Resumen

Este estudio propone un enfoque novedoso que incorpora la estimación de ventana deslizante y una prueba de causalidad de cuantiles. Utilizando este enfoque, se utilizan datos de Google Trends y precios de Bitcoin para investigar empíricamente la causalidad de cuantiles variable en el tiempo entre la atención de los inversores y los rendimientos de Bitcoin. Los resultados muestran que los parámetros de las pruebas de causalidad son inestables durante el período de muestra. Los resultados también muestran una fuerte evidencia de causalidad variable en el tiempo y por cuantiles entre la atención de los inversores y los rendimientos de Bitcoin. Específicamente, nuestros resultados muestran que la causalidad aparece solo en períodos de alta volatilidad dentro del dominio temporal, y la causalidad presenta diversos patrones a través de los cuantiles dentro del dominio de cuantiles.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Enfoque; Estimación de ventana deslizante; Prueba de causalidad de cuantiles; Google Trends; Datos de precios de Bitcoin; Causalidad variable en el tiempo
• Keywords:Approach; Rolling-window estimation; Quantile causality test; Google Trends; Bitcoin price data; Time-varying causality