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Comercio de Margen e Inversión en Criptomonedas entre Inversores de EE. UU.: Evidencia del Estudio Nacional de Capacidad Financiera

Autores: Ahmmed, Ferdous; Boadi, Boakye Yam; Guillemette, Michael

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Comercio de Margen e Inversión en Criptomonedas entre Inversores de EE. UU.: Evidencia del Estudio Nacional de Capacidad Financiera


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de recursos

Palabras clave

Relación
Comercio con margen
Inversión en criptomonedas
Teoría de las finanzas conductuales
Préstamo de margen
Llamada de margen

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 36

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio examinó la relación entre el comercio de margen y la inversión en criptomonedas utilizando datos de las olas de 2018 y 2021 de la Encuesta de Inversores del Estudio Nacional de Capacidad Financiera (NFCS). Guiado por la teoría de las finanzas conductuales, que sugiere que los sesgos cognitivos pueden influir en la toma de riesgos, el estudio exploró si el uso de préstamos de margen y las llamadas de margen están asociados con una mayor participación en criptomonedas. Los préstamos de margen son inherentemente arriesgados, ya que deben ser reembolsados independientemente de los resultados de la inversión, y las llamadas de margen se activan cuando el capital de un inversor cae por debajo de un umbral requerido. Los resultados mostraron una asociación positiva y estadísticamente significativa entre la actividad de margen y la inversión en criptomonedas. Específicamente, las personas con un préstamo de margen tenían un 17 por ciento más de probabilidades de invertir en criptomonedas, mientras que aquellos que han experimentado una llamada de margen tenían un 23 por ciento más de probabilidades. Dada la extrema volatilidad de las criptomonedas, estos resultados destacan los riesgos aumentados que enfrentan los inversores al utilizar apalancamiento en mercados especulativos. El análisis se basa en datos transversales de inversores de EE. UU.; por lo tanto, los hallazgos deben interpretarse como correlacionales en lugar de causales.

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