Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el
riesgo en los mercados de criptomonedas
Joan Sebastián Rojas Rincón
Lecturas de Economía - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
riesgo en los mercados de criptomonedas
Joan Sebastián Rojas Rincón
Lecturas de Economía - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Lecturas de Economía, 101 (enero-junio 2024), pp. 203-233Página 1 de 1CROSSMARK_logo_3_Test
25/06/2020file:///D:/Paty/LecturasEconomia/LEvol93_2020/LEVol93Abr26_2020/ART_340990/CR...
Joan Sebastián Rojas Rincón
Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los mercados de
criptomonedas
Resumen: El objetivo de este artículo es analizar el estado del arte de la producción científica relacio-
nada con las criptomonedas, desde la perspectiva del riesgo. Se realizó un estudio bibliométrico basado
en la caracterización de la productividad académica e impacto científico de las publicaciones y autores de
diferentes países. Adicionalmente, se realizó un mapeo bibliométrico, mediante un análisis de las redes
conceptuales. Los resultados muestran un número significativo de publicaciones provenientes de China;
aunque bien, los estudios de impacto, de acuerdo con el número de citas; provienen de países como Irlanda
y el Reino Unido. En lo que respecta a la estructura conceptual, destacan temas como el análisis de la
volatilidad del bitcoin, el abordaje de estrategias de cobertura y los efectos de derrame. En conclusión,
la popularidad de este dominio de conocimiento ha crecido en los últimos años; sin embargo, asuntos
como la fijación de precios de las criptomonedas aún representan un desafío intelectual, por lo que están
marcando tendencia para futuras investigaciones.
Palabras clave: criptomonedas, Bitcoin, blockchain, riesgo, redes bibliométricas.
Clasificación JEL: F31
Bibliometric Approach to Uncertainty and Risk in Cryptocurrency Markets
Abstract: The aim of this article is to analyze the state of the art of scientific production related to
cryptocurrencies, from the perspective of risk. A bibliometric study was carried out based on the cha-
racterization of academic productivity and scientific impact of publications and authors from different
countries. Additionally, a bibliometric mapping was carried out, through an analysis of the conceptual
networks. The results are a significant number of publications from China; although well, the impact
studies, according to the number of citations; They come from countries like Ireland and the United
Kingdom. Regarding the conceptual structure, topics such as the analysis of bitcoin volatility, the ap-
proach to hedging strategies based on cryptocurrencies and spillover effects stand out. In conclusion, this
domain of knowledge is popular among the academic community, given the impact that the development
of cryptocurrencies can have on the stability of the financial system, which poses a serious challenge on
the decisions of the central bank.
Keywords: Cryptocurrencies, Bitcoin, blockchain, risk, bibliometric networks.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n101a354009
Este artículo y sus anexos se distribuyen por la revista Lecturas de Economía bajo los términos de la Licencia Creative
Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
25/06/2020file:///D:/Paty/LecturasEconomia/LEvol93_2020/LEVol93Abr26_2020/ART_340990/CR...
Joan Sebastián Rojas Rincón
Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los mercados de
criptomonedas
Resumen: El objetivo de este artículo es analizar el estado del arte de la producción científica relacio-
nada con las criptomonedas, desde la perspectiva del riesgo. Se realizó un estudio bibliométrico basado
en la caracterización de la productividad académica e impacto científico de las publicaciones y autores de
diferentes países. Adicionalmente, se realizó un mapeo bibliométrico, mediante un análisis de las redes
conceptuales. Los resultados muestran un número significativo de publicaciones provenientes de China;
aunque bien, los estudios de impacto, de acuerdo con el número de citas; provienen de países como Irlanda
y el Reino Unido. En lo que respecta a la estructura conceptual, destacan temas como el análisis de la
volatilidad del bitcoin, el abordaje de estrategias de cobertura y los efectos de derrame. En conclusión,
la popularidad de este dominio de conocimiento ha crecido en los últimos años; sin embargo, asuntos
como la fijación de precios de las criptomonedas aún representan un desafío intelectual, por lo que están
marcando tendencia para futuras investigaciones.
Palabras clave: criptomonedas, Bitcoin, blockchain, riesgo, redes bibliométricas.
Clasificación JEL: F31
Bibliometric Approach to Uncertainty and Risk in Cryptocurrency Markets
Abstract: The aim of this article is to analyze the state of the art of scientific production related to
cryptocurrencies, from the perspective of risk. A bibliometric study was carried out based on the cha-
racterization of academic productivity and scientific impact of publications and authors from different
countries. Additionally, a bibliometric mapping was carried out, through an analysis of the conceptual
networks. The results are a significant number of publications from China; although well, the impact
studies, according to the number of citations; They come from countries like Ireland and the United
Kingdom. Regarding the conceptual structure, topics such as the analysis of bitcoin volatility, the ap-
proach to hedging strategies based on cryptocurrencies and spillover effects stand out. In conclusion, this
domain of knowledge is popular among the academic community, given the impact that the development
of cryptocurrencies can have on the stability of the financial system, which poses a serious challenge on
the decisions of the central bank.
Keywords: Cryptocurrencies, Bitcoin, blockchain, risk, bibliometric networks.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n101a354009
Este artículo y sus anexos se distribuyen por la revista Lecturas de Economía bajo los términos de la Licencia Creative
Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Approche bibliométrique de l’incertitude et du risque dans les marchés des
cryptomonnaies
Résumé: L’objectif de cet article est d’analyser l’état de l’art de la production scientifique liée aux
cryptomonnaies, du point de vue du risque. Une étude bibliométrique a été réalisée en se basant sur la
caractérisation de la productivité académique et de l’impact scientifique des publications et des auteurs de
différents pays. De plus, une cartographie bibliométrique a été effectuée à travers une analyse des réseaux
conceptuels. Les résultats montrent un nombre significatif de publications provenant de Chine ; bien que
les études d’impact, selon le nombre de citations, proviennent de pays tels que l’Irlande et le Royaume-
Uni. En ce qui concerne la structure conceptuelle, des thèmes tels que l’analyse de la volatilité du bitcoin,
l’approche des stratégies de couverture et les effets de déversement se démarquent. En conclusion, la
popularité de ce domaine de connaissance a augmenté au cours des dernières années ; cependant, des
questions telles que la fixation des prix des cryptomonnaies représentent toujours un défi intellectuel,
marquant ainsi la voie pour des recherches futures.
Mots clés: Cryptomonnaies, Bitcoin, blockchain, risque, réseaux bibliométriques.
Cómo citar / How to cite this item:
Rojas-Rincón, J. S. (2024). Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en
los mercados de criptomonedas. Lecturas de Economía, 101, 203-233.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n101a354009
cryptomonnaies
Résumé: L’objectif de cet article est d’analyser l’état de l’art de la production scientifique liée aux
cryptomonnaies, du point de vue du risque. Une étude bibliométrique a été réalisée en se basant sur la
caractérisation de la productivité académique et de l’impact scientifique des publications et des auteurs de
différents pays. De plus, une cartographie bibliométrique a été effectuée à travers une analyse des réseaux
conceptuels. Les résultats montrent un nombre significatif de publications provenant de Chine ; bien que
les études d’impact, selon le nombre de citations, proviennent de pays tels que l’Irlande et le Royaume-
Uni. En ce qui concerne la structure conceptuelle, des thèmes tels que l’analyse de la volatilité du bitcoin,
l’approche des stratégies de couverture et les effets de déversement se démarquent. En conclusion, la
popularité de ce domaine de connaissance a augmenté au cours des dernières années ; cependant, des
questions telles que la fixation des prix des cryptomonnaies représentent toujours un défi intellectuel,
marquant ainsi la voie pour des recherches futures.
Mots clés: Cryptomonnaies, Bitcoin, blockchain, risque, réseaux bibliométriques.
Cómo citar / How to cite this item:
Rojas-Rincón, J. S. (2024). Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en
los mercados de criptomonedas. Lecturas de Economía, 101, 203-233.
https://doi.org/10.17533/udea.le.n101a354009
Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los
mercados de criptomonedas
Joan Sebastián Rojas Rincón a
–Introducción. –I. Revisión de literatura. –II. Valoración del Bitcoin. –III. Método.
–IV. Resultados. –V. Discusión. –Conclusiones. –Declaración de ética. –Referencias.
Primera versión recibida el 10 de noviembre de 2022; versión final aceptada el 19 de julio de 2023
Introducción
A pesar de la alta volatilidad y la desconfianza por parte de algunos in-
versionistas en las criptomonedas, estas siguen siendo un instrumento de in-
versión popular. Según Mohamed, (2022), inversionistas como Warren Buffet
han criticado las criptomonedas. Estos mercados revelaron más inestabilidad
y mayor irregularidad durante el periodo de pandemia (Lahmiri & Bekiros,
2020). Las subidas y bajadas del precio de criptomonedas como el bitcoin res-
paldan las afirmaciones de quienes lo identifican como un activo altamente
especulativo. De acuerdo con Begušić et al. (2018), en los últimos años se ha
atestiguado la materialización tanto de la histeria como del pánico en varias
burbujas y colapsos del bitcoin. Al respecto, Kiiker (2021) argumenta que no es
recomendable la inversión en criptomonedas para perfiles cautelosos o con
una fuerte aversión al riesgo. La vulnerabilidad del sistema y las posibilidades
de fraude también son una preocupación. Al respecto, Peterson (2021) señala
que, en ausencia de manipulación, la volatilidad de las criptomonedas sería
menor y su precio sería más alto.
Independientemente de la naturaleza especulativa del bitcoin, este sigue
siendo uno de los activos más populares y cuya cotización ha tenido un alto
crecimiento durante los últimos años. Según Mallqui y Fernandes (2019), las
características innovadoras de bitcoin han aumentado su aceptación entre el
a Joan Sebastián Rojas Rincón: profesor de la Fundación Universitaria del Área Andina, Especiali-
zación en Gerencia Financiera, Grupo de Investigación QUIPUS, Bogotá. Colombia. Direc-
ción electrónica: jrojas252@areandina.edu.co https://orcid.org/0000-0002-1203-9979
mercados de criptomonedas
Joan Sebastián Rojas Rincón a
–Introducción. –I. Revisión de literatura. –II. Valoración del Bitcoin. –III. Método.
–IV. Resultados. –V. Discusión. –Conclusiones. –Declaración de ética. –Referencias.
Primera versión recibida el 10 de noviembre de 2022; versión final aceptada el 19 de julio de 2023
Introducción
A pesar de la alta volatilidad y la desconfianza por parte de algunos in-
versionistas en las criptomonedas, estas siguen siendo un instrumento de in-
versión popular. Según Mohamed, (2022), inversionistas como Warren Buffet
han criticado las criptomonedas. Estos mercados revelaron más inestabilidad
y mayor irregularidad durante el periodo de pandemia (Lahmiri & Bekiros,
2020). Las subidas y bajadas del precio de criptomonedas como el bitcoin res-
paldan las afirmaciones de quienes lo identifican como un activo altamente
especulativo. De acuerdo con Begušić et al. (2018), en los últimos años se ha
atestiguado la materialización tanto de la histeria como del pánico en varias
burbujas y colapsos del bitcoin. Al respecto, Kiiker (2021) argumenta que no es
recomendable la inversión en criptomonedas para perfiles cautelosos o con
una fuerte aversión al riesgo. La vulnerabilidad del sistema y las posibilidades
de fraude también son una preocupación. Al respecto, Peterson (2021) señala
que, en ausencia de manipulación, la volatilidad de las criptomonedas sería
menor y su precio sería más alto.
Independientemente de la naturaleza especulativa del bitcoin, este sigue
siendo uno de los activos más populares y cuya cotización ha tenido un alto
crecimiento durante los últimos años. Según Mallqui y Fernandes (2019), las
características innovadoras de bitcoin han aumentado su aceptación entre el
a Joan Sebastián Rojas Rincón: profesor de la Fundación Universitaria del Área Andina, Especiali-
zación en Gerencia Financiera, Grupo de Investigación QUIPUS, Bogotá. Colombia. Direc-
ción electrónica: jrojas252@areandina.edu.co https://orcid.org/0000-0002-1203-9979
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
público, de tal manera que empresas como Amazon, Dell, Paypal o Microsoft
han aceptado a la moneda para realizar transacciones. Por su parte, Zhu et al.,
(2021) señalan que, como medio de pago alternativo, bitcoin ha sido aceptado
por empresas como Subway o Microsoft. Mientras tanto, Kiiker (2021) afirma
que muchas empresas han explotado la criptomoneda como una forma de
realizar intercambios y se han convertido en una alternativa a las tarjetas de
crédito y las transferencias bancarias. En esa medida, se ha encontrado eviden-
cia fuerte y consistente que sugiere que bitcoin también se usa como moneda
transaccional (Pagano & Sedunov, 2020). No obstante, aún persisten las preo-
cupaciones sobre los riesgos asociados con su adopción y uso.
En este artículo de investigación, considerando el impacto de las cripto-
monedas en el sistema financiero mundial y la recurrente preocupación sobre
los riesgos asociados a su adopción y uso, se plantea la siguiente pregunta
¿Cuál es el estado del arte en la investigación relacionada con el bitcoin y
otras criptomonedas en el análisis de riesgo? Para responderla, se desarrolla
un análisis bibliométrico acerca de las criptomonedas y los riesgos asociados.
Este tipo de estudios ha generado importantes contribuciones a la evaluación
de la producción científica en los últimos tiempos (Merediz-Solá & Bariviera,
2019). Según Ahmed (2020), aunque hay un volumen importante de estudios
que investigan acerca de la importancia de la relación riesgo-retorno en dife-
rentes activos de inversión, falta desarrollo de la literatura en los mercados de
bitcoin. De acuerdo con lo anterior, el objetivo de este artículo es analizar el
estado del arte de la producción científica relacionada con las criptomonedas,
desde la perspectiva del riesgo.
De esta manera, el presente artículo genera algunas contribuciones. En
primera medida, se logra sintetizar y analizar la literatura existente sobre el
bitcoin y las criptomonedas, así como el riesgo que representa para quienes las
usan como medio de cambio y para los especuladores. Se identifican los prin-
cipales centros de investigación a nivel mundial, autores y las publicaciones
más influyentes en este campo. Además, se hace un bosquejo de los temas
que están recibiendo atención en las publicaciones y las tendencias que se es-
tán marcando en este campo. Con esto, se logra hacer un mapeo temático en
el dominio de las criptomonedas y los riesgos asociados, e identificar algunos
temas emergentes que pueden motivar el desarrollo de nuevos estudios por
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público, de tal manera que empresas como Amazon, Dell, Paypal o Microsoft
han aceptado a la moneda para realizar transacciones. Por su parte, Zhu et al.,
(2021) señalan que, como medio de pago alternativo, bitcoin ha sido aceptado
por empresas como Subway o Microsoft. Mientras tanto, Kiiker (2021) afirma
que muchas empresas han explotado la criptomoneda como una forma de
realizar intercambios y se han convertido en una alternativa a las tarjetas de
crédito y las transferencias bancarias. En esa medida, se ha encontrado eviden-
cia fuerte y consistente que sugiere que bitcoin también se usa como moneda
transaccional (Pagano & Sedunov, 2020). No obstante, aún persisten las preo-
cupaciones sobre los riesgos asociados con su adopción y uso.
En este artículo de investigación, considerando el impacto de las cripto-
monedas en el sistema financiero mundial y la recurrente preocupación sobre
los riesgos asociados a su adopción y uso, se plantea la siguiente pregunta
¿Cuál es el estado del arte en la investigación relacionada con el bitcoin y
otras criptomonedas en el análisis de riesgo? Para responderla, se desarrolla
un análisis bibliométrico acerca de las criptomonedas y los riesgos asociados.
Este tipo de estudios ha generado importantes contribuciones a la evaluación
de la producción científica en los últimos tiempos (Merediz-Solá & Bariviera,
2019). Según Ahmed (2020), aunque hay un volumen importante de estudios
que investigan acerca de la importancia de la relación riesgo-retorno en dife-
rentes activos de inversión, falta desarrollo de la literatura en los mercados de
bitcoin. De acuerdo con lo anterior, el objetivo de este artículo es analizar el
estado del arte de la producción científica relacionada con las criptomonedas,
desde la perspectiva del riesgo.
De esta manera, el presente artículo genera algunas contribuciones. En
primera medida, se logra sintetizar y analizar la literatura existente sobre el
bitcoin y las criptomonedas, así como el riesgo que representa para quienes las
usan como medio de cambio y para los especuladores. Se identifican los prin-
cipales centros de investigación a nivel mundial, autores y las publicaciones
más influyentes en este campo. Además, se hace un bosquejo de los temas
que están recibiendo atención en las publicaciones y las tendencias que se es-
tán marcando en este campo. Con esto, se logra hacer un mapeo temático en
el dominio de las criptomonedas y los riesgos asociados, e identificar algunos
temas emergentes que pueden motivar el desarrollo de nuevos estudios por
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parte de los investigadores y ampliar la frontera de conocimiento. A partir de
lo anterior, se pueden formular diferentes agendas para investigaciones futu-
ras y promover la discusión en los círculos profesionales, con la finalidad de
generar contribuciones significativas desde el plano teórico y práctico.
Este artículo se organiza como sigue. En un primer aparte, se elabora un
marco de referencia en el que se realiza una explicación sobre la naturaleza del
bitcoin, con fundamento en la literatura existente. Adicionalmente, se analizan
los determinantes de la valoración de bitcoin, poniendo, bajo consideración, el
modelo planteado por Ciaian et al. (2016). En un segundo aparte, se describe
el diseño metodológico de este análisis bibliométrico. Se adopta este enfoque,
en la medida en que contribuye a adquirir conocimiento sobre el progreso,
crecimiento y comprensión sobre temas específicos (Firdaus et al., 2019), a
partir del análisis de datos de las publicaciones académicas. Finalmente, se pre-
sentan los resultados de esta investigación, los cuales son objeto de discusión
y análisis crítico, a partir de lo cual, se proponen algunas rutas de investiga-
ción para futuras publicaciones. Se espera que estos resultados ayuden a los
nuevos investigadores a comprender el alcance de este tema de investigación,
las tendencias emergentes y su evolución a lo largo del tiempo (Merediz-Solá
& Bariviera, 2019).
I. Revisión de Literatura
A. ¿Cripto-activos o criptomonedas?
Uno de los principales temas de debate sobre el blockchain es la naturaleza
de las criptomonedas. La discusión se fundamenta en la definición del dinero,
dada por sus funciones: como unidad de cuenta, depósito de valor y medio
de cambio. Cheah y Fry (2015) hacen referencia a algunos estudios donde se
afirma que bitcoin puede considerarse una moneda de curso legal con respecto
a la deuda exigible y las obligaciones fiscales de los ciudadanos, y citan el caso
de Alemania, donde se respalda a bitcoin como una unidad de cuenta a efectos
fiscales y comerciales. Mientras tanto, en Lo y Wang, (2014) se concluye que
bitcoin tendrá debilidades, mientras no se propague el efecto de red y haya un
mayor nivel de difusión tecnológica. Los autores señalan que los partidarios
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
parte de los investigadores y ampliar la frontera de conocimiento. A partir de
lo anterior, se pueden formular diferentes agendas para investigaciones futu-
ras y promover la discusión en los círculos profesionales, con la finalidad de
generar contribuciones significativas desde el plano teórico y práctico.
Este artículo se organiza como sigue. En un primer aparte, se elabora un
marco de referencia en el que se realiza una explicación sobre la naturaleza del
bitcoin, con fundamento en la literatura existente. Adicionalmente, se analizan
los determinantes de la valoración de bitcoin, poniendo, bajo consideración, el
modelo planteado por Ciaian et al. (2016). En un segundo aparte, se describe
el diseño metodológico de este análisis bibliométrico. Se adopta este enfoque,
en la medida en que contribuye a adquirir conocimiento sobre el progreso,
crecimiento y comprensión sobre temas específicos (Firdaus et al., 2019), a
partir del análisis de datos de las publicaciones académicas. Finalmente, se pre-
sentan los resultados de esta investigación, los cuales son objeto de discusión
y análisis crítico, a partir de lo cual, se proponen algunas rutas de investiga-
ción para futuras publicaciones. Se espera que estos resultados ayuden a los
nuevos investigadores a comprender el alcance de este tema de investigación,
las tendencias emergentes y su evolución a lo largo del tiempo (Merediz-Solá
& Bariviera, 2019).
I. Revisión de Literatura
A. ¿Cripto-activos o criptomonedas?
Uno de los principales temas de debate sobre el blockchain es la naturaleza
de las criptomonedas. La discusión se fundamenta en la definición del dinero,
dada por sus funciones: como unidad de cuenta, depósito de valor y medio
de cambio. Cheah y Fry (2015) hacen referencia a algunos estudios donde se
afirma que bitcoin puede considerarse una moneda de curso legal con respecto
a la deuda exigible y las obligaciones fiscales de los ciudadanos, y citan el caso
de Alemania, donde se respalda a bitcoin como una unidad de cuenta a efectos
fiscales y comerciales. Mientras tanto, en Lo y Wang, (2014) se concluye que
bitcoin tendrá debilidades, mientras no se propague el efecto de red y haya un
mayor nivel de difusión tecnológica. Los autores señalan que los partidarios
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Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
de la criptomoneda mencionan, como una de sus ventajas, la no existencia de
costos de transacción. No obstante, se “ignora el hecho de que el protocolo,
tal como está diseñado, impone un costo implícito a cada titular existente
de bitcoin, cada vez que se envía una solicitud de transacción a la red, en el
sentido en que se creará una determinada cantidad de nuevos bitcoins para
recompensar al primer minero que resuelva la función hash” (Lo & Wang,
2014, p. 9). Para otros autores, el bitcoin está a medio camino de ser un medio
de cambio puro y una reserva de valor.
Según Peng et al. (2018), las criptomonedas traen consigo muchos con-
ceptos que difieren de la economía monetaria tradicional como: la transacción
directa, el valor de base intangible, la ausencia de una institución central y la
dependencia de los avances en seguridad y de procesamiento de información
a escala global. Kang et al. (2019) señalan que, al igual que el oro, bitcoin posee
características de stock limitado, como de inelasticidad de suministro a corto
plazo y, dada su escasez, es considerado como mercancía sintética, además de
caracterizarse por su ausencia de valor intrínseco como ocurre con el dinero
fiduciario. Además, Kang et al., (2019) refieren que el bitcoin podría funcionar
como una herramienta de diversificación y cobertura, pero antes debe anali-
zarse su eficiencia. Los resultados, respecto al análisis del nivel de eficiencia en
el mercado de bitcoin no son concluyentes. De acuerdo con Zhu et al. (2021),
algunos estudios muestran que el mercado de bitcoin es eficiente; sin embargo,
hay otros que han demostrado ineficiencias y que señalan transacciones sos-
pechosas que las podrían estar alimentando. Por su parte, en Grobys (2021) se
analizan las vulnerabilidades de los ataques cibernéticos y el efecto que puede
tener sobre la volatilidad en los mercados de criptomonedas.
El funcionamiento de bitcoin está basado en un modelo descentralizado
conocido como cadena de bloques o blockchain. Según Kiiker (2021), esta tec-
nología es la base de la mayoría de las criptomonedas, aunque sus aplicaciones
se extienden más allá del ámbito financiero. La dinámica de blockchain consiste,
según Jang y Lee (2017), en que un participante en una red actúa como parte
de un sistema distribuido y proporciona recursos de hardware. Las transac-
ciones se llevan a cabo a través de un sistema P2P, donde se ejecuta un enca-
denamiento de bloques que incluye transacciones recientes y un valor hash o
algoritmo, con lo que se crean datos que se asumen irreversibles. Además, se
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de la criptomoneda mencionan, como una de sus ventajas, la no existencia de
costos de transacción. No obstante, se “ignora el hecho de que el protocolo,
tal como está diseñado, impone un costo implícito a cada titular existente
de bitcoin, cada vez que se envía una solicitud de transacción a la red, en el
sentido en que se creará una determinada cantidad de nuevos bitcoins para
recompensar al primer minero que resuelva la función hash” (Lo & Wang,
2014, p. 9). Para otros autores, el bitcoin está a medio camino de ser un medio
de cambio puro y una reserva de valor.
Según Peng et al. (2018), las criptomonedas traen consigo muchos con-
ceptos que difieren de la economía monetaria tradicional como: la transacción
directa, el valor de base intangible, la ausencia de una institución central y la
dependencia de los avances en seguridad y de procesamiento de información
a escala global. Kang et al. (2019) señalan que, al igual que el oro, bitcoin posee
características de stock limitado, como de inelasticidad de suministro a corto
plazo y, dada su escasez, es considerado como mercancía sintética, además de
caracterizarse por su ausencia de valor intrínseco como ocurre con el dinero
fiduciario. Además, Kang et al., (2019) refieren que el bitcoin podría funcionar
como una herramienta de diversificación y cobertura, pero antes debe anali-
zarse su eficiencia. Los resultados, respecto al análisis del nivel de eficiencia en
el mercado de bitcoin no son concluyentes. De acuerdo con Zhu et al. (2021),
algunos estudios muestran que el mercado de bitcoin es eficiente; sin embargo,
hay otros que han demostrado ineficiencias y que señalan transacciones sos-
pechosas que las podrían estar alimentando. Por su parte, en Grobys (2021) se
analizan las vulnerabilidades de los ataques cibernéticos y el efecto que puede
tener sobre la volatilidad en los mercados de criptomonedas.
El funcionamiento de bitcoin está basado en un modelo descentralizado
conocido como cadena de bloques o blockchain. Según Kiiker (2021), esta tec-
nología es la base de la mayoría de las criptomonedas, aunque sus aplicaciones
se extienden más allá del ámbito financiero. La dinámica de blockchain consiste,
según Jang y Lee (2017), en que un participante en una red actúa como parte
de un sistema distribuido y proporciona recursos de hardware. Las transac-
ciones se llevan a cabo a través de un sistema P2P, donde se ejecuta un enca-
denamiento de bloques que incluye transacciones recientes y un valor hash o
algoritmo, con lo que se crean datos que se asumen irreversibles. Además, se
209
210
necesita más de una cierta cantidad de tiempo para generar el bloque, como
para hacer imposible falsificar todo o parte del blockchain, lo que se conoce
a su vez como un algoritmo de prueba de trabajo PoW (Jang & Lee, 2017).
Para el sistema es importante el papel de los mineros de criptomonedas, es
decir, los agentes que las fabrican a cambio de una recompensa. Según Kiiker
(2021) su función es confirmar las transacciones que ocurren en blockchain;
encontrando el resultado de la función criptográfica que conecta los bloques.
B. Valoración del Bitcoin
Como ocurre con cualquier otro activo, el análisis de los fundamentales
o determinantes del valor es un asunto crucial para la toma de decisiones
de inversión y correcto funcionamiento de los mercados. Lo y Wang (2014)
señalan que el valor fundamental del bitcoin se establece como la relación entre
el volumen de transacciones y el volumen de operaciones. El primero mide
la cantidad de bitcoins enviados a través de la red, mientras que el segundo
mide la cantidad de intercambios, respecto a las monedas fiduciarias. Ciaian
et al. (2016) proponen que la formación de precios de bitcoin se puede analizar
con una versión aumentada del modelo de patrón oro de Barro (1979). Esta
perspectiva también es considerada en Jang y Lee (2017), donde se discute un
modelo de equilibrio de mercado, bajo el supuesto de un mercado perfecto
en el que se produce un intercambio cuando la oferta y la demanda de bitcoin
están dadas en la misma cantidad y, por tanto, el equilibrio se logra en:
PB = P E
V B . (1)
Así las cosas, en la ecuación 1 se indica que el precio de equilibrio del bit-
coin está afectado de manera proporcional por el nivel general de precios de
bienes o servicios (P ) multiplicado por el tamaño de la economía de bitcoin
(E). Mientras tanto, dicho precio se ve afectado de manera inversa por la ve-
locidad con la cual el bitcoin se multiplica (V ) y por la capacidad de mercado
del bitcoin (B). Según Jang y Lee (2017), el nivel general de precios (P ) puede
determinarse de manera indirecta con un índice macroeconómico global de
mercados reales, pues el tipo de cambio, entre varias monedas fiduciarias con
bitcoin, describe la relación que existe entre los mercados reales y el mercado
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necesita más de una cierta cantidad de tiempo para generar el bloque, como
para hacer imposible falsificar todo o parte del blockchain, lo que se conoce
a su vez como un algoritmo de prueba de trabajo PoW (Jang & Lee, 2017).
Para el sistema es importante el papel de los mineros de criptomonedas, es
decir, los agentes que las fabrican a cambio de una recompensa. Según Kiiker
(2021) su función es confirmar las transacciones que ocurren en blockchain;
encontrando el resultado de la función criptográfica que conecta los bloques.
B. Valoración del Bitcoin
Como ocurre con cualquier otro activo, el análisis de los fundamentales
o determinantes del valor es un asunto crucial para la toma de decisiones
de inversión y correcto funcionamiento de los mercados. Lo y Wang (2014)
señalan que el valor fundamental del bitcoin se establece como la relación entre
el volumen de transacciones y el volumen de operaciones. El primero mide
la cantidad de bitcoins enviados a través de la red, mientras que el segundo
mide la cantidad de intercambios, respecto a las monedas fiduciarias. Ciaian
et al. (2016) proponen que la formación de precios de bitcoin se puede analizar
con una versión aumentada del modelo de patrón oro de Barro (1979). Esta
perspectiva también es considerada en Jang y Lee (2017), donde se discute un
modelo de equilibrio de mercado, bajo el supuesto de un mercado perfecto
en el que se produce un intercambio cuando la oferta y la demanda de bitcoin
están dadas en la misma cantidad y, por tanto, el equilibrio se logra en:
PB = P E
V B . (1)
Así las cosas, en la ecuación 1 se indica que el precio de equilibrio del bit-
coin está afectado de manera proporcional por el nivel general de precios de
bienes o servicios (P ) multiplicado por el tamaño de la economía de bitcoin
(E). Mientras tanto, dicho precio se ve afectado de manera inversa por la ve-
locidad con la cual el bitcoin se multiplica (V ) y por la capacidad de mercado
del bitcoin (B). Según Jang y Lee (2017), el nivel general de precios (P ) puede
determinarse de manera indirecta con un índice macroeconómico global de
mercados reales, pues el tipo de cambio, entre varias monedas fiduciarias con
bitcoin, describe la relación que existe entre los mercados reales y el mercado
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Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
de bitcoin. Mientras tanto, la velocidad, como indica Benlagha y Hemrit (2022),
está relacionada con la frecuencia de uso del bitcoin para comprar bienes y ser-
vicios. Otro factor está relacionado con el tamaño de la economía del bitcoin,
para el cual puede considerarse como proxy el número de transacciones dia-
rias con la moneda (Ciaian et al., 2016). Para algunos autores, el bitcoin se
puede considerar una divisa, caracterizada por su virtualidad. Por lo anterior,
el tamaño de la economía del bitcoin, la velocidad y la capacidad del mercado
están estrechamente relacionados con variables de mercado que pueden ser
extraídas de la plataforma blockchain (Jang & Lee, 2017).
C. Burbujas
Una de las preocupaciones sobre el mercado de criptomonedas son las
burbujas especulativas. De acuerdo con Kiiker (2021), la especulación es el
factor principal que induce el desarrollo de las criptomonedas y de ahí que
sus precios fluctúen significativamente de acuerdo con las expectativas de los
inversionistas quienes esperan ganar dinero fácilmente. Por su parte, Aysan
et al. (2021) señalan la elaboración de un número importante de investigacio-
nes acerca de las burbujas en el mercado de las criptomonedas, donde se han
encontrado importantes correlaciones con monedas altamente volátiles. En
algunos ámbitos de inversión, se percibe considerable desconfianza respecto
a la forma en que operan estos cripto-activos. Según Spurr y Ausloos (2021),
el razonamiento detrás de la elección del creador de bitcoin de permanecer en
anonimato ha llevado a muchos a sospechar de que se trata de un esquema
Ponzi u otro tipo de estafa, por lo que podría formar una burbuja de precios
alrededor de la moneda, con poco valor intrínseco a parte de la especulación.
En contraste, en la mayoría de los artículos revisados por Halaburda et al.
(2022) se encuentra que la especulación y el uso ilegal generan la principal
demanda de bitcoins. Mientras tanto, Chaim y Laurini, (2019) explican la exis-
tencia de una burbuja en los precios de bitcoin, con base en factores como:
La expectativa exagerada sobre la adopción de bitcoin y las criptomo-
nedas como un medio práctico de pago en sustitución de los activos
monetarios
Abaratamiento de las tecnologías de minería junto a una mayor dificultad
para minar
211
de bitcoin. Mientras tanto, la velocidad, como indica Benlagha y Hemrit (2022),
está relacionada con la frecuencia de uso del bitcoin para comprar bienes y ser-
vicios. Otro factor está relacionado con el tamaño de la economía del bitcoin,
para el cual puede considerarse como proxy el número de transacciones dia-
rias con la moneda (Ciaian et al., 2016). Para algunos autores, el bitcoin se
puede considerar una divisa, caracterizada por su virtualidad. Por lo anterior,
el tamaño de la economía del bitcoin, la velocidad y la capacidad del mercado
están estrechamente relacionados con variables de mercado que pueden ser
extraídas de la plataforma blockchain (Jang & Lee, 2017).
C. Burbujas
Una de las preocupaciones sobre el mercado de criptomonedas son las
burbujas especulativas. De acuerdo con Kiiker (2021), la especulación es el
factor principal que induce el desarrollo de las criptomonedas y de ahí que
sus precios fluctúen significativamente de acuerdo con las expectativas de los
inversionistas quienes esperan ganar dinero fácilmente. Por su parte, Aysan
et al. (2021) señalan la elaboración de un número importante de investigacio-
nes acerca de las burbujas en el mercado de las criptomonedas, donde se han
encontrado importantes correlaciones con monedas altamente volátiles. En
algunos ámbitos de inversión, se percibe considerable desconfianza respecto
a la forma en que operan estos cripto-activos. Según Spurr y Ausloos (2021),
el razonamiento detrás de la elección del creador de bitcoin de permanecer en
anonimato ha llevado a muchos a sospechar de que se trata de un esquema
Ponzi u otro tipo de estafa, por lo que podría formar una burbuja de precios
alrededor de la moneda, con poco valor intrínseco a parte de la especulación.
En contraste, en la mayoría de los artículos revisados por Halaburda et al.
(2022) se encuentra que la especulación y el uso ilegal generan la principal
demanda de bitcoins. Mientras tanto, Chaim y Laurini, (2019) explican la exis-
tencia de una burbuja en los precios de bitcoin, con base en factores como:
La expectativa exagerada sobre la adopción de bitcoin y las criptomo-
nedas como un medio práctico de pago en sustitución de los activos
monetarios
Abaratamiento de las tecnologías de minería junto a una mayor dificultad
para minar
211
212
El antecedente del rendimiento a conveniencia en la burbuja de las pun-
tocom, a finales de la década de los años de 1990, y los mecanismos de
retroalimentación entre las búsquedas en internet y los precios de estos
activos
La desconfianza sobre la capacidad del mercado de fijar correctamente
los precios de bitcoin dificulta su uso como medio de cambio. Cheah y Fry
(2015) señalan que aún no es claro el estado de bitcoin, pues persiste el debate
de si se trata de una moneda o de otro tipo de activo especulativo, ya que
es precisamente esto último lo que denomina a las otras funciones, pues los
precios de bitcoin parecen estar a merced de los sentimientos del mercado. Sin
embargo, Kiiker (2021) argumenta que la adopción gradual de bitcoin en todo
el mundo hace más fácil usarlo para comprar bienes y servicios. La situación
ha cambiado, ya que a pesar de que no en todos los puntos de venta acep-
tan pagos con esta criptomoneda, la adopción está en marcha (Kiiker, 2021).
Otro aspecto para tener en cuenta es la entrada en operación de nuevas crip-
tomonedas, que pueden aliviar algunos factores que revisten suspicacia en el
bitcoin, especialmente, su alta volatilidad. Al respecto, Spurr y Ausloos (2021)
argumentan que un sistema con mayor valor intrínseco puede ser beneficioso
para los inversionistas y para los usuarios, ya que las grandes fluctuaciones
pueden dañar el poder adquisitivo de la moneda.
D. Las criptomonedas alternativas
Recientemente, ha ganado popularidad el término altcoins; que se refiere
a monedas digitales alternativas al bitcoin. Según Lo y Wang (2014), el creci-
miento de las altcoins está relacionado con las características competitivas del
bitcoin, es decir, las ventajas de ser primero y el efecto de red relacionado con
la aceptación de la moneda para realizar transacciones. En esta industria, las
barreras de entrada no han sido consolidadas, por lo que es posible que apa-
rezcan nuevas criptomonedas que compitan con características diferenciales
como esquemas de validación de transacciones, tarifas, crecimiento de la ofer-
ta, etcétera (Lo & Wang, 2014). Además, hay que advertir que bitcoin no fue
la primera moneda digital. No obstante, bitcoin sí que es especial, dado que
es la primera tecnología que aprovecha en mejor medida el sistema blockchain
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El antecedente del rendimiento a conveniencia en la burbuja de las pun-
tocom, a finales de la década de los años de 1990, y los mecanismos de
retroalimentación entre las búsquedas en internet y los precios de estos
activos
La desconfianza sobre la capacidad del mercado de fijar correctamente
los precios de bitcoin dificulta su uso como medio de cambio. Cheah y Fry
(2015) señalan que aún no es claro el estado de bitcoin, pues persiste el debate
de si se trata de una moneda o de otro tipo de activo especulativo, ya que
es precisamente esto último lo que denomina a las otras funciones, pues los
precios de bitcoin parecen estar a merced de los sentimientos del mercado. Sin
embargo, Kiiker (2021) argumenta que la adopción gradual de bitcoin en todo
el mundo hace más fácil usarlo para comprar bienes y servicios. La situación
ha cambiado, ya que a pesar de que no en todos los puntos de venta acep-
tan pagos con esta criptomoneda, la adopción está en marcha (Kiiker, 2021).
Otro aspecto para tener en cuenta es la entrada en operación de nuevas crip-
tomonedas, que pueden aliviar algunos factores que revisten suspicacia en el
bitcoin, especialmente, su alta volatilidad. Al respecto, Spurr y Ausloos (2021)
argumentan que un sistema con mayor valor intrínseco puede ser beneficioso
para los inversionistas y para los usuarios, ya que las grandes fluctuaciones
pueden dañar el poder adquisitivo de la moneda.
D. Las criptomonedas alternativas
Recientemente, ha ganado popularidad el término altcoins; que se refiere
a monedas digitales alternativas al bitcoin. Según Lo y Wang (2014), el creci-
miento de las altcoins está relacionado con las características competitivas del
bitcoin, es decir, las ventajas de ser primero y el efecto de red relacionado con
la aceptación de la moneda para realizar transacciones. En esta industria, las
barreras de entrada no han sido consolidadas, por lo que es posible que apa-
rezcan nuevas criptomonedas que compitan con características diferenciales
como esquemas de validación de transacciones, tarifas, crecimiento de la ofer-
ta, etcétera (Lo & Wang, 2014). Además, hay que advertir que bitcoin no fue
la primera moneda digital. No obstante, bitcoin sí que es especial, dado que
es la primera tecnología que aprovecha en mejor medida el sistema blockchain
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Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
(Aysan et al., 2021). En Spurr y Ausloos (2021) se respalda el hecho de que
la innovación clave del bitcoin ha sido la incorporación de la tecnología block-
chain. Lo anterior ha contribuido a la escalabilidad de bitcoin en el mercado, de
tal manera que, si las monedas desarrolladas a futuro pudieran amenazar la
posición de bitcoin, tendrían que superar el problema de escalabilidad de for-
ma permanente (Spurr y Ausloos, 2021). En la Tabla 1 se presentan algunas
altcoins que han ganado participación significativa en el mercado cripto.
Tabla 1. Caracterización de las principales altcoins
Denominación Capitalización de
mercado
(aproximado)
Descripción
Ethereum USD 210398
millones
Desarrollador: Vitalik Buterin & Gavin Wood
Lanzamiento: 2015
Más que una criptomoneda, se trata de un sistema operativo
descentralizado. La Criptomoneda es Ether.
Tether* USD 83395
millones
Desarrollador: Tether Limited
Lanzamiento: 2015
De acuerdo con Kiiker, (2021), se conoce como una moneda
estable, que ofrece el beneficio de la tecnología blockchain y
de la moneda tradicional. Lo anterior, por cuanto la moneda
busca replicar el precio del dólar.
Binance (BNB) USD 36579
millones
Desarrollador: Changpeng Zhao
Lanzamiento: 2017
Según Disli et al. (2022), Binance es la plataforma de cripto-
monedas de negociación diaria. La empresa estaba radicada
en China, pero tuvo que reubicarse en Malta, debido a la
presión del gobierno chino a las criptomonedas.
USD Coin USD 28382
millones
Desarrollador: Centre
Lanzamiento: 2018
Al igual que Tether, es considerada como una moneda digital
estable, por estar vinculada al dólar estadounidense. Es un
token ERC20, lo que significa que se ejecuta en la blockchain
de Ethereum.
Nota: datos de capitalización extraídos de la web CoinmarketCap.
Fuente: elaboración propia a partir de CoinmarketCap (s.f).
213
(Aysan et al., 2021). En Spurr y Ausloos (2021) se respalda el hecho de que
la innovación clave del bitcoin ha sido la incorporación de la tecnología block-
chain. Lo anterior ha contribuido a la escalabilidad de bitcoin en el mercado, de
tal manera que, si las monedas desarrolladas a futuro pudieran amenazar la
posición de bitcoin, tendrían que superar el problema de escalabilidad de for-
ma permanente (Spurr y Ausloos, 2021). En la Tabla 1 se presentan algunas
altcoins que han ganado participación significativa en el mercado cripto.
Tabla 1. Caracterización de las principales altcoins
Denominación Capitalización de
mercado
(aproximado)
Descripción
Ethereum USD 210398
millones
Desarrollador: Vitalik Buterin & Gavin Wood
Lanzamiento: 2015
Más que una criptomoneda, se trata de un sistema operativo
descentralizado. La Criptomoneda es Ether.
Tether* USD 83395
millones
Desarrollador: Tether Limited
Lanzamiento: 2015
De acuerdo con Kiiker, (2021), se conoce como una moneda
estable, que ofrece el beneficio de la tecnología blockchain y
de la moneda tradicional. Lo anterior, por cuanto la moneda
busca replicar el precio del dólar.
Binance (BNB) USD 36579
millones
Desarrollador: Changpeng Zhao
Lanzamiento: 2017
Según Disli et al. (2022), Binance es la plataforma de cripto-
monedas de negociación diaria. La empresa estaba radicada
en China, pero tuvo que reubicarse en Malta, debido a la
presión del gobierno chino a las criptomonedas.
USD Coin USD 28382
millones
Desarrollador: Centre
Lanzamiento: 2018
Al igual que Tether, es considerada como una moneda digital
estable, por estar vinculada al dólar estadounidense. Es un
token ERC20, lo que significa que se ejecuta en la blockchain
de Ethereum.
Nota: datos de capitalización extraídos de la web CoinmarketCap.
Fuente: elaboración propia a partir de CoinmarketCap (s.f).
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En la Tabla 1 se destacan los niveles de capitalización de mercado de las
altcoins. Aunque bitcoin fue la primera criptomoneda, desde entonces se han
creado otras (Spurr & Ausloos, 2021). No obstante, la moneda de Nakamoto
(2008) sigue manteniendo una posición dominante, con una capitalización de
aproximadamente USD 503941 millones. Una nueva alternativa son las deno-
minadas criptomonedas estables. Este es el caso de Tether. Una característica
deseable de las criptomonedas es que tenga baja volatilidad, lo cual se ha po-
dido lograr en mejor medida con Tether, dado que su valor está basado en el
dólar estadounidense. Situación similar ocurre con USD Coin, cuya reserva
se mantiene en su totalidad en efectivo y en bonos del tesoro de los Estados
Unidos de corta duración (Mizrach, 2022).
E. Factores de riesgo en las criptomonedas
Bitcoin se caracteriza por su alta volatilidad en comparación con otro ti-
po de activos. “Los rendimientos de bitcoin exhiben también colas más pro-
nunciadas que los rendimientos de las acciones, lo que significa fluctuaciones
extremas más frecuentes” (Begušić et al., 2018). De acuerdo con Lo y Wang
(2014), es casi un cliché decir que la única certeza sobre el futuro de la red
bitcoin es la incertidumbre. Lo anterior se da por sentado, en el sentido que
cualquier innovación o desarrollo tecnológico reviste algún nivel de riesgo.
Además, Kang et al. (2019) mencionan que factores como la manipulación
de precio se han asociado con el comportamiento de burbuja. Mientras tanto,
Mallqui y Fernandes (2019) señalan que para los traders o usuarios el mayor
desafío es la volatilidad del tipo de cambio de bitcoin. Por su parte, para Lah-
miri y Bekiros (2020), la dinámica de volatilidad puede exhibir características
únicas como fractalidad, memoria de largo plazo y aleatoriedad, por lo que se
sugiere llevar a cabo mayor investigación para comprender mejor la dinámica
en los mercados de criptomonedas.
A pesar de que la blockchain sea una tecnología plausible para evitar el
fraude electrónico y reducir los costos de transacción, en el ámbito del co-
mercio electrónico no se ha hecho extensivo su uso, puesto que existe un
riesgo percibido, “dado el carácter descentralizado de la red, que oscurece las
responsabilidades de sus miembros; por lo que ninguno de ellos puede rendir
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
En la Tabla 1 se destacan los niveles de capitalización de mercado de las
altcoins. Aunque bitcoin fue la primera criptomoneda, desde entonces se han
creado otras (Spurr & Ausloos, 2021). No obstante, la moneda de Nakamoto
(2008) sigue manteniendo una posición dominante, con una capitalización de
aproximadamente USD 503941 millones. Una nueva alternativa son las deno-
minadas criptomonedas estables. Este es el caso de Tether. Una característica
deseable de las criptomonedas es que tenga baja volatilidad, lo cual se ha po-
dido lograr en mejor medida con Tether, dado que su valor está basado en el
dólar estadounidense. Situación similar ocurre con USD Coin, cuya reserva
se mantiene en su totalidad en efectivo y en bonos del tesoro de los Estados
Unidos de corta duración (Mizrach, 2022).
E. Factores de riesgo en las criptomonedas
Bitcoin se caracteriza por su alta volatilidad en comparación con otro ti-
po de activos. “Los rendimientos de bitcoin exhiben también colas más pro-
nunciadas que los rendimientos de las acciones, lo que significa fluctuaciones
extremas más frecuentes” (Begušić et al., 2018). De acuerdo con Lo y Wang
(2014), es casi un cliché decir que la única certeza sobre el futuro de la red
bitcoin es la incertidumbre. Lo anterior se da por sentado, en el sentido que
cualquier innovación o desarrollo tecnológico reviste algún nivel de riesgo.
Además, Kang et al. (2019) mencionan que factores como la manipulación
de precio se han asociado con el comportamiento de burbuja. Mientras tanto,
Mallqui y Fernandes (2019) señalan que para los traders o usuarios el mayor
desafío es la volatilidad del tipo de cambio de bitcoin. Por su parte, para Lah-
miri y Bekiros (2020), la dinámica de volatilidad puede exhibir características
únicas como fractalidad, memoria de largo plazo y aleatoriedad, por lo que se
sugiere llevar a cabo mayor investigación para comprender mejor la dinámica
en los mercados de criptomonedas.
A pesar de que la blockchain sea una tecnología plausible para evitar el
fraude electrónico y reducir los costos de transacción, en el ámbito del co-
mercio electrónico no se ha hecho extensivo su uso, puesto que existe un
riesgo percibido, “dado el carácter descentralizado de la red, que oscurece las
responsabilidades de sus miembros; por lo que ninguno de ellos puede rendir
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Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
cuentas en caso de irregularidades” (Jonker, 2019, p. 2). Dentro de los riesgos
que revisten mayor preocupación están aquellos relacionados con la seguri-
dad. De acuerdo con Zaghloul et al. (2020), para garantizar que los atacantes
no puedan manipular la cadena de bloques a su favor, el proceso de minería
está diseñado para ser una operación costosa y que consume muchos recur-
sos. Al respecto, Gervais et al. (2014) sostienen que el poder de los mineros
dedicados supera con creces al poder de los usuarios individuales; por tan-
to, a pesar de que blockchain se diseñó originalmente para ser descentralizado,
estos procesos actualmente están centralizados. En ese sentido, Jang y Lee
(2017), señalan que el algoritmo prueba de trabajo viene con algunos riesgos
inherentes, por ejemplo:
Problema del 51 %. Este ocurre cuando un solo actor o grupo de actores
obtiene el control de más del 51 % del poder de cómputo de la red
Cuando se bifurca la cadena de bloques, se consume una cantidad con-
siderable de tiempo para formar la cadena
Puede existir un límite de capacidad de blockchain o un límite de rendi-
miento para cada nodo
Así las cosas, el funcionamiento del bitcoin reviste preocupaciones impor-
tantes que pueden inducir un mayor riesgo percibido. Así lo sugiere Lo y Wang
(2014), quienes indican que algunos defectos de diseño del sistema bitcoin pue-
den considerarse graves, como es el caso de la inviabilidad de los usuarios
individuales para almacenar datos en sus computadoras personales. También
hay que considerar el costo de minería, que quizás no se justifique con los
menores rendimientos que obtienen los mineros. Según Islam et al. (2020) en
el caso de Ethereum, se observa dificultad para generar operaciones de mine-
ría rentables. Esta situación demanda pronta atención, pues es en la descen-
tralización del sistema donde descansa la confianza y, de ahí, el valor de las
criptomonedas. Según Kang et al. (2019), la liquidez y la volatilidad en el mer-
cado de bitcoin dependen de la toma de decisiones descentralizadas de quienes
participan en el mercado. Así las cosas, debe pensarse en algunas estrategias
como monedas amigables con los mineros o formas novedosas de compensa-
ción; pues si esto falla, es probable que los riesgos asociados con operaciones
mineras concentradas se materialicen (Islam et al., 2020).
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cuentas en caso de irregularidades” (Jonker, 2019, p. 2). Dentro de los riesgos
que revisten mayor preocupación están aquellos relacionados con la seguri-
dad. De acuerdo con Zaghloul et al. (2020), para garantizar que los atacantes
no puedan manipular la cadena de bloques a su favor, el proceso de minería
está diseñado para ser una operación costosa y que consume muchos recur-
sos. Al respecto, Gervais et al. (2014) sostienen que el poder de los mineros
dedicados supera con creces al poder de los usuarios individuales; por tan-
to, a pesar de que blockchain se diseñó originalmente para ser descentralizado,
estos procesos actualmente están centralizados. En ese sentido, Jang y Lee
(2017), señalan que el algoritmo prueba de trabajo viene con algunos riesgos
inherentes, por ejemplo:
Problema del 51 %. Este ocurre cuando un solo actor o grupo de actores
obtiene el control de más del 51 % del poder de cómputo de la red
Cuando se bifurca la cadena de bloques, se consume una cantidad con-
siderable de tiempo para formar la cadena
Puede existir un límite de capacidad de blockchain o un límite de rendi-
miento para cada nodo
Así las cosas, el funcionamiento del bitcoin reviste preocupaciones impor-
tantes que pueden inducir un mayor riesgo percibido. Así lo sugiere Lo y Wang
(2014), quienes indican que algunos defectos de diseño del sistema bitcoin pue-
den considerarse graves, como es el caso de la inviabilidad de los usuarios
individuales para almacenar datos en sus computadoras personales. También
hay que considerar el costo de minería, que quizás no se justifique con los
menores rendimientos que obtienen los mineros. Según Islam et al. (2020) en
el caso de Ethereum, se observa dificultad para generar operaciones de mine-
ría rentables. Esta situación demanda pronta atención, pues es en la descen-
tralización del sistema donde descansa la confianza y, de ahí, el valor de las
criptomonedas. Según Kang et al. (2019), la liquidez y la volatilidad en el mer-
cado de bitcoin dependen de la toma de decisiones descentralizadas de quienes
participan en el mercado. Así las cosas, debe pensarse en algunas estrategias
como monedas amigables con los mineros o formas novedosas de compensa-
ción; pues si esto falla, es probable que los riesgos asociados con operaciones
mineras concentradas se materialicen (Islam et al., 2020).
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216
El riesgo es un asunto esencial de análisis en el ámbito del bitcoin. De acuerdo
con Spurr y Ausloos (2021), algunas áreas clave de preocupación en el estudio
de las criptomonedas son la privacidad, centralización, escalabilidad, suministro
y valor intrínseco. Estas áreas de trabajo tienen un factor en común y es el ries-
go relacionado con el funcionamiento del blockchain. No obstante, a pesar de la
alta volatilidad de monedas como el bitcoin, la cantidad de criptomonedas conti-
núa aumentando (Islam et al., 2020). El desarrollo de estas tecnologías permite
atender problemas, como la posibilidad de reversión de transacciones, costos
de intermediación y transacciones de bajo monto que son costosas (Nakamo-
to, 2008). Las criptomonedas, incluso, pueden ser un vehículo de gestión del
riesgo, al estar separadas de ciclos económicos y comerciales derivados de la
política monetaria y la gestión de la oferta por parte del banco central, por lo
que pueden servir como una herramienta de diversificación y cobertura para
gestionar exposiciones a la volatilidad (Kang et al., 2019).
II. Método
El enfoque con el que se desarrolla este artículo es cuantitativo. Bajo este
enfoque, “el conocimiento generado se basa en la recopilación de datos numé-
ricos y el análisis” (Thomas, 2021, p. 60). Se plantea el desarrollo de un análisis
bibliométrico, donde se hace una caracterización de datos relacionados con
la producción científica, temas de estudio, autores y principales publicaciones.
Según De Oliveira et al. (2019), el análisis bibliométrico es una herramienta
orientada a mapear el estado de arte de un determinado dominio científico
y permite identificar información que puede ser orientada a la prospección
de oportunidades de investigación y la verificación de investigaciones previas.
Así las cosas, se desarrolla un estudio con alcance descriptivo, es decir, se
trata de una investigación orientada a obtener datos que describen las carac-
terísticas de un tema de interés (Hair et al., 2021). El asunto en cuestión está
relacionado con el estado de arte sobre la producción científica relacionada
con el riesgo en el contexto de los mercados de criptomonedas.
La extracción de datos se realizó en junio de 2022, en la base de datos
Web of Science (en adelante WoS). El rango de tiempo de las publicaciones
fue 2018 a 2023. De acuerdo con Clarivate (s.f.), el contenido de WoS es
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El riesgo es un asunto esencial de análisis en el ámbito del bitcoin. De acuerdo
con Spurr y Ausloos (2021), algunas áreas clave de preocupación en el estudio
de las criptomonedas son la privacidad, centralización, escalabilidad, suministro
y valor intrínseco. Estas áreas de trabajo tienen un factor en común y es el ries-
go relacionado con el funcionamiento del blockchain. No obstante, a pesar de la
alta volatilidad de monedas como el bitcoin, la cantidad de criptomonedas conti-
núa aumentando (Islam et al., 2020). El desarrollo de estas tecnologías permite
atender problemas, como la posibilidad de reversión de transacciones, costos
de intermediación y transacciones de bajo monto que son costosas (Nakamo-
to, 2008). Las criptomonedas, incluso, pueden ser un vehículo de gestión del
riesgo, al estar separadas de ciclos económicos y comerciales derivados de la
política monetaria y la gestión de la oferta por parte del banco central, por lo
que pueden servir como una herramienta de diversificación y cobertura para
gestionar exposiciones a la volatilidad (Kang et al., 2019).
II. Método
El enfoque con el que se desarrolla este artículo es cuantitativo. Bajo este
enfoque, “el conocimiento generado se basa en la recopilación de datos numé-
ricos y el análisis” (Thomas, 2021, p. 60). Se plantea el desarrollo de un análisis
bibliométrico, donde se hace una caracterización de datos relacionados con
la producción científica, temas de estudio, autores y principales publicaciones.
Según De Oliveira et al. (2019), el análisis bibliométrico es una herramienta
orientada a mapear el estado de arte de un determinado dominio científico
y permite identificar información que puede ser orientada a la prospección
de oportunidades de investigación y la verificación de investigaciones previas.
Así las cosas, se desarrolla un estudio con alcance descriptivo, es decir, se
trata de una investigación orientada a obtener datos que describen las carac-
terísticas de un tema de interés (Hair et al., 2021). El asunto en cuestión está
relacionado con el estado de arte sobre la producción científica relacionada
con el riesgo en el contexto de los mercados de criptomonedas.
La extracción de datos se realizó en junio de 2022, en la base de datos
Web of Science (en adelante WoS). El rango de tiempo de las publicaciones
fue 2018 a 2023. De acuerdo con Clarivate (s.f.), el contenido de WoS es
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
excepcionalmente selectivo, con un proceso editorial independiente y com-
pleto que garantiza la calidad de la revista y experiencia de más de cincuenta
años. Chen et al. (2019) afirman que WoS es la base de datos de citas más
autorizada y se ha aplicado ampliamente para el análisis bibliométrico. En esa
medida, se procede a elaborar la ecuación de búsqueda, utilizando las Keyword
Plus de WoS, en las que se incluyen términos relacionados con la categoría ries-
go, como incertidumbre y volatilidad, así como también términos asociados
a la categoría criptomoneda, como cripto-activo y las denominaciones especí-
ficas de las tres principales, de acuerdo con el nivel de capitalización bursátil,
en su orden bitcoin, Ethereum y Tether. Dentro de los criterios de exclusión, no
se consideran en la colección de artículos de revisión o material editorial. La
ecuación de búsqueda se presenta en la Tabla 2.
Tabla 2. Ecuación de búsqueda
Categoría
Risk
Categoría
Crypctocurrency
Ecuación Criterios de
exclusión
Risk
Uncertainty
Volatility
Cryptocurrency
Crypto Asset
Bitcoin
Ethereum
Tether
(AB=(risk* OR uncertaint* OR vola-
tility)) AND TI=(cryptocurrenc* OR
“crypto asset” OR Bitcoin* OR Ethe-
reum OR Tether)
Review Article
Editorial Material
No ENG
No 2018-2023/jun
Fuente: elaboración propia.
Como se observa en la Tabla 2, la búsqueda fue realizada con palabras clave
inglés. Se obtuvo información sobre 525 artículos. Para conducir el análisis, se
hizo uso de la librería de R, Bibliometrix, la cual es un conjunto de herramientas
para la investigación cuantitativa en bibliometría y cienciometría (Aria & Cuc-
curullo, 2017). Bibliometrix proporciona una intuitiva plataforma de navegación
para la exploración de la información bibliométrica, mediante un aplicativo que
se ejecuta directamente en el navegador. Según Aria y Cuccurullo (2017), la he-
rramienta se ejecuta en R, dado que “la existencia de algoritmos estadísticos sus-
tanciales y efectivos, el acceso a rutinas numéricas de alta calidad y herramientas
integradas de visualización de datos son quizás las cualidades más sólidas para
preferirla respecto otros lenguajes para la computación científica” (p. 963). En
cualquier caso, se aprovecharán, también, las bondades de la hoja de cálculo de
Excel, para la elaboración de algunos gráficos.
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excepcionalmente selectivo, con un proceso editorial independiente y com-
pleto que garantiza la calidad de la revista y experiencia de más de cincuenta
años. Chen et al. (2019) afirman que WoS es la base de datos de citas más
autorizada y se ha aplicado ampliamente para el análisis bibliométrico. En esa
medida, se procede a elaborar la ecuación de búsqueda, utilizando las Keyword
Plus de WoS, en las que se incluyen términos relacionados con la categoría ries-
go, como incertidumbre y volatilidad, así como también términos asociados
a la categoría criptomoneda, como cripto-activo y las denominaciones especí-
ficas de las tres principales, de acuerdo con el nivel de capitalización bursátil,
en su orden bitcoin, Ethereum y Tether. Dentro de los criterios de exclusión, no
se consideran en la colección de artículos de revisión o material editorial. La
ecuación de búsqueda se presenta en la Tabla 2.
Tabla 2. Ecuación de búsqueda
Categoría
Risk
Categoría
Crypctocurrency
Ecuación Criterios de
exclusión
Risk
Uncertainty
Volatility
Cryptocurrency
Crypto Asset
Bitcoin
Ethereum
Tether
(AB=(risk* OR uncertaint* OR vola-
tility)) AND TI=(cryptocurrenc* OR
“crypto asset” OR Bitcoin* OR Ethe-
reum OR Tether)
Review Article
Editorial Material
No ENG
No 2018-2023/jun
Fuente: elaboración propia.
Como se observa en la Tabla 2, la búsqueda fue realizada con palabras clave
inglés. Se obtuvo información sobre 525 artículos. Para conducir el análisis, se
hizo uso de la librería de R, Bibliometrix, la cual es un conjunto de herramientas
para la investigación cuantitativa en bibliometría y cienciometría (Aria & Cuc-
curullo, 2017). Bibliometrix proporciona una intuitiva plataforma de navegación
para la exploración de la información bibliométrica, mediante un aplicativo que
se ejecuta directamente en el navegador. Según Aria y Cuccurullo (2017), la he-
rramienta se ejecuta en R, dado que “la existencia de algoritmos estadísticos sus-
tanciales y efectivos, el acceso a rutinas numéricas de alta calidad y herramientas
integradas de visualización de datos son quizás las cualidades más sólidas para
preferirla respecto otros lenguajes para la computación científica” (p. 963). En
cualquier caso, se aprovecharán, también, las bondades de la hoja de cálculo de
Excel, para la elaboración de algunos gráficos.
217
218
III. Resultados
A continuación, se presentan los resultados del análisis bibliométrico rea-
lizado en este estudio. Según Yu et al. (2021), el análisis temático, la visualiza-
ción y la interpretación ayudan a capturar claramente los detalles del desarrollo
de un campo de investigación y mejoran la comprensión. Las representacio-
nes gráficas son denominadas mapeo de la ciencia. Según Chen et al. (2019),
el mapeo bibliométrico consiste en una representación espacial de la relación
entre disciplinas, campos, documentos y autores. En el campo de las crip-
tomonedas, se han realizado algunos estudios bibliométricos, donde se ha
analizado la evolución en este dominio, respecto a la productividad académi-
ca, tendencias en publicación y mapeo (García-Corral et al., 2022; Yue et al.,
2021). En general, se observa que el riesgo, la incertidumbre y la especula-
ción son objetos de análisis frecuentemente observados en las publicaciones;
de ahí que, en este estudio, el foco esté concentrado en esos elementos. Los
países que abordan estas temáticas y que tienen un impacto destacable de su
productividad académica se enuncian en la Figura 1.
Figura 1. Países con mayor impactoChina Irlanda Reino
Unido Líbano Australia España Alemania Francia Vietnam Italia
Citaciones Totales 1.617 1.471 1.254 462 420 419 396 343 339 250
Promedio de Citas por Artículo 16,84 122,58 35,83 57,75 28 17,46 23,29 18,05 18,83 14,71
1
10
100
1.000
10.000
Escala logarítmica
Nota: los datos fueron generados con Bibliometrix y exportados a Microsoft Excel para su representación
gráfica.
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo con la Figura 1, se observa un alto número de citas en China.
Al respecto, Pho et al., (2021) argumentan que el gobierno chino ha prohibi-
do el comercio con bitcoins, pero, a pesar de esta estricta prohibición, bitcoin y
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
III. Resultados
A continuación, se presentan los resultados del análisis bibliométrico rea-
lizado en este estudio. Según Yu et al. (2021), el análisis temático, la visualiza-
ción y la interpretación ayudan a capturar claramente los detalles del desarrollo
de un campo de investigación y mejoran la comprensión. Las representacio-
nes gráficas son denominadas mapeo de la ciencia. Según Chen et al. (2019),
el mapeo bibliométrico consiste en una representación espacial de la relación
entre disciplinas, campos, documentos y autores. En el campo de las crip-
tomonedas, se han realizado algunos estudios bibliométricos, donde se ha
analizado la evolución en este dominio, respecto a la productividad académi-
ca, tendencias en publicación y mapeo (García-Corral et al., 2022; Yue et al.,
2021). En general, se observa que el riesgo, la incertidumbre y la especula-
ción son objetos de análisis frecuentemente observados en las publicaciones;
de ahí que, en este estudio, el foco esté concentrado en esos elementos. Los
países que abordan estas temáticas y que tienen un impacto destacable de su
productividad académica se enuncian en la Figura 1.
Figura 1. Países con mayor impactoChina Irlanda Reino
Unido Líbano Australia España Alemania Francia Vietnam Italia
Citaciones Totales 1.617 1.471 1.254 462 420 419 396 343 339 250
Promedio de Citas por Artículo 16,84 122,58 35,83 57,75 28 17,46 23,29 18,05 18,83 14,71
1
10
100
1.000
10.000
Escala logarítmica
Nota: los datos fueron generados con Bibliometrix y exportados a Microsoft Excel para su representación
gráfica.
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo con la Figura 1, se observa un alto número de citas en China.
Al respecto, Pho et al., (2021) argumentan que el gobierno chino ha prohibi-
do el comercio con bitcoins, pero, a pesar de esta estricta prohibición, bitcoin y
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
las criptomonedas son uno de los activos favoritos de la clase media en China.
Si bien, destaca la productividad académica en China, se evidencia un mayor
impacto de las publicaciones de los países del continente europeo, especial-
mente, destaca el caso de Irlanda, donde el promedio de citas por artículo es
de 122,58. De acuerdo con Brophy (2020), el Banco Central de Irlanda ha vis-
to a muchas empresas pedir el uso de Sandbox para probar nuevas tecnologías,
como el blockchain. Por lo demás, se observan contribuciones importantes de
países ubicados en otras latitudes como el Líbano y Vietnam.
Por otro lado, el impacto los autores destacados en cuanto a impacto de
sus publicaciones académicas se relacionan en la Tabla 3.
Tabla 3. Impacto de los autores
Autor Índice H Índice G Índice M Total
Citas
Número de
publicaciones
Año de
inicio
Corbet, S 11 16 1833 1.538 16 2018
Bouri, E 10 19 2000 862 19 2019
Huynh, T 8 9 1600 378 9 2019
Naeem, M 7 8 1750 167 8 2020
Rehman, M 7 8 1400 256 8 2019
Yarovaya, L 7 8 1167 798 8 2018
Lay, C 6 6 1200 380 6 2019
Lucey, B 6 6 1000 1130 6 2018
Nasir, M 6 7 1200 294 7 2019
Vo, X 6 11 1500 240 11 2020
Nota: datos obtenidos en Bibliometrix, teniendo en cuenta el impacto de los autores dentro de la colección
de documentos.
Fuente: elaboración propia.
En la Tabla 3 se observa los autores más influyentes en este dominio, en
su orden Corbet, Bouri y Hynth, quienes tienen, respectivamente, al menos
11, 10 y 8 publicaciones que han recibido el mismo número de citas, según el
índice H. El índice G y M, por su parte, dan un mayor peso a factores como
el número de citas recibidas por artículo y la trayectoria del investigador. Si
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las criptomonedas son uno de los activos favoritos de la clase media en China.
Si bien, destaca la productividad académica en China, se evidencia un mayor
impacto de las publicaciones de los países del continente europeo, especial-
mente, destaca el caso de Irlanda, donde el promedio de citas por artículo es
de 122,58. De acuerdo con Brophy (2020), el Banco Central de Irlanda ha vis-
to a muchas empresas pedir el uso de Sandbox para probar nuevas tecnologías,
como el blockchain. Por lo demás, se observan contribuciones importantes de
países ubicados en otras latitudes como el Líbano y Vietnam.
Por otro lado, el impacto los autores destacados en cuanto a impacto de
sus publicaciones académicas se relacionan en la Tabla 3.
Tabla 3. Impacto de los autores
Autor Índice H Índice G Índice M Total
Citas
Número de
publicaciones
Año de
inicio
Corbet, S 11 16 1833 1.538 16 2018
Bouri, E 10 19 2000 862 19 2019
Huynh, T 8 9 1600 378 9 2019
Naeem, M 7 8 1750 167 8 2020
Rehman, M 7 8 1400 256 8 2019
Yarovaya, L 7 8 1167 798 8 2018
Lay, C 6 6 1200 380 6 2019
Lucey, B 6 6 1000 1130 6 2018
Nasir, M 6 7 1200 294 7 2019
Vo, X 6 11 1500 240 11 2020
Nota: datos obtenidos en Bibliometrix, teniendo en cuenta el impacto de los autores dentro de la colección
de documentos.
Fuente: elaboración propia.
En la Tabla 3 se observa los autores más influyentes en este dominio, en
su orden Corbet, Bouri y Hynth, quienes tienen, respectivamente, al menos
11, 10 y 8 publicaciones que han recibido el mismo número de citas, según el
índice H. El índice G y M, por su parte, dan un mayor peso a factores como
el número de citas recibidas por artículo y la trayectoria del investigador. Si
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la clasificación se realiza con base en el índice G o M, el autor con mayor
impacto es Bouri. Por lo demás, el índice M clasifica en una mejor posición a
Naeem, respecto a Huynth, por lo que se puede concluir que, en su trayectoria,
Naeem ha recibido un mayor número promedio de citas. Por lo demás, se
observa que la mayoría de los autores identificados en la Tabla 3 iniciaron sus
contribuciones en el campo en el año 2019.
Tabla 4. Publicaciones más influyentes
Nombre publicación Autor(es) y
año
Revista Citaciones
totales
Citaciones
normalizadas
Exploring the dynamic rela-
tionships between cryptocu-
rrencies and other financial
assets.
Corbet et al.
2018
Economics
Letters
578 6,27
The contagion effects of the
COVID-19 pandemic:
Evidence from gold and
cryptocurrencies
Corbet et al.
2020
Finance
Research
Letters
395 10,74
Searching for safe-haven as-
sets during the COVID-19
pandemic
Ji et al.
2020
International
Review of
Financial
Analysis
285 7,75
Dynamic connectedness and
integration in cryptocurrency
markets
Ji et al.
2019
International
Review of
Financial
Analysis
258 3,80
Are cryptocurrencies a safe ha-
ven for equity markets? An in-
ternational perspective from
the COVID-19
pandemic
Conlon, et al.
2020
Research in
International
Business and
Finance
247 9,72
Nota: datos obtenidos con Bibliometrix. Se completaron con consulta directa al documento.
Fuente: elaboración Propia.
En la Tabla 4 se presentan las publicaciones más influyentes, de acuerdo
con el número de citaciones totales recibidas. Se confirma el impacto que del
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
la clasificación se realiza con base en el índice G o M, el autor con mayor
impacto es Bouri. Por lo demás, el índice M clasifica en una mejor posición a
Naeem, respecto a Huynth, por lo que se puede concluir que, en su trayectoria,
Naeem ha recibido un mayor número promedio de citas. Por lo demás, se
observa que la mayoría de los autores identificados en la Tabla 3 iniciaron sus
contribuciones en el campo en el año 2019.
Tabla 4. Publicaciones más influyentes
Nombre publicación Autor(es) y
año
Revista Citaciones
totales
Citaciones
normalizadas
Exploring the dynamic rela-
tionships between cryptocu-
rrencies and other financial
assets.
Corbet et al.
2018
Economics
Letters
578 6,27
The contagion effects of the
COVID-19 pandemic:
Evidence from gold and
cryptocurrencies
Corbet et al.
2020
Finance
Research
Letters
395 10,74
Searching for safe-haven as-
sets during the COVID-19
pandemic
Ji et al.
2020
International
Review of
Financial
Analysis
285 7,75
Dynamic connectedness and
integration in cryptocurrency
markets
Ji et al.
2019
International
Review of
Financial
Analysis
258 3,80
Are cryptocurrencies a safe ha-
ven for equity markets? An in-
ternational perspective from
the COVID-19
pandemic
Conlon, et al.
2020
Research in
International
Business and
Finance
247 9,72
Nota: datos obtenidos con Bibliometrix. Se completaron con consulta directa al documento.
Fuente: elaboración Propia.
En la Tabla 4 se presentan las publicaciones más influyentes, de acuerdo
con el número de citaciones totales recibidas. Se confirma el impacto que del
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
autor Corbet, ya que aparece en dos de las cinco publicaciones más citadas.
El primero de los trabajos está enfocado en analizar la relación entre las crip-
tomonedas y el comportamiento de otros activos financieros. Los resultados
muestran que las criptomonedas están bastante aisladas de otros mercados,
pero tienen sus propios riesgos idiosincráticos (Corbet, Meegan et al., 2018).
Mientras tanto, en Corbet, Larkin et al. (2020) se concluye que, en tiempos
de crisis económicas y financieras, las criptomonedas no actúan como cober-
tura o refugio, sino que tienen un efecto amplificador. Este último estudio
también muestra un alto nivel de citaciones normalizadas; que se calculan di-
vidiendo el recuento real de elementos citados por la tasa de citas esperada
para documentos con el mismo año de publicación (Aria, 2022).
En la Figura 2 se realiza un análisis de la evolución de las situaciones a
través del tiempo.
Figura 2. Espectroscopia de referencias0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020
Referencias citadas
Año
Citations Desviación
Nota: análisis orientado a la detección de raíces históricas dentro del campo de investigación, obtenido con
Bibloimetrix.
Fuente: elaboración propia.
221
autor Corbet, ya que aparece en dos de las cinco publicaciones más citadas.
El primero de los trabajos está enfocado en analizar la relación entre las crip-
tomonedas y el comportamiento de otros activos financieros. Los resultados
muestran que las criptomonedas están bastante aisladas de otros mercados,
pero tienen sus propios riesgos idiosincráticos (Corbet, Meegan et al., 2018).
Mientras tanto, en Corbet, Larkin et al. (2020) se concluye que, en tiempos
de crisis económicas y financieras, las criptomonedas no actúan como cober-
tura o refugio, sino que tienen un efecto amplificador. Este último estudio
también muestra un alto nivel de citaciones normalizadas; que se calculan di-
vidiendo el recuento real de elementos citados por la tasa de citas esperada
para documentos con el mismo año de publicación (Aria, 2022).
En la Figura 2 se realiza un análisis de la evolución de las situaciones a
través del tiempo.
Figura 2. Espectroscopia de referencias0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020
Referencias citadas
Año
Citations Desviación
Nota: análisis orientado a la detección de raíces históricas dentro del campo de investigación, obtenido con
Bibloimetrix.
Fuente: elaboración propia.
221
222
En la Figura 2 se presenta la espectrografía de referencias, en la que se
realiza un análisis de citaciones con base en los años de publicación, lo cual
permite cuantificar la importancia de las publicaciones históricas y revelar las
raíces dentro del campo de investigación objeto de estudio (Marx et al., 2014).
La línea negra muestra el número de referencias citadas, mientras que la línea
gris “rastrea la desviación de la mediana de 5 años para indicar aumentos
o disminuciones relativas a lo largo del tiempo” (McLaren et al., 2021). En
general, se observa una tendencia creciente en las referencias relacionadas con
el campo de las criptomonedas y, en especial, se evidencia un pico en el año
2019. En general, la literatura relacionada con las criptomonedas es bastante
joven, aunque bien, se empiezan a cimentar las raíces en la década anterior.
Algunos temas de importancia en la investigación sobre criptomonedas y el
riesgo se pueden identificar con algunas palabras frecuentes observadas en las
publicaciones, como se observa en la Figura 3.
Figura 3. Palabras más frecuentes0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
bitcoin
volatility
gold
hedge
risk
cryptocurrencies
inefficiency
returns
uncertainty
safe haven
Palabra
Ocurrencias
Nota: información extraída de bibliometrix y graficada en Microsoft Excel.
Fuente: elaboración propia.
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
En la Figura 2 se presenta la espectrografía de referencias, en la que se
realiza un análisis de citaciones con base en los años de publicación, lo cual
permite cuantificar la importancia de las publicaciones históricas y revelar las
raíces dentro del campo de investigación objeto de estudio (Marx et al., 2014).
La línea negra muestra el número de referencias citadas, mientras que la línea
gris “rastrea la desviación de la mediana de 5 años para indicar aumentos
o disminuciones relativas a lo largo del tiempo” (McLaren et al., 2021). En
general, se observa una tendencia creciente en las referencias relacionadas con
el campo de las criptomonedas y, en especial, se evidencia un pico en el año
2019. En general, la literatura relacionada con las criptomonedas es bastante
joven, aunque bien, se empiezan a cimentar las raíces en la década anterior.
Algunos temas de importancia en la investigación sobre criptomonedas y el
riesgo se pueden identificar con algunas palabras frecuentes observadas en las
publicaciones, como se observa en la Figura 3.
Figura 3. Palabras más frecuentes0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
bitcoin
volatility
gold
hedge
risk
cryptocurrencies
inefficiency
returns
uncertainty
safe haven
Palabra
Ocurrencias
Nota: información extraída de bibliometrix y graficada en Microsoft Excel.
Fuente: elaboración propia.
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
En la Figura 3 se observan las palabras que aparecen más frecuentemente
en los metadatos. Se tiene que la palabra bitcoin es más frecuente que la palabra
criptomonedas. Además, la volatilidad y el riesgo son palabras frecuentes dentro de
la colección, aunque bien, estas forman parte de la ecuación de búsqueda. No
obstante, también aparece la palabra cobertura, que muestra la importancia que
tiene la gestión del riesgo en este campo. Por ejemplo, en trabajos como el
de Kang et al. (2019) se analiza la posibilidad de desarrollar estrategias de
cobertura con activos como bitcoin, en comparación con otros activos consi-
derados refugio. La ineficiencia en los mercados también aparece como un tema
de interés, donde surgen cuestiones que podrían abordarse desde el marco de
las finanzas del comportamiento. En Haykir y Yagli (2022), por ejemplo, se
observa un comportamiento de rebaño en el mercado de las criptomonedas.
De acuerdo con Rojas y Osorio (2022), este comportamiento está asociado a
sesgos cognitivos o emocionales, que pueden influir en la toma de decisiones.
En la Figura 4 se presenta un grafo de coocurrencia temática, que per-
mite observar la importancia que tienen algunas tópicos y la forma como se
agrupan con otros asuntos de discusión.
En la Figura 4, se evidencia que palabras como bitcoin, volatilidad, riesgo, retor-
nos, ineficiencia, tienden a aparecer en conjunto. Lo anterior, permite identificar
un clúster temático, relacionado a la categoría de riesgo en las criptomonedas.
Otro tema de interés, representado en color azul, es la cobertura de riesgo,
cuyos trabajos se asocian con temas como los mercados del oro, mercados
accionarios o los activos refugio. En el clúster verde se observa la importan-
cia que tienen los derrames o efectos de contagio, asociados al componente
de incertidumbre, y que pueden incidir en los retornos que se obtienen con
estos activos. En resumen, se identifican al menos tres líneas de trabajo im-
portantes como son el análisis volatilidad de bitcoin, la cobertura con criptomonedas
y los consecuentes efectos de contagio o derrame en los mercados financieros. Por
otra parate, en la Figura 5 se muestra la forma en que se agrupan los temas
de acuerdo con su grado de relevancia y desarrollo.
223
En la Figura 3 se observan las palabras que aparecen más frecuentemente
en los metadatos. Se tiene que la palabra bitcoin es más frecuente que la palabra
criptomonedas. Además, la volatilidad y el riesgo son palabras frecuentes dentro de
la colección, aunque bien, estas forman parte de la ecuación de búsqueda. No
obstante, también aparece la palabra cobertura, que muestra la importancia que
tiene la gestión del riesgo en este campo. Por ejemplo, en trabajos como el
de Kang et al. (2019) se analiza la posibilidad de desarrollar estrategias de
cobertura con activos como bitcoin, en comparación con otros activos consi-
derados refugio. La ineficiencia en los mercados también aparece como un tema
de interés, donde surgen cuestiones que podrían abordarse desde el marco de
las finanzas del comportamiento. En Haykir y Yagli (2022), por ejemplo, se
observa un comportamiento de rebaño en el mercado de las criptomonedas.
De acuerdo con Rojas y Osorio (2022), este comportamiento está asociado a
sesgos cognitivos o emocionales, que pueden influir en la toma de decisiones.
En la Figura 4 se presenta un grafo de coocurrencia temática, que per-
mite observar la importancia que tienen algunas tópicos y la forma como se
agrupan con otros asuntos de discusión.
En la Figura 4, se evidencia que palabras como bitcoin, volatilidad, riesgo, retor-
nos, ineficiencia, tienden a aparecer en conjunto. Lo anterior, permite identificar
un clúster temático, relacionado a la categoría de riesgo en las criptomonedas.
Otro tema de interés, representado en color azul, es la cobertura de riesgo,
cuyos trabajos se asocian con temas como los mercados del oro, mercados
accionarios o los activos refugio. En el clúster verde se observa la importan-
cia que tienen los derrames o efectos de contagio, asociados al componente
de incertidumbre, y que pueden incidir en los retornos que se obtienen con
estos activos. En resumen, se identifican al menos tres líneas de trabajo im-
portantes como son el análisis volatilidad de bitcoin, la cobertura con criptomonedas
y los consecuentes efectos de contagio o derrame en los mercados financieros. Por
otra parate, en la Figura 5 se muestra la forma en que se agrupan los temas
de acuerdo con su grado de relevancia y desarrollo.
223
224
Figura 4. Mapa de co-ocurrencia
Nota: se analizaron palabras que aparecen de manera conjunta en los metadatos objeto de estudio. Se aplicó
la herramienta Bibliometrix.
Fuente: elaboración propia
La Figura 5 es una representación del impacto que tienen los temas para
el dominio de conocimiento. Los cuadrantes se elaboran a partir de dos ejes,
que representan el grado de relevancia de la temática basado en la centralidad
y el nivel de desarrollo del tema en términos de densidad. El tamaño de la bur-
buja representa la totalidad de ocurrencias de las palabras vinculadas al nodo.
De acuerdo con la Figura 5, la línea de trabajo que destaca por su importan-
cia en la red conceptual tiene que ver con el análisis de la volatilidad de bitcoin,
donde confluyen conceptos como riesgo, ineficiencia de mercado, retornos,
sentimientos de los inversionistas, comportamiento de rebaño, burbujas, et-
cétera. Estos temas, generalmente, se abordan con estudios cuantitativos que
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Figura 4. Mapa de co-ocurrencia
Nota: se analizaron palabras que aparecen de manera conjunta en los metadatos objeto de estudio. Se aplicó
la herramienta Bibliometrix.
Fuente: elaboración propia
La Figura 5 es una representación del impacto que tienen los temas para
el dominio de conocimiento. Los cuadrantes se elaboran a partir de dos ejes,
que representan el grado de relevancia de la temática basado en la centralidad
y el nivel de desarrollo del tema en términos de densidad. El tamaño de la bur-
buja representa la totalidad de ocurrencias de las palabras vinculadas al nodo.
De acuerdo con la Figura 5, la línea de trabajo que destaca por su importan-
cia en la red conceptual tiene que ver con el análisis de la volatilidad de bitcoin,
donde confluyen conceptos como riesgo, ineficiencia de mercado, retornos,
sentimientos de los inversionistas, comportamiento de rebaño, burbujas, et-
cétera. Estos temas, generalmente, se abordan con estudios cuantitativos que
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Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
aplican técnicas de análisis de series de tiempo, como los modelos de vecto-
res autorregresivos VAR o para el análisis de volatilidad, como GARCH. Por
otro lado, se observan algunos temas emergentes en el cuadrante III, que tie-
nen que ver con asuntos como el descubrimiento de precios, el retorno de
bitcoin, política económica y la incertidumbre. Por lo anterior, la fijación de
precios destaca como una categoría emergente, ya que términos como bitcoin
returns, predict, uncertainty y price discovery están relacionados con este asunto en
cuestión.
Figura 5. Mapa temático
Nota: mapa temático basado en Keywords Plus. Adaptado de Bibliometrix, aplicando el algoritmo de agru-
pamiento de Louvain para 250 palabras relevantes.
Fuente: elaboración propia.
IV. Discusión
Las criptomonedas se han convertido en uno de los principales temas de
discusión, destacando por su productividad e impacto los trabajos desarro-
llados en China e Irlanda. El interés de los académicos contrasta con la baja
225
aplican técnicas de análisis de series de tiempo, como los modelos de vecto-
res autorregresivos VAR o para el análisis de volatilidad, como GARCH. Por
otro lado, se observan algunos temas emergentes en el cuadrante III, que tie-
nen que ver con asuntos como el descubrimiento de precios, el retorno de
bitcoin, política económica y la incertidumbre. Por lo anterior, la fijación de
precios destaca como una categoría emergente, ya que términos como bitcoin
returns, predict, uncertainty y price discovery están relacionados con este asunto en
cuestión.
Figura 5. Mapa temático
Nota: mapa temático basado en Keywords Plus. Adaptado de Bibliometrix, aplicando el algoritmo de agru-
pamiento de Louvain para 250 palabras relevantes.
Fuente: elaboración propia.
IV. Discusión
Las criptomonedas se han convertido en uno de los principales temas de
discusión, destacando por su productividad e impacto los trabajos desarro-
llados en China e Irlanda. El interés de los académicos contrasta con la baja
225
226
adopción de las criptomonedas con fines transaccionales. De acuerdo con Ra-
dic et al. (2022), a pesar de que la adopción global de las criptomonedas está
creciendo exponencialmente, los pagos varían según países, y es cuestionable
que China presente un rezago, teniendo en cuenta que es el líder mundial en
la tecnología blockchain. Así las cosas, aún se perciben considerables restriccio-
nes para el uso de las criptomonedas como un instrumento de intercambio,
ya sea por los mecanismos institucionales que imponen barreras a su plena
implementación o porque “las transacciones basadas en criptomonedas están
sujetas a incertidumbre; por lo tanto, el riesgo se incorpora como antecedente
de la intención de uso” (Mendoza-Tello et al., pp.203, 2019). Se espera que
los trabajos académicos en los que se estudien las fuentes de incertidumbre y
las alternativas para gestionar el riesgo contribuyan a impulsar la adopción en
el ámbito comercial.
Este estudio bibliométrico muestra que la literatura sobre las criptomone-
das sigue expandiéndose. Los trabajos del autor Shaen Corbe, en los que se
trata la relación de bitcoin con otros activos financieros y el efecto del Covid-
19 en el mercado, han tenido un considerable impacto. En lo que respecta a
la estructura conceptual, temas como la volatilidad, el riesgo, la ineficiencia
de mercado, los sentimientos, el comportamiento de rebaño o la formación
de burbujas revisten interés en este dominio. Lo anterior concuerda con lo
planteado por García-Corral et al. (2022), quienes argumentan que la falta de
regulación, la volatilidad, la falta de aceptación generalizada, la posibilidad de
formación de burbujas, entre otros, son aspectos que representan desafíos en
este campo. Estos problemas pueden acentuarse en países emergentes, dada
la falta de desarrollo de sus mercados de capitales y la inestabilidad econó-
mica. Por otro lado, se observan algunos temas emergentes en este dominio,
donde reviste especial interés asuntos como la formación de precios, el pro-
nóstico, el análisis de los retornos, política económica y la incertidumbre en
estos mercados.
Lo anterior, da cuenta de algunas tendencias de investigación que per-
miten trazar las rutas en las agendas de los investigadores. En general, un
asunto clave de preocupación es el carácter especulativo de bitcoin y otras crip-
tomonedas. Por tanto, se evidencia la importancia de generar contribuciones
que permitan llenar el vacío de conocimiento sobre los determinantes de la
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
adopción de las criptomonedas con fines transaccionales. De acuerdo con Ra-
dic et al. (2022), a pesar de que la adopción global de las criptomonedas está
creciendo exponencialmente, los pagos varían según países, y es cuestionable
que China presente un rezago, teniendo en cuenta que es el líder mundial en
la tecnología blockchain. Así las cosas, aún se perciben considerables restriccio-
nes para el uso de las criptomonedas como un instrumento de intercambio,
ya sea por los mecanismos institucionales que imponen barreras a su plena
implementación o porque “las transacciones basadas en criptomonedas están
sujetas a incertidumbre; por lo tanto, el riesgo se incorpora como antecedente
de la intención de uso” (Mendoza-Tello et al., pp.203, 2019). Se espera que
los trabajos académicos en los que se estudien las fuentes de incertidumbre y
las alternativas para gestionar el riesgo contribuyan a impulsar la adopción en
el ámbito comercial.
Este estudio bibliométrico muestra que la literatura sobre las criptomone-
das sigue expandiéndose. Los trabajos del autor Shaen Corbe, en los que se
trata la relación de bitcoin con otros activos financieros y el efecto del Covid-
19 en el mercado, han tenido un considerable impacto. En lo que respecta a
la estructura conceptual, temas como la volatilidad, el riesgo, la ineficiencia
de mercado, los sentimientos, el comportamiento de rebaño o la formación
de burbujas revisten interés en este dominio. Lo anterior concuerda con lo
planteado por García-Corral et al. (2022), quienes argumentan que la falta de
regulación, la volatilidad, la falta de aceptación generalizada, la posibilidad de
formación de burbujas, entre otros, son aspectos que representan desafíos en
este campo. Estos problemas pueden acentuarse en países emergentes, dada
la falta de desarrollo de sus mercados de capitales y la inestabilidad econó-
mica. Por otro lado, se observan algunos temas emergentes en este dominio,
donde reviste especial interés asuntos como la formación de precios, el pro-
nóstico, el análisis de los retornos, política económica y la incertidumbre en
estos mercados.
Lo anterior, da cuenta de algunas tendencias de investigación que per-
miten trazar las rutas en las agendas de los investigadores. En general, un
asunto clave de preocupación es el carácter especulativo de bitcoin y otras crip-
tomonedas. Por tanto, se evidencia la importancia de generar contribuciones
que permitan llenar el vacío de conocimiento sobre los determinantes de la
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
Rojas Rincón, J. S.: Aproximación bibliométrica a la incertidumbre y el riesgo en los...
valoración de bitcoin. Si bien, como se ha mostrado en el marco de referencia
que antecede los resultados de esta investigación, existen algunos modelos re-
lacionados con la formación de precios de bitcoin; aún se requiere trabajo teóri-
co y empírico que permitan lograr una mejor especificación. De esta manera,
se espera que en trabajos posteriores se ponga el énfasis en los fundamentales,
a fin de capturar el componente de incertidumbre asociado a la operativa del
blockchain y la adopción tecnológica. En ese sentido, se invita a que los investi-
gadores tengan en cuenta aspectos como la seguridad y escalabilidad de la red,
y los avances en la adopción de las criptomonedas por parte de los gobiernos,
personas y empresas, como factores subyacentes que afectan su precio.
Conclusiones
En este artículo se realizó un estudio bibliométrico utilizando datos ex-
traídos de WoS. La muestra consistió en 525 documentos, sobre los cuales se
analizaron los metadatos. Los resultados revelan una concentración significa-
tiva de la productividad académica en China; sin embargo, los documentos de
mayor impacto provienen de Irlanda o el Reino Unido. En cuanto a la estruc-
tura conceptual, se identificaron tres áreas de trabajo importantes como el
análisis de volatilidad, cobertura y los efectos de derrame en el mercado de las cripto-
monedas. Respecto a las tendencias en investigación, se observa que asuntos
como la fijación de precios de bitcoin tienen especial interés en la comunidad
académica; lo que sugiere que futuras investigaciones deberían analizar aspec-
tos como los determinantes fundamentales del valor del bitcoin y la modelación
del riesgo.
Este artículo de investigación presenta algunas limitaciones. En primer
lugar, se consultó exclusivamente la base de datos WoS. Estudios posteriores
podrían realizar búsquedas en otras fuentes para ampliar el espectro de infor-
mación científica y caracterizar mejor el fenómeno. La ventana de observación
también representa una restricción, ya que se limita a trabajos publicados en-
tre 2018 y 2023 —junio—. Un análisis de la evolución de los intereses de
investigación en este dominio podría arrojar más información sobre las ten-
dencias en investigación y destacar hitos importantes en este campo. En tra-
bajos posteriores podría ahondarse en la caracterización de las comunidades
227
valoración de bitcoin. Si bien, como se ha mostrado en el marco de referencia
que antecede los resultados de esta investigación, existen algunos modelos re-
lacionados con la formación de precios de bitcoin; aún se requiere trabajo teóri-
co y empírico que permitan lograr una mejor especificación. De esta manera,
se espera que en trabajos posteriores se ponga el énfasis en los fundamentales,
a fin de capturar el componente de incertidumbre asociado a la operativa del
blockchain y la adopción tecnológica. En ese sentido, se invita a que los investi-
gadores tengan en cuenta aspectos como la seguridad y escalabilidad de la red,
y los avances en la adopción de las criptomonedas por parte de los gobiernos,
personas y empresas, como factores subyacentes que afectan su precio.
Conclusiones
En este artículo se realizó un estudio bibliométrico utilizando datos ex-
traídos de WoS. La muestra consistió en 525 documentos, sobre los cuales se
analizaron los metadatos. Los resultados revelan una concentración significa-
tiva de la productividad académica en China; sin embargo, los documentos de
mayor impacto provienen de Irlanda o el Reino Unido. En cuanto a la estruc-
tura conceptual, se identificaron tres áreas de trabajo importantes como el
análisis de volatilidad, cobertura y los efectos de derrame en el mercado de las cripto-
monedas. Respecto a las tendencias en investigación, se observa que asuntos
como la fijación de precios de bitcoin tienen especial interés en la comunidad
académica; lo que sugiere que futuras investigaciones deberían analizar aspec-
tos como los determinantes fundamentales del valor del bitcoin y la modelación
del riesgo.
Este artículo de investigación presenta algunas limitaciones. En primer
lugar, se consultó exclusivamente la base de datos WoS. Estudios posteriores
podrían realizar búsquedas en otras fuentes para ampliar el espectro de infor-
mación científica y caracterizar mejor el fenómeno. La ventana de observación
también representa una restricción, ya que se limita a trabajos publicados en-
tre 2018 y 2023 —junio—. Un análisis de la evolución de los intereses de
investigación en este dominio podría arrojar más información sobre las ten-
dencias en investigación y destacar hitos importantes en este campo. En tra-
bajos posteriores podría ahondarse en la caracterización de las comunidades
227
228
académicas alrededor del tema, para promover el desarrollo de redes de cola-
boración en este campo de investigación.
Declaración de ética
Este trabajo de investigación no realizó trabajo con una persona o grupos
de personas para la generación de datos empleados en la metodología, por
tanto, no requirió contar con un aval de Comité de Ética para su realización.
Referencias
Ahmed, W. (2020). Is There a Risk-Return Trade-Off in Cryptocurrency
Markets? The Case of Bitcoin. Journal of Economics and Business, 108.
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Dependency: Resilience and Portfolio allocation in Covid-19 Outbreak.
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ling Properties of Extreme Price Fluctuations in Bitcoin Markets. Phy-
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Wild Price Movements. Managerial Finance, 49(2), 227-247. https://
doi.org/10.1108/MF-03-2022-0105
Lecturas de Economía -Lect. Econ. - No. 101. Medellín, enero-junio 2024
académicas alrededor del tema, para promover el desarrollo de redes de cola-
boración en este campo de investigación.
Declaración de ética
Este trabajo de investigación no realizó trabajo con una persona o grupos
de personas para la generación de datos empleados en la metodología, por
tanto, no requirió contar con un aval de Comité de Ética para su realización.
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Of-The-Art and Identifying Research Gaps and Trends in Literature. An
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