Bitcoin có mang đặc trưng của một loại tài sản tài chính? Bằng chứng thực nghiệm dựa trên chính sách tiền tệ

Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kinh tế-Luật và Quản lý, 4(1):636-645
Open Access Full Text Article Bài Nghiên cứu
1Trường Đại học Kinh tế - Tài chính
TP.HCM
2Trường Đại học Văn Lang
Liên hệ
Phạm Thị Anh Thư, Trường Đại học Kinh tế -
Tài chính TP.HCM
Email: elliepham.finance@gmail.com
Lịch sử
 Ngày nhận: 11/8/2019
 Ngày chấp nhận: 10/10/2019
 Ngày đăng: 31/3/2020
DOI : 10.32508/stdjelm.v4i1.556
Bản quyền
© ĐHQG Tp.HCM. Đây là bài báo công bố
mở được phát hành theo các điều khoản của
the Creative Commons Attribution 4.0
International license.
Bitcoin cómang đặc trưng củamột loại tài sản tài chính? Bằng
chứng thực nghiệm dựa trên chính sách tiền tệ
Phạm Thị Anh Thư1,*, Nguyễn Thanh Dương2
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
TÓM TẮT
Thị trường tiền ảo, đặc biệt là Bitcoin ngày càng nhận được mối quan tâm từ các nhà đầu tư trên
thị trường. Họ thường quan tâm đến việc giá Bitcoin sẽ bị ảnh hưởng bởi các nhân tố nào để đưa
ra quyết định đầu tư chính xác hơn. Vì vậy, nghiên cứu này tập trung xem xét các nhân tố chi phối
giá Bitcoin trên thị trường dựa theo các nghiên cứu trước đây có liên quan đến giá cổ phiếu. Bên
cạnh các yếu tố kiểm soát trong mô hình nghiên cứu như chỉ số giá chứng khoán, giá vàng, và tỷ
giá hối đoái, nghiên cứu cũng tập trung vào chính sách tiền tệ của hai quốc gia lớn được xem là
có ảnh hưởng mạnh đến biến động của thị trường tiền ảo là Mỹ và Trung Quốc. Dữ liệu trong bài
nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ các nguồn tài liệu đáng tin cậy (coinmarketcap.com đối với
dữ liệu Bitcoin và Euromonitor đối với dữ liệu liên quan đến lãi suất chính sách tiền tệ). Nghiên
cứu thu thập dữ liệu của giá Bitcoin theo ngày và dữ liệu vĩ mô theo tháng trong giai đoạn từ năm
2010 đến năm 2018. Đối với dạng dữ liệu chuỗi thời gian, nghiên cứu sử dụng hai phương pháp
là GARCH và EGARCH để đánh giá tác động khác biệt của cú sốc dương và cú sốc âm của chính
sách tiền tệ đến giá của Bitcoin. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng lãi suất chính sách tiền tệ của Mỹ
và Trung Quốc có mối quan hệ ngược chiều với giá Bitcoin. Bên cạnh đó, các biến kiểm soát cũng
cho thấymối quan hệ có ý nghĩa thống kê đối với giá Bitcoin. Như vậy, nghiên cứu cho rằng Bitcoin
mang đặc trưng như là một tài sản tài chính dựa trên sự tương đồng về các nhân tố tác động đến
Bitcoin và cổ phiếu.
Từ khoá: Bitcoin, chính sách tiền tệ, tài sản tài chính
GIỚI THIỆU
Thị trường tiền ảo ngày càng nhận đượcmối quan tâm
lớn từ phía các nhà đầu tư (investors) và quản lý chính
sách (policymakers). 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, Bit-
coin 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 Nakamoto1. 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
gian2–5. Với những đặc trưng như vậy, Bitcoin được
xem như là tài sản đầu cơ6–8. 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 vàChu11 cho rằng thị trườngBit-
coin 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 gian12.
Giá Bitcoin được cho là bị lèo lái bởi các nhân tố bên
trong và bên ngoài13. 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. Sovbetov14 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 Rajcaniova15 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
phiếu16–18. Sự độc lập này tạo điều kiện cho việc đa
dạng hóa danh mục cũng như phòng ngừa rủi ro của
Bitcoin7,17,19. 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 Anh20. 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 tệ21. Gần đây, Nguyen
và cộng sự22 nghiên cứu tác động của các yếu tố vĩ
mô đến tỷ suất sinh lợi của tiền ảo. Nghiên cứu đánh
Trích dẫnbài báo này: Thư P T A, DươngN T.Bitcoin cómangđặc trưng củamột loại tài sản tài chính?
Bằng chứng thực nghiệm dựa trên chính sách tiền tệ. Sci. Tech. Dev. J. - Eco. LawManag.; 4(1):636-645.
636
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kinh tế-Luật và Quản lý, 4(1):636-645
giá tác động của chính sách tiền tệMỹ 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 khoánMỹ, giá
vàng, tỷ giá hối đoái, và chính sách tiền tệMỹ vàTrung
Quốc từ năm 2010 đến 2018. Kết quả của nghiên cứu
này sẽ đóng góp thêm vào khía cạnh thực nghiệmnhư
sau: (1) xem xét tác động của chính sách tiền tệ Trung
Quốc vàHoaKỳ đến thị trường Bitcoin (xem xét riêng
lãi suất củaMỹ và TrungQuốc 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 cómức vốn hóa thị trường gia tăng
theo cấp số mũ qua thời gian và lợi nhuận khá là ổn
định qua thời gian23. 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 xemnhư làmột loại
tài sản tài chính có thể được sử dụng để đầu cơ chứ
không phải phương tiện trao đổi6–8,24–27. Hiệu quả
thị trường Bitcoin được đánh giá dựa trên giả thuyết
thị trường hiệu quả28–32 và bước ngẫu nhiên 33–36.
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 Bitcoin11. Tuy nhiên, một thị trường
không phải lúc nào cũng phân rõ là hiệu quả hay
không hiệu quảmà tính hiệu quả sẽ thay đổi theo thời
gian37,38. 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
hơn12,39,40.
Giá Bitcoin chịu tác động của cả nhân tố bên trong và
bên ngoài13. 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 vĩmô. 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 – 201814. Giá Bitcoin có tương quanmạnh
với giá của các loại tiền ảo khác như Etherum, Lite-
coin và Ripple15,16,41. 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 này15. Tuy
nhiên, Bitcoin lại độc lập với các tài sản tài chính khác
như vàng, trái phiếu, và cổ phiếu18,42. Vì vậy Bit-
cion có thể được dùng để đa dạng hóa danh mục đầu
tư7,16,19. Bitcoin thu hút nhà đầu tư và truyền thông
thông qua công nghệ hiện đại, tính đơn giản, minh
bạch, vàmức độ phổ biến9. Sử dụng từ khóa tìm kiếm
trênGoogle để đại diện chomức độ thu hút, Urquhart
thấy rằng Bitcoin chịu tác độngmạnhmẽ từmối quan
tâm trên thị trường43. 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 trừmột số đồng tiền có tỷ lệ vốn
hóa thị trường trường nhỏ21. 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 Bitcoin22. Nghiên cứu chứng minh tác động
của chính sách thắt chặt tiền tệ của TrungQuốc 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 dùng45. Lãi
suất chính sách tiền tệ có mối liên hệ trực tiếp với đầu
tư và giá cổ phiếu46,47. 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)48–58. Điều này cho thấy sự khác
biệt trong phản ứng của giá cổ phiếu đối với trạng
thái của chính sách tiền tệ52,54. Tác động của chính
sách tiền tệ nới lỏng và thắt chặt đến biến động giá cổ
phiếu được nghiên cứu tại thị trườngĐôngNamÁ 59,
Đức60, và châu Âu61–63. Phản ứng khác nhau của thị
637
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kinh tế-Luật và Quản lý, 4(1):636-645
trường cổ phiếu là nhân tố giúp ngân hàng trung ương
đưa ra các quyết định quan trọng đến chính sách vĩ
mô52,64,65. 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
PBTCt = b0+b1USMPt1+b2USDummyt1
+b3CNMPt1+b4CNDummyt1
+b5ER
USD=EUR
t1 +b6ER
USD=GBP
t1
+b6FTSEt1+b7FGoldt1
+b8CGoldt1+ et
Trong đó, PBTCt là giá Bitcoin theo ngày;CMPt1 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); CNDummyt1 mang giá trị
1 đối với chính sách tiền tệ mở rộng và 0 đối với
các trường hợp còn lại ở Trung Quốc; USMPt1 là
chính sách tiền tệ Mỹ, sử dụng lãi suất liên ngân hàng
của Cục dự trữ liên bang Mỹ (FED); USDummyt1
mang giá trị 1 đối với chính sách tiền tệ mở rộng và 0
đối với các trường hợp còn lại ở Mỹ; ERUSD=EURt1 và
ERUSD=GBPt1 lần lượt là tỷ giá hối đoái USD/EUR và
USD/GBP; FTSEt1 là chỉ số giá chứng khoản Mỹ;
FGoldt1 vàCGoldt1 lần lượt là giá vàng tính bằng
tiền mặt và theo giá của hợp đồng tương lai; et 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 đây66–68. 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
sáchmở 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 QUẢNGHIÊN 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 phiếu7,19,25,69.
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 (Bảng 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 70–72.
Tỷ giá hối đoái cũng cho thấymối quan hệ ý nghĩa với
giá Bitcoin42. Trong khi tỷ giáUSD/EUR cómối 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 B ... ty of bitcoin. Economics Letters.
2018;167:26–28. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
econlet.2018.03.005.
13. Poyser O. Exploring the determinants of Bitcoin’s price: an
application of Bayesian Structural Time Series. arXiv preprint
arXiv:170601437. 2017;.
14. Sovbetov Y. Factors influencing cryptocurrency prices: Ev-
idence from bitcoin, ethereum, dash, litcoin, and monero.
Journal of Economics and Financial Analysis. 2018;2(2):1–27.
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. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
intfin.2017.11.001.
16. Corbet S, Lucey B, Yarovaya L. Datestamping the Bitcoin and
Ethereum bubbles. Finance Research Letters. 2018;26:81–88.
Available from: https://doi.org/10.1016/j.frl.2017.12.006.
17. Dyhrberg AH. Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual
gold? Finance Research Letters. 2016;16:139–144. Available
from: https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.025.
18. Bouri E, et al. On the hedge and safe haven properties of Bit-
coin: Is it really more than a diversifier? Finance Research
Letters. 2017;20:192–198. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.frl.2016.09.025.
19. Ji Q, et al. 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. Available from: https://doi.org/10.1016/j.qref.2018.05.016.
20. Vidal-Tomás D, Ibañez A. Semi-strong efficiency of Bitcoin.
Finance Research Letters. 2018;27:259–265. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.03.013.
21. Corbet S, et al. Cryptocurrency reaction to fomc announce-
ments: Evidence of heterogeneity based on blockchain stack
position. 2017;Available from: https://doi.org/10.2139/ssrn.
3073727;SSRN3073727.
22. Nguyen TVH, et al. Asymmetric monetary policy effects on
cryptocurrency markets. Research in International Business
and Finance. 2019;48:335–339. Available from: https://doi.
org/10.1016/j.ribaf.2019.01.011.
23. ElBahrawy A, et al. Evolutionary dynamics of the cryptocur-
rencymarket. Royal Society open science. 2017;4(11):170623.
PMID: 29291057. Available from: https://doi.org/10.1098/rsos.
170623.
24. Dwyer GP. The economics of Bitcoin and similar private dig-
ital currencies. Journal of Financial Stability. 2015;17:81–91.
Available from: https://doi.org/10.1016/j.jfs.2014.11.006.
25. Corbet S, et al. Exploring the dynamic relationships between
cryptocurrencies and other financial assets. Economics Let-
ters. 2018;165:28–34. Available from: https://doi.org/10.1016/
j.econlet.2018.01.004.
26. Katsiampa P. Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of
GARCH models. Economics Letters. 2017;158:3–6. Available
from: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2017.06.023.
27. Bouoiyour J, Selmi R. Bitcoin: A beginning of a new phase.
Economics Bulletin. 2016;36(3):1430–1440.
28. Fama EF. The behavior of stock-market prices. The journal of
Business. 1965;38(1):34–105. Available from: https://doi.org/
10.1086/294743.
29. Fama EF. Stock returns, real activity, inflation, andmoney. The
American economic review. 1981;71(4):545–565.
642
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kinh tế-Luật và Quản lý, 4(1):636-645
30. Malkiel BG, Fama EF. Efficient capital markets: A review
of theory and empirical work. The journal of Finance.
1970;25(2):383–417. Available from: https://doi.org/10.1111/
j.1540-6261.1970.tb00518.x.
31. Chan KC, Gup BE, Pan MS. International stock market effi-
ciency and integration: A study of eighteen nations. Journal
of business finance & accounting. 1997;24(6):803–813. Avail-
able from: https://doi.org/10.1111/1468-5957.00134.
32. Buguk C, Brorsen BW. Testing weak-form market efficiency:
Evidence from the Istanbul Stock Exchange. International re-
view of financial analysis. 2003;12(5):579–590. Available from:
https://doi.org/10.1016/S1057-5219(03)00065-6.
33. Godfrey MD, Granger CW, Morgenstern O. The random-walk
hypothesis of stock market behavia A. Kyklos. 1964;17(1):1–
30. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1467-6435.1964.
tb02458.x.
34. Darrat AF, Zhong M. On testing the random-walk hy-
pothesis: a model-comparison approach. Financial Review.
2000;35(3):105–124. Available from: https://doi.org/10.1111/j.
1540-6288.2000.tb01423.x.
35. Lima EJA, Tabak BM. Tests of the random walk hypothesis for
equity markets: evidence from China, Hong Kong and Singa-
pore. Applied Economics Letters. 2004;11(4):255–258. Avail-
able from: https://doi.org/10.1080/13504850410001674911.
36. Fama EF. Random walks in stock market prices. Financial an-
alysts journal. 1995;51(1):75–80. Available from: https://doi.
org/10.2469/faj.v51.n1.1861.
37. Charles A, Darné O, Kim JH. Exchange-rate return predictabil-
ity and the adaptive markets hypothesis: Evidence from ma-
jor foreign exchange rates. Journal of International Money
and Finance. 2012;31(6):1607–1626. Available from: https:
//doi.org/10.1016/j.jimonfin.2012.03.003.
38. Hiremath GS, Narayan S. Testing the adaptive market hy-
pothesis and its determinants for the Indian stock markets.
Finance Research Letters. 2016;19:173–180. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.07.009.
39. Caporale GM, Plastun O. Price overreactions in the cryptocur-
rency market. 2018;Available from: https://doi.org/10.2139/
ssrn.3113177.
40. Brauneis A, Mestel R. Price discovery of cryptocurrencies: Bit-
coin and beyond. Economics Letters. 2018;165:58–61. Avail-
able from: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.02.001.
41. Gandal N, Halaburda H. Competition in the cryptocurrency
market. 2014;.
42. Dyhrberg AH. Bitcoin, gold and the dollar-A GARCH volatility
analysis. Finance Research Letters. 2016;16:85–92. Available
from: https://doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008.
43. Urquhart A. What causes the attention of Bitcoin? Economics
Letters. 2018;166:40–44. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.econlet.2018.02.017.
44. Demir E, et al. Does economic policy uncertainty predict the
Bitcoin returns? An empirical investigation. Finance Research
Letters. 2018;26:145–149. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.frl.2018.01.005.
45. Ioannidis C, Kontonikas A. The impact of monetary policy on
stock prices. Journal of policy modeling. 2008;30(1):33–53.
Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2007.06.015.
46. Mishkin FS. The transmission mechanism and the role of as-
set prices in monetary policy. National bureau of economic
research. 2001;Available from: https://doi.org/10.3386/w8617.
47. Suhaibu I, Harvey SK, Amidu M. The impact of monetary pol-
icy on stock market performance: Evidence from twelve (12)
African countries. Research in International Business and Fi-
nance. 2017;42:1372–1382. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.ribaf.2017.07.075.
48. Laopodis NT. Monetary policy and stock market dynamics
acrossmonetary regimes. Journal of InternationalMoney and
Finance. 2013;33:381–406. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.jimonfin.2012.09.004.
49. Thorbecke W. On stock market returns and monetary policy.
The Journal of Finance. 1997;52(2):635–654. Available from:
https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb04816.x.
50. Rigobon R, Sack B. Measuring the reaction of monetary pol-
icy to the stock market. The quarterly journal of Economics.
2003;118(2):639–669. Available from: https://doi.org/10.1162/
003355303321675473.
51. Hayford MD, Malliaris A. Monetary policy and the US stock
market. Economic Inquiry. 2004;42(3):387–401. Available
from: https://doi.org/10.1093/ei/cbh068.
52. Bjørnland HC, Leitemo K. Identifying the interdependence
between US monetary policy and the stock market. Journal
of Monetary Economics. 2009;56(2):275–282. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2008.12.001.
53. Errunza V. Foreign portfolio equity investments, financial lib-
eralization, and economic development. Review of Interna-
tional Economics. 2001;9(4):703–726. Available from: https:
//doi.org/10.1111/1467-9396.00308.
54. Farka M. The effect of monetary policy shocks on stock
prices accounting for endogeneity and omitted variable bi-
ases. Review of Financial Economics. 2009;18(1):47–55. Avail-
able from: https://doi.org/10.1016/j.rfe.2008.05.003.
55. He JH. Some asymptotic methods for strongly nonlin-
ear equations. International journal of Modern physics B.
2006;20(10):1141–1199. Available from: https://doi.org/10.
1142/S0217979206033796.
56. Chen Q, Funke M, Paetz M. Market and non-market monetary
policy tools in a calibrated DSGE model for mainland China.
2012;Available from: https://doi.org/10.2139/ssrn.2111064.
57. Gospodinov N, Jamali I. The effects of Federal funds rate sur-
prises on S&P 500 volatility and volatility risk premium. Jour-
nal of Empirical Finance. 2012;19(4):497–510. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2012.04.009.
58. Vähämaa S, Äijö J. The Fed’s policy decisions and implied
volatility. Journal of Futures Markets. 2011;31(10):995–1010.
Available from: https://doi.org/10.1002/fut.20503.
59. Allen F, Gale D. Comparing financial systems. MIT press. 2000;.
60. Bredin D, et al. European monetary policy surprises: the ag-
gregate and sectoral stock market response. International
Journal of Finance & Economics. 2009;14(2):156–171. Avail-
able from: https://doi.org/10.1002/ijfe.341.
61. Cassola N,Morana C. Monetary policy and the stockmarket in
theeuroarea. Journal of PolicyModeling. 2004;26(3):387–399.
Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2004.03.012.
62. Fernandez-Amador O, et al. Monetary policy and its impact
on stockmarket liquidity: Evidence from the euro zone. Avail-
able at SSRN 1754366. 2011;Available from: https://doi.org/10.
2139/ssrn.1754366.
63. Kholodilin K, et al. Assessing the impact of the ECB’s mone-
tary policy on the stock markets: A sectoral view. Economics
Letters. 2009;105(3):211–213. Available from: https://doi.org/
10.1016/j.econlet.2009.08.006.
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. Available from: https:
//doi.org/10.1016/j.econmod.2012.10.005.
65. Bernanke B, GertlerM. Monetary policy and asset price volatil-
ity. National bureau of economic research. 2000;Available
from: https://doi.org/10.3386/w7559PMid:10773259.
66. Bauwens L, Laurent S, Rombouts JV. MultivariateGARCHmod-
els: a survey. Journal of applied econometrics. 2006;21(1):79–
109. Available from: https://doi.org/10.1002/jae.842.
67. Silvennoinen A, Teräsvirta T. Multivariate GARCH models, in
Handbook of financial time series. Springer. 2009;p. 201–229.
Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-540-71297-8_9.
68. Engle RF, Sheppard K. Theoretical and empirical proper-
ties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH.
National Bureau of Economic Research. 2001;Available from:
https://doi.org/10.3386/w8554.
69. Elendner H, et al. The cross-section of crypto-currencies as fi-
nancial assets: Investing in crypto-currencies beyond bitcoin.
Handbook of Blockchain, Digital Finance, and Inclusion, Else-
vier. 2018;1:145–173. Available from: https://doi.org/10.1016/
B978-0-12-810441-5.00007-5.
643
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kinh tế-Luật và Quản lý, 4(1):636-645
70. Allen F, Barlevy G, Gale DM. On interest rate policy and asset
bubbles. 2017;.
71. Narayan SW, Falianty T, Tobing L. The influence of oil prices
on Indonesia’S exchange rate. Buletin Ekonomi Moneter dan
Perbankan. 2019;21(3):303–322. Available from: https://doi.
org/10.21098/bemp.v21i3.1007.
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. Avail-
able from: https://doi.org/10.1016/j.brq.2014.07.004.
73. Salisu AA, Isah K, Akanni LO. Improving the predictability of
stock returns with Bitcoin prices. The North American Journal
of Economics and Finance. 2019;48:857–867. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.08.010.
74. Weber WE. A Bitcoin standard: Lessons from the gold stan-
dard. Bank of Canada Staff Working Paper. 2016;.
644
Science & Technology Development Journal – Economics - Law andManagement, 4(1):636-645
Open Access Full Text Article Research Article
1University of Economics – Finance
HCMC
2Van Lang University
Correspondence
Pham Thi Anh Thu, University of
Economics – Finance HCMC
Email: elliepham.finance@gmail.com
History
 Received: 11/8/2019
 Accepted: 10/10/2019
 Published: 31/3/2020
DOI : 10.32508/stdjelm.v4i1.556
Copyright
© VNU-HCM Press. This is an open-
access article distributed under the
terms of the Creative Commons
Attribution 4.0 International license.
Does Bitcoin share the same characteristics as a financial asset?
Empirical evidence through themonetary policy
Pham Thi Anh Thu1,*, Nguyen Thanh Duong2
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
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 decisionmore 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 mone-
tary 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 vari-
ables 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 neg-
ative 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. Be-
sides, 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.
Key words: Bitcoin, monetary policy, financial assets
Cite this article : Thi Anh Thu P, Thanh Duong N. Does Bitcoin share the same characteristics as a
financial asset? Empirical evidence through the monetary policy. Sci. Tech. Dev. J. - Eco. LawManag.;
4(1):636-645.
645