Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: 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 chính – 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 rằng luận văn “Mối quan hệ giữa mức độ đầu cơ và độ biến

động giá Bitcoin giai đoạn 2010-2018” là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Luận văn được thực hiện trên cơ sở nghiên cứu các lý thuyết có liên quan. Các

số liệu, mô hình tính toán và kết quả nêu trong luận văn là trung thực.

Tôi xin cam đoan rằng luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ

bằng cấp nào tại các trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác.

TÁC GIẢ

Phạm Tuấn Anh

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục các từ viết tắt

Danh mục các bảng và hình vẽ

Tóm tắt

Abstract

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU ........................................................... 1

1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA NGHIÊN CỨU ............................................ 1

1.2. MỤC TIÊU VÀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ........................................... 2

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................ 2

1.2.2. Vấn đề nghiên cứu ........................................................................... 2

1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................................................ 3

1.4. Ý NGHĨA BÀI NGHIÊN CỨU ........................................................... 3

1.5. KẾT CẤU BÀI NGHIÊN CỨU ........................................................... 3

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT ............................................... 4

2.1. CÁC LÝ THUYẾT VỀ BLOCKCHAIN ............................................. 4

2.1.1. Khái niệm ........................................................................................ 4

2.1.2. Cơ chế hoạt động ............................................................................. 5

2.1.3. Ứng dụng ........................................................................................ 6

2.1.4. Hoạt động ICO ................................................................................ 8

2.2. CÁC LÝ THUYẾT VỀ TIỀN KỸ THUẬT SỐ ................................... 9

2.2.1. Khái niệm và phân loại .................................................................... 9

2.2.2. Cơ chế hoạt động ........................................................................... 14

2.2.3. Thị trường giao dịch ...................................................................... 14

2.2.4. Tương lai của 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 đối với 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 cơ ........................................................................................... 24

2.4.2. Độ biến động giá ........................................................................... 24

2.4.3. Mối quan hệ giữa đầu cơ và độ biến động giá ................................ 25

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................... 26

3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ................ 26

3.1.1. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................ 26

3.1.2. Mô 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 sự tương quan giữa các biến ......................................... 30

4.2. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU KHẢO SÁT ........................................... 32

4.2.1. Giá Bitcoin và khối lượng giao dịch .............................................. 32

4.2.2. Thống kê mô tả dữ 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 quả kiểm định

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Ngân hàng Thanh toán Quốc tế BIS

CNTT Công nghệ thông tin

CPI Chỉ số giá tiêu dùng

DJIA Chỉ số trung bình ngành DowJones

Distributed Ledger Technology – Công nghệ sổ cái phân tán DLT

Cơ quan Ngân hàng Châu Âu EBA

Ngân hàng Trung ương Châu Âu ECB

FFR Lãi suất liên bang

FINCEN Mạng thực thi tội phạm tài chính

Initial Coin Offering ICO

Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF

Sở Thuế Vụ Hoa kỳ IRS

Kỹ thuật số KTS

NHTW Ngân hàng Trung ương

Tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế OECD

Ủy ban chứng khoán và sàn giao dịch Mỹ SEC

Tổ chức tín dụng TCTD

DANH MỤC CÁC BẢNG VÀ HÌNH VẼ

Bảng 2.1. Một số ứng dụng cơ bản của công nghệ Blockchain .......................... 07

Bảng 2.2. Danh sách 10 dự án ICO lớn nhất từ 1/2017 đến 11/2018 .................. 09

Bảng 2.3. So sánh tiền điện tử và tiền ảo ........................................................... 12

Bảng 2.4. So sánh tiền điện tử, tiền ảo và 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 quả nghiên cứu các yếu tố tác động giá Bitcoin ............ 23

Bảng 3.1. Dữ liệu nghiên cứu và nguồn dữ liệu ................................................. 26

Bảng 3.2. Các biến độc lập trong mô hình hồi quy ............................................. 27

Bảng 4.1. Kết quả kiểm định ADF ......................................................................... 30

Bảng 4.2. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các biến .................................. 31

Bảng 4.3. Kết quả kiểm tra VIF các biến độc lập ................................................... 31

Bảng 4.4. Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình..................................... 33

Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.1) ........................................................ 34

Bảng 4.6. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.2) ........................................................ 35

Bảng 4.7. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.3) ........................................................ 36

Bảng 4.8. Tổng hợp kết quả hồi quy 03 mô hình................................................ 36

Biểu đồ 4.1. Biến động của 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 sự phát triển mạnh mẽ của các đồng tiền Kỹ thuật số nói

chung và Bitcoin nói riêng dựa trên công nghệ Blockchain, thì việc tìm hiểu mối

quan hệ giữa lợi nhuận và khối lượng giao dịch là cần thiết để giúp các thành phần

tham gia trong thị trường có cái nhìn bao quát và đưa ra quyết định ứng xử đúng

đắn.

Bài nghiên cứu thực hiện nhằm mục đích kiểm định sự ảnh hưởng của yếu tố

đầu cơ trong các giao dịch mua bán đồng Bitcoin đến độ biến động giá của Bitcoin

trên thị trường tiền kỹ thuật số trong khoảng thời gian từ tháng 07/2010 đến tháng

06/2018.

Bằng cách đo lường mức độ biến động sử dụng mô hình GARCH và hồi quy

GMM, kết quả chỉ ra rằng không có sự ảnh hưởng sự ảnh hưởng của yếu tố đầu cơ

trong các giao dịch mua bán đồng Bitcoin, cung cấp bằng chứng thực nghiệm về

mối quan hệ giữa hoạt động đầu cơ đối với độ biến động giá Bitcoin.

Từ khóa: Mức độ đầu cơ 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 của Công nghệ Blockchain nói chung và các đồng tiền Kỹ thuật

số (KTS - Cryptocurrencies) nói riêng, trong đó điển hình là sự biến động giá mạnh

và đột biến của đồng tiền Bitcoin trong giai đoạn vừa qua đã khiến các chủ thể trong

nền kinh tế phải dành phần lớn sự quan tâm (Oliver Wyman, 2016).

Tiền kỹ thuật số ra đời đã và đang tạo ra một phương thức thanh toán mới cho

tất cả các giao dịch hiện tại, đặt ra một thách thức lớn cho ngân hàng trung ương các

nước nói chung và Ngân hàng nhà nước Việt Nam nói riêng trong hoạt động điều

hành chính sách tiền tệ, kiểm soát dòng tiền, rủi ro trong việc giám sát các giao dịch

mang tính phi pháp như rửa tiền và tài trợ hoạt động khủng bố (Joshua R.

Hendrickson, 2016).

Tiền kỹ thuật số được phát minh dựa trên nền tảng công nghệ Blockchain

trong bối cảnh sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, thời điểm mà

lòng tin về đối với một bên thứ ba trung gian thực hiện các giao dịch bị giảm sút.

Nền tảng hoạt động của blockchain nói chung và tiền kỹ thuật số nói riêng dựa trên

Công nghệ sổ cái phân tán (DLT - Distributed Ledger Technology), mở ra một

hướng mới giải quyết vấn đề thực hiện các giao dịch một cách trực tiếp, hạn chế tối

đa vấn đề bị trùng lắp giao dịch nhằm mục đích xấu.

Bitcoin là đồng tiền kỹ thuật số đầu tiên, được phát minh bởi Satoshi

Nakamoto năm 2009, được xem như công cụ thanh toán đầu tiên và thông dụng nhất

cho tới hiện nay sử dụng công nghệ Blockchain. Bitcoin, ngoài việc được sử dụng

như một công cụ thanh toán, còn mang trong mình đầy đủ tính chất của một tài sản

đầu cơ. Việc biến động giá trị của Bitcoin mang lại cho các nhà đầu tư cá nhân và tổ

chức cơ hội tìm kiếm lợi nhuận.

Về tiềm năng, công nghệ Blockchain chưa từng tồn tại trước đây, vì vậy cần

thời gian để kiểm nghiệm. Blockchain, với đại diện là đồng Bitcoin, có nhiều ứng

dụng quan trọng, gợi mở những hướng phát triển mới của “nền kinh tế chia sẻ”. Ví

dụ, việc chuyển tiền hoặc thanh toán sử dụng công nghệ này (qua đồng Bitcoin,

Ripple…) có chi phí thấp và không thay đổi với giá trị bất kì. Tuy nhiên, việc triển

khai công nghệ trên ở quy mô rộng đòi hỏi thời gian tương đối dài để: (i) xây dựng

cơ sở hạ tầng cần thiết; (ii) thuyết phục các chủ thể trong nền kinh tế sử dụng.

Hiện nay có nhiều ý kiến trái ngược về triển vọng phát triển của Bitcoin.

Những người lạc quan dự báo Bitcoin đang trở thành đồng tiền dự trữ cho một nền

kinh tế tiền ảo rộng lớn hơn (tương tự như vai trò của đồng USD trong nền kinh tế

thực). Sự phát triển của nền kinh tế trên góp phần đẩy giá Bitcoin lên cao hơn nữa

và được chấp nhận rộng rãi hơn. Ngược lại, một số ý kiến cho rằng, do những đặc

điểm như rủi ro và số lượng hạn chế, Bitcoin sẽ còn tiếp tục bị nhiều nước cấm đoán

và có thể tự biến mất trong vài thập kỷ nữa…

Trong khoảng thời gian từ 2010 đến nay, thị trường giao dịch tiền kỹ thuật số

đã đón nhận nhiều đợt tăng giảm với tỉ lệ lớn của giá Bitcoin. Việc biến động lớn này

chưa thể kết luận là từ sự ảnh hưởng của yếu tố nào, nhưng hầu hết thông tin đều

nhận định có sự tham gia của một số nhà đầu tư với những giao dịch khối lượng lớn

nhằm mục đích thao túng giá cả thị trường (hay còn gọi là hoạt động đầu cơ).

Trong một thị trường có khả năng mang tính đầu cơ cao, điển hình như

Bitcoin, thì việc tìm hiểu mối quan hệ giữa lợi nhuận và khối lượng giao dịch là cần

thiết để giúp các thành phần tham gia trong thị trường có cái nhìn bao quát và đưa ra

quyết định ứng xử đúng. Nhiều nhà đầu tư đã dựa vào phân tích kỹ thuật để đưa ra

quyết định, trong khi hoàn toàn chưa có kỹ thuật định giá nào có sẵn để xác định giá

trị nội tại của Bitcoin.

1.2. MỤC TIÊU VÀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu thực hiện nhằm mục đích kiểm định sự ảnh hưởng của yếu tố

đầu cơ trong các giao dịch mua bán đồng Bitcoin đến độ biến động giá của Bitcoin

trên thị trường tiền kỹ thuật số trong khoảng thời gian từ tháng 07/2010 đến tháng

06/2018. Đồng thời cũng kiểm định một số yếu tố cơ bản quyết định đến độ biến

động giá Bitcoin trong khoảng thời gian này.

1.2.2. Vấn đề nghiên cứu

Từ mục tiêu nghiên cứu trên, luận văn sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau:

Một là, đúc kết và tổng hợp về cơ chế hoạt động của công nghệ Blockchain và

các đồng tiền kỹ thuật số trong đó bao gồm Bitcoin.

Hai là, dùng mô hình thực nghiệm để kiểm định xem liệu có sự tác động của

hoạt động đầu cơ lên độ biến động giá Bitcoin hay không? Ngoài ra, kiểm định xem

một số yếu tố cơ bản có tác động đến độ biến động giá Bitcoin hay không, mức độ

tác động của các yếu tố đó ra sao?

1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu dùng dữ liệu thu thập được từ tháng 07 năm 2010 đến tháng

06 năm 2018. Dữ liệu thu thập từ các website cung cấp dữ liệu của thị trường giao

dịch Bitcoin.

Bài nghiên cứu áp dụng mô hình GARCH trên cơ sở đo lường độ biến động

giá Bitcoin căn cứ trên khối lượng giao dịch cùng với phương pháp của Llorente

(2002) để đo lường giao dịch đầu cơ.

Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm STATA với hồi quy 03 mô hình bằng

phương pháp GMM để xem xét việc có hay không sự tác động của hoạt động đầu cơ

và một số yếu tố khác đến độ biến động giá Bitcoin.

1.4. Ý NGHĨA BÀI NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu đóng góp bằng chứng thực nghiệm để kiểm định xem liệu có

sự tác động của hoạt động đầu cơ lên độ biến động giá Bitcoin hay không, kiểm định

xem các yếu tố tác động đến độ biến động giá Bitcoin là gì và mức độ tác động của

các yếu tố đó.

Bài nghiên cứu giúp các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách có thêm

được hiểu biết về mối quan hệ giữa hoạt động đầu cơ và độ biến động giá Bitcoin, từ

đó giúp họ đưa ra quyết định đúng đắn trong việc đầu tư và đưa ra các chính sách.

1.5. KẾT CẤU BÀI NGHIÊN CỨU

Nội dung chính của luận văn bao gồm 5 chương, được trình bày cụ thể theo

trình tự sau:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Trong chương này, tác giả sẽ làm rõ lý do chọn đề tài nghiên cứu, mục tiêu

nghiên cứu, các vấn đề cần nghiên cứu đồng thời giới thiệu tổng quan về phương

pháp nghiên cứu và ý nghĩa khi thực hiện đề tài.

Chương 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết

Trong chương này, tác giả sẽ tổng hợp cơ sở lý luận khoa học, những nghiên

cứu thực nghiệm trên thế giới về các yếu tố tác động đến giá Bitcoin.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.

Nội dung chính của chương này tác giả sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu,

giải thích các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình, mô tả các đặc điểm của

mô hình thực nghiệm, các giả định đặt ra để kiểm định và nguồn dữ liệu để thực hiện

nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Trong chương này, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm về việc

hoạt động đầu cơ có tác động đến độ biến động giá Bitcoin hay không, và xem xét

các yếu tố tác động đến độ biến động giá Bitcoin.

Chương 5: Kết luận

Ở chương này, tác giả tổng kết lại các vấn đề nghiên cứu, kết luận lại kết quả

thực nghiệm từ mô hình nghiên cứu, nêu lên những hạn chế của đề tài và hướng mở

rộng đề tài.

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. CÁC LÝ THUYẾT VỀ BLOCKCHAIN

2.1.1. Khái niệm

Theo Don Tapscott và Alex Tapscott (2016): “Có thể coi blockchain như một

cuốn sổ kỹ thuật số siêu bền ghi lại các giao dịch kinh tế, nó được lập trình để ghi lại

không chỉ các các giao dịch tài chính mà là hầu như tất cả mọi thứ có giá trị”.

Một cách đơn giản, Blockchain là một Sổ cái điện tử công cộng (Puplic digital

ledger) (Michal Polasik và cộng sự, 2015) – nơi ghi nhận tất cả các giao dịch. Các

giao dịch này được thể hiện thành từng khối (block) mà trong đó, tất cả các khối đều

được dán với thời gian sinh ra nó và liên kết với nhau một cách tuần tự. Việc dán

nhãn thời gian (Time stamp) (European Central Bank, 2012) cho từng khối khiến nó

trở nên bất biến trong chuỗi. Cuốn sổ cái ghi nhận chuỗi tất cả các khối này được

phân phối ngang hàng, quyền truy cập thông tin là như nhau trên mọi máy tính trên

thế giới và không chịu quản lý của bất kỳ tổ chức hay chính phủ nào.

Khi Nakamoto Satoshi (bí danh của một người hoặc cũng có thể là một tổ

chức mà cho đến hiện tại chưa ai trên thế giới xác định được chính xác danh tính)

phát hành bản cáo bạch giới thiệu về Bitcoin, một hình thức tiền điện tử thanh toán

hoàn toàn ngang hàng, thì công nghệ Blockchain mới chính thức được phổ biến rộng

rãi với tất cả mọi người. Blockchain đã được phát triển mạnh mẽ trong gần hai thập

kỷ qua, trở thành một trong những công nghệ đột phá nhất hiện nay có khả năng ảnh

hưởng tới tất cả các lĩnh vực bao gồm cả tài chính, sản xuất, y tế, giáo dục,…

2.1.2. Cơ chế hoạt động

Một giao dịch giả định minh họa cách thức hoạt động của Blockchain như

Trong một giao dịch mua bán, người bán đồng ý cung cấp một sản phẩm/tiện

ích cho người mua để đổi lấy một "đồng tiền”. Trong hệ thống mạng, nốt mạng

(node) của người mua sẽ phát tán một mã lệnh với nội dung tự động trừ từ tài khoản

của người mua một "đồng tiền” và thêm nó vào tài khoản của người bán ngay sau khi

người bán thực hiện cung cấp sản phẩm/tiện ích.

Khi này một hợp đồng thông minh (Smart contract) được sinh ra. Nghĩa là,

vai trò của một số công đoạn trung gian, được thực hiện bởi các bên trung gian

thường tham gia vào giao dịch đã được triển khai bởi một máy tính ngẫu nhiên trong

mạng, và được xác minh bởi cả cộng đồng các nốt mạng tham gia vào mạng trước

khi nó được thêm vào cơ sở dữ liệu chung một cách nối tiếp.

Ngay khi sản phẩm hoặc tiện ích được cung cấp, hợp đồng thông minh được

thực hiện. Các nốt trong mạng ghi nhận giao dịch và thực hiện xác minh nó bằng

cách đảm bảo rằng người mua có đủ đồng tiền để thanh toán cho người bán, bao gồm

cả việc kiểm tra giao dịch gần nhất của tài khoản người mua sử dụng.

Chuỗi các khối ghi nhận giao dịch được ghi lại trong một bản ghi bất biến (có

dán nhãn thời gian) bằng cách buộc các nốt trong mạng cạnh tranh nhau để giành giải

một bài toán phức tạp. Kết quả của bài toán chính là một phần của chuỗi ký tự 256

bit (64 ký tự) đã được mã hóa (Bằng thuật toán SHA-256 - Secure Hash Algorithm)

(Alex de Vries, 2016) và dùng để ghi nhận phần cuối của giao dịch. Phần cuối này sẽ

không dừng lại mà tiếp tục được mã hóa để trở thành một phần trong giao dịch tiếp

theo trên hệ thống, đảm bảo các giao dịch được gắn với nhau thành chuỗi liên tục.

Quá trình tìm kiếm một nốt mạng ngẫu nhiên xử lý đầu tiền được kết quả của bài

toán phức tạp này được gọi là Proof of work - các Bằng chứng công việc. Việc xử lý

và mã hóa thông tin nói trên đòi hỏi phải sử dụng rất nhiều điện năng để duy trì khả

năng ghi nhận và tính toán của hệ thống máy tính, đồng nghĩa với lượng điện năng

tiêu thụ là rất lớn, và là yếu tố khiến cho đồng tiền được sử dụng trong giao dịch

được xem như là có giá trị.

Toàn bộ quá trình những người tham gia mạng lưới cùng tham gia xử lý để xử

lý một cách nhanh nhất thông tin được yêu cầu, được gọi là Mining. Như vậy, việc

xử lý các giao dịch đơn giản chỉ là việc giải các phép toán ngẫu nhiên phức tạp, được

nhiều người xem như vô ý nghĩa.

Tại thời điểm tháng 06 năm 2018, nghiên cứu của Alex de Vries (2016) cho

kết luận rằng mạng Bitcoin tiêu thụ ít nhất 2,55 GW điện và có thể đạt tới mức tiêu

thụ 7,67 GW trong tương lai. Điều này dẫn đến việc có ý kiến chỉ trích hoạt động

Mining làm tiêu tốn nguồn lực của quốc gia.

Một số người khác cho rằng, đặc tính tiêu tốn nguồn lực này khiến cho

Bitcoin thực sự là một tài sản có giá trị, bởi việc tạo ra đồng tiền mật mã này yêu cầu

tốn kém chi phí. Ngoài ra, việc ghi nhận giao dịch và đảm bảo giao dịch không thể bị

thực hiện trùng lặp của Blockchain đảm bảo an toàn cho các bên giao dịch, có thể

được tính phí (thường rẻ hơn chi phí giao dịch của các hình thức truyền thống).

2.1.3. Ứng dụng

Malanie Swan (2015) đã mô tả Blockchain dưới 3 loại chính trong cuốn sách

“Blockchain: Blueprint for a New Economy”:

 Blockchain 1.0: Currency (Tiền tệ/Thanh toán kỹ thuật số). Đây là tính năng

thông dụng, cơ bản nhất của các đồng tiền Cryptocurrency hiện tại.

 Blockchain 2.0: Contract. Đây là hướng ứng dụng Blockchain trong các hợp

đồng, giao dịch tài chính, chứng khoán, các công cụ tài chính, phái sinh,….

 Blockchain 3.0: Organizing Activity. Blockchain ứng dụng vào các lĩnh vực

khác ngoài tài chính như giáo dục, chính phủ, y tế, nghệ thuật,…

Cũng theo phân loại cơ bản đó, Quỹ đầu tư Ledra Capital cũng đưa ra phân

loại một số ứng dụng tiềm năng cụ thể cơ bản được trình bày tại bảng 2.1.

Bảng 2.1. Một số ứng dụng cơ bản của công nghệ Blockchain

(Nguồn: Quỹ đầu tư Ledra Capital)

STT

Các loại hình khác

Công cụ tài chính

Hồ sơ thông tin dữ liệu chung

Hồ sơ thông tin cá nhân

Các hợp đồng

Bằng cấp

Tiền tệ

Quyền sử dụng/Quyền sở hữu đất

Chữ ký

Chứng chỉ

Di chúc

Kết quả học tập

Ủy thác

Hồ sơ nhân sự

Cổ phần tư nhân Trái phiếu Các hợp đồng phái sinh

Đăng ký phương tiện cá nhân Giấy phép kinh doanh Chứng chỉ sở hữu doanh nghiệp

5 Hồ sơ chi tiêu Hồ sơ pháp lý

Ký quỹ

Bản ghi về tội phạm

Hồ sơ giao dịch

7 Hồ sơ dịch vụ Hộ chiếu 8 9

Hồ sơ thuốc men Hồ sơ vận chuyển, giao nhận Chìa khóa số Coupons Vouchers

Ngày sinh, ngày tử Bình chọn, bỏ phiếu bầu Nội dung kiểm tra sức khỏe

Từ những đặc tính mà công nghệ Blockchain mang lại, nhiều nhà phát triển

ứng đụng đã triển khai thành công các dự án công nghệ sử dụng Blockchain làm nền

tảng, cụ thể như:

 Boardroom: Dự án cung cấp một nền tảng quản trị cơ bản, cho phép thiết kế

và phát triển các hệ thống quản trị hoàn toàn khác nhau, trong khi vẫn đảm bảo minh

bạch trong quản lý thông tin, tài sản,…

 Provenance: Dự án lưu trữ thông tin các thành phần chuỗi cung ứng của

nhiều hàng hóa. Tại mọi thời điểm, có thể kiểm soát được chi tiết các yếu tố của sản

phẩm bao gồm nguồn gốc, số lượng, chất lượng, sở hữu,…

 Mycelia: Dự án phát triển một hệ sinh thái âm nhạc mới, đảm bảo lợi ích của

ca sĩ, nhạc sĩ, người nghe nhạc và phát triển các công nghệ mới cho hệ sinh thái này.

 Internet of things (IoT): Dự án cho phép kiểm soát từ xa hoặc kiểm soát tự

động mạng lưới các thiết bị điện tử thông qua cảm biến, góp phần giảm chi phí quản

lý, giám sát.

 Transactive Grid: Tự động theo dõi, mua và bán năng lượng tái tạo, phân

phối phần năng lượng dư thừa.

2.1.4. Hoạt động ICO

ICO (Initial Coin Offering) là hình thức kêu gọi đầu tư vốn cho các dự án ứng

dụng công nghệ Blockchain.

Để thực hiện ICO, các doanh nghiệp thường đăng một bài báo (white paper)

trực tuyến để phác thảo ý tưởng của họ trên các diễn đàn khác nhau (thường là

Bitcointalk hoặc Reddit). Các bài báo thường nêu chi tiết về những thông tin của dự

án ví dụ như mục tiêu, phương thức hoạt động, nguồn nhân lực, các đặc điểm nổi bật

khác,…

Bên cạnh đó các bài viết cũng mời gọi sự ủng hộ từ các nhà đầu tư bằng cách

phát hành và khuyến khích mua token – một mật mã 3 chữ cái đại diện cho tên của

Cryptocurrency đó (tương tự mã chứng khoán). Các nhà đầu tư có thể thanh toán

bằng Bitcoin hoặc Ethereum từ ví của mình đến địa chỉ của đội ngũ phát triển dự án,

hoặc có thể thanh toán bằng Đô la Mỹ. Những đợt mở bán token này còn được gọi là

Crowdsale.

Một khi ICO thành công và dự án được khởi động, Token sẽ được liệt kê lên

các sàn giao dịch Tiền kỹ thuật số. Hai sàn giao dịch lớn nhất về khối lượng và số

lượng người tham gia là Poloniex và Bittrex. Những biến động giá tiền kỹ thuật số ở

2 sàn giao dịch này thể hiện được phần nào biến động của thị trường giao dịch tiền

kỹ thuật số thế giới.

Việc huy động nguồn vốn đầu tư một cách dễ dàng một phần là vì tiện ích của

các dự án ICO, mặt khác cũng đến từ tâm lý đầu cơ siêu lợi nhuận mà các đồng tiền

này mang lại cho nhà đầu tư vào giai đoạn phát triển hết sức mạnh mẽ này của hoạt

động ICO. Điều này khiến xảy ra tình trạng scam (lừa đảo) với nhiều ICO phát hành

bằng cách sao chép mô hình từ các ICO thành công khác (OECD, 2019).

Tháng 8/2017, Ủy ban chứng khoán và sàn giao dịch Mỹ SEC đã đưa ra thông

báo cảnh báo các nhà đầu tư cần chú ý đến những mánh lới liên quan đến ICO.

Ngoài ra vào đầu tháng 9/2017, thị trường Coin cũng đón nhận một đợt giảm

giá mạnh Bitcoin do ảnh hưởng từ thông tin cấm ICO của Chính phủ Trung Quốc.

Tuy nhiên ngay sau đó Bitcoin đã hồi phục nhẹ trở lại do đính chính từ phía Trung

Quốc, rằng Chính phủ Trung Quốc chỉ tạm thời dừng mọi hoạt động ICO cho đến

khi các cơ quan quản lý đưa ra các khung pháp lý và chính sách phù hợp cho cả nhà

đầu tư lẫn các dự án ICO.

Theo số liệu của Coinschedule, 10 dự án ICO đạt giá trị huy động vốn đầu tư

lớn nhất từ 1/2017 đến hết ngày 11/2018 được liệt kê tại bảng 2.2.

Bảng 2.2. Danh sách 10 dự án ICO lớn nhất từ 1/2017 đến 11/2018

(Nguồn: www.bloomberg.com)

STT Tên dự án Tổng vốn huy động

Filecoin Tezos Paragon 4,2 tỷ USD 1,7 tỷ USD 735 triệu USD 575 triệu USD 420 triệu USD 258 triệu USD 257 triệu USD 232 triệu USD 183 triệu USD 158 triệu USD Tỷ suất lợi nhuận -60% Chưa phát hành Token Token không giao dịch trên sàn -94% -98% -77% -72% -78% -97% -94% EOS 1 Telegram 2 Petro 3 TaTaTu 4 5 Dragon 6 Hdac 7 8 9 10 Sirin Labs

2.2. CÁC LÝ THUYẾT VỀ TIỀN KỸ THUẬT SỐ

2.2.1. Khái niệm và phân loại

Trên thế giới hiện đang sử dụng thuật ngữ tiếng Anh là Cryptocurrency để đại

diện cho một nhóm tiền sử dụng giao thức mật mã, trong đó bao gồm cả Bitcoin.

Theo phương diện công nghệ, Crypto là chữ viết tắt của từ Cryptography (mật mã

học), nên Cryptocurrency có thể dịch ra là Tiền mã hóa hoặc Tiền mật mã, được xem

như một giao thức, một phương tiện để chuyển hóa và truyền dữ liệu. Theo phương

diện kinh tế, Crytocurrency dễ bị nhầm lẫn với Digital currency hoặc Electronic

currency (Tiền điện tử) nên được dịch là tiền Kỹ thuật số. Ngoài ra Cryptocurrency

còn thường bị gọi chung là tiền ảo. Tuy nhiên, tiền ảo có thuật ngữ riêng là Virtual

currency và loại tiền này hoàn toàn khác Crytocurrency.

Việc phân biệt giữa tiền điện tử và tiền ảo khá đơn giản nhờ vào các tiêu chí

về nhà phát hành, phạm vi chấp nhận, giá trị mà đồng tiền chứa đựng,... Trong khi

đó, ranh giới trong việc phân biệt giữa tiền kỹ thuật số so với tiền điện tử và tiền ảo

là khá nhỏ do nằm ở phần giao của hai loại, do đó tiền Kỹ thuật số rất dễ bị nhầm lẫn

với hai loại tiền trên.

Tiền điện tử: Theo Ngân hàng Trung ương Châu Âu - ECB (2009), tiền điện

tử là “giá trị tiền tệ được lưu trữ trên một thiết bị điện tử được sử dụng để giao dịch

thanh toán”. Do đó, tiền điện tử có các đặc tính như:

 Được lưu trữ giá trị bằng phương tiện điện tử;

 Được thể hiện bằng quyền đòi nợ đối với tổ chức phát hành tiền điện tử;

 Được phát hành dựa trên một khoản tiền mặt;

 Được sử dụng để thực hiện giao dịch thanh toán;

 Được chấp nhận bởi thể nhân hoặc pháp nhân không phải là tổ chức phát hành

tiền điện tử.

Tiền điện tử được chia thành ba nhóm:

(i) Tiền điện tử offline: Một giá trị tiền nhất định đã được lưu trên các loại thẻ.

Theo đó, giá trị lưu trữ sẽ bị trừ dần khi khách hàng sử dụng thẻ. Hình thức phát

hành phổ biến: thẻ trả trước hoặc thẻ thông minh. Trong đó, đối với thẻ trả trước,

một giá trị tiền nhất định được ghi thông qua các hình thức như từ, điện hoặc quang.

Khi khách hàng sử dụng, thiết bị chấp nhận thẻ sẽ xóa đi một phần tương ứng với

lượng tiền sử dụng trên dải đã được ghi. Tuy nhiên, phần lớn các thẻ trả trước chỉ

được sử dụng với một mục đích nhất định, ví dụ thẻ điện thoại trả trước được sử

dụng để gọi điện tại các bốt điện thoại công cộng; do đó, loại thẻ này không thể được

coi là một dạng tiền điện tử hoàn chỉnh. Đối với thẻ thông minh, đây là dạng mở

rộng của thẻ trả trước với một giá trị tiền nhất định được lưu giữ trên chip điện tử và

có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Có thể coi đây là một dạng tiền

điện tử hoàn chỉnh, vì người dùng đã chuyển tiền từ dạng truyền thống (tiền mặt, tài

khoản thanh toán) sang dạng tiền điện tử.

(ii) Tiền điện tử online (hay Ví điện tử): Hiện nay, có rất nhiều website cung

cấp dịch vụ thanh toán online mà không thông qua tài khoản ngân hàng. Theo đó, khi

khách hàng đăng kí tài khoản sẽ được cung cấp một “ví điện tử” với mã bảo mật và

thông tin cá nhân. Sau đó, khách hàng có thể chuyển tiền từ tài khoản ngân hàng vào

“ví điện tử” này để có thể trực tiếp sử dụng tiền từ đây để mua hàng trực tuyến, ví dụ

tiêu biểu nhất là PayPal.

(iii) Tiền mặt điện tử (digital cash): Cho phép một người có thể chi trả cho

hàng hóa, dịch vụ bằng việc chuyển một dãy số (tồn tại độc nhất) từ máy tính này

sang máy tính khác. Mỗi dãy số được phát hành bởi một ngân hàng và đại diện cho

một lượng tiền nhất định.

Tiền ảo: Định nghĩa thông dụng trên thế giới do ECB đưa ra như sau: “Đồng

tiền ảo (Virtual currency) là một loại tiền không có sự quản lý của chính quyền, được

phát hành bởi những người phát triển phần mềm (developers) cũng thường đồng thời

là người kiểm soát hệ thống; được sử dụng và chấp nhận thanh toán giữa các thành

viên của một cộng đồng ảo nhất định”. Như vậy, đây là những công cụ dự trữ giá trị

dưới dạng điện tử: (i) không do ngân hàng hay các tổ chức công phát hành, không có

quan hệ đến một lượng tiền nhất định; (ii) được một bộ phận công chúng chấp nhận

trong thanh toán, chuyển giao, dự trữ hoặc giao dịch qua kênh điện tử. Ví dụ, tiền ảo

là Pokecoins trong trò chơi Pokemon GO hoặc khoản tín dụng Facebook được sử

dụng cho quảng cáo hay các trò chơi trên app Facebook...

Phân loại tiền ảo:

(i) Tiền ảo không thể quy đổi (non-convertible virtual currency) được phát

hành và sử dụng trong môi trường thế giới ảo (ví dụ, game online) và không thể quy

đổi ra tiền pháp định.

(ii) Tiền ảo có thể quy đổi (convertible virtual currency) có giá trị tương

đương với tiền thật, có thể chuyển đổi ra tiền pháp định và ngược lại. Ở chừng mực

nhất định có thể phân loại tiền Kỹ thuật số là một phần trong nhóm tiền ảo có thể quy

đổi.

Bảng 2.3. So sánh tiền điện tử và tiền ảo

(Nguồn: ECB, 2000)

Đặc tính Hệ thống “tiền điện tử” Hệ thống “tiền ảo”

Dạng thức tiền Dạng số Dạng số

Đơn vị đo lường Là đồng tiền truyền thống (như Euro,USD…) với địa vị tiền pháp định. Là đồng tiền phát minh (như Đô la Linden, Bitcoin…) không có đơn vị tiền pháp định.

Phạm vi chấp nhận Thường là trong một cộng đồng ảo nhất định Được chấp nhận bởi những doanh nghiệp không phải là nhà phát hành

Địa vị pháp lý Chịu sự quản lý Không chịu sự quản lý

Người phát hành Công ty phi tài chính thuộc khu vực tư nhân Tổ chức tiền điện tử được thành lập, hoạt động theo quy định của pháp luật

Cung tiền Cố định Không cố định (tùy thuộc vào quyết định của nhà phát hành)

Không được bảo đảm Khả năng được hoàn tiền Được đảm bảo (bằng mệnh giá)

Có Không Chịu sự giám sát

Các loại rủi ro Chủ yếu rủi ro hoạt động Rủi ro pháp lý, tín dụng, thanh khoản và hoạt động

Tiền Kỹ thuật số: Như đã đề cập, tiền Kỹ thuật số nằm ở phần giao giữa tiền

điện tử và tiền ảo. Đồng tiền này có gốc là tiền ảo có thể quy đổi nhưng ngày càng

phát triển và giống với tiền điện tử. Theo đó, tiền Kỹ thuật số có những đặc điểm của

tiền điện tử và tiền ảo (BIS, 2018). Cụ thể trình bày tại bảng 2.4:

Bảng 2.4. So sánh tiền điện tử, tiền ảo và tiền kỹ thuật số

Tiền điện tử Tiền ảo Tiền kỹ thuật số

Có Không Không (trừ khi người phát hành là NHTW) Đặc điểm Gắn với quyền thu đòi, có giá trị nội tại

Có Có Khả năng quy đổi ra tiền thật Ít, ở điều kiện và phạm vi rất hạn chế

Có Không Không (trừ khi người phát hành là NHTW)

Sự quản lý của NHTW/Chính phủ quốc gia cụ thể

Tập trung Phi tập trung Phi tập trung Đặc điểm giao dịch

Là công cụ thanh toán Có, phạm vi rộng (nhờ uy tín người phát hành) Hạn chế, giới hạn ở phạm vi của 1 hay 1 nhóm nhỏ công ty Có, phạm vi rộng (nhờ sự phát triển của giao dịch thứ cấp)

Thấp Cao (nhờ người phát hành) Cao (nhờ công nghệ Blockchain)

Mức độ an toàn và nhận sự tin cậy của công chúng

Chi phí giao dịch Cao Thấp Rất thấp

Phạm vi toàn cầu Phạm vi toàn cầu Khả năng tiếp cận Cộng đồng nhất định

Dạng lưu trữ Vật lí Điện tử Điện tử

Biến động rủi ro Thấp Không xác định Cao

Có thể nói, tiền Kỹ thuật số đã tổng hợp được hầu hết những ưu điểm của hai

loại tiền còn lại, ngày càng giống với tiền điện tử nhưng không mất đi bản chất của

tiền ảo.

2.2.2. Cơ chế hoạt động

Theo Vũ Duy Hiến (2015), có thể tóm tắt cơ chế hoạt động của tiền Kỹ thuật

số qua 05 bước như sau:

 Bước 1: A mua hàng của B và đề nghị thanh toán cho B bằng một trong các

đồng tiền Cryptocurrency; B tạo địa chỉ số rồi gửi cho A để A chuyển đồng tiền vào

đó.

 Bước 2: A sử dụng ví lưu trữ địa chỉ số của đồng tiền mà A muốn dùng để

thanh toán cho B rồi tạo ra một giao dịch chứa các thông tin về bản thân và địa chỉ số

mà B đã gửi. A công khai giao dịch này cho toàn bộ hệ thống – đưa Block lên.

 Bước 3: Các node mạng tập hợp giao dịch của A và các giao dịch mới khác

trong cùng thời điểm vào một khối Block rồi cố gắng thực hiện việc ghi nhận khối

Block này vào lịch sử giao dịch dùng chung.

 Bước 4: Khi node mạng X là node đầu tiên ghi nhận thành công khối Block

này vào lịch sử giao dịch dùng chung thì X sẽ được hệ thống thưởng cho một lượng

Cryptocurrency mới vào địa chỉ số của X. Block giao dịch của A sẽ được ghi nhận

vào lịch sử giao dịch chung.

 Bước 5: B nhận thấy giao dịch giữa A và B đã tồn tại trong lịch sử giao dịch

dùng chung và tin rằng đó là giao dịch tin cậy thì chấp nhận thanh toán của A.

2.2.3. Thị trường giao dịch

Tính đến hết tháng 03/2019, thị trường đã ghi nhận sự xuất hiện của 2.134 loại

tiền Kỹ thuật số khác nhau với tổng mức vốn hóa là 143 tỷ USD. Trong đó, Bitcoin

là đồng tiền Kỹ thuật số đầu tiên và phổ biến nhất, với mức vốn hóa thị trường hiện

nay vào khoảng 71,8 tỉ USD (50,2% thị phần). Tiếp theo là đồng Ethereum, được

phát triển vào năm 2015, với mức vốn hóa thị trường khoảng 14,7 tỉ USD (10,3% thị

phần). Đứng thứ ba là đồng tiền Ripple (XRP) với mức vốn hóa thị trường là 12,9 tỷ

USD (9% thị phần). Đồng tiền này hứa hẹn tạo ra những chuyển biến mạnh trong

chuyển tiền có thể thay thế mạng chuyển tiền quốc tế SWIFT do tiết kiệm chi phí,

linh hoạt về thanh khoản, tính tương thích cao. Đồng tiền này đang được Mishubishi

dùng vì nhanh, tiết kiệm phí chuyển và có ưu thế hơn cả Paypal. Tuy không thuộc

top 3 nhưng đồng Litecoin, giá trị vốn hóa khoảng 3,7 tỉ USD (2,6% thị phần), rất

được quan tâm do một số ưu điểm nổi trội như thanh toán nhanh hơn và quy trình

cho phép thực hiện nhiều giao dịch hơn.

Bảng 2.5. Thống kê 10 đồng tiền KTS phổ biến tính đến ngày 29/03/2019

(Nguồn: www.coinmarketcap.com)

Token Thị giá Stt Tên ($) Giá trị vốn hóa (triệu $) Tổng khối lượng giao dịch (triệu $) Tổng cung (triệu đơn vị)

BTC 17,6 Bitcoin 4.077,1 71.821 9.878 1

ETH 105,4 Ethereum 139,8 14.736 4.464 2

XRP 41.706,6 XRP 0,3 12.896 715 3

EOS 906,2 EOS 4,3 3.884 2.133 4

LTC 61,1 Litecoin 61,2 3.739 1.907 5

BCH 17,7 BitcoinCash 170,0 3.009 563 6

16,9 141,2 BinanceCoin BNB 2.383 193 7

XLM 19.238,1 Stellar 0,1 2.067 214 8

USDT 2.028,1 Tether 1,0 2.049 8.340 9

ADA 25.927,1 Cardano 0,1 1.794 76 10

2.2.4. Tương lai của tiền kỹ thuật số

Trong tương lai, tiền Kỹ thuật số sẽ tiếp tục tồn tại, theo phương thức đồng

tiền này mất đi sẽ lại có đồng tiền khác hình thành. Vì lẽ đó, như đã nêu, đến nay đã

có khoảng 2.134 loại tiền Kỹ thuật số khác nhau, nhưng chỉ có khoảng 20 đồng tiền

được giao dịch thường xuyên.

Về đồng Bitcoin, nhiều dự báo cho rằng đồng tiền này sẽ thoái trào do nguồn

cung là được định sẵn và sẽ ngày càng cạn kiệt. Bên cạnh đó, chi phí “đào” ngày

càng tăng do gia tăng tiêu hao năng lượng, thời gian và công sức hơn để giải mã do

ngày càng có nhiều người “đào”, trong khi số lượng bitcoin càng ít dần.

Các đồng tiền Kỹ thuật số khác có ưu thế tốt hơn xuất hiện ngày càng nhiều.

Hiện nay, nhiều người ưa thích Blockchain đang đầu tư vào đồng Ethereum. Đồng

tiền này được dự báo là sẽ soán ngôi của Bitcoin vì mạnh mẽ và linh hoạt hơn rất

nhiều. Đặc biệt, khác với Bitcoin, Ethereum xuất hiện không phải để thay thế đồng

tiền truyền thống, mà đơn giản là để giúp các giao dịch bảo mật hơn trên hệ thống

Blockchain. Ngoài ra, ngôn ngữ lập trình và nền tảng của Ethereum cho phép các

doanh nghiệp khởi nghiệp và các nhà phát triển công nghệ có nhiều thuận lợi hơn

trong việc tạo ra các ứng dụng phân quyền với tính năng tăng cường hiệu quả công

việc theo nhiều phương thức khác nhau. Một trong những phương thức đó là ý tưởng

về hợp đồng thông minh cho phép thiết lập thoả thuận trên Blockchain (thay vì phải

trả tiền cho luật sư với nhiều thủ tục phức tạp). Các hợp đồng này sẽ tự động thực thi

và đưa ra các mức phạt khi có sự vi phạm hợp đồng.

Một vài đồng tiền Kỹ thuật số khác cũng đang thu hút được các nhà đầu tư

nhờ tính năng bảo mật và ẩn danh hơn so với Bitcoin do đồng tiền này vẫn bị tin tặc

tác động. Các đồng tiền Kỹ thuật số thế hệ tiếp theo là Zcash, Monera và Dash sử

dụng công nghệ mã hoá tiên tiến hơn, cho phép giấu hoàn toàn danh tính người dùng

và giá trị của giao dịch. Tuy nhiên, sự phổ biến của tiền Kỹ thuật số vẫn vấp phải

một số rào cản, ví dụ quy định của các Chính phủ hay tốc độ giao dịch. Với Bitcoin,

giao dịch cần phải được xác nhận bởi một nửa trong số các điểm (node) đang hoạt

động trong mạng lưới, tức là phải mất trung bình đến 30 phút (và ngày càng lâu hơn

do nhiều máy tính tham gia vào mạng lưới hơn). Trong khi đó, Ethereum chỉ có thể

xử lý 13 giao dịch mỗi giây. Ngoài ra, NHTW của một số quốc gia đang nghiên cứu

khả năng phát hành loại tiền Kỹ thuật số riêng và có thể coi là đồng tiền chung nội

khối. Khi đó, hệ thống tiền tệ truyền thống như USD, EUR… sẽ chịu tác động nhất

định.

Về các rủi ro liên quan đến tiền kỹ thuật số, các đồng tiền Kỹ thuật số ảnh

hưởng không đáng kể tới trật tự của các đồng tiền và các NHTW hiện nay do chúng

dễ bị tổn thương, nhiều rủi ro, tiêu tốn năng lượng trong khi công nghệ Blockchain

lại khó tiếp cận (IMF, 2018). Tuy nhiên, một số Chính phủ áp dụng chính sách cấm

đoán hoặc thận trọng đối với các đồng tiền Kỹ thuật số do chúng có thể tạo ra các rủi

ro liên quan đến:

 Rủi ro về giá trị: Như đã đề cập, nhiều chuyên gia cho rằng đồng Bitcoin cũng

như các tiền Kỹ thuật số khác không có giá trị thực. Giá cả của chúng: (i) dựa trên sự

suy đoán (cho rằng các tiền Kỹ thuật số sẽ có giá trị trong tương lai); và (ii) biến

động mạnh mẽ, có lúc chao đảo (đặc biệt là khi có những bất ổn trong nền kinh tế

thực).

 Rủi ro về chính sách tiền tệ và thanh toán: Vì không có bên thứ ba quản lý nên

khó có thể xác định hướng di chuyển của các đồng tiền Kỹ thuật số. Vì vậy, các

NHTW sẽ mất đi công cụ để thực thi chính sách tiền tệ và thanh toán nếu chấp hành

lưu thông loại tiền này (ví dụ, khó thực hiện chính sách tiền tệ thắt chặt do khả năng

hút dòng tiền về từ các thị trường tiền Kỹ thuật số thiếu khả thi). Đồng thời, việc

hoạch định chính sách kinh tế trở nên vô cùng khó khăn.

 Rủi ro do hoạt động phi pháp và xâm nhập trái phép: Nhờ chi phí giao dịch

thấp, quản lý phi tập trung, không cần trung gian thứ 3, bảo mật cao nhưng lại ẩn

danh. Vì thế, tiền Kỹ thuật số được sử dụng cho các giao dịch bất hợp pháp hoặc trốn

thuế cũng như trở thành mục tiêu hấp dẫn của tin tặc. Tuy nhiên, những người ủng

hộ tiền Kỹ thuật số lập luận rằng tiền mặt cũng có những tính chất tương tự nhưng

các Chính phủ chưa bao giờ cấm in thêm tiền cũng như ngừng in tiền. Vì vậy, thay vì

cấm đoán tiền Kỹ thuật số, các Chính phủ nên thiết lập cơ chế kiểm soát chặt chẽ

nhằm tận dụng được lợi thế cũng như hạn chế được những rủi ro liên quan.

 Rủi ro đối với các trung gian tài chính: Tiền Kỹ thuật số có thể đe dọa trực

tiếp đến sự tồn tại của các tổ chức trung gian tài chính vì các cá nhân có thể giao dịch

trực tiếp với nhau với chi phí thấp và nhanh chóng chỉ cần dựa trên nền tảng Internet.

Mặt khác, việc các quốc gia thực hiện chính sách cấm đoán các đồng tiền Kỹ thuật số

sẽ tạo ra rủi ro cho các tổ chức trung gian tài chính chấp nhận chúng.

2.3. CÁC LÝ THUYẾT VỀ BITCOIN

2.3.1. Khái niệm

Ngân hàng Trung ương Châu Âu xem Bitcoin là một loại tiền ảo (Virtual

currency) dựa trên mạng phân phối ngang hàng, có thể được sử dụng để thanh toán

cho cả hàng hóa, dịch vụ ảo và thực (ECB, 2012). Người dùng tự thực hiện tất cả các

giao dịch mà không có một cơ quan nào phụ trách về cung tiền, không tồn tại nhà

thanh toán bù trừ trung tâm, cũng không có tổ chức tài chính nào tham gia vào các

giao dịch ấy.

Nakamoto (2009) đã mô tả Bitcoin như là "một hệ thống cho các giao dịch

điện tử" mà không đề cập đến việc nó phải là một loại tiền tệ riêng biệt. Tuy nhiên,

có thể xem Bitcoin vừa là một đồng tiền số vừa là một hệ thống thanh toán.

Vậy, có thể xem Bitcoin như là đồng tiền Kỹ thuật số đầu tiên, một loại tiền

ảo phi tập trung, ẩn danh, hoạt động dựa trên giao thức mật mã và được quản lý

nguồn cung tiền bằng các thuật toán trên hệ thống mạng ngang hàng.

2.3.2. Diễn biến phát triển

Thương mại điện tử sử dụng nhiều phương thức thanh toán phù hợp với sở

thích đa dạng của người tiêu dùng, chi tiết cụ thể của từng giao dịch và các thuộc tính

của sản phẩm. Một tính năng chung của các hệ thống thanh toán này là sự hiện diện

của người xử lý giao dịch - một bên thứ ba đáng tin cậy (Michal Polasik và cộng sự,

2015). Năm 2008, Satoshi Nakamoto đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "Bitcoin: Hệ

thống tiền điện tử ngang hàng", đề xuất một cơ chế dựa trên mạng ngang hàng, qua

đó hệ thống thanh toán có thể loại bỏ các trung gian tài chính và cho phép người

dùng thực hiện các giao dịch trực tiếp và gần như là ẩn danh qua Internet.

Bitcoin cung cấp một phương tiện có thể khuyến khích mọi người tiếp nhận

và sử dụng công nghệ mới trong chính giai đoạn phát triển ban đầu của nó. Đối với

các hệ thống thanh toán mới mẻ thì vấn đề này đặc biệt quan trọng, do hiệu quả

mạng lưới có ảnh hưởng mạnh mẽ với phương thức giao dịch song phương - nghĩa

là việc giao dịch chỉ phát sinh trực tiếp giữa các đối tác, cụ thể là khách hàng thanh

toán và người bán. Những yếu tố mang tính đổi mới trong hệ thống thanh toán cần có

được những ưu đãi thích hợp, đặc biệt là về mặt tài chính để đạt được sự chấp thuận

của các bên tham gia.

Sự quan tâm dành cho Bitcoin rất thấp vào thời điểm năm 2009 khi Nakamoto

trình bày ý tưởng của mình. Tuy nhiên, khả năng đầu cơ của tiền kỹ thuật số được

hình thành kể từ khi đồng tiền kỹ thuật số sở hữu giá trị riêng của nó và có thể sử

dụng để giao dịch. Chính hai yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc kích thích

mọi người chấp nhận Bitcoin. Mặc dù những người tham gia ban đầu hầu hết nhằm

vào mục đích kiếm được lợi ích từ biến động giá của Bitcoin, nhưng họ vẫn có thể sử

dụng Bitcoin để phục vụ cho mục đích thanh toán bất cứ lúc nào trong khi đang nắm

giữ. Do đó, chúng góp phần vào sự phát triển của mạng lưới và dẫn đến sự gia tăng

giá trị của Bitcoin, ít nhất là từ quan điểm của các nhà cung cấp các phương thức

thanh toán thương mại điện tử.

2.3.3. Thị trường

Khi được giới thiệu vào năm 2009, đồng Bitcoin có giá trị rất thấp (khoảng

0,35 USD). Cùng với sự phát triển của cộng đồng Bitcoin, giá trị của đồng tiền này

cũng tăng dần. Vào tháng 4/2011, mức giá 1 USD được xem là khởi điểm của bong

bóng Bitcoin đầu tiên. Đến tháng 6/2011, Bitcoin có giá hơn 30 USD, rồi nhanh

chóng giảm chỉ còn 2 USD vào cuối năm 2011. Vòng lặp này diễn ra hai lần nữa vào

năm 2013. Tháng 5/2013, giá Bitcoin tăng lên hơn 250 USD nhưng bị mất giá

khoảng 80% sau đó. Cuối năm 2013, giá Bitcoin vượt mức 1.000 USD nhưng lại bị

mất giá 80% lần thứ hai. Đầu năm 2015 giá Bitcoin chỉ ở 200 USD nhưng đến tháng

12/2017, đồng tiền này có giá hơn 18.000 USD. Hiện nay, thị trường đã giảm nhiệt

còn khoảng 4.000 USD/Bitcoin. Giá Bitcoin vẫn có xu hướng tăng là do ngày càng

nhiều người tin vào xu hướng tăng sẽ còn tiếp tục trong tương lai trong khi tổng cung

là hạn chế (giới hạn ở 21 triệu đơn vị).

Vì đồng Bitcoin mang tính ẩn danh và không bị hạn chế việc tiếp cận trên

khắp thế giới nên khó có thể thực hiện thống kê chính xác số người sở hữu nó. Có

thể ước lượng một cách đơn giản bằng tính toán số lượng ví tiền (wallet). Theo

Coindesk – một trong những nguồn tin hàng đầu các tin tức về Bitcoin thì ước tính số

lượng ví hiện nay vào khoảng 34,5 triệu. Tuy nhiên, con số này có thể không chính

xác do một người có thể sở hữu nhiều ví, hoặc nhiều ví có thể không hoạt động.

Bảng 2.6. Số lượng ví Blockchain từ tháng 03/2012 đến tháng 03/2019

(Nguồn: www.blockchain.com)

Thời gian 03/2012 03/2013 03/2014 03/2015 03/2016 03/2017 03/2018 03/2019 Số lượng ví 3.415 163.619 1.443.948 3.177.707 6.648.664 12.800.919 23.946.365 34.538.449 Tốc độ tăng trưởng -/- 4.691% 783% 120% 109% 93% 87% 44% Người dùng có thể giao dịch Bitcoin trực tiếp từ người dùng khác, nhưng cách

thức thuận tiện nhất là qua các sàn giao dịch online. Các sàn giao dịch này hoạt động

trong thời gian thực và cho pháp trao đổi các loại tiền tệ truyền thống thành Bitcoin

và ngược lại – kèm phí, hoặc trao đổi Bitcoin thành các đồng Cryptocurrency khác

và ngược lại. Sau thị trường thương mại điện tử thanh toán qua Bitcoin thì đây là

kênh kết nối quan trọng nhất giữa hệ thống Bitcoin và nền kinh tế thực. Hiện nay trên

thế giới có rất nhiều sàn giao dịch Cryptocurrency nói chung và Bitcoin nói riêng.

Tuy nhiên, các sàn giao dịch này không hoạt động trên quy định hợp pháp cụ thể nào

và không thể đảm bảo được rủi ro cho những người tham gia chúng.

2.3.4. Các quan điểm đối với Bitcoin

Hiện nay có nhiều ý kiến trái ngược về triển vọng phát triển của Bitcoin.

Những người lạc quan dự báo Bitcoin đang trở thành đồng tiền dự trữ cho một nền

kinh tế tiền ảo rộng lớn hơn (tương tự như vai trò của đồng USD trong nền kinh tế

thực). Sự phát triển của nền kinh tế trên góp phần đẩy giá Bitcoin lên cao hơn nữa và

được chấp nhận rộng rãi hơn. Ngược lại, một số ý kiến cho rằng, do những đặc điểm

như rủi ro và số lượng hạn chế, Bitcoin sẽ còn tiếp tục bị nhiều nước cấm đoán và có

thể tự biến mất trong vài thập kỷ nữa.

Quan điểm cho rằng Bitcoin không có giá trị thực: Nhiều người so sánh đồng

tiền Bitcoin như “hội chứng hoa Tulip” do giá trị tài sản tách rời giá trị nội tại. Cụ

thể, vào thế kỷ 17 tại Hà Lan, thị trường phái sinh hình thành và phát triển, trong đó

có một loại hàng hóa là các hợp đồng buôn bán hoa Tulip. Loài hoa này được tầng

lớp thượng lưu khi đó ưa chuộng và coi là mặt hàng xa xỉ. Từ năm 1636, giá loại hoa

này lên rất cao do cầu vượt xa cung, với cơn sốt đỉnh điểm là năm 1637. Theo đó,

một củ hoa Tulip có giá từ 3.000- 4.200 Florin (trong khi mức thu nhập của một thợ

thủ công lành nghề chỉ là 300 Florin/năm). Vì vậy, hàng nghìn người thuộc nhiều

tầng lớp trong xã hội đã tham gia đầu tư bởi vì ai cũng tin rằng giá loại “tài sản” này

sẽ tiếp tục tăng lên. Tuy nhiên, từ tháng 2/1637, giá Tulip giảm chỉ còn 1% so với

trước đó vài ngày và tiếp tục giảm sau đó. Hậu quả là, lợi nhuận ảo trên các giấy tờ

bị xóa sạch và nhiều người bị điêu đứng vì phá sản và nợ nần.

Quan điểm cho rằng Bitcoin có giá trị thực: Nhiều người lập luận rằng việc so

sánh hoa Tulip và tiền Bitcoin là khập khiễng. Trong khi hoa Tulip là hàng xa xỉ thì

tiền Bitcoin có thể giải quyết rất nhiều bất tiện trong hệ thống tài chính mà không có

một đồng tiền thật nào có thể làm được. Người nắm giữ các đồng Bitcoin có thể

tránh được: rủi ro về lạm phát (đối với các đồng tiền có tổng cung cố định); rào cản

của giao dịch xuyên biên giới; thủ tục về thuế… Trong những nền kinh tế với chính

sách tiền tệ nới lỏng thì tiền Bitcoin là công cụ rất hữu hiệu.

Khi nhìn nhận hai luồng quan điểm trên, hãng tin Bloomberg cho rằng Bitcoin

có thể sụp đổ như Hội chứng hoa Tulip (do vấn đề giá trị nội tại, kỹ thuật công nghệ

hay quyết định pháp lí…) nhưng các ưu điểm và di sản mà các đồng Bitcoin để lại sẽ

không biến mất. Cho tới nay, nhiều quốc gia trên thế giới như Trung Quốc,

Singapore, Anh, Nga, Ấn Độ, Thụy Điển, Nhật… cũng nghiên cứu công nghệ

Blockchain để ứng dụng các tiện ích của công nghệ này và tạo ra đồng tiền Kỹ thuật

số để sử dụng trong nước.

Theo Florian và cộng sự(2014), các nhà chức trách như Sở Thuế Vụ Hoa kỳ

(IRS) và Mạng thực thi tội phạm tài chính (FINCEN) thừa nhận Bitcoin là tiền ảo bởi

vì chức năng của nó nhưng phân biệt nó với tiền tệ “thực” do thiếu trạng thái hợp

pháp ở bất kỳ quốc gia nào. Đồng thời, Cơ quan Ngân hàng Châu Âu (EBA) và Ngân

hàng Trung ương Châu Âu (ECB) cũng áp dụng thuật ngữ tiền ảo đối với Bitcoin.

Kristoufek (2014) lập luận rằng Bitcoin đại diện cho một tài sản duy nhất, sở

hữu tài sản của cả một tài sản tài chính tiêu chuẩn và một tài sản đầu cơ. Mặt khác,

Popper (2015) coi Bitcoin là vàng kỹ thuật số và Bouri và cộng sự (2017) nêu bật

một số đặc điểm có giá trị của Bitcoin như một khoản đầu tư. Yermack (2013) lập

luận rằng Bitcoin không có giá trị nội tại nhưng hoạt động giống như đầu tư đầu cơ

hơn một loại tiền tệ vì vốn hóa thị trường của nó cao so với các giao dịch kinh tế mà

nó tạo ra. Glaser và cộng sự (2014) thấy rằng hầu hết sự quan tâm đến Bitcoin là do

khía cạnh 'tài sản' của nó chứ không phải khía cạnh tiền tệ của nó. Hanley (2013)

cũng chỉ ra rằng Bitcoin không có giá trị cơ bản để hỗ trợ định giá thị trường thuần

túy đối với các loại tiền tệ thông thường. Garcia và cộng sự (2014) và Hayes (2016)

cho thấy chi phí sản xuất Bitcoin thông qua hoạt động đào Bitcoin bổ sung một số

giá trị cơ bản cho Bitcoin.

2.3.5. Các yếu tố ảnh hưởng tới giá Bitcoin

Trong khi mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi – khối lượng đã được nghiên cứu

rộng rãi tới các tài sản thuộc các thị trường như cổ phiếu (Karpoff, 1987), trái phiếu

(Balduzzi và cộng sự, 2001), hàng hóa (Chiarella và cộng sự, 2016), lãi suất, tiền tệ

(Puri and Philippatos, 2008), và bất động sản (Tsai, 2014) thì việc nghiên cứu mối

quan hệ này đối với Bitcoin vẫn còn chưa được quan tâm. Tuy nhiên với ứng dụng từ

công nghệ phía sau, Bitcoin đã thu hút sự chú ý của không chỉ các nhà đầu tư và cả

của giới truyền thông và các nhà nghiên cứu.

Kristoufek (2013) báo cáo một quan hệ nhân quả hai chiều giữa giá Bitcoin và

các truy vấn tìm kiếm Bitcoin trên Google Trends và Wikipedia. Bouoiyour và Selmi

(2015) minh họa vai trò quan trọng của việc tìm kiếm Google cho từ khóa 'Bitcoin'

trong việc giải thích giá Bitcoin, trong khi tốc độ tăng trưởng của Bitcoin, được đo

bằng dữ liệu khối lượng giao dịch, không giải thích được giá Bitcoin. Các kết quả

tương tự liên quan đến vai trò của hai biến trên (khối lượng tìm kiếm hàng ngày cho

Bitcoin trên Internet và số lượng giao dịch Bitcoin) trong việc giải thích giá Bitcoin

được báo cáo bởi Polasik và cộng sự (2015).

Ngoài ra, nghiên cứu của Jamal Bouoiyour và Refk Selmi (2015) chỉ ra rằng:

Giai đoạn từ 12/2010 đến 12/2014, giá Bitcoin quá biến động; Giai đoạn 01/2015 –

07/2016, sự biến động giá Bitcoin trở nên ít bền vững và trong thời gian nghiên cứu

thì động thái giá Bitcoin chịu ảnh hưởng nhiều bởi các tin tức xấu hơn là những tin

tức tốt.

Theo Pavel Ciaian và cộng sự (2016), các yếu tố của thị trường như số lượng

Bitcoin, lượng giao dịch, số lượng ví,… và sức hấp dẫn của Bitcoin đối với các nhà

đầu tư và người dùng có tác động đáng kể đến giá Bitcoin nhưng có sự thay đổi theo

thời gian; ngoài ra các yếu tố về tài chính vĩ mô bao gồm chỉ số Dow Jones, tỷ giá và

giá dầu chỉ có tác động trong ngắn hạn mà không tác động tới giá Bitcoin trong dài

hạn.

Kết quả thực nghiêm từ nghiên cứu của Zhu và cộng sự (2016) cho thấy các

yếu tố kinh tế như CPI (Chỉ số giá tiêu dùng), DJIA (Chỉ số trung bình ngành

DowJones), FFR (Lãi suất liên bang) và USDI (Chỉ số USD) có ảnh hưởng tiêu cực

dài hạn đến giá Bitcoin.

Benjamin M. Blau (2017) cho thấy kết quả nghiên cứu rằng hoạt động đầu cơ

không có ảnh hưởng tới độ biến động giá Bitcoin trong giai đoạn 2010-2016, trong

khi tốc độ tăng trưởng về khối lượng giao dịch và tỷ suất lợi nhuận có tác động

dương.

Thông qua các nghiên cứu thực nghiệm nêu trên, có thể tóm tắt khái quát các

yếu tố ảnh hưởng tới giá Bitcoin theo bảng 2.7.

Bảng 2.7. Tổng hợp kết quả nghiên cứu các yếu tố tác động giá Bitcoin

STT Yếu tố tác động Chiều tác động

1 Truy vấn tìm kiếm trên Google & Wikipedia

2 Tốc độ tăng trưởng (khối lượng giao dịch)

3 Tin tức tiêu cực

4 Số lượng Bitcoin + Tác động dương (Kristoufek, 2013; Jamal Bouoiyour & Refk Selmi, 2015; Polasik và cộng sự,2015) + Không tác động (Bouoiyour & Selmi, 2015) + Tác động dương (Polasik và cộng sự, 2015; Benjamin M. Blau, 2017) + Tác động (Jamal Bouoiyour & Refk Selmi, 2015) + Tác động (Pavel Ciaian và cộng sự, 2016) + Tác động âm (Benjamin M. Blau, 2017)

5 + Tác động (Pavel Ciaian và cộng sự, 2016)

Lượng giao dịch Bitcoin Số lượng ví Bitcoin Chỉ số Dow Jones, tỷ giá, giá dầu Chỉ số CPI, DJIA, FFR, USDI 9 Hoạt động đầu cơ 10 Tỷ suất lợi nhuận + Tác động (Pavel Ciaian và cộng sự, 2016) + Tác động trong ngắn hạn (Pavel Ciaian và cộng sự, 2016) + Tác động tiêu cực trong dài hạn (Zhu và cộng sự, 2016) + Không tác động (Benjamin M. Blau, 2017) + Tác động dương (Benjamin M. Blau, 2017)

2.4. CÁC LÝ THUYẾT VỀ ĐẦU CƠ VÀ ĐỘ BIẾN ĐỘNG GIÁ

2.4.1. Đầu cơ

Đầu cơ là các hoạt động bao gồm mua, bán, nắm giữ, bán khống các loại tài

sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu, hàng hoá, tiền tệ, bất động sản, chứng khoán

phái sinh nhằm thu lợi từ sự biến động biến động ngắn hạn của thị trường. Hoạt động

đầu cơ có mức độ rủi ro cao do áp dụng đối với các loại tài sản tài chính biến động

như trên. Ngược lại với đầu cơ là đầu tư: mua và nắm giữ các tài sản tài chính để

tăng thu nhập từ các thuộc tính tài chính cơ bản được thể hiện trong công cụ như cổ

tức, hoặc lãi.

Đầu cơ thường dựa trên kỳ vọng về một sự kiện trong tương lai hoặc ý thức

về cách toàn bộ thị trường đầu tư có thể phản ứng với những kỳ vọng đó.

Các nhà đầu cơ là phổ biến trong các thị trường nơi giá tài sản tài chính dao

động đáng kể. Họ đóng một vai trò quan trọng trong thị trường bằng cách hấp thụ rủi

ro thặng dư và bơm thanh khoản cần thiết vào thị trường bằng cách thực hiện các

giao dịch mà các nhà đầu tư khác không dám.

Lợi ích của hoạt động đầu cơ là nó bổ sung vào thị trường một lượng vốn lớn

và làm tăng tính thanh khoản. Tác động tiêu cực của đầu cơ xuất hiện khi có hoạt

động đầu cơ giá lên diễn ra, giá của hàng hoá có thể tăng đột ngột vượt quá giá trị

thực, đơn giản vì việc đầu cơ đã làm gia tăng đột biến nhu cầu ảo đối với hàng hóa.

Giá tăng lại tiếp tục làm các nhà kinh doanh khác nhảy vào thị trường với hi vọng

tìm kiếm lợi nhuận khiến thị trường trở nên rất nóng và ẩn chứa rủi ro cao.

2.4.2. Độ biến động giá

Độ biến động giá là một thước đo thống kê về sự phân tán của một chỉ số (ở đây là

giá cả) của một hàng hóa hoặc một tài sản tài chính như cổ phiếu, trái phiếu, hàng

hoá, tiền tệ, bất động sản, chứng khoán phái sinh,…Trong hầu hết các trường hợp thì

độ biến động giá càng cao, tài sản tài chính đó càng rủi ro.

Độ biến động giá có thể được tính toán bằng nhiều cách, thông thường nhất là sử

dụng độ lệch chuẩn hoặc phương sai của chỉ số giá cả của tài sản cần đo lường độ

biến động.

2.4.3. Mối quan hệ giữa đầu cơ và độ biến động giá

Theo nghiên cứu của Du X và các cộng sự (2011) thì yếu tố đầu cơ được tìm

thấy là quan trọng trong việc giải thích sự biến động của giá dầu thô.

Sử dụng các mô hình VAR-GARCH hai biến, Ji Q và cộng sự (2012) không

tìm thấy bất kỳ bằng chứng nào về mối liên kết biến động giữa thị trường dầu và

nông sản trong giai đoạn mẫu được sử dụng. Tuy nhiên, các tác giả trên chứng minh

được rằng sự biến động thị trường dầu có tác động đến cả thị trường tổng hợp kim

loại và phi năng lượng. Phát hiện này không đáng ngạc nhiên, vì các sản phẩm liên

quan đến dầu mỏ là một trong những đầu vào sản xuất chính trong các ngành công

nghiệp kim loại và do đó quá trình sản xuất kim loại chủ yếu phụ thuộc vào thị

trường dầu thô.

Sử dụng dữ liệu của 35 thành phố lớn ở Trung Quốc từ năm 1996 đến năm

2007, bài nghiên cứu của Kuang Weida (2010) cho thấy yếu tố đầu cơ được chứng

minh là có ảnh hưởng lớn hơn đến biến động giá nhà đất.

Nghiên cứu trong giai đoạn 1995-2012 của Algieri và cộng sự (2012) cho thấy

rằng đầu cơ quá mức làm biến động giá cả và thường có mối quan hệ song phương

tồn tại giữa biến động giá và đầu cơ. Trên thực tế, hóa ra đầu cơ quá mức đã thúc đẩy

biến động giá cả đối với ngô, gạo, đậu nành và lúa mì trong các khung thời gian cụ

thể, nhưng các mối quan hệ không phải lúc nào cũng đúng cho tất cả các mặt hàng

được xem xét.

Với dữ liệu sử dụng thuộc giai đoạn 2005-2009, Celso Brunetti và cộng sự

(2011) tìm thấy ít bằng chứng cho thấy các nhà đầu cơ gây bất ổn thị trường tài

chính. Ngược lại, hoạt động giao dịch đầu cơ phần lớn phản ứng với các điều kiện thị

trường và giảm mức độ biến động, phù hợp với giả thuyết rằng các nhà đầu cơ cung

cấp thanh khoản có giá trị cho thị trường.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

3.1.1. Dữ liệu nghiên cứu

Mẫu dữ liệu nghiên cứu được thu thập dưới dạng chuỗi thời gian (time series),

trong khoảng thời gian từ tháng 07/2010 đến tháng 06/2018, bao gồm các. Các dữ

liệu sử dụng cho hàm hồi quy là các biến đã được tính toán từ các dữ liệu chính nêu

tại bảng 3.3 bao gồm giá Bitcoin, khối lượng giao dịch Bitcoin và tổng khối lượng

Bitcoin lưu hành. Các tính toán dữ liệu được trình bày cụ thể ở phần tiếp theo của bài

nghiên cứu.

Bảng 3.1. Dữ liệu nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Dữ liệu Nguồn dữ liệu

Giá Bitcoin (USD) www.coinmarketcap.com

Khối lượng giao dịch đồng Bitcoin www.coinmarketcap.com

Tổng khối lượng đồng Bitcoin lưu hành www.chart.bitcoin.com

Tỷ giá đồng tiền của 51 quốc gia so với USD www.investing.com

3.1.2. Mô hình nghiên cứu

Với mục tiêu tìm hiểu mối quan hệ giữa độ biến động giá và mức độ đầu cơ

trong hoạt động giao dịch mua bán đồng Bitcoin, bài luận văn sẽ tham khảo 03 mô

hình nghiên cứu dựa trên cơ sở nghiên cứu của Benjamin M.Blau (2017), mô hình đề

xuất như sau:

Mô 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

Mô 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

Mô 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

Trong đó, biến GARCH(1,1)t là biến phụ thuộc đo lường độ biến động thông

qua tính toán phương sai của giá Bitcoin trong giai đoạn tháng 07/2010 đến tháng

06/2018 bằng mô hình GARCH(1,1). Phương sai này đại diện cho sự biến động của

yếu tố đầu vào là giá Bitcoin, sử dụng dựa trên hướng tiếp cận của Benjamin M.Blau

(2017), trong đó hướng tiếp cận này phù hợp với thị trường có yếu tố bầy đàn khi mà

biến động ngày hôm trước càng lớn thì biến động ngày hôm sau càng lớn.

Biến Extremet là biến chỉ số đại diện cho độ biến động giá Bitcoin, gán giá trị

là 1 khi Tỷ suất lợi nhuận có biến động vượt trội, mức biến động từ 95% trở lên

hoặc khi Tỷ suất lợi nhuận có biến động cực thấp với mức biến động từ 5% trở

xuống, các trường hợp còn lại thì biến Extreme được gán giá trị là 0.

Biến 10-day MA Voltt đại diện cho trung bình biến động dịch chuyển của giá

Bitcoin, ước lượng bằng cách lấy độ lệch chuẩn của lợi nhuận Bitcoin trong 10 ngày,

sau đó lấy trung bình từ ngày t-10 đến ngày t.

Biến độc lập bao gồm 05 biến, cụ thể theo bảng 3.2, trong đó kỳ vọng dấu căn

cứ theo kết quả thực nghiệm của các tác giả nêu tại bảng 2.6.

Bảng 3.2. Các biến độc lập trong mô hình hồi quy

Kỳ vọng dấu Biến độc lập GARCH(1,1)t Extremet 10-day MA Voltt

- - - Speculationt

+ + + %∆Bitcoint-5,t-1

+ + + Turnt-5,t-1

- - - Ln(Outstandt) Chỉ số β2 tính toán dựa theo Llorente et al (2002), đo lường mức đầu cơ ngày t Tỷ suất lợi nhuận Bitcoin ngày t-1 so với ngày t-5 Tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch giữa ngày t-5 và ngày t-1 Logarit tự nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường vào ngày t

-/- -/- -/- MktGARCH(1,1)t

Ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

Để đo lường các giao dịch đầu cơ, bài luận văn sử dụng phương pháp tính của

Llorente và cộng sự (2002) và sử dụng một mô hình chuỗi thời gian để xác định mối

tương quan động theo thời gian giữa khối lượng giao dịch và giá Bitcoin. Tỷ lệ giao

dịch vào ngày t được tính như sau:

Logturnt = log(turnt + 0,00000255)

Chỉ số Turn là tỷ lệ giữa khối lượng Bitcoin giao dịch hằng ngày chia cho

tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường vào ngày tương ứng (Benjamin M.Blau,

2017). Hằng số 0,00000255 được thêm vào để sử dụng tính toán cho những ngày

không phát sinh giao dịch.

vt = logturnt -

trong đó vt là giá trị của độ dốc xu hướng (de-trended) tính trong khoảng trượt

50 ngày giao dịch.

Sau đó ta xem xét mô hình chuỗi thời gian sau:

Rt+1 = β0 + β1Rt + β2Rt x vt + εt+1

Biến phụ thuộc Rt+1 là tỷ suất sinh lợi của Bitoin vào ngày t+1. Llorente và

cộng sự (2002) cho rằng khi β2 dương, khối lượng giao dịch đại diện cho giao dịch

đầu cơ. Trong trường hợp này, khối lượng giao dịch ảnh hưởng trực tiếp đến mối

tương quan với tỷ suất lợi nhuận của tài sản, cụ thể:

 β2 đại diện cho sự ảnh hưởng của tương tác tích chéo giữa Rt (lợi nhuận

ngày t) và vt (độ dốc xu hướng của ngày t so với trung bình 50 ngày trước về khối

lượng giao dịch). β2 dương thể hiện quan hệ cùng chiều giữa tích chéo của hai yếu tố

nêu trên với lợi nhuận ngày t+1.

 Khi lợi nhuận ngày t tăng, và độ dốc của khối lượng giao dịch ngày t so với

50 ngày trước tăng thì lợi nhuận ngày t+1 cũng tăng.

 Khi giá Bitcoin tăng, kèm theo khối lượng giao dịch tăng đột xuất, thì giá

hôm sau tăng, điều này đại diện cho hoạt động đầu cơ.

Các trường hợp về dấu giữa mối quan hệ của biến GARCH(1,1) và biến

Speculation (β2):

 Dương và có ý nghĩa thống kê: Điều này giải thích được cho mối quan hệ

giữa độ biến động giá và hoạt động đầu cơ. Đầu cơ biến động cùng chiếu với độ biến

động giá, nghĩa là có phát sinh sự mua, bán có mục đích của nhà đầu cơ trong giai

đoạn khảo sát.

 Âm và có ý nghĩa thống kê (Kỳ vọng của nghiên cứu): Mặc dù có ý nghĩa

thống kê nhưng mối tương quan giữa hai yếu tố là âm. Điều này không phù hợp với

mục đích chính của đầu cơ: hoạt động đầu cơ tăng làm giảm độ biến động giá, hoặc

hoạt động đầu cơ giảm làm tăng độ biến động giá. Như vậy ta có thể kết luận kết quả

thống kê ở trường hợp này không giải thích được việc hoạt động đầu cơ có tác động

đến độ biến động giá.

3.2. PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích định lượng hàm hồi quy nhằm

trả lời câu hỏi nghiên cứu.

Bước đầu tiên, tác giả kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu, kiểm tra đa cộng

tuyến đơn và đa cộng tuyến nhóm thông qua tương ứng ma trận tương quan đơn và

nhân tử phóng đại phương sai. Mục đích của bước này nhằm đảm bảo các yếu tố độc

lập là tách biệt, không tương quan với nhau trong các biến độc lập giải thích biến phụ

thuộc trong hàm hồi quy.

Bước tiếp theo, tác giả thống kê mô tả nhằm mục đích xem xét cỡ mẫu có đủ

lớn để đảm bảo phương pháp ước lượng là tin cậy, loại bỏ các quan sát dị biệt ảnh

hưởng tới độ tin cậy kết quả định lượng.

Cuối cùng, để xác định quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hưởng biến phụ

thuộc tin cậy, tác giả sử dụng phương pháp GMM nhằm kiểm soát các giả thiết định

lượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nội sinh nếu có. Theo Hansen (1982)

phương pháp GMM cho phép ước lượng đạt tính vững và hiệu quả, đảm bảo kết quả

ước lượng là tin cậy trong đóng góp bằng chứng thực nghiệm.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH

4.1.1. Kiểm định tính dừng

Kiểm định tính dừng là kiểm định nhằm xác định sự phù hợp của cấu trúc dữ

liệu của các biến với mô hình phân tích chuỗi thời gian. Tác giả dùng kiểm định

ADF để kiểm định, từ đó xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu. Kết quả kiểm định

tính dừng được thể hiện ở Bảng 4.1 cho thấy giá trị thống kê kiểm định của tất cả các

biến có trị tuyệt đối nhỏ hơn giá trị tới hạn của kiểm định Augmented Dickey Fuller

t-Statistic lần lượt ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, như vậy chuỗi dữ liệu của

tất cả các biến là chuỗi có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%.

Bảng 4.1. Kết quả kiểm định ADF

Biến t-Statistic

-6.481 -9.992 -6.469 -12.996 -25.431 -3.563 -12.855 10% level -2.570 -2.570 -2.570 -2.570 -2.570 -2.570 -2.570 ADF test statistic 5% level -2.860 -2.860 -2.860 -2.860 -2.860 -2.860 -2.860 1% level -3.430 -3.430 -3.430 -3.430 -3.430 -3.430 -3.430

GARCH(1,1)t 10-day MA Voltt Speculationt %∆Bitcoint-5,t-1 Turnt-5,t-1 Ln(Outstandt) MktGARCH(1,1)t GARCH(1,1)t, Extremet, 10-day MA Voltt đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch; Ln(Outstandt) là Logarit tự nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

4.1.2. Kiểm định sự tương quan giữa các biến

Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến:

Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Dựa

vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến

phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình và mối tương quan giữa các biến độc

lập với nhau.

GARCH(1,1)t Extremet

Speculationt %∆Bitcoint-5,t-1 Turnt-5,t-1

Ln(Outstandt) MktGARCH(1,1)t

10-day MA Voltt

Bảng 4.2. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các biến

1,0000

GARCH(1,1)t

0,4515

1,0000

Extremet

0,7230

0,2389

1,0000

10-day MA Voltt

(0,0164)

0,0250

(0,0637)

1,0000

Speculationt

0,5497

0,3625

0,0203

0,2930

0,1612

0,0906

0,0978

1,0000

%∆Bitcoint-5,t-1

0,0007

0,0004

0,0714

0,1461

0,0143

0,0955

0,1443

1,0000

Turnt-5,t-1

0,0070

0,5906

0,0005

(0,1823)

(0,0317)

(0,2070)

0,1279

(0,0826)

(0,0886)

1,0000

Ln(Outstandt)

0,2316

0,0018

0,0008

0,0857

(0,0521)

(0,0370)

(0,0106)

0,1304

(0,0501)

(0,0232)

1,0000

MktGARCH(1,1)t

0,0012

0,0490

0,1620

0,6899

0,0587

0,3824

GARCH(1,1)t, Extremet, 10-day MA Voltt đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường

mức đầu cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch;

Ln(Outstandt) là Logarit tự nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

Hệ số tương quan được tính toán để chỉ ra mức độ tương quan đơn tuyến tính

giữa các biến độc lập nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến giải thích.

Tác giả chỉ xét các hệ số tương quan giữa các biến độc lập cùng nằm trong một mô

hình hồi quy. Kết quả bảng 4.7 cho thấy không tồn tại hệ số tương quan có trị tuyệt

đối lớn hơn 0,8. Do đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong

mô hình hồi quy.

Bảng 4.3. Kết quả kiểm tra VIF các biến độc lập

Variable

Turnt-5,t-1 %∆Bitcoint-5,t-1 Speculationt Ln(Outstandt) MktGARCH(1,1)t Mean VIF VIF 1,1 1,1 1,05 1,03 1,03 1,06 1/VIF 0,909587 0,911338 0,953225 0,974313 0,975328

Speculationt đo lường mức đầu cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ

tăng trưởng khối lượng giao dịch; Ln(Outstandt) là Logarit tự nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai tại bảng 4.8

cho thấy không tồn tại hai biến có tổng VIF lớn hơn 10, nên không xảy ra hiện tượng

đa cộng tuyến mạnh trong mô hình dữ liệu nghiên cứu. Như vậy, với tiêu chuẩn nhân

tử phóng đại phương sai VIF, mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến

nghiêm trọng trong mẫu dữ liệu nghiên cứu.

4.2. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU KHẢO SÁT

4.2.1. Giá Bitcoin và khối lượng giao dịch

Trước khi thực hiện định lượng trả lời thực hiện nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra các biểu đồ về xu hướng biến động của giá Bitcoin và khối lượng giao dịch đồng Bitcoin trong thời gian nghiên cứu để có cái nhìn trực quan ban đầu về mối quan hệ giữa hai đại lượng này.

Biểu đồ 4.1. Biến động của giá Bitcoin từ 07/2010 đến 06/2018

(Nguồn: www.coinmarketcap.com)

Biểu đồ 4.2. Khối lượng giao dịch Bitcoin từ 07/2010 đến 06/2018

(Nguồn: www.coinmarketcap.com)

Qua 2 biểu đồ 4.1 và 4.2, có thể nhận xét lượng giao dịch Bitcoin và giá

Bitcoin trong giai đoạn nghiên cứu hầu như biến động cùng chiều.

4.2.2. Thống kê mô tả dữ liệu

Thống kê mô tả giúp tác giả có cái nhìn tổng quan về dữ liệu, phát hiện những

quan sát sai biệt trong cỡ mẫu, kết quả trình bày theo bảng thống kê mô tả trong bảng

dưới đây. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử

dụng trong nghiên cứu này.

Bảng 4.4. Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình

Biến

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

1.428

0,0073

0,0111

0,000725

0,1049

1.428

0,1

0,09

1.408

0,06

0,05

0,301

1.328

0,364

0,722

-1,87

4,38

1.424

0,049

0,205

-0,635

2,387

1.424

0,774

5,76

-0,97

160,84

1.428

15,38

3,45

3,74

22,4

1.427

0,00009

0,000151

0,000037

0,00352

GARCH(1,1)t Extremet 10-day MA Voltt Speculationt %∆Bitcoint-5,t-1 Turnt-5,t-1 Ln(Outstandt) MktGARCH(1,1)t

GARCH(1,1)t, Extremet, 10-day MA Voltt đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu

cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch;

Qua phân tích thống kê mô tả chung cho các biến trong mô hình theo bảng

4.3, Các biến quan sát thu thập được có dao động ổn định, phần lớn các giá trị độ

lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình.

Cỡ mẫu nghiên cứu của các biến tối thiểu là 1.328 quan sát cho mỗi biến, là số

quan sát được chấp nhận để thực hiện hồi quy và các kiểm định trong thống kê.

4.3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Kết quả hồi quy mô hình (2.1.1) về mối quan hệ giữa Độ biến động giá

Bitcoin (phương sai của giá Bitcoin sử dụng mô hình GARCH(1,1)) và mức đầu cơ

cùng với các biến kiểm soát trình bày theo bảng 4.5. Kết quả cho thấy rằng Mức đầu

cơ có tác động âm đến Độ biến động giá Bitcoin, các biến Tỷ suất lợi nhuận; Khối

lượng Bitcoin trên thị trường và Độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền

định danh có tác động dương đến Độ biến động giá bitcoin trong khi chưa tìm thấy

bằng chứng cho thấy Tỷ lệ giao dịch trên tổng thị trường có tác động tới Độ biến

động giá Bitcoin.

Mô 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

Bảng 4.5. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.1)

(1)

(2)

(4)

GARCH(1,1)t

Intercept

Speculationt

%∆Bitcoint-5,t-1

Turnt-5,t-1

Ln(Outstandt)

0.0118*** (17.26) -0.00172*** (-3.08)

(3) 0.0107* 0.0120* 0.00450* (19.42) (15.16) 0.0154*** (4.30) 0.0000656 (1.38)

(1.74) 0.000610*** (2.81)

(5) 0.0111*** (5.95)

(6) -0.0237* (-5.19) -0.00245* (-4.77) 0.0145* (3.34) 0.000304 (0.82) 0.00205* (5.35)

MktGARCH(1,1)t

17.31 (0.70)

114.2*** (4.30)

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

GARCH(1,1)t đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu cơ; %∆Bitcoint-5,t-1

là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch; Ln(Outstandt) là Logarit tự

nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

Kết quả hồi quy mô hình (2.1.2) về mối quan hệ giữa Độ biến động giá

Bitcoin (trung bình độ lệch chuẩn của lợi nhuận Bitcoin trong 10 ngày giao dịch) và

mức đầu cơ cùng với các biến kiểm soát trình bày theo bảng 4.6. Kết quả cho thấy

rằng rằng Mức đầu cơ và Khối lượng Bitcoin trên thị trường có tác động âm đến Độ

biến động giá Bitcoin, các biến Tỷ suất lợi nhuận và Độ biến động trung bình tỷ giá

của 51 đồng tiền định danh có tác động dương đến Độ biến động giá bitcoin trong

khi chưa tìm thấy bằng chứng cho thấy Tỷ lệ giao dịch trên tổng thị trường có tác

động tới Độ biến động giá Bitcoin.

Mô 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

Bảng 4.6. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.2)

10-day MA Voltt

Intercept

Speculationt

%∆Bitcoint-5,t-1

Turnt-5,t-1

Ln(Outstandt)

MktGARCH(1,1)t

(1) 0.0619* (44.42) -0.00380* (-2.69)

(2) 0.0623* (46.62) 0.0204* (2.71)

(4) 0.109* (15.31) -0.00293* (-6.89)

(6) 0.0843* (12.00) -0.00384* (-2.70) 0.0193 (2.27) 0.000393 (0.49) -0.00149* (-3.58) 5.885* (1.80)

(5) 0.0636*** (45.02) -3.237 (-0.65)

(3) 0.0632*** (50.53) 0.000115 (0.37) , , tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

10-day MA Voltt đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu cơ; %∆Bitcoint-

5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch; Ln(Outstandt) là Logarit

tự nhiên của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

Kết quả hồi quy mô hình (2.1.3) về mối quan hệ giữa Độ biến động giá

Bitcoin (dựa theo Tỷ suất lợi nhuận) và Mức đầu cơ cùng với các biến kiểm soát

trình bày theo bảng 4.7. Kết quả cho thấy rằng Độ biến động trung bình tỷ giá của 51

đồng tiền định danh có tác động âm đến Độ biến động giá Bitcoin, các biến Tỷ suất

lợi nhuận và Tỷ lệ giao dịch trên tổng thị trường có tác động dương đến Độ biến

động giá Bitcoin trong khi chưa tìm thấy bằng chứng cho thấy Mức đầu cơ và Khối

lượng Bitcoin có tác động tới Độ biến động giá Bitcoin.

Mô 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

Ln(Outstandt) MktGARCH(1,1)t

Bảng 4.7. Kết quả hồi quy mô hình (2.1.3)

Extreme

Intercept Speculationt %∆Bitcoint-5,t-1 -0.00690 (-0.14)

-0.00397 (-0.42)

0.136* (1.79)

Turnt-5,t-1 0.0444*** (4.81)

0.00479 (1.50)

-42.23* (-1.68)

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Extremet đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ

suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch; Ln(Outstandt) là Logarit tự nhiên

của tổng khối lượng Bitcoin trên thị trường; MktGARCH(1,1)t là ước lượng độ biến động trung bình tỷ giá của 51 đồng tiền định danh so với USD

4.4. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Dựa vào kết quả thực nghiệm thu được từ Bảng 4.5, Bảng 4.6 và Bảng 4.7 về

các yếu tố tác động đến Độ biến động giá Bitcoin, bài luận văn có các kết quả chính

tổng hợp tại bảng 4.8.

Intercept

Speculationt

%∆Bitcoint-5,t-1

Bảng 4.8. Tổng hợp kết quả hồi quy 03 mô hình

GARCH(1,1)t -0.0237* (-5.19) -0.00245* (-4.77) 0.0145*** (3.34) 0.000304

10-day MA Voltt 0.0843* (12.00) -0.00384* (-2.70) 0.0193** (2.27) 0.000393

Extreme -0.00690 (-0.14) -0.00397 (-0.42) 0.136* (1.79) 0.0444***

Turnt-5,t-1

Ln(Outstandt)

MktGARCH(1,1)t

(0.82) 0.00205*** (5.35) 114.2*** (4.30)

(0.49) -0.00149*** (-3.58) 5.885* (1.80)

(4.81) 0.00479 (1.50) -42.23* (-1.68)

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

GARCH(1,1)t, Extremet, 10-day MA Voltt đo lường độ biến động giá Bitcoin; Speculationt đo lường mức đầu

cơ; %∆Bitcoint-5,t-1 là tỷ suất lợi nhuận Bitcoin; Turnt-5,t-1 là tốc độ tăng trưởng khối lượng giao dịch;

Với Độ biến động giá Bitcoin được đo lường bằng các phương pháp khác

nhau, dựa vào kết quả thực nghiệm thu được từ Bảng tổng hợp kết quả (Bảng 4.9),

bài luận văn tìm thấy bằng chứng thực nghiệm rằng:

 Mức đầu cơ được đo lường thông qua biến Speculation có một mối quan

hệ ngược chiều với Độ biến động giá Bitcoin được đo lường bằng mô hình

GARCH(1,1) và Trung bình độ lệch chuẩn của lợi nhuận Bitcoin trong 10 ngày giao

dịch; trong khi không có tác động tới Độ biến động giá Bitcoin ước lượng dựa theo

Tỷ suất lợi nhuận. Kết quả thu được về mối quan hệ giữa Mức đầu cơ được đo lường

thông qua biến Speculation và Độ biến động giá Bitcoin đo lường bằng mô hình

GARCH (1,1) mang dấu âm, hàm ý rằng khi mức đầu cơ tăng thì độ biến động giá

giảm, nên có thể kết luận hoạt động đầu cơ trong các giao dịch Bitcoin không giải

thích được về độ biến động cao trong giá Bitcoin.

 Tỷ suất lợi nhuận thu được từ giá Bitcoin có một mối quan hệ cùng chiều

với Độ biến động giá Bitcoin.

 Tỷ lệ giao dịch trên tổng thị trường có một mối quan hệ cùng chiều với

Độ biến động giá Bitcoin ước lượng dựa theo Tỷ suất lợi nhuận; trong khi không có

tác động tới Độ biến động giá Bitcoin được đo lường bằng mô hình GARCH(1,1)

Trung bình độ lệch chuẩn của lợi nhuận Bitcoin trong 10 ngày giao dịch.

 Khối lượng Bitcoin trên thị trường có một mối quan hệ cùng chiều với Độ

biến động giá Bitcoin được đo lường bằng mô hình GARCH(1,1) và có một mối

quan hệ ngược chiều với Độ biến động giá Bitcoin được đo từ Trung bình độ lệch

chuẩn của lợi nhuận Bitcoin trong 10 ngày giao dịch; trong khi không có tác động tới

Độ biến động giá Bitcoin ước lượng dựa theo Tỷ suất lợi nhuận.

Kết quả của đề tài phù hợp với nghiên cứu của tác giả Benjamin M. Blau

(2017), cho thấy rằng trong giai đoạn nghiên cứu từ tháng 07 năm 2010 đến tháng 06

năm 2018, yếu tố đầu cơ không ảnh hưởng đến độ biến động giá Bitcoin khi kết quả

tương quan là có ý nghĩa nhưng chiều quan hệ là ngược chiều. Kết quả căn cứ theo

hồi quy mô hình với GARCH(1,1) là biến phụ thuộc đo lường độ biến động giá

Bitcoin thông qua mô hình GARCH khi loại bỏ được yếu tố bầy đàn và được xem

như mô hình có kết quả đáng tin cậy nhất trong 03 mô hình đã sử dụng. Như vậy,

trong khi thị trường có nhiều thông tin cho rằng việc các nhà đầu tư lớn thực hiện các

giao dịch đầu cơ thao túng thị trường, qua đó ảnh hưởng đến sự biến động giá

Bitcoin, kết quả nghiên cứu thực nghiệm của đề tài cho thấy trong giai đoạn nghiên

cứu chưa có bằng chứng cho quan điểm này và phần nào giảm bớt được lo ngại về

việc Bitcoin tồn tại như một bong bóng đầu cơ, qua đó củng cố cho tính năng chính

của Bitcoin nói riêng và các đồng Cryptocurrency khác nói chung như một công cụ

thanh toán thay vì là một tài sản.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. KẾT LUẬN

Bài nghiên cứu trình bày một cách khái quát, cung cấp một cái nhìn tổng quan

về Bitcoin nói riêng, các đồng tiền Cryptocurrency nói chung và công nghệ

Blockchain đứng sau chúng. Đồng thời, cung cấp bằng chứng thực nghiệm về các

yếu tố ảnh hưởng đến độ biến động giá Bitcoin trong giai đoạn từ tháng 07 năm 2010

đến tháng 06 năm 2018. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng trong giai

đoạn nghiên cứu, mức đầu cơ không giải thích được cho độ biến động cao của giá

Bitcoin, đồng thời Tỷ suất lợi nhuận và Khối lượng đồng Bitcoin trên thị trường có

tác động đến Độ biến động giá Bitcoin.

5.2. KHUYẾN NGHỊ

Tiền kỹ thuật số mang đến nhiều thách thức cho các nhà quản lý, không chỉ

đơn thuần bao gồm các rủi ro về rửa tiền hay tài trợ khủng bố. Không thể ngăn cấm

hoàn toàn mà nên quản lý, kiểm soát theo hướng thận trọng để đảm bảo các rủi ro

trong khi vẫn không hạn chế việc sử dụng tiền kỹ thuật số một cách cứng nhắc và

đảm bảo được quyền lợi của chủ sở hữu các đồng tiền kỹ thuật số. Việc chấp nhận

đồng tiền Kỹ thuật số trong giai đoạn này có thể là chưa phù hợp đối với thực tiễn ở

Việt Nam. Tuy nhiên, cũng không thể đi ngược lại với xu thế mà cấm tuyệt đối sử

dụng đồng tiền này, có thể quản lý Bitcoin cũng như các đồng tiền Kỹ thuật số khác

như một loại “tài sản ảo”. Theo đó, Chính phủ cần có phương thức quản lý phù hợp.

Cụ thể:

 Từ kinh nghiệm quốc tế về quản lý tiền điện tử có thể thấy hoạt động quản

lý tiền Kỹ thuật số của Việt Nam cần được siết chặt. Các tổ chức, cá nhân tham gia

cung cấp dịch vụ liên quan đến tiền Kỹ thuật số cần phải được cấp phép theo tiêu

chuẩn nhất định. Hoạt động của các tổ chức, cá nhân trên cần phải thường xuyên

được giám sát chặt chẽ, đảm bảo tính minh bạch. Bên cạnh đó, cũng cần có những

quy chế đảm bảo an toàn trong hoạt động của các tổ chức tham gia cung cấp dịch vụ

liên quan đến tiền Kỹ thuật số như: quy định về việc phân tách giữa tài sản của khách

hàng với tài sản của công ty, phải mở tài khoản riêng tại các TCTD...

 Đối với các cá nhân, tổ chức “đào” hay khai thác Bitcoin: Giá trị lượng

Bitcoin “đào” được có thể coi như thu nhập; vì vậy, phải chịu thuế thu nhập trên

phần thu nhập có được từ việc “đào” Bitcoin.

 Nền tảng công nghệ Blockchain là một xu thế và sẽ được ứng dụng rộng rãi

do nhiều ưu điểm của công nghệ này. Vì vậy, cần sớm tìm hiểu, tiếp cận, tạo hành

lang pháp lý để các tổ chức, doanh nghiệp của Việt Nam có thể triển khai ứng dụng

và kiểm soát rủi ro nền tảng công nghệ Blockchain này.

 Cần có chính sách nâng cao chất lượng cơ sở hạ tầng CNTT; đào tạo năng

lực đội ngũ quản lý, chuyên gia tài chính, CNTT… để tận dụng cơ hội và kiểm soát

rủi ro đến từ các sản phẩm công nghệ tài chính mới này.

 Đẩy mạnh công tác tuyên truyền, cảnh báo người dân, nhà đầu tư trước

những rủi ro của tiền Kỹ thuật số; đồng thời, xây dựng và thực thi chiến lược giáo

dục tài chính như là một cấu phần quan trọng của chiến lược quốc gia về tài chính

toàn diện.

5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Đề tài nghiên cứ mới chỉ tập trung đánh giá vào yếu tố đầu cơ trong hoạt động

giao dịch Bitcoin mà chưa mở rộng ra các yếu tố khác. Trong nghiên cứu tiếp theo,

tác giả sẽ xem xét mở rộng phân tích các yếu tố mang tính tâm lý của đối tượng

(sentiment analysis) trên cơ sở đo lường từ các nguồn dữ liệu khác nhau như Google

trends, Wikipedia, Twiter,… là hướng nghiên cứu của hầu hết các tác giả trên thế

giới đối với đối tượng đồng Bitcoin nói riêng và Cryptocurrency nói chung.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Vũ Duy Hiến (2015), Về tiền điện tử, Cryptocurrency và 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

1. Alex de Vries (2018), “Bitcoin’s Growing Energy Problem”, Joule 2, 801–809.

2. 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).

3. 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

4. Bank for International Settlements (2018), Annual Economic Report.

5. Benjamin M. Blau (2017), Price dynamics and speculative trading in bitcoin,

Research in International Business and Finance 41 (2017) 493–499.

6. Brian P. Hanley (2013), The False Premises and Promises of Bitcoin [pdf].

Available at: https://arxiv.org/abs/1312.2048v1.

7. Brunetti, C., Büyükşahin, B., & Harris, J. (2016), Speculators, Prices, and

Market Volatility, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(5), 1545-

1574.

8. Chiarella, C., Kang, B., Nikitopoulos, C.S., To, T.D. (2016). The return-

volatility relation in commodity futures markets. Journal of Futures Markets. 36,

127–152

9. 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. 4. (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

. dfuller garch_11, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1426

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -6.481 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

GARCH(1,1)

. dfuller mv10daystdev, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1406

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -9.992 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

10-day MA Volt

. dfuller speculation, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1326

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -6.469 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

Speculation

. dfuller bitcoint5t1, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1422

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -12.996 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

%∆Bitcoin

. dfuller turnt5t1, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1422

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -25.431 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

Turn

. dfuller ln_outstand, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1426

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -3.563 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0065

Ln(Outstand)

. dfuller mktgarch, lags(1)

Augmented Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 1425

Interpolated Dickey-Fuller Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Statistic Value Value Value Z(t) -12.855 -3.430 -2.860 -2.570 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000

MktGARCH

Mô 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

. gmm ( garch_11- {b1}* speculation- {b0}), instruments( speculation ) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00004399 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 1.524e-31 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 1.229e-39

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1328

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b1 -.0002337 .00024 -0.97 0.330 -.0007042 .0002367 /b0 .0067152 .0003048 22.03 0.000 .0061179 .0073126 Instruments for equation 1: speculation _cons

(1)

. gmm ( garch_11- {b2}* bitcoint5t1- {b0}), instruments(bitcoint5t1) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00006413 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 6.349e-31 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 2.024e-38

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1424

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b2 .0159197 .0031146 5.11 0.000 .0098152 .0220242 /b0 .0065366 .0003235 20.21 0.000 .0059025 .0071706 Instruments for equation 1: bitcoint5t1 _cons

(2)

. gmm ( garch_11- {b3}* turnt5t1- {b0}), instruments(turnt5t1) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00005415 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 3.159e-31 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 2.926e-38

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1424

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b3 .0001379 .000067 2.06 0.040 6.49e-06 .0002692 /b0 .0072088 .0002922 24.67 0.000 .0066362 .0077815 Instruments for equation 1: turnt5t1 _cons

(3)

. gmm ( garch_11- {b4}* ln_outstand- {b0}), instruments(ln_outstand) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .0000576 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 1.313e-28 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 3.470e-36

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1428

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b4 -.0005864 .0000861 -6.81 0.000 -.0007552 -.0004176 /b0 .0163362 .0014485 11.28 0.000 .0134971 .0191753 Instruments for equation 1: ln_outstand _cons

(4)

. gmm ( garch_11- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( mktgarch) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00005385 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 1.887e-31 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 2.467e-37

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1427

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b5 -3.828181 1.601279 -2.39 0.017 -6.966631 -.6897315 /b0 .0076592 .0003528 21.71 0.000 .0069677 .0083507 Instruments for equation 1: mktgarch _cons

(5)

. 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 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00005472 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 1.280e-28 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 6.823e-37

GMM estimation

Number of parameters = 6 Number of moments = 6 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1328

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b1 -.000544 .0002419 -2.25 0.025 -.0010182 -.0000699 /b2 .013217 .003637 3.63 0.000 .0060886 .0203455 /b3 .0007546 .000234 3.22 0.001 .0002958 .0012133 /b4 -.0003448 .000086 -4.01 0.000 -.0005133 -.0001763 /b5 -1.120991 .9388149 -1.19 0.232 -2.961035 .7190523 /b0 .0115616 .0014272 8.10 0.000 .0087644 .0143588 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons

(6)

Mô 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

. gmm (mv10daystdev- {b1}* speculation- {b0}), instruments( speculation ) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00366836 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 3.571e-30 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 5.743e-36

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1328

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b1 -.003798 .001413 -2.69 0.007 -.0065673 -.0010286 /b0 .0618875 .0013934 44.42 0.000 .0591566 .0646185 Instruments for equation 1: speculation _cons

(1)

. gmm ( mv10daystdev- {b2}* bitcoint5t1- {b0}), instruments(bitcoint5t1) onestep warning: 16 missing values returned for equation 1 at initial values

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00402281 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 8.665e-30 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 2.415e-36

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1408

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b2 .0204227 .0075399 2.71 0.007 .0056447 .0352007 /b0 .0622708 .0013358 46.62 0.000 .0596527 .0648889 Instruments for equation 1: bitcoint5t1 _cons

(2)

. gmm ( mv10daystdev- {b3}* turnt5t1- {b0}), instruments(turnt5t1) onestep warning: 16 missing values returned for equation 1 at initial values

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00400565 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 5.358e-31 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 2.301e-35

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1408

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b3 .0001148 .0003087 0.37 0.710 -.0004903 .0007199 /b0 .0631984 .0012506 50.53 0.000 .0607473 .0656496 Instruments for equation 1: turnt5t1 _cons

(3)

. gmm ( mv10daystdev- {b4}* ln_outstand- {b0}), instruments(ln_outstand) onestep warning: 20 missing values returned for equation 1 at initial values

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00409708 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 5.036e-27 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 1.673e-36

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1408

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b4 -.0029341 .0004259 -6.89 0.000 -.0037689 -.0020993 /b0 .1088365 .0071067 15.31 0.000 .0949075 .1227655 Instruments for equation 1: ln_outstand _cons

(4)

. gmm ( mv10daystdev- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( mktgarch) onestep warning: 19 missing values returned for equation 1 at initial values

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00400545 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 3.433e-34 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 1.768e-35

GMM estimation

Number of parameters = 2 Number of moments = 2 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1408

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b5 -3.236986 4.999344 -0.65 0.517 -13.03552 6.561548 /b0 .0635789 .0014123 45.02 0.000 .0608108 .0663469 Instruments for equation 1: mktgarch _cons

(5)

. gmm ( mv10daystdev- {b1}* speculation- {b2}* bitcoint5t1- {b3}* turnt5t1- {b4} > * ln_outstand- {b5}* mktgarch- {b0}), instruments( speculation bitcoint5t1 tu > rnt5t1 ln_outstand mktgarch ) onestep

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .00370103 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 6.968e-29 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 1.017e-36

GMM estimation

Number of parameters = 6 Number of moments = 6 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1328

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b1 -.0038427 .0014251 -2.70 0.007 -.0066359 -.0010496 /b2 .0192616 .0084883 2.27 0.023 .0026249 .0358983 /b3 .0003934 .0007958 0.49 0.621 -.0011665 .0019532 /b4 -.0014925 .0004172 -3.58 0.000 -.0023102 -.0006749 /b5 5.885391 3.260852 1.80 0.071 -.5057612 12.27654 /b0 .0842548 .0070186 12.00 0.000 .0704986 .098011 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons

(6)

Mô hình nghiên cứu (2.1.3):

Extremet = β0 + β1Speculationt + β2%∆Bitcoint-5,t-1 + β3Turnt-5,t-1 +

Step 1 Iteration 0: GMM criterion Q(b) = .01486817 Iteration 1: GMM criterion Q(b) = 1.139e-26 Iteration 2: GMM criterion Q(b) = 6.081e-35

GMM estimation

Number of parameters = 6 Number of moments = 6 Initial weight matrix: Unadjusted Number of obs = 1328

Robust Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] /b1 -.0039655 .0094174 -0.42 0.674 -.0224233 .0144923 /b2 .1361608 .0762379 1.79 0.074 -.0132626 .2855843 /b3 .0443773 .0092277 4.81 0.000 .0262914 .0624633 /b4 .0047906 .0031844 1.50 0.132 -.0014507 .0110319 /b5 -42.22751 25.19436 -1.68 0.094 -91.60755 7.152527 /b0 -.006896 .0504047 -0.14 0.891 -.1056873 .0918954 Instruments for equation 1: speculation bitcoint5t1 turnt5t1 ln_outstand mktgarch _cons

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 > 1 ln_outstand mktgarch ) onestep

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: 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

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

STT

Các loại hình khác

Công cụ tài chính

Hồ sơ thông tin dữ liệu chung

Hồ sơ thông tin cá nhân

Rt+1 = β0 + β1Rt + β2Rt x vt + εt+1

1,0000

1,0000

1,0000

1,0000

1,0000

1,0000

1,0000

1,0000

Biến

Số quan sát

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

(1)

(2)

(4)

GARCH(1,1)t

(3) 0.0107*** 0.0120*** 0.00450* (19.42) (15.16) 0.0154*** (4.30) 0.0000656 (1.38)

(5) 0.0111*** (5.95)

(6) -0.0237*** (-5.19) -0.00245*** (-4.77) 0.0145*** (3.34) 0.000304 (0.82) 0.00205*** (5.35)

10-day MA Voltt

(1) 0.0619*** (44.42) -0.00380*** (-2.69)

(2) 0.0623*** (46.62) 0.0204*** (2.71)

(4) 0.109*** (15.31) -0.00293*** (-6.89)

(6) 0.0843*** (12.00) -0.00384*** (-2.70) 0.0193** (2.27) 0.000393 (0.49) -0.00149*** (-3.58) 5.885* (1.80)

(5) 0.0636*** (45.02) -3.237 (-0.65)

(3) 0.0632*** (50.53) 0.000115 (0.37) *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Extreme

GARCH(1,1)t -0.0237*** (-5.19) -0.00245*** (-4.77) 0.0145*** (3.34) 0.000304

10-day MA Voltt 0.0843*** (12.00) -0.00384*** (-2.70) 0.0193** (2.27) 0.000393

Extreme -0.00690 (-0.14) -0.00397 (-0.42) 0.136* (1.79) 0.0444***

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

(3) 0.0107* 0.0120* 0.00450* (19.42) (15.16) 0.0154*** (4.30) 0.0000656 (1.38)

(6) -0.0237* (-5.19) -0.00245* (-4.77) 0.0145* (3.34) 0.000304 (0.82) 0.00205* (5.35)

(1) 0.0619* (44.42) -0.00380* (-2.69)

(2) 0.0623* (46.62) 0.0204* (2.71)

(4) 0.109* (15.31) -0.00293* (-6.89)

(6) 0.0843* (12.00) -0.00384* (-2.70) 0.0193 (2.27) 0.000393 (0.49) -0.00149* (-3.58) 5.885* (1.80)

(3) 0.0632*** (50.53) 0.000115 (0.37) , , tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

GARCH(1,1)t -0.0237* (-5.19) -0.00245* (-4.77) 0.0145*** (3.34) 0.000304

10-day MA Voltt 0.0843* (12.00) -0.00384* (-2.70) 0.0193** (2.27) 0.000393