Hechos clave:
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Analistas de Coin Metrics evaluaron datos de bitcoin, ether, ripple, bitcoin cash y litecoin.
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SegĆŗn el estudio, ripple es el criptoactivo que posee mayor desigualdad.
Un anĆ”lisis del equipo de Coin Metrics publicado este 20 de agosto se centra en el tema de la distribuciĆ³n de la riqueza no solo en bitcoin sino en otras cuatro criptomonedas. Determina asĆ que, despuĆ©s de bitcoin, los criptoactivos con menos desigualdad son ether (ETH) y bitcoin cash (BCH).
En su informe los analistas seleccionaron a las cuatro criptomonedas que siguen a bitcoin en capitalizaciĆ³n de mercado, comparando datos de bitcoin (BTC), ether (ETH), ripple (XRP), litecoin (LTC) y bitcoin cash (BCH). De cada una de estas redes tomaron en cuenta no solo la capitalizaciĆ³n de mercado, sino tambiĆ©n el nĆŗmero de direcciones y el balance de los saldos que se mantiene en las mismas hasta este mes de agosto.
De esta forma, establecieron que ripple es el criptoactivo que posee mayor desigualdad en la distribuciĆ³n de la riqueza, lo opuesto de bitcoin, quedando litecoin en el cuarto lugar entre las cinco criptomonedas evaluadas. En ese sentido, bitcoin lleva la delantera como la criptomoneda mejor distribuida al poseer el mayor nĆŗmero de direcciones con saldos significativos y cuentas millonarias. SegĆŗn Coin Metrics en la red de bitcoin unas 5,8 millones de cuentas mantienen saldos promedios de USD 6.840. Mientras 13,9 millones de direcciones mantienen saldos superiores a 10 dĆ³lares.
Seguidamente, se hallan Bitcoin Cash (una bifurcaciĆ³n de Bitcoin) y Ethereum. En BCH el saldo promedio es de USD 317, mientras en la segunda es de USD 675. En BCH hay 2,6 millones de direcciones con saldos significativos y 2,1 millones con saldos superiores a 10 dĆ³lares. Entre tanto, Ethereum tiene 2,4 millones de direcciones con saldos significativos y 3,6 millones con montos superiores a 10 dĆ³lares.
Estos montos son diferentes en Ripple, en la cual se estiman cuentas con saldos promedios de USD 14.815, ademĆ”s de unas 600.000 direcciones con saldos significativos y 800.000 con saldos superiores a 10 dĆ³lares. Litecoin, por su parte, mantiene direcciones con saldos promedios de USD 1.408, con 1,2 millones de direcciones con saldos significativos y 1,1 millones con mĆ”s de 10 dĆ³lares.
Otro elemento que tomaron en cuenta los analistas para hacer sus cĆ”lculos es el tiempo de existencia de la plataforma. Al respecto, se observan dificultades para manejar tendencias a largo plazo. Ā«En Bitcoin, cada nuevo dĆa esperarĆamos que 218 nuevas direcciones contengan al menos 1 BTCĀ», un cĆ”lculo que Ā«podrĆa no tener sentidoĀ».
Dificultades para calcular la distribuciĆ³n
Coin Metrics pone Ć©nfasis en mencionar las dificultades que existen para medir y comparar la distribuciĆ³n de la riqueza, tanto de bitcoin como en las distintas criptomonedas. Cita la influencia de diversos factores, entre ellos las caracterĆsticas propias de cada red, las cuales marcan diferencias que pueden distorsionar los resultados.
La mecĆ”nica de la tarifa de gas de Ethereum tiende a dejar mĆ”s polvo (el polvo se refiere a saldos mĆ”s pequeƱos que la tarifa necesaria para moverlos). Esto podrĆa hacer que ETH parezca distribuirse de manera mĆ”s equitativa al reducir los saldos medios de las cuentas.
Coin Metrics
El otro factor que influye es el protocolo, que es diferente en cada red. Ethereum, por ejemplo, estĆ” basado en cuentas y por ello tiende a reutilizar las direcciones. Esto puede hacer que Ā«parezca menos equitativamente distribuido cuando se utilizan mĆ©tricas basadas en direccionesĀ», acotan los investigadores. Algo diferente sucede con los protocolos basados āāen UTXO, (salidas no gastadas), como Bitcoin.
MĆ©todos inexactos
Por otra parte, el estudio explica las implicaciones de la metodologĆa mĆ”s utilizada para calcular la distribuciĆ³n de la riqueza en el sector de las criptomonedas. Se trata del coeficiente de Gini. Este mĆ©todo, comĆŗnmente aplicado a las economĆas, se calcula en valores que se mueven entre 0 y 1, siendo 0 el valor que indica igualdad perfecta y 1 el que indica la mayor desigualdad posible.
Hasta ahora, los resultados tienden a indicar que bitcoin tiene un coeficiente superior a 0,8, indicativo para muchos de un alto nivel de centralizaciĆ³n. Sin embargo, para Coin Metrics el mĆ©todo de Gini puede ser inexacto cuando se extrapola a los criptoactivos. Esto, no solo porque Ā«la unidad de muestreo difiere en criptografĆa, sino que tambiĆ©n estamos midiendo la distribuciĆ³n de un solo activo, el criptoactivo en sĆ mismo, y no de todos los activos de un hogar menos los pasivos como lo hacemos al calcular Gini en las economĆas estatalesĀ».