An analysis of current crypto asset valuation approaches in the context of Big Data - Iraizoz, Sánchez, Carlota

La importancia que han adquirido los criptoactivos a lo largo de los últimos años, tanto a nivel social como económico, es innegable. Por ello, es de vital importancia contar con métodos de valoración de criptoactivos eficientes y consistentes. Siguiendo esta línea de pensamiento, el objetivo de esta investigación es analizar algunos de los enfoques de valoración de criptoactivos más extendidos con el fin de abordar su aplicabilidad y limitaciones. Con el objetivo de entender los métodos de valoración en cuestión, esta investigación primero intenta comprender la naturaleza compleja de los criptoactivos, así como su fuente de valor. Habiendo entendido los factores que influyen en el valor de los criptoactivos, el siguiente paso es aplicar algunos de los enfoques de valoración más extendidos, utilizando Bitcoin como caso de estudio, para evaluar su aplicabilidad. Tras analizar las diferentes metodologías de valoración, se desarrollará un modelo de vector autorregresivo (VAR) para estimar el valor de Bitcoin utilizando las variables estudiadas como posibles “inputs” para el modelo. Una vez evaluada la precisión del modelo propuesto y delinear los próximos pasos potenciales, se elaborarán las conclusiones sobre la falta de consenso en cuanto a los métodos de valoración de criptoactivos. En este contexto, el uso de herramientas de Big Data es crucial para acceder y recopilar los datos necesarios para el análisis.

The importance that crypto assets have acquired in recent years, both socially and economically, is undeniable. Therefore, it is highly important to develop efficient and consistent crypto asset valuation methods. Following this line of thought, the objective of this research is to analyze some of the most widespread crypto asset valuation approaches in order to address their applicability and limitations. In order to understand the valuation methods in question, this research first attempts to understand the complex nature of crypto assets, as well as their source of value. Having understood the factors that influence the value of crypto assets, the next step is to apply some of the most widespread valuation approaches, using Bitcoin as a case study, to assess their applicability. After analyzing the different valuation methodologies, a vector autoregressive (VAR) model will be developed to estimate the value of Bitcoin using the variables studied as possible "inputs" for the model. Once the accuracy of the proposed model has been evaluated and potential next steps outlined, conclusions will be drawn on the lack of consensus regarding crypto asset valuation methods. In this context, the use of Big Data tools is crucial to access and collect the data necessary for analysis.