Objetivo: inferir los activos financieros del mercado colombiano que pueden ser cubiertos mediante posiciones con bitcoin, determinando el vínculo frente a dicha criptomoneda, así como contribuir al entendimiento de las criptodivisas (en este caso en particular, al bitcoin), en pro de su uso y aplicabilidad como vehículo de inversión.
Diseño/metodología: este estudio usó un modelo de correlación condicional dinámico (DCC), el cual tiene capacidad para recoger las relaciones dinámicas y la variabilidad de las series en el tiempo cuando son volátiles y brinda la flexibilidad propia univariante del modelo autorregresivo generalizado condicional heterocedástico (GARCH), que permite encontrar momentos donde la volatilidad tienda a un equilibro que proporcione coeficientes, el cual, al evaluar pares de variables, favorece la diferenciación e interpretación entre diversificación, refugio seguro y cobertura financiera.
Resultados: los hallazgos evidenciaron que los coeficientes proporcionados por el modelo permiten concretar las propiedades del bitcoin como mecanismo de cobertura de riesgo frente a algunos instrumentos de renta fija y variable del mercado nacional, así como la inhabilidad de su uso como refugio seguro para todos los activos estudiados, por lo que contribuye para que los inversionistas cuenten con más bases para la toma de decisiones.
Conclusiones: esta investigación soporta que el bitcoin es apto para ser utilizado como un innovador producto de inversión en la economía nacional, dado que posee características que lo convierten en activo financiero, con enfoque hacia la construcción de portafolios y generación de coberturas frente a riesgos financieros.
Originalidad: a través de la aplicación del modelo econométrico y el análisis de sus salidas, surge la necesidad de comenzar a difundir educación en activos digitales, debido a que en el largo plazo desarrollan solidez y rentabilidad, lo que genera la oportunidad de lograr beneficios bajo un adecuado nivel de riesgo, siendo materia de interés para inversionistas.