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实用加密货币估值

2019-01-16

在投资中,预判资产的长期价格走向,是估值模型唯一可能的功能。

编者按:本文来自一块链习社区(微信 ID :yikuailianxishequ),作者:刘毅,Odaily星球日报经授权转载。

本文作者刘毅,清华大学硕士,资深IT架构师,2013年初开始投资比特币,战果丰硕,有丰富的资本市场实战经验,目前从事区块链天使投资。

加密货币本质上是货币,而非生产性资产(Productive Asset),因此无法使用未来现金流贴现法做估值。目前加密社区比较认可的绝对估值法,依次由Vitalik Buterin、John Peffer、Chris Burniske、Alex Evans所阐述和发展。

虽然Alex Evans的估值模型相对最为完善,但是依然不具备实用性。它既不能解释加密货币的主要价格现象,也不具备预测能力。

原因是这条估值模型的发展线索,依据的是以艾尔文.费雪为代表的古典主义货币需求理论。此理论本身存在缺陷,举例来说:古典主义货币需求理论始终不能解释货币流通速度V的波动性,以及V与经济周期之间的关联性。

一直以来,存在以凯恩斯为代表的剑桥学派的另外一套货币理论(米尔顿.弗里德曼对两派理论做了某种程度的综合和发展,因与主题无关,不再提及。)。凯恩斯称他的货币需求理论为流动性偏好理论(liquidity preference theory)。根据流动性偏好理论,人们对货币的需求有三个动机:交易动机、预防动机和投机动机。

仅就交易动机而言,流动性偏好理论和古典主义理论是重叠的。Chris Burniske的估值模型根据费雪方程MV=PQ推演估值模型,也就只考虑了交易动机引发的货币需求。

流动性偏好理论所说的预防动机是指:持有货币,用来预防非预期的需求。例如:你一直想买一套好音响,路过某商店时,你发现你心仪的音响正在打折出售。如果你持有预防可能需求的货币,就可以完成交易,否则只能坐失良机。

凯恩斯认为,人们愿意持有的预防性货币余额,主要取决于对未来交易水平的预期,并于其收入成比例。在此基础上,威廉.鲍莫尔和詹姆斯.托宾分别发展了更精细的模型,能够对交易动机和预防动机引发的货币需求做定量分析,也就是Baumol-Tobin模型。Alex Evans的加密货币估值方法引入了Baumol-Tobin模型,因此他的方法比Chris Burniske更加完善。

但是上述估值方法都没有纳入流动性偏好理论的第三个动机:投机动机。凯恩斯所说的投机动机,是由于货币具有价值存储(SoV, Store of Value)功能,使得人们愿意持有货币。由于投机具有一定负面含义,我转而采用中性的词汇:价值存储动机。价值存储动机囊括了保值和增值、短期和长期、投机和投资需求。

有一定实操经验的加密货币投资者都会同意:推动加密货币价格变化的主导力量是价值存储动机。大部分投资者买入加密货币,是期待资产增值,而不是为了使用(交易动机)或者未来使用(预防动机)。加密货币主要的价格现象,比如塞浦路斯银行危机推动2013年牛市、比特币价格远超费雪方程的预测、ICO热潮引发的ETH暴涨等等,也只能用价值存储来合理地解释。因此不考虑价值存储动机,就不可能得出实用的加密货币估值模型。

实用加密货币估值

根据完整的流动性偏好理论,同时考虑交易、预防和价值存储三个动机,我提出加密货币估值的双池模型。

如上图所示,双池模型由SoV池和应用池两个池组成,研究的目标加密货币,都在两个池中流通。SoV池里流通的投资者(投机者)持有的货币。比如某投资者持有一定数量的ETH,但是他不是Dapp的用户,从来不用ETH支付(包括gas),那么他持有的ETH全部属于SoV池。应用池是公链或者DApp用户持有的货币。

跟上面那个例子相对应,某个以太坊用户持有的ETH,主要用于支付(包括Gas),那么他持有的ETH属于应用池。投资池和应用池是联通的,它们共享一个加密货币价格。用户要使用加密货币,一般也是从交易所购买,跟投资者买卖的价格一致。当用户不再使用加密货币,也是在交易所卖出。

与之前的模型相比,双池模型纳入决定加密货币的主要因素:价值存储动机,从而具备了实用性。能够解释大多数加密货币价格现象,并具有预测能力。

我将在后续文章中给出双池模型的计算公式和电子表格。但是请大家注意,我们不应该过度强调定量和精准。须知模糊的正确,远胜于精确的错误。在投资中,预判资产的长期价格走向,是估值模型唯一可能的功能。试图预测短线走势,或者精确预测价格,都有悖于市场规律,无异于缘木求鱼。

本文来自投稿,不代表Odaily立场。如若转载请注明出处。

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