 1005-1047 15 Hansen, L.P (1982): “Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators”, Econometria 50, 1029-1054 16 Hayes, A.S (2016), Cryptocurrency Value Formation: An empirical study leading to a cost of production model for valuing Bitcoin, Telematics and Informatics 17 International Monetary Fund (2018), Money, Transformed – The future of currency in a digital world, Finance & Development, A Quarterly Publication of the International Monetary Fund 18 Jamal Bouoiyour and Refk Selmi (2015), Bitcoin Price: Is it really that new round of volatility can be on way? MPRA Paper No 65580 [pdf] Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/65580/1/MPRA_paper_65580.pdf 19 Ji Q, Fan Y (2012), How does oil price volatility affect non-energy commodity markets?, Applied Energy; 89(1):273-280 20 Joshua R Hendrickson, Thomas L Hogan and Willam J Luther (2016), The Political Economy of Bitcoin, Economic Inquiry, Vol 54, No 2, April 2016, 925–939 21 Karpoff, J.M (1987) The relation between price changes and trading volume: a survey Journal of Financial and Quantitative Analysis 22, 109–126 22 Kuang Weida (2010), Expectation, Speculation and Urban Housing Price Volatility in China, Economic Research Journal 23 Ladislav Kristoufek (2013), BitCoin meets Google Trends and Wikipedia: Quantifying the relationship between phenomena of the Internet era, Scientific Reports 3:3415 24 Ladislav Kristoufek (2014), What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis, Nature Research Journal, Rep 3, 3415 25 Melanie Swan (2015) Blockchain: Blueprint for a New Economy 26 Michal Polasik, Anna Iwona Piotrowska, Tomasz Piotr Wisniewski, Radoslaw Kotkowski & Geoffrey Lightfoot (2015), Price Fluctuations and the Use of Bitcoin: An Empirical Inquiry, International Journal of Electronic Commerce, 20:1, 9-49 27 Nathaniel Popper (2015), Digital Gold: The Untold Story of Bitcoin, Penguin, London 28 Oliver Wyman (2016) Blockchain in Capital Markets, The Prize and the Journey, Euroclear Journal 29 Organization for Economic Co-operation and Development (2019), Initial Coin Offerings (ICOs) for SME Financing [pdf], Available at: oecd.org/finance/initial-coin-offerings-for-sme-financing.htm 30 Osamah Al-Khazali and Bouri Elie and David Roubaud, (2018) ''The impact of positive and negative macroeconomic news surprises: Gold versus Bitcoin'', Economics Bulletin, Volume 38, Issue 1, pages 373-382 31 Pavel Ciaian, Miroslava Rajcaniova & d’Artis Kancs (2015), The economics of BitCoin price formation, Applied Economics, 48:19, 1799-1815 32 Puri, T.N., Philippatos, G.C (2008) Asymmetric volume-return relation and concentrated trading in LIFFE futures European Financial Management 14, 528–563 33 Satoshi Nakamoto (2009), Bitcoin: A Peer-to-peer Electronic Cash System [online] Available at: www.bitcoin.org 34 Tsai, I.C (2014) Ripple effect in house prices and trading volume in the UK housing market: new viewpoint and evidence Economic Modelling 40, 68–75 35 Yechen Zhu, David Dickinson and Jianjun Li (2017), Analysis on the influence factors of Bitcoin’s price based on VEC model, Financial Innovation, 3:3 PHỤ LỤC: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG ADF CÁC BIẾN GARCH(1,1) dfuller garch_11, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -6.481 -3.430 Number of obs = 1426 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 10-day MA Volt dfuller mv10daystdev, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -9.992 -3.430 Number of obs = 1406 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Speculation dfuller speculation, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -6.469 -3.430 Number of obs = 1326 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 -2.860 -2.570 %∆Bitcoin dfuller bitcoint5t1, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -12.996 -3.430 Number of obs = 1422 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Turn dfuller turnt5t1, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -25.431 -3.430 Number of obs = 1422 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Ln(Outstand) dfuller ln_outstand, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -3.563 -3.430 Number of obs = 1426 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0065 MktGARCH dfuller mktgarch, lags(1) Augmented Dickey-Fuller test for unit root Z(t) Test Statistic 1% Critical Value -12.855 -3.430 Number of obs = 1425 Interpolated Dickey-Fuller 5% Critical 10% Critical Value Value MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 -2.860 -2.570 Mơ hình nghiên cứu (2.1.1): GARCH(1,1)t = β0 + β1Speculationt + β2%∆Bitcoint-5,t-1 + β3Turnt-5,t-1 + β4Ln(Outstandt)+ β5MktGARCH(1,1)t + εt (1) gmm ( garch_11- {b1}* speculation- {b0}), instruments( speculation ) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00004399 1.524e-31 1.229e-39 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b1 /b0 -.0002337 0067152 Robust Std Err .00024 0003048 Number of obs z -0.97 22.03 P>|z| 0.330 0.000 = 1328 [95% Conf Interval] -.0007042 0061179 0002367 0073126 Instruments for equation 1: speculation _cons (2) gmm ( garch_11- {b2}* bitcoint5t1- {b0}), instruments(bitcoint5t1) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00006413 6.349e-31 2.024e-38 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b2 /b0 0159197 0065366 Robust Std Err .0031146 0003235 Number of obs z 5.11 20.21 Instruments for equation 1: bitcoint5t1 _cons = 1424 P>|z| [95% Conf Interval] 0.000 0.000 0098152 0059025 0220242 0071706 (3) gmm ( garch_11- {b3}* turnt5t1- {b0}), instruments(turnt5t1) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00005415 3.159e-31 2.926e-38 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b3 /b0 0001379 0072088 Number of obs Robust Std Err .000067 0002922 z 2.06 24.67 = 1424 P>|z| [95% Conf Interval] 0.040 0.000 6.49e-06 0066362 0002692 0077815 Instruments for equation 1: turnt5t1 _cons (4) gmm ( garch_11- {b4}* Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: ln_outstand- {b0}), instruments(ln_outstand) onestep GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 0000576 1.313e-28 3.470e-36 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b4 /b0 -.0005864 0163362 Robust Std Err .0000861 0014485 Number of obs z -6.81 11.28 Instruments for equation 1: ln_outstand _cons P>|z| 0.000 0.000 = 1428 [95% Conf Interval] -.0007552 0134971 -.0004176 0191753 (5) gmm ( garch_11- {b5}* Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: mktgarch- {b0}), instruments( mktgarch) onestep GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00005385 1.887e-31 2.467e-37 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b5 /b0 -3.828181 0076592 Number of obs Robust Std Err 1.601279 0003528 z -2.39 21.71 P>|z| 0.017 0.000 = 1427 [95% Conf Interval] -6.966631 0069677 -.6897315 0083507 Instruments for equation 1: mktgarch _cons (6) gmm ( garch_11- {b1}* speculation- {b2}* bitcoint5t1- {b3}* turnt5t1- {b4}* l > n_outstand- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( speculation bitcoint5t1 turnt5 > t1 ln_outstand mktgarch ) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00005472 1.280e-28 6.823e-37 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b1 /b2 /b3 /b4 /b5 /b0 -.000544 013217 0007546 -.0003448 -1.120991 0115616 Robust Std Err .0002419 003637 000234 000086 9388149 0014272 Number of obs z -2.25 3.63 3.22 -4.01 -1.19 8.10 P>|z| 0.025 0.000 0.001 0.000 0.232 0.000 = 1328 [95% Conf Interval] -.0010182 0060886 0002958 -.0005133 -2.961035 0087644 -.0000699 0203455 0012133 -.0001763 7190523 0143588 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons Mơ hình nghiên cứu (2.1.2): 10-day MA Voltt = β0 + β1Speculationt + β2%∆Bitcoint-5,t-1 + β3Turnt-5,t-1 + β4Ln(Outstandt)+ β5MktGARCH(1,1)t + εt (1) gmm (mv10daystdev- {b1}* speculation- {b0}), instruments( speculation ) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00366836 3.571e-30 5.743e-36 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b1 /b0 -.003798 0618875 Robust Std Err .001413 0013934 Number of obs z -2.69 44.42 P>|z| 0.007 0.000 = 1328 [95% Conf Interval] -.0065673 0591566 -.0010286 0646185 Instruments for equation 1: speculation _cons (2) gmm ( mv10daystdev- {b2}* bitcoint5t1- {b0}), instruments(bitcoint5t1) onestep warning: 16 missing values returned for equation at initial values Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00402281 8.665e-30 2.415e-36 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b2 /b0 0204227 0622708 Robust Std Err .0075399 0013358 Number of obs z 2.71 46.62 Instruments for equation 1: bitcoint5t1 _cons = 1408 P>|z| [95% Conf Interval] 0.007 0.000 0056447 0596527 0352007 0648889 (3) gmm ( mv10daystdev- {b3}* turnt5t1- {b0}), instruments(turnt5t1) onestep warning: 16 missing values returned for equation at initial values Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00400565 5.358e-31 2.301e-35 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b3 /b0 0001148 0631984 Number of obs Robust Std Err .0003087 0012506 z 0.37 50.53 P>|z| 0.710 0.000 = 1408 [95% Conf Interval] -.0004903 0607473 0007199 0656496 Instruments for equation 1: turnt5t1 _cons (4) gmm ( mv10daystdev- {b4}* ln_outstand- {b0}), instruments(ln_outstand) onestep warning: 20 missing values returned for equation at initial values Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00409708 5.036e-27 1.673e-36 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b4 /b0 -.0029341 1088365 Robust Std Err .0004259 0071067 Number of obs z -6.89 15.31 Instruments for equation 1: ln_outstand _cons P>|z| 0.000 0.000 = 1408 [95% Conf Interval] -.0037689 0949075 -.0020993 1227655 (5) gmm ( mv10daystdev- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( mktgarch) onestep warning: 19 missing values returned for equation at initial values Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00400545 3.433e-34 1.768e-35 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b5 /b0 -3.236986 0635789 Number of obs Robust Std Err 4.999344 0014123 z -0.65 45.02 P>|z| 0.517 0.000 = 1408 [95% Conf Interval] -13.03552 0608108 6.561548 0663469 Instruments for equation 1: mktgarch _cons (6) gmm ( mv10daystdev- {b1}* speculation- {b2}* bitcoint5t1- {b3}* turnt5t1- {b4} > * ln_outstand- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( speculation bitcoint5t1 tu > rnt5t1 ln_outstand mktgarch ) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 00370103 6.968e-29 1.017e-36 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b1 /b2 /b3 /b4 /b5 /b0 -.0038427 0192616 0003934 -.0014925 5.885391 0842548 Robust Std Err .0014251 0084883 0007958 0004172 3.260852 0070186 Number of obs z -2.70 2.27 0.49 -3.58 1.80 12.00 P>|z| 0.007 0.023 0.621 0.000 0.071 0.000 = 1328 [95% Conf Interval] -.0066359 0026249 -.0011665 -.0023102 -.5057612 0704986 -.0010496 0358983 0019532 -.0006749 12.27654 098011 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons Mơ hình nghiên cứu (2.1.3): Extremet = β0 + β1Speculationt + β2%∆Bitcoint-5,t-1 + β3Turnt-5,t-1 + β4Ln(Outstandt)+ β5MktGARCH(1,1)t + εt gmm ( extreme- {b1}* speculation- {b2}* bitcoint5t1- {b3}* turnt5t1- {b4}* ln > _outstand- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( speculation bitcoint5t1 turnt5t > ln_outstand mktgarch ) onestep Step Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = GMM criterion Q(b) = 01486817 1.139e-26 6.081e-35 GMM estimation Number of parameters = Number of moments = Initial weight matrix: Unadjusted Coef /b1 /b2 /b3 /b4 /b5 /b0 -.0039655 1361608 0443773 0047906 -42.22751 -.006896 Robust Std Err .0094174 0762379 0092277 0031844 25.19436 0504047 Number of obs z -0.42 1.79 4.81 1.50 -1.68 -0.14 P>|z| 0.674 0.074 0.000 0.132 0.094 0.891 = 1328 [95% Conf Interval] -.0224233 -.0132626 0262914 -.0014507 -91.60755 -.1056873 0144923 2855843 0624633 0110319 7.152527 0918954 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons ... đầu giao dịch mua bán đồng Bitcoin, cung cấp chứng thực nghiệm mối quan hệ hoạt động đầu độ biến động giá Bitcoin Từ khóa: Mức độ đầu Bitcoin, độ biến động giá Bitcoin, Khối lượng giao dịch Bitcoin. .. đàn mà biến động ngày hơm trước lớn biến động ngày hôm sau lớn Biến Extremet biến số đại diện cho độ biến động giá Bitcoin, gán giá trị Tỷ suất lợi nhuận có biến động vượt trội, mức biến động từ... (2.1.1) mối quan hệ Độ biến động giá Bitcoin (phương sai giá Bitcoin sử dụng mơ hình GARCH(1,1)) mức đầu với biến kiểm sốt trình bày theo bảng 4.5 Kết cho thấy Mức đầu có tác động âm đến Độ biến động