Emociones e inversiones: la influencia del sentimiento de los inversores sobre las criptomonedas durante la pandemia de Covid-19
DOI:
https://doi.org/10.21680/2176-9036.2025v17n2ID37600Palabras clave:
Sentimiento de los Inversionistas, Criptomonedas, Devolver, Volumen de negociaciónResumen
Objetivo: El estudio analizó la relación entre el sentimiento de los inversores y el rendimiento y el volumen de operaciones de las principales criptomonedas en Brasil, durante el período de la pandemia de Covid-19.
Metodología: Se utilizaron dos métricas para capturar el sentimiento de los inversores, los índices de Felicidad (IFH) y Miedo (FEARS), capturados utilizando las herramientas de Twitter y Google respectivamente. Los datos sobre las criptomonedas se recopilaron en el sitio web Cryptocompare. Utilizando regresiones cuantiles, se analizaron las variaciones en el impacto del sentimiento de los inversores sobre diferentes tipos de monedas.
Resultados: Los resultados indicaron que la felicidad y el miedo afectan de manera heterogénea a las criptomonedas, y que IFH causa impactos tanto negativos como positivos en los rendimientos de activos como BTC, USDC y USDT. Y FEARS tiene un impacto predominantemente negativo en el retorno de criptomonedas como BTC y BRZ, pero positivo en ETH. En términos de volumen de operaciones, IFH influyó de manera ambigua en BRZ, mientras que FEARS redujo el volumen de monedas BTC, USDT y USDC. Los distintos patrones de impacto identificados sugieren que el sentimiento de los inversores puede ser un indicador clave para formular estrategias en un mercado altamente volátil y emocionalmente reactivo.
Contribuciones del estudio: Contribuye significativamente a la literatura, al centrarse en el mercado brasileño de criptomonedas, que ha sido poco explorado en la investigación internacional. Utiliza un enfoque cuantil para examinar cómo el sentimiento de los inversores afecta a múltiples criptomonedas, ofreciendo un análisis más detallado y no lineal, algo poco común en la literatura. Además, al investigar el comportamiento de las criptomonedas en Brasil durante el Covid-19, se proporciona información fundamental sobre cómo las emociones colectivas como el miedo y la euforia afectan los movimientos del mercado, especialmente en un entorno dominado por inversores individuales, lo que hace que el estudio sea relevante para los mercados emergentes.
Descargas
Citas
Baker, M., & Wurgler, J. (2007). Investor sentiment in the stock market. Journal of Economic Perspectives, 21(2), 129-152. https://doi.org/10.1257/jep.21.2.129
Baur, D. G., & Dimpfl, T. (2018). Asymmetric volatility in cryptocurrencies. Economics Letters, 173, 148-151. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.008
Biais, B., Bisière, C., Bouvard, M., Casamatta, C., & Menkveld, A. J. (2020). Equilibrium Bitcoin Pricing. Journal of Finance, 75(2), 753-791.
Böhme, R., Christin, N., Edelman, B., & Moore, T. (2015). Bitcoin: Economics, technology, and governance. Journal of economic Perspectives, 29(2), 213-238. https://doi.org/10.1257/jep.29.2.213
Bouri, E., Gupta, R., & Roubaud, D. (2019). Herding behaviour in cryptocurrencies. Finance Research Letters, 29, 216-221. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.07.008
Bouteska, A., Hajek, P., Abedin, M. Z., & Dong, Y. (2023). Effect of twitter investor engagement on cryptocurrencies during the COVID-19 pandemic. Research in International Business and Finance, 64, 101850. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101850
Brooks, C. (2019).Introductory econometrics for finance. Cambridge university press.
Burggraf, T., Huynh, T. L. D., Rudolf, M., & Wang, M. (2021). Do FEARS drive bitcoin?. Review of Behavioral Finance, 13(3), 229-258.
Cevik, E., Kirci Altinkeski, B., Cevik, E. I., & Dibooglu, S. (2022). Investor sentiments and stock markets during the COVID-19 pandemic. Financial Innovation, 8(1), 69.
Cheah, E. T., & Fry, J. (2015). Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin. Economics letters, 130, 32-36. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2015.02.029
Chen, H., De, P., Hu, Y. J., & Hwang, B. H. (2014). Wisdom of crowds: The value of stock opinions transmitted through social media. Review of Financial Studies, 27(5), 1367-1403. https://doi.org/10.1093/rfs/hhu001
Chen, Z., Li, C., & Sun, W. (2020). Bitcoin price prediction using machine learning: An approach to sample dimension engineering. Journal of Computational and Applied Mathematics, 365, 112395. https://doi.org/10.1016/j.cam.2019.112395
Chen, W., Xu, D., Cheng, H. K., & Zhou, L. (2020). When blockchain meets social media: The effects of sentiment and social influence on cryptocurrency markets. Decision Support Systems, 130, 113227.
Chuen, K., Lee, D., Guo, L., & Wang, Y. (2017). Cryptocurrency: A New Investment Opportunity?(October 24, 2017). Available at SSRN 2994097.
Corbet, S., Larkin, C., & Lucey, B. (2020). The contagion effects of the COVID-19 pandemic: Evidence from gold and cryptocurrencies. Finance Research Letters, 35, 101554. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101554
Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2015). The sum of all FEARS investor sentiment and asset prices. The Review of Financial Studies, 28(1), 1-32.
Eenmaa-Dimitrieva, H., & Schmidt-Kessen, M. J. (2019). Smart contracts: reducing risks in economic exchange with no-party trust?. European Journal of Risk Regulation, 10(2), 245-262.
Eom, C., Kaizoji, T., Kang, S. H., & Pichl, L. (2019). Bitcoin and investor sentiment: statistical characteristics and predictability. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 514, 511-521. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.09.063
Galvão Jr, A. F. (2011). Quantile regression for dynamic panel data with fixed effects. Journal of Econometrics, 164(1), 142-157.
Garcia, D., Tessone, C. J., Mavrodiev, P., & Perony, N. (2014). The digital traces of bubbles: Feedback cycles between socio-economic signals in the Bitcoin economy. Journal of the Royal Society Interface, 11(99), 20140623. https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0623
Güler, D. (2023). The Impact of investor sentiment on bitcoin returns and conditional volatilities during the era of Covid-19. Journal of Behavioral Finance, 24(3), 276-289.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185
Katsiampa, P., Corbet, S., & Lucey, B. (2019). Volatility spillover effects in leading cryptocurrencies: A BEKK-MGARCH analysis. Finance Research Letters, 29, 68-74. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.03.009
Kim, Y. B., Kim, J. G., Kim, W., Im, J. H., Kim, T. H., Kang, S. J., & Kim, C. H. (2016). Predicting fluctuations in cryptocurrency transactions based on user comments and replies. PloS one, 11(8), e0161197.
Kraaijeveld, O., & Smedt, J. (2020). The predictive power of public Twitter sentiment for forecasting cryptocurrency prices. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 65, 101188. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2020.101188
Kyriazis, N., Papadamou, S., Tzeremes, P., & Corbet, S. (2023). The differential influence of social media sentiment on cryptocurrency returns and volatility during COVID-19. The Quarterly Review of Economics and Finance, 89, 307-317. https://doi.org/10.1016/j.qref.2022.09.004
Liu, Y., Tsyvinski, A., & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. Journal of Finance, 77(2), 577-622. https://doi.org/10.1111/jofi.13119
Mai, F., Bai, Q., Shan, J., Wang, X. S., & Chiang, R. H. (2015). The impacts of social media on Bitcoin performance. Decision Support Systems, 93, 138-149.
Mancini-Griffoli, T., Peria, M. S. M., Agur, I., Ari, A., Kiff, J., Popescu, A., & Rochon, C. (2018). Casting light on central bank digital currency. IMF Staff Discussion Notes, 18(08), 1.
Naeem, M. A., Mbarki, I., & Shahzad, S. J. H. (2021). Predictive role of online investor sentiment for cryptocurrency market: Evidence from happiness and fears. International Review of Economics & Finance, 73, 496-514.
Nakamoto, S., 2008. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
Ojo, A. (2023, May 15). Crypto regulation and adoption in Brazil: What the experts say. Business Today. https://www.businesstoday.in/latest/world/story/crypto-regulation-and-adoption-in-brazil-what-the-experts-say-380221-2023-05-15
Piñeiro-Chousa, J., López-Cabarcos, M. Á., Pérez-Pico, A. M., & Ribeiro-Navarrete, B. (2018). Does social network sentiment influence the relationship between the S&P 500 and gold returns?. International Review of Financial Analysis, 57, 57-64. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.02.005
Prechter Jr, R. R. (2001). Unconscious herding behavior as the psychological basis of financial market trends and patterns. The Journal of Psychology and Financial Markets, 2(3), 120-125. https://doi.org/10.1207/S15327760JPFM0203_1
Receita Federal do Brasil. (2023). Criptoativos: Receita Federal detecta crescimento vertiginoso na movimentação de stablecoins. https://www.gov.br/receitafederal/pt-br/assuntos/noticias/2023/outubro/criptoativos-receita-federal-detecta-crescimento-vertiginoso-na-movimentacao-de-stablecoins
Rupande, L., Muguto, H. T., & Muzindutsi, P. F. (2019). Investor sentiment and stock return volatility: Evidence from the Johannesburg Stock Exchange. Cogent Economics & Finance, 7: 1600233. https://doi.org/10.1080/23322039.2019.1600233
Salisu, A. A., & Akanni, L. O. (2020). Constructing a global fear index for the COVID-19 pandemic. Emerging Markets Finance and Trade, 56(10), 2310-2331. https://doi.org/10.1080/1540496X.2020.1785424
Schär, F. (2021). Decentralized finance: On blockchain-and smart contract-based financial markets. FRB of St. Louis Review, 103(2), 153-74. https://doi.org/10.20955/r.103.153-74
Shen, D., Urquhart, A., & Wang, P. (2019). Does twitter predict Bitcoin?. Economics letters, 174, 118-122. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2018.11.007
Shiller, R. J. (2003). From efficient markets theory to behavioral finance. Journal of economic perspectives, 17(1), 83-104.
Smales, L. A. (2019). Bitcoin as a safe haven: Is it even worth considering? Finance Research Letters, 30, 240-245. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.11.002
Tantaopas, P., Padungsaksawasdi, C., & Treepongkaruna, S. (2016). Attention effect via internet search intensity in Asia-Pacific stock markets. Pacific-Basin Finance Journal, 38, 107-124. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2016.03.008
Tetlock, P. C. (2007). Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market. The Journal of finance, 62(3), 1139-1168. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2007.01232.x
Vasileiou, E., & Koutrakos, P. (2023). Performance of Cryptocurrencies Under a Sentiment Analysis Approach in the Time of COVID-19. In Data Analytics for Management, Banking and Finance: Theories and Application (pp. 255-265). Cham: Springer Nature Switzerland.
Yağlı, İ., & Haykır, Ö. (2023). Investor Happiness and Cryptocurrency Returns: Fresh Evidence from Top Five Cryptocurrencies. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (59), 293-305. https://doi.org/10.30794/pausbed.1183813
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 REVISTA AMBIENTE CONTÁBIL - Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con la obra simultáneamente licenciada bajo Creative Commons que permite compartir el trabajo con reconocimiento de autoría de la obra y publicación inicial en esta revista.
Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicado en esta revista (por ejemplo: publicar en repositorio institucional o publicarlo como capítulo de un libro), con el reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo on line (por ejemplo: en repositorios institucionales o en su página web), ya que esto puede generar alteraciones productivas, así como aumentar el impacto y la citación del trabajo publicado.
Creative Commons - Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.
Português (Brasil)
English
Español (España)