A atenção em redes sociais supera fatores macroeconômicos na precificação de criptoativos?

Esta dissertação investiga empiricamente se os preços de criptoativos respondem de forma mais intensa a choques de atividade em redes sociais do que a choques em variáveis macroeconômicas tradicionais. Utiliza-se modelo vetorial autorregressivo bayesiano com restrições de sinal, estimado para Bitcoin, Ether, Ripple, Cardano e Dogecoin entre 2016 e 2023. A metodologia compara funções de resposta ao impulso e decomposições da variância do erro de previsão para identificar a importância relativa dos choques de atenção social frente a choques de política monetária e de prêmio de risco convencional. Os resultados indicam que choques de redes sociais explicam parcela substancial das variações de preço no curto prazo, podendo superar, em alguns ativos e janelas temporais, o canal macroeconômico individualmente dominante. Contudo, choques sociais não prevalecem sobre o bloco macroeconômico agregado na maioria dos casos. Observa-se redução sistemática da sensibilidade à atenção social nos ativos com maior grau de institucionalização, sugerindo que a adoção institucional transfere o peso explicativo dos preços de fatores comportamentais para fundamentos econômicos. A principal contribuição do trabalho é oferecer arcabouço empírico unificado que quantifica a prevalência condicional de choques de redes sociais na formação de preços de criptoativos, fornecendo evidências úteis para investidores, reguladores e formuladores de política econômica.