自 2008 年中本聪撰写的比特币白皮书发布以及 2009 年点对点电子现金系统推出以来，加密资产领域经历了巨大的发展。除了个人、政府和金融机构，越来越多的公司正在探索加密资产及其底层技术、区块链或分布式账本技术的可能性。

在宏观和微观层面上更好地评估和确定这些加密资产的价值的需求和需求正在增长。在财务报告、税收、投资决策等各个层面做出决策以及评估监管框架的发展时，必须采用合理的估值方法。

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然而，确定加密资产的真实价值并不简单。去中心化交易所和市场等加密平台并不总是可与传统公司相提并论，而是网络的一部分，价值由网络内的社区和参与者创造。价值不仅取决于参与者的数量，还取决于他们在该网络中的参与程度。

加密经济和代币经济在不同的原则下运作，价值是通过开源软件在线创造的，以及通过社交媒体和元经文进行协作和交流。

本文旨在通过提供更深入的见解和对一些加密资产估值方法的全面概述，为现有文献做出贡献。随着新技术和市场动态不断塑造景观，这一主题不断发展的性质提出了独特的挑战。

本文是三部曲的一部分，后续文章将重点关注 NFT 和 DeFi 代币的估值。虽然加密货币的估值是这里的主要焦点，但数字资产的范围更广。读者受邀参与公开对话，提出他们的意见和想法，力求在开源原则的精神范围内营造协作环境。

估值模型

虽然传统金融采用既定的估值方法，如市场、成本和收入方法，但加密资产的独特特征需要探索适合这一新兴资产类别的替代方法。

除了传统方法外，加密市场特有的估值方法，如NVT 比率、交易方程、梅特卡夫定律、生产成本和Crypto-J 曲线，提供了对独特动态和价值驱动因素的洞察的加密资产。

通过结合传统方法和加密特定方法的要素，可以全面了解加密资产估值，使投资者能够有效地驾驭这个快速发展的领域。

NVT比率

Network -Value-to-Transaction (NVT) Ratio定义为市值与链上交易量的比率，可以看作是股票市盈率的类比。在传统金融中，市盈率用于将一家公司与其历史记录进行比较，使分析师能够根据公司的收益确定价格趋势。

Willy Woo 在 2017 年 2 月发布的一条推文中首次介绍了 NVT 比率。高 NVT 比率表明投资者对比特币定价溢价，因为市值增长超过了链上交易量和价值结算的利用率。

NVT 比率经过优化，可作为长期交易指标更加灵敏和有用。对于使用成交量加权平均价格的本地和全球市场顶部和底部，它也是一个有用的信号。

交换方程式

交换方程式是一种货币理论，它指出商品和服务的价格水平与货币供应量和货币流通速度成正比。该等式表示为M * V = P * Q，其中 M 是货币供应量，V 是货币流通速度，P 是价格水平，Q 是生产的商品和服务的数量。

这个模型来自 20 世纪的经济学家欧文费雪。在加密资产估值的背景下，该等式可用于通过估计其潜在的未来用例和采用率来估计加密货币的公允价值。所生产的商品和服务的数量可以用预期使用加密货币发生的交易的总价值代替。货币流通速度可以用给定时期内一个单位的加密货币易手的平均次数代替。价格水平可以用加密货币的市值代替。最后，货币供应量可以用流通中的加密货币单位总数代替。

Burniske 主要建立交换方程来求解 M，这是在尝试对加密资产进行估值时以速度 V 支持大小为 PQ 的硬币所需的货币基础的大小。为了求解 M，将交换方程修改为 M = PQ/V。

评估加密资产的交换方程式方法提供了一个简单且有理论依据的框架，提供了一种用于估计加密货币公允价值的结构化方法。它允许进行定量分析和比较。

这种方法也有其局限性，因为它假设所有加密货币都用作交换媒介并且它们的速度是恒定的。它还没有考虑其他因素，例如可能影响加密货币采用率和价值的网络效应、竞争和技术进步。

梅特卡夫定律作为比特币价值的模型

Timothy Peterson (2017) 证明比特币的中长期价格遵循梅特卡夫定律。梅特卡夫定律指出，网络的价值与网络中连接的用户或交易数量的平方成正比。

梅特卡夫定律提供了一个数学模型来理解和量化网络规模和价值之间的关系。它表明网络的价值随着用户数量的增长速度比线性增长更快，突出了网络效应在推动网络增长和成功方面的重要性。

通过应用 Gompertz 曲线来解释与创建新比特币相关的通货膨胀效应，彼得森构建了一个供应（比特币数量）和需求（比特币钱包数量）模型。这项研究得出的结论是，比特币的价格非常符合梅特卡夫定律。

生产成本

比特币的生产成本模型基于这样一个概念，即其价格应等于生产它所产生的成本，包括电费和采矿硬件等费用。该模型假设只要价格保持高于或等于生产成本，矿工就会继续开采。

为了估算生产成本，需要考虑网络的总哈希率和挖矿硬件的能耗等因素。

生产成本模型通过考虑生成新硬币所涉及的潜在成本和资源，为比特币估值提供了一种切实可行的方法。它不同于其他依赖网络效应或投资者情绪等因素的估值模型。

但是，请务必注意该模型有局限性。它假设如果价格仍然高于生产成本，矿工将继续开采，如果价格低于该阈值，则可能不成立。

加密 J 曲线

术语“加密 J 曲线”是指加密货币随时间频繁经历的价值或价格变化模式。由于该模式在绘制时看起来像字母“J”，因此被称为“J 曲线”。它有一个可预测的模式，第一阶段的特点是强烈的热情和投机价值，从而达到顶峰。

由于无法预料的困难和障碍，投机价值减少，导致价格大幅下跌。在这个阶段，加密货币的当前效用价值 (CUV) 迅速增加。

在提供对市场动态的洞察力的同时，该模型的局限性在于任意到期日选择、单一用例假设、以美元衡量效用价值的挑战以及缺乏稳健的贴现率方法。

尽管如此，加密货币 J 曲线模型为理解和潜在利用市场周期和加密货币的反弹潜力提供了一个有用的视角。

吨考虑到以上所有因素，对加密资产实施改进的估值方法可以产生几个积极的影响：

• 使用改进的估值技术可以对高估或低估资产做出更准确和可信的判断。这可以通过考虑相关因素来完成，包括网络效应、采用率、技术改进和市场情绪。这将使投资者能够做出更有根据的选择。
• 在加密领域建立信任和信誉：可靠和稳健的估值方法有助于在加密领域建立信任和信誉。通过采用透明且有根据的估值框架，投资者、监管机构和市场参与者可以对加密资产价值的评估更有信心。这有助于减轻与市场操纵、欺诈活动和过度波动相关的担忧，最终营造一个更值得信赖的环境。
• 促进与传统金融的整合：加密行业与传统金融之间的差距可以通过改进加密资产估值技术来填补。这使得机构投资者、金融组织和监管机构更容易访问传统金融系统中的加密资产。

通过提高加密资产估值方法的准确性、透明度和兼容性，可以提高对加密行业的整体认知和接受度。这可以吸引更多主流兴趣，鼓励负责任的投资实践，并为加密资产进一步融入更广泛的金融生态系统铺平道路。

除了个别模型的固有局限性外，加密资产的估值还面临着重要的考虑因素：

• 有限的历史数据：由于加密资产存在的时间相对较短，历史数据通常只涵盖大约 10 到 15 年，甚至更短。这种有限的历史数据可能对有效应用历史分析和基于趋势的估值方法构成挑战，因为可用数据可能不足或不太可靠。
• 市场参与者的行为：市场参与者的行为，包括投机、从众心理和对炒作的敏感性等因素，可能对开发充分纳入这些方面的模型提出挑战。理解和整合市场行为可能很复杂，但也可以为评估加密资产提供有价值的见解。
• 潜在的欺诈活动：蓄意欺诈的实例，例如操纵加密资产数量或使用清洗技术，可能会影响估值中使用的数据质量。这些活动可能会导致不准确和扭曲，从而增加估值过程的复杂性。

通过认识和承认这些考虑因素，人们可以采用更加谨慎和批判性的方法来评估加密资产。这涉及考虑数据的可用性和可靠性、了解市场的行为方面以及对潜在的欺诈活动保持警惕。

结论

为加密资产开发有效的估值模型是一项具有挑战性的任务。加密行业的独特特征和动态需要创新和量身定制的方法。

估值方法在评估加密资产价值方面的重要性怎么强调都不为过。准确的估值使投资者、监管机构和市场参与者能够做出明智的决策。

加密资产估值领域正在蓬勃发展并不断发展。持续的研发对于保持领先地位并适应新技术和市场动态至关重要。