Essais sur le sentiment des investisseurs et les chocs d'information dans le bitcoin

Essays on investor sentiment and information shocks in bitcoin

• Auteur / Autrice : Yongqiang Meng
• Direction : Jorgen-Vitting Andersen, Xiong Xiong
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 03/07/2022
• Etablissement(s) : Paris 1 en cotutelle avec Université de Tianjin
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale d'Économie (Paris ; 2004-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Centre d'économie de la Sorbonne (Paris ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Bing Han
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jorgen-Vitting Andersen, Xiong Xiong, Lei Lu, Wei Zhang, Philippe de Peretti
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Bing Han, Lei Lu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Investissements

Cryptomonnaie

Investisseurs directs

Bitcoin

Mots clés libres

Bitcoin

Modèle socio-financier

Sentiment des investisseurs

Chocs informationnels

Bitcoin

Socio-finance Model

Investor sentiment

Information shocks

Résumé

Par rapport aux instruments d’investissement traditionnels, les prix du Bitcoin sont plus volatils et sa valeur intrinsèque n’est pas claire. En outre, les systèmes d’échange anonymes et pratiquement non réglementés attirent de plus en plus d’investisseurs individuels. Etant inondé d’investisseurs individuels, le marché du Bitcoin semble excellent pour étudier comment le sentiment des investisseurs détermine le prix des actifs et comment les investisseurs réagissent aux chocs d’information. Inspiré par ces investisseurs individuels qui effectuent leurs transactions sur la base de communications entre eux, en ligne ou hors ligne, cette thèse propose un modèle socio-financier basé sur la communication des investisseurs, ce qui implique que les investisseurs forment leur opinion haussière ou baissière après les communications et effectuent leurs transactions en se basent sur leurs opinions. En utilisant le modèle socio-financier, cette thèse mesure le sentiment des investisseurs sur le marché du Bitcoin et trouve que le changement d’opinion, l’augmentation ou la diminution de la mesure du sentiment des investisseurs, en disant Bullishness, est significativement positif lié à la volatilité du rendement réalisé du Bitcoin et au volume d’échanges. De plus, cette thèse va également plus loin en étudiant la relation entre le changement de Bullishness et les rendements de la crypto-monnaie, en trouvant que plus le Bullishness est élevé, plus les rendements futurs des crypto-monnaies sont faibles. Dans le marché financier, l’information détermine les mouvements de prix. Contrairement aux actifs du marché financier traditionnel, dont les prix fluctuent autour des valeurs intrinsèques, les prix du Bitcoin connaissent des sauts à l’élastique et sont plus sensibles aux chocs d’information. Cette thèse mesure les chocs d’information par les sauts de prix, et les changements non-continus des prix des actions, et trouve que les investisseurs sous-réagissent aux chocs d’information. En considérant les sauts séparément comme des sauts positifs et des sauts négatifs, les résultats montrent que les investisseurs sur-réagissent aux grands chocs d’information négatifs tandis qu’ils sous-réagissent aux grands chocs d’information positifs, en accord avec les recherches précédents qui trouvent que les investisseurs réagissent de manière asymétrique aux bonnes ou mauvaises nouvelles. Comparé aux études antérieures, il y a trois contributions de cette thèse : Premièrement, nous proposons une nouvelle mesure du sentiment des investisseurs basée sur un modèle socio-financier, plutôt que sur des enquêtes externes ou des données économiques. Deuxièmes, nous trouvons des preuves que les changements de Bullishness prédisent le rendement, la volatilité du rendement et le volume d’échanges du Bitcoin et d’autres crypto-monnaies. Finalement, nous pensons que les investisseurs sous-réagissent aux chocs d’information.

Compared with traditional investment instruments, Bitcoin prices are more volatile and its intrinsic value is unclear. Moreover, the anonymous and virtually unregulated trading systems attract more and more individual investors. Being flooded with individual investors, the Bitcoin market seems to be excellent for studying how investor sentiment drives asset prices and how investors react to information shocks. Inspired by those individual investors who conduct their trades based on communications with each other online or offline, this dissertation proposes the sociofinance model based on investors’ communication, which implies that investors form their bullish or bearish opinion after the communications and trade relying on their opinions. Using the socio-finance model, this dissertation measures the investor sentiment in the Bitcoin market and finds that the change of their opinion, increase or decrease of the investor sentiment measure, saying Bullishness, is significantly positively related to realized return volatility of Bitcoin and trading volume. This dissertation also goes further by investigating the relationship between the change of Bullishness and cryptocurrency returns, finding that the higher Bullishness changes the lower future cryptocurrency returns. In the financial market, information drives price movements. Unlike the assets in the traditional financial market, whose prices fluctuate around the intrinsic values, Bitcoin prices experience bungee jumping and are more sensitive to information shocks. This dissertation measures information shocks by price jumps, and the non-continuous changes in stock prices, and find that investors underreact to information shocks. By considering the jumps separately as positive jumps and negative jumps, the results show that investors overreact to large negative information shocks while underreact to large positive information shocks, consistent with the literature that documents investors react asymmetrically to good and bad news. This dissertation contributes to the literature by proposing a new measurement of the investor sentiment based on a socio-finance model, rather than external surveys or economic data, finding evidence that the changes of Bullishness predict return, return volatility, and trading volume of Bitcoin and other cryptocurrencies, finding that investors underreact to information shocks.