El valor de una criptomoneda

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Ilustración: Pexels

Las criptomonedas no dependen de la confianza ni tienen valor intrínseco. Son extremadamente volátiles y su uso requiere una masa crítica. Sus usuarios les asignan un valor instrumental, sujeto a sesgos humanos; particularmente, el efecto de manada.

César Tinoco / Abril-junio 2018


El trabajo que le dio vida a la bitcóin está fechado: 31 de octubre de 2008. Su autor tiene el nombre de Satoshi Nakamoto (2008). ¿Es una persona? ¿Es un grupo de personas? Aún no se sabe. Las conclusiones del artículo comienzan en plural: «Hemos propuesto un sistema para transacciones electrónicas que no depende de la confianza».

«Confianza», de acuerdo con cualquier diccionario, es una situación que depende del carácter, la capacidad, la fuerza o la verdad de alguien o algo. Desde la perspectiva de las interacciones sociales, según Fukuyama (1996), la confianza es la expectativa que surge en una comunidad de que la conducta será regular, honesta y cooperativa, basada en normas comúnmente compartidas por todos los miembros.

El sistema público de transacciones (blockchain) no está diseñado para ser dependiente y no supone conducta honesta entre los participantes. A partir del 6 de marzo de 2017, cuando el precio de la bitcóin alcanzó 1.176 dólares, comenzó un crecimiento exponencial hasta alcanzar 19.357 dólares el 11 de diciembre de 2017, para luego hundirse a 5.890 el 29 junio de 2018. Tal volatilidad ha descalabrado la noción de su valor.

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La axiología y el valor intrínseco

Un concepto que se esgrime a diestra y siniestra, cuando se hace referencia al valor de una criptomoneda, es el de «valor intrínseco». Este concepto tiene dos vertientes. La primera es axiológica: pertenece a la rama de la filosofía que estudia la naturaleza de los valores y los juicios. La segunda vertiente es financiera.

La axiología tradicional investiga qué cosas son buenas, cuán buenas son y cómo su bondad las relaciona entre sí. Independientemente de lo que se adopte como «sustrato primario» de valor, una de las cuestiones centrales de la axiología es la de definir qué cosas son buenas: qué cosas tienen valor.

La cuestión central en la que los filósofos siempre han estado interesados es la referida al valor intrínseco. Se supone que el dinero es bueno, pero no intrínsecamente bueno. Se supone que es bueno porque conduce a otras cosas buenas: televisión con pantalla gigante de alta definición, casa en una buena zona y latte de vainilla, por ejemplo. La televisión, la casa y el latte son buenos porque conducen a encuentros para compartir con seres queridos, o a emocionantes domingos de fútbol, por ejemplo. Todas esas cosas, a su vez, son buenas porque conducen a algo bueno. Sin embargo, se argumenta, algo es bueno no solamente porque conduce a algo que es bueno, sino porque es bueno en sí mismo. Se dice que tales cosas son «intrínsecamente» buenas (Schroeder, 2016).

La adopción del término «intrínseco» por los filósofos refleja una teoría común: todo lo que no es instrumentalmente bueno (que conduce a algo bueno) debe ser bueno en virtud de sus propiedades intrínsecas. La pregunta «¿qué es valor intrínseco?» es más importante que la pregunta «¿qué tiene valor intrínseco?». Sin embargo, históricamente tales preguntas han sido tratadas en orden inverso. Durante mucho tiempo, los filósofos parecen haber pensado que la noción de valor intrínseco es en sí misma suficientemente clara para pasar directamente a la cuestión de qué debería decirse que tiene valor intrínseco.

El concepto de valor intrínseco se ha caracterizado en términos del valor que algo tiene «en sí mismo», «por sí mismo» o «como tal». Desde esta perspectiva, una criptomoneda no tiene, axiológicamente hablando, valor intrínseco sino instrumental: es buena porque conduce a otras cosas que pueden ser buenas para unos y no para otros.

La teoría financiera clásica y el valor intrínseco

El término «teoría financiera clásica» remite a una época particular que sentó las bases de la teoría de valoración de activos financieros, con las obras de John Burr Williams (1900-1989), Benjamin Graham (1894-1976) y David Dodd (1895-1988).

Para Williams (1938) el valor intrínseco de un activo financiero, como una acción común, es una función del flujo de futuros dividendos que pagaría. Por supuesto, solo habrá capacidad persistente de pago de dividendos en la medida en que haya utilidades persistentes. Para Graham (1949) el término valor intrínseco está atado a la noción de margen de seguridad en un enfoque de inversión: lo que se cotiza en el mercado por debajo de su valor intrínseco. Graham y Dodd (1934: 17) añaden que el término valor intrínseco «tiene en cuenta no solo las ganancias pasadas y los valores de activos líquidos, sino también el potencial de generar utilidades persistentes en el futuro, estimado tal potencial conservadoramente».

Una definición general de valor intrínseco, que concilia las de Williams y Graham, sería aquel valor que es justificado por los hechos. Un hecho destacado por Graham es la perspectiva de futura y persistente generación de utilidades de la empresa. Desde tal perspectiva la conclusión es definitiva: una criptomoneda no tiene valor intrínseco, pues de ella no se deriva una corriente futura persistente de flujos de efectivo, en forma de utilidades ni en forma de dividendos. En este concepto de valor intrínseco es condición necesaria y suficiente la generación persistente de flujo de efectivo.

Las criptomonedas tampoco pueden asirse desde la perspectiva de las métricas utilizadas para valorar las monedas fiduciarias, como los indicadores económicos (producto interno bruto o índice de precios al consumidor), las políticas fiscales y monetarias, los registros de comercio internacional o los climas políticos, entre otras. Por lo tanto, los métodos tradicionales para el análisis del capital y del comercio de divisas tampoco les son aplicables. Entonces, si desde las perspectivas axiológica, financiera clásica y de métricas económicas tradicionales una criptomoneda no tiene valor intrínseco, ¿de dónde proviene su valor? Mejor dicho, ¿en qué se basa el valor —bastante volátil, por cierto— que le asigna el mercado?

El valor de las redes de difusión

Comprender por qué y cómo se valoran las redes de difusión ayudará, en primer lugar, a comprender por qué y cómo se valoran las redes digitales y, en consecuencia, a responder las preguntas sobre el valor de las criptomonedas. Entre las leyes que intentan explicar el valor de las redes digitales se encuentran las de Sarnoff, Metcalfe, Reed y Moore.

Ley de Sarnoff

La ley de Sarnoff es sencilla: el valor de una red de transmisión aumenta en proporción directa con el número de usuarios. Esta ley no es muy conocida o entendida fuera de la academia y secciones pequeñas de la industria. Nunca entró en el dominio público como, por ejemplo, la Ley de Moore. Sin embargo, la suposición subyacente sobre la naturaleza lineal y el valor de las redes está integrada en la forma como se construye la economía de la era de la difusión (Larrosa, 2016).

La relación clara y lineal entre los usuarios y el valor hace que la planificación de inversiones y los modelos de costos sean relativamente simples; por ejemplo, se puede calcular con precisión el valor de una red en función de los usuarios que tiene y el valor que generan. La ley de Sarnoff ayudó a definir modelos comerciales para redes de transmisión, patrocinadores y productores de contenido. Ayudó a construir el mundo de los medios y la publicidad, y, con él, la economía del consumidor.

Ley de Metcalfe

Según esta ley, el valor de una red de telecomunicaciones es proporcional al cuadrado de la cantidad de usuarios conectados del sistema. Quien la formuló así por vez primera fue George Gilder en 1993, y se le atribuyó a Robert Metcalfe en relación con Ethernet (Larrosa, 2016). La ley de Metcalfe fue presentada originalmente en 1980, no en términos de usuarios, sino de «dispositivos de comunicación compatibles» (por ejemplo, faxes o teléfonos). Solo después, con el auge de Internet, fue aplicada a redes, porque su intención original era describir las compras y las conexiones de Ethernet. La ley está también muy relacionada con la economía y la gestión empresarial, especialmente con compañías competitivas que intentan fusionarse.

Ley de Reed

La ley de Reed afirma que la utilidad de las redes grandes, particularmente las redes sociales, puede escalar exponencialmente con el tamaño de la red. La razón de esto es que la cantidad de posibles subgrupos de participantes crece mucho más rápidamente que la cantidad de participantes o el número de conexiones de pares posibles (Larrosa, 2016). Entonces, aun si la utilidad de los grupos disponibles para unirse es muy pequeña por grupo, eventualmente el efecto potencial de red puede dominar la economía general del sistema.

Ley de Moore

La ley de Moore fue formulada por el cofundador de Intel, Gordon Moore, quien afirmó que el número de transistores en circuitos integrados se había duplicado aproximadamente cada dos años desde el desarrollo del primer circuito integrado. Como dijo el mismo Moore: «La ley de Moore ha sido el nombre dado a todo lo que cambia exponencialmente» (Moore, 1965).

Ocho trabajos en busca de un valor

¿Cuál es el valor de una criptomoneda? Ocho trabajos pretenden responder esta pregunta.

Una función de tres variables

Antes de responder la pregunta sobre el valor intrínseco de una bitcóin, Gourov (2014: 1) hace la siguiente observación: «Hasta el momento, las instituciones y los analistas han buscado un método de valoración mirando otros activos, a menudo recurriendo a métodos que no son aplicables a esta clase de activos emergentes». Para valorar una bitcóin, Gourov propone identificarla como un bien y usar la demanda y la oferta como impulsores del valor. La demanda es el valor requerido para mantener las magnitudes actuales de transacciones; la oferta es la cantidad de monedas en circulación que facilitan tal volumen de transacciones.

El valor de la demanda es impulsado por la utilización de la bitcóin como moneda de pago. A fin de determinar la demanda se usa la ecuación de Fisher (teoría cuantitativa del dinero): la cantidad de dinero (M) por su velocidad de circulación (V) es igual al precio (P) por el volumen de transacciones (T): M*V = P*T. La oferta es la cantidad de monedas en circulación. Gourov concluye que el valor de una bitcóin es una función de tres variables: el gasto total (P*T), la velocidad (V) y el número de monedas activas (N): (P*T)/(V*N). El valor recogido por esta expresión es, según Gourov, el valor derivado del uso de la bitcóin como red de pagos.

La masa crítica

Alabi (2017) analizó algunas redes de cadenas de bloques recientes para determinar si cumplen la ley de Metcalfe. Modeló el valor de la red en función del precio de la criptomoneda usada en la red y el número de usuarios, medido por el número de direcciones únicas que realizan transacciones en la red. Obtuvo que las redes bitcóin, ethereum y dash resultaron bien modeladas por la ley de Metcalfe, que identifica el valor de una red como proporcional al cuadrado de la cantidad de sus nodos o usuarios finales. Adicionalmente, presentó un nuevo modelo según el cual el valor es proporcional al exponencial de la raíz del número de usuarios que participan en la red, un valor que exhibió también un buen modelado. Alabi no presenta medidas de bondad de ajuste, pero la obtiene de manera gráfica, por ajuste visual. Desde su perspectiva, el valor de la bitcoin es el valor de la red.

Alabi incluye otros dos aspectos de importancia. El primero es que presenta condiciones para determinar la «masa crítica» basada en el nuevo modelo. Si bien en física la masa crítica es la cantidad mínima de material necesaria para que se mantenga una reacción nuclear en cadena, en este caso la masa crítica es un umbral de usuarios a partir del cual la red comienza a crecer o se vuelve viral. Por debajo de ese número, el valor de la red permanece prácticamente estancado y cerca de su punto de partida inicial. El punto es de extrema importancia porque sin masa crítica la red no crece. El segundo aspecto es el potencial para identificar las burbujas de valor: las desviaciones observadas en la realidad con respecto al valor arrojado por el modelo. Las burbujas aparecen cuando los incrementos de valor extremadamente altos no van acompañados de un incremento acorde con el número de usuarios participantes o con cualquier otro desarrollo que pueda producir el valor más alto.

No existe un precio global

Aloosh (2018) presenta un modelo de precios para monedas digitales que fungen como activos negociados globalmente en mercados sin fricción; es decir, donde no existen costos ni restricciones asociados con las transacciones. Documenta las discrepancias de precios de la bitcóin frente a varios pares de monedas: dólar, euro, libra esterlina y dólar canadiense. Concluye que, a diferencia de otros activos que se comercializan en el mundo (como productos genéricos y monedas), la bitcóin no tiene un precio global. Finalmente, estudia el precio teórico y la volatilidad de las criptomonedas con valor intrínseco cero y concluye que tienen una volatilidad de precio mucho menor que las monedas fiduciarias; por lo tanto, es más fácil regularlas, usarlas y mantenerlas.

Con respecto a la volatilidad de la bitcóin, y para contrastar con alguna magnitud, el trabajo de Zoghbi (2015) muestra que, en términos de una medida como la desviación estándar histórica de los retornos en función de un precio de cierre diario, la bitcóin fue cinco veces más volátil que el índice S&P500, seis veces más volátil que el índice Dow Jones UBS Commodity y quince veces más volátil que la tasa de cambio dólar/euro. Estas cifras dan idea de lo volátil que resulta una criptomoneda sin valor intrínseco.

Una red de distribución de pagos

Powaga (2017), asesor financiero en ETF Momentum Investing, se apoya en el trabajo de Alabi para afirmar que, en el nivel más básico, la bitcóin es una red de distribución de pagos y, como todas las redes, debe estar sujeta a la ley de Metcalfe. Esta relación se ha observado en muchas industrias en las que una mayor adopción aumenta la utilidad general de la red, como el uso de internet en Europa, el valor de Facebook y, más recientemente, el valor de la firma china Tencent Holdings.

Powaga utiliza la medida «precio a valor Metcalfe» (P/VM) para estudiar la evolución de la bitcóin. La medida recuerda la razón precio a valor libro, utilizada en la valoración por múltiplos o «valoración relativa». Mientras más alto sea el valor de la relación P/VM, mayor es el precio que esperan los inversionistas para un mismo número de participantes en la red.

Una ecuación explicativa

En una entrevista con Sara Silverstein, editora ejecutiva de la revista Business Insider, Tom Lee, cofundador de FundStrat Global Advisors, se apoya en el hallazgo de Alabi y afirma: «Si se construye un sencillo modelo que valora la bitcóin como el cuadrado del número de usuarios multiplicado por el valor de transacción promedio, 94% del movimiento de la bitcóin en los últimos cuatro años se explica con esa ecuación» (Silverstein, 2017). Lee hizo una regresión lineal múltiple con el precio de la bitcóin como variable explicada, y la dirección única y el volumen negociado como variables explicativas; obtuvo un coeficiente de determinación ajustado de 0,9446.

La valoración por juicio

Knutson, Liu y Schlenker (2016) evaluaron una estrategia de inversión de un millón de dólares utilizando bitcóin y ethereum en un horizonte de cinco años. Encontraron baja correlación entre ambas criptomonedas. Sin embargo, identifican siete elementos que califican de motores de valor de estas criptomonedas (en realidad, de cualquier criptomoneda): estabilidad de la plataforma, seguridad, oferta, demanda, liquidez, volatilidad y sentimiento. El sentimiento implica analizar el conocimiento, la aceptación, el interés y el apoyo de tres audiencias: público en general, gobierno y comunidad digital. En la evaluación de cada elemento se le asigna la misma ponderación y una puntuación que va del 1 al 5, y luego se suman. En resumen, estos autores proponen un método de valoración por juicio que no contraviene el concepto de diversificación, en virtud de que los elementos de la cartera no están (o están muy poco) correlacionados entre sí.

El valor instrumental

Bolt y van Oordt (2016) desarrollan un marco económico para analizar la tasa de cambio de una criptomoneda mediante tres motores de valor: 1) el uso actual de la criptomoneda como sistema de pagos, 2) la decisión de compra de los inversionistas (que, al mirar hacia adelante, tienen una expectativa de uso futuro de la criptomoneda y regulan su oferta) y 3) un conjunto de elementos que influyen sobre la adopción futura de las criptomonedas y su aceptación por el comercio y los particulares. Por el lado del mercado de los consumidores está la valoración de los beneficios derivados del envío frecuente de remesas, la privacidad y el anonimato, y los beneficios derivados de la adopción de nuevas tecnologías. Desde la perspectiva del resto del mercado están los beneficios derivados del bajo costo transaccional. El motor de valor de una criptomoneda, para Bolt y van Oordt, es su valor instrumental.

El comportamiento en manada

La denominada influencia informacional social, o «comportamiento en manada», es un fenómeno psicosocial en el que las personas hacen lo mismo que otras en un intento de exhibir y adoptar lo que consideran el comportamiento correcto. Se presenta en situaciones ambiguas, cuando la gente no es capaz de determinar el comportamiento correcto y supone que los otros conocen más acerca de la situación.

El estudio más famoso de este fenómeno es el experimento de Sherif (1935), sobre los efectos de los juicios de un grupo sobre los juicios y las opiniones de cada individuo. Este experimento fue diseñado para medir hasta qué punto un participante, cuando se le pide que resuelva la ubicación de un punto luminoso en un espacio, encontrará una respuesta personal que mantendrá en el tiempo. En el experimento, los sujetos fueron colocados en una habitación oscura y se les pidió que miraran un punto de luz a unos cinco metros de distancia. El punto estaba inmóvil; sin embargo, se les preguntó cuánto se movía. Y es que, debido al llamado efecto autocinético, el punto parece moverse. El movimiento varía de persona a persona, pero generalmente es constante a lo largo del tiempo para cada individuo. Unos días más tarde, cada sujeto se emparejó con otros dos sujetos y se les pidió que dijeran cuánto se movía la luz. A pesar de que los sujetos habían dado previamente diferentes medidas, los grupos llegaban a una medida común. Para descartar la posibilidad de que los sujetos estuvieran simplemente dando respuestas grupales para evitar parecer tontos mientras creían que su cálculo original era correcto, Sherif hizo que los sujetos juzgaran el «movimiento» de la luz nuevamente de manera individual. En tal oportunidad, los sujetos mantuvieron el juicio del grupo. Debido a que el movimiento de la luz es ambiguo, los participantes confiaban en el otro para definir la realidad.

El experimento muestra no solo que los individuos están más dispuestos a modificar sus percepciones bajo la influencia de un grupo, sino también que mantendrán la diferencia entre su percepción individual inicial y la grupal. Sin embargo, la que internalizarán con más fuerza será la percepción grupal, aún separados de la influencia del grupo. El comportamiento en manada ocurre con frecuencia en las decisiones diarias sustentadas en el aprendizaje de la información que suministran otros. Un ejemplo es el de una pareja que decide en cuál de dos restaurantes cenar. Ambos parecen atractivos, pero están vacíos porque todavía es temprano; así que, al azar, la pareja elige el restaurante «A». Al rato, otra pareja camina por la misma calle en busca de un lugar para cenar. Ven que el restaurante «A» tiene clientes mientras que «B» está vacío, y eligen «A» basados en el supuesto de que tener clientes lo convierte en la mejor opción. Debido a que otros transeúntes hacen lo mismo, el restaurante «A» hace más dinero esa noche que «B». La investigación en el área de finanzas conductuales ha documentado una variedad de «sesgos», relacionados con las preferencias y las formas como las personas procesan la información para decidir (Shefrin, 2000).

Volátiles y sin valor

Las criptomonedas son extremadamente volátiles y no tienen valor intrínseco, en sentido axiológico ni financiero. Sin embargo, tienen valor instrumental, y las decisiones asociadas con la asignación de ese valor instrumental están afectadas por los sesgos de los inversionistas.

En los dos extremos del movimiento del mercado, el pánico (la venta) y la codicia (la compra), el análisis pierde perspectiva y quienes compran o venden siguen un comportamiento en manada. Para que una red de usuarios de criptomonedas comience a crecer, necesita llegar a su «masa crítica»: por debajo de la masa crítica, la red de usuarios permanece estancada. Pareciera entonces que el valor instrumental de una criptomoneda es consecuencia de su aceptación, y viene atado a su masa crítica. Quizá el modelo de juicio (Knutson, Liu y Schlenker, 2016) sea el que más se acerca a los motores de valor que influyen en el crecimiento de la red de usuarios y, en consecuencia, en el valor de uso de una criptomoneda. Hasta el momento, no se han publicado otros trabajos que definan las variables o motores de valor que causan la masa crítica.

Referencias

  • Alabi, K. (2017): «Digital blockchain networks appear to be following Metcalfe’s Law». Electronic Commerce Research and Applications. No. 24. http://dx.doi.org/10.1016/j.elerap.2017.06.003
  • Aloosh, A. (2018): «The price of a digital currency». Mont-Saint-Aignan: Neoma Business School: https://ssrn.com/abstract=3047982
  • Bolt, W. y van Oordt, M. R. C. (2016): «On the values of virtual currencies». Bank of Canada Staff Working Paper. No. 2016-42. Ottawa: Bank of Canada.
  • Fukuyama, F. (1996): Trust: social virtues and the creation of prosperity. Nueva York: Simon and Schuster.
  • Gourov, K. (2014): «Measuring the intrinsic value of cryptocurrency»: http://komar.bitcheese.net/files/Measuring%20the%20Intrinsic%20Value%20of%20Cryptocurrency.pdf
  • Graham, B. (1949): The intelligent investor. Nueva York: HarperCollins.
  • Graham, B. y Dodd, D. (1934): Security analysis. Rockland: Jay’s Publishers Services.
  • Knutson, A., Liu, M. y Schlenker, D. (2016): «The digital asset of the future: bitcoin & ether». Brinham Young University-Marriot School of Management-Kraken-The Economist: https://www.economist.com/sites/default/files/the_digital_asset_of_the_future__team_byu.pdf
  • Larrosa, J. (2016): «Leyes de valoración de redes». Redes de Ingeniería. Vol. 7. No. 2: http://revistas.udistrital.edu.co/ojs/index.php/REDES/article/view/9877
  • Moore, G. E. (1965): «Cramming more components into integrated circuits». Electronics. Vol. 38. No. 8: http://hasler.ece.gatech.edu/Published_papers/Technology_overview/gordon_moore_1965_article.pdf
  • Nakamoto, S. (2008): «Bitcoin: a peer-to-peer electronic cash system». Satoshi Nakamoto Institute: https://nakamotoinstitute.org/literature/bitcoin/
  • Powaga, S. (2017): «Bitcoin and Metcalfe’s law». Advisor Perspectives: https://www.advisorperspectives.com/commentaries/2017/11/28/bitcoin-and-metcalfes-law
  • Schroeder, M. (2016): «Value theory». En E. N. Zalta (ed.): The Stanford Encyclopedia of Philosophy: https://plato.stanford.edu/entries/value-theory/
  • Shefrin, H. (2000): Beyond greed and fear: finance and the psychology of investing. Nueva York: Oxford University Press.
  • Sherif, M. (1935): «A study of some social factors in perception». Archives of Psychology. Vol. 27. No. 187: 1-60.
  • Silverstein, S. (2017): «Analyst says 94% of bitcoin’s price movement over the past 4 years can be explained by one equation». Bussines Insider: http://www.businessinsider.com/bitcoin-price-movement-explained-by-one-equation-fundstrat-tom-lee-metcalf-law-network-effect-2017-10
  • Williams, J. B. (1938): The theory of investment value. Cambridge: Harvard University Press.
  • Zoghbi, R. (2015): «Estudio exploratorio del comportamiento de la volatilidad del bitcóin». Trabajo especial de grado para optar al título de Magister en Administración, mención Gerencia de Finanzas. Caracas: Universidad Metropolitana.

César Tinoco, profesor del IESA