Analizando la correlación entre el mercado de criptomonedas y el mercado computacional

• Torres-González, Víctor Manuel ^[1]
  1. [1] Secretaría de Innovación y Desarrollo Económico, Gobierno del Estado de Chihuahua
• Localización: Economicus Journal of Business and Economics Insights, ISSN-e 3061-8169, Vol. 2, Nº. 1, 2025, págs. 61-71
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analyzing the correlation between the cryptocurrency market and the computational market
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• Resumen
  • español

    Este estudio examina la relación entre las fluctuaciones de precios de la tarjeta gráfica RX 6700XT y la criptomoneda Ethereum (ETH) durante un período de alta volatilidad en el mercado, desde abril de 2021 hasta abril de 2022. Basándose en datos de precios de Estados Unidos, Alemania y Japón, el análisis se centra en la RX 6700XT debido a su popularidad entre los mineros de criptomonedas por su eficiencia energética y su alto hash rate, una medida de rendimiento computacional. Ethereum, seleccionada como la criptomoneda más rentable para la minería de datos con tarjetas gráficas (GPU) durante el período analizado, sirve como base para el análisis metodológico. La metodología se basa en un análisis de series de tiempo, pruebas de estacionariedad, cointegración y la estimación de un modelo de corrección de errores basado en el marco teórico de Gujarati y Porter (2010). Los resultados presentan evidencia empírica de que existe una relación entre los precios de criptomonedas y las tarjetas gráficas, señalando la interacción económica entre estos mercados.

  • English

    This study examines the relationship between price fluctuations of the RX 6700XT graphics card and the cryptocurrency Ethereum (ETH) during a period of high market volatility from April 2021 to April 2022. Drawing on price data from the United States, Germany, and Japan, the analysis focuses on the RX 6700XT due to its popularity among cryptocurrency miners for its energy efficiency and high hash rate—a measure of computational performance. Ethereum, selected as the most profitable cryptocurrency for GPU-based mining during the observed timeframe, serves as the basis for the methodological analysis. The study employs time series analysis, stationarity tests, cointegration tests, and an error correction model based on the framework of Gujarati and Porter (2010). The findings provide empirical evidence of a significant relationship between cryptocurrency prices and graphics card prices, highlighting the economic interplay between these markets.