Um estudo desenvolvido no Campus Sorocaba da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) analisou de que forma o lançamento do GPT-4, modelo de inteligência artificial da OpenAI, impactou a volatilidade de importantes criptomoedas. O Bitcoin, por exemplo, aumentou a volatilidade no curto prazo, mas voltou ao normal ao longo do tempo.
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Intitulado “Impacto do lançamento do GPT-4 na volatilidade condicional de uma cesta de criptoativos: uma análise utilizando modelos da família ARCH”, o trabalho parte da premissa de que eventos tecnológicos relevantes podem gerar choques informacionais capazes de alterar, ao menos temporariamente, a dinâmica dos mercados financeiros.
Para a análise, foram utilizados dados diários de 2023 das criptomoedas Bitcoin, Ethereum e Solana, consideradas representativas do mercado cripto por sua relevância, diversidade tecnológica e volume de negociação. O evento analisado foi o lançamento do GPT-4, ocorrido em março de 2023, marco importante por se tratar do primeiro modelo multimodal da OpenAI, capaz de processar textos e imagens.
Impacto nas criptomoedas
Os resultados indicam que o impacto do lançamento do GPT-4 foi heterogêneo entre os criptoativos analisados. No caso do Bitcoin e da Solana, observou-se um aumento da volatilidade no curto prazo, sugerindo um movimento inicial de maior incerteza e especulação por parte dos investidores. Esse aumento, porém, foi seguido por reversão nos horizontes mais longos, indicando que o mercado tende a absorver o choque informacional com o passar do tempo.
Já o Ethereum apresentou comportamento distinto. Após o lançamento do GPT-4, houve uma redução significativa da volatilidade, o que pode indicar maior estabilidade desse ativo frente ao evento analisado. Esse resultado sugere que diferentes criptomoedas reagem de maneira específica a avanços tecnológicos, dependendo de suas características, maturidade de mercado e perfil dos investidores.
De acordo com o estudo, esses achados reforçam a hipótese de que eventos tecnológicos de grande repercussão, especialmente ligados à inteligência artificial, podem influenciar o mercado financeiro – embora os efeitos não sejam uniformes entre os ativos.
Metodologia e abordagem
A pesquisa foi realizada como trabalho de conclusão de curso por Thiago Mateos Salgado, estudante do curso de Ciências Econômicas e membro da entidade estudantil ImpactUFSCar, sob orientação da professora Andreza Palma, do Departamento de Economia (DEc-So).
O estudo aplicou modelos econométricos da família ARCH/GARCH, amplamente utilizados para analisar e prever volatilidade em séries financeiras. A metodologia envolveu a construção de séries de retornos, testes estatísticos para verificação de padrões de volatilidade e a estimação de diferentes modelos para capturar a dinâmica dos preços antes e depois do evento tecnológico.
Foram consideradas janelas temporais de curto, médio e longo prazo, permitindo observar tanto reações imediatas quanto movimentos de acomodação do mercado ao longo do tempo.
Segundo o autor, a escolha do GPT-4 como evento de análise se justifica pelo forte impacto simbólico e tecnológico da ferramenta, que reforçou expectativas positivas em torno da inteligência artificial e de setores associados à inovação digital, incluindo o ecossistema de blockchain e criptomoedas.
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