紐約梅隆銀行報告：比特幣估值 藝術與科學的交融_加密貨幣:BNY

全球最大資產管理公司之一紐約梅隆銀行發布了一份報告，報告將比特幣與黃金進行了比較，并強調了S2F模型，以評估數字資產的價格及其在實體經濟中的作用。

以下為報告正文：

在當今環境下，法定貨幣的內在價值日益受到質疑，考慮諸如比特幣之類的替代貨幣的價值越來越重要。我們認為市場對比特幣/加密貨幣有需求。比特幣估值可能會是多種模型的組合，并且會不斷發展，尤其是在獲得主流認可的情況下。

傳統價值觀

最普遍接受的貨幣定義是價值儲存和交換媒介。根據這些說法，比特幣符合新興貨幣的描述。考慮到這一點，一些人可能會假設，衡量比特幣就像應用傳統貨幣估值模型一樣簡單。然而，估值的許多方面都是相對的。例如，20倍的市盈率貴嗎？這既取決于每股收益的增長，也與同行的增長相關。判斷日元是否被高估取決于日元相對于其他貨幣的相對價值。大多數主流貨幣估值模型，從購買力平價到《經濟學人》的巨無霸指數，通常都是圍繞發行國的相對地位展開的。相對利率、進出口、儲備和國債等因素都會影響估值。然而，比特幣和其他加密貨幣是獨一無二的，因為發行人背后沒有央行、貿易平衡、地緣等。事實上，發行人的缺乏是設計使然。從本質上講，許多純粹主義者認為比特幣和其他加密貨幣是真正的全球貨幣。

紐約梅隆銀行已在埃及和中國之間建立無縫跨境交易:金色財經報道，紐約梅隆銀行與提供資金的銀行QNB Al Ahli埃及公司和接收資金的中國上海浦發銀行合作，完成了從埃及到中國的第一筆支付交易。 交易耗時不到三個小時，而之前在這些國家之間匯款需要兩天時間。紐約梅隆銀行于去年成為第一家開始使用SWIFT Go的銀行。

紐約梅隆銀行的高管Isabel Schmidt 表示，由于使用SWIFT Go，交易將變得更快，費用將更容易預測，總體而言，支付的安全性將得到提高。[2022/10/13 10:33:01]

另一種簡單的估值方法將全球貨幣交易量與全球貨幣市場等同起來，并假設比特幣將增加市場份額。按照目前的匯率，如果比特幣取代了世界貨幣的5%，每枚比特幣將產生超過10萬美元的收益。

不幸的是，使用比特幣進行的商業交易很少，到目前為止，還沒有央行購買加密貨幣作為儲備。使用傳統的貨幣模型要么在概念上是錯誤的(沒有制裁發行者)，要么在實用性上是錯誤的(缺乏日常使用)。

閃閃發光的并非黃金

紐約梅隆銀行CEO：正尋找更具流動性的加密投資工具:紐約梅隆銀行CEO表示，正在尋找更具流動性的加密資產投資工具。 （金十）[2021/5/5 21:24:00]

比特幣也經常被比作黃金。的確，它們有很多相似之處，黃金是比特幣值得效仿的榜樣。畢竟，幾個世紀以來，黃金一直被認為是一種價值儲存和交換媒介。黃金還是唯一一種繞過制裁實體問題的全球公認的“貨幣”。其供應也相當有限。根據美國地質調查局的數據，從1970年到2017年，金礦產量的復合年增長率(CAGR)約為1.6%。以2020年為起點，到2033年屆時將開采2100萬個比特幣，預計比特幣產量將以約1％的復合年增長率增長。從理論上講，每個人都可以自由開采黃金和比特幣，而且這兩種供應都沒有被政府壟斷。

黃金的用途如何？2019年，科技/工業僅占大宗商品總使用量的7.5%左右，央行占了15％，其余77.5%包括珠寶和投資需求。我們還將珠寶視為投資需求，因為許多文化都將24克拉黃金珠寶首飾(印度和亞洲部分地區)作為儲蓄工具。到目前為止，比特幣似乎在供需方面都與黃金非常吻合。考慮到這一點，我們將以黃金為起點，討論比特幣的潛在估值方法。

紐約梅隆銀行被任命為天橋資本比特幣ETF的服務提供商:金色財經報道，紐約梅隆銀行（BNY Mellon）今天宣布，其已在初始注冊聲明中被任命為天橋資本的比特幣ETF（First Trust SkyBridge Bitcoin ETF Trust）的服務提供商。該ETF目前正在等待美國證券交易委員會（SEC）的批準。在最終獲得批準之后，紐約梅隆銀行將提供包括ETF籃子操作、接單、基金會計、基金管理和轉讓代理服務。[2021/4/9 20:00:07]

黃金與大宗商品估值視角

大宗商品通過供給/需求和邊際成本曲線框架進行估值。在下一頁的圖表中，假設對這種假想商品的需求位于需求單位線上。商品成本理論規定，成本最低的生產商將首先供應需求，然后是成本較高的生產商，直到市場需求得到滿足。

以下圖表代表了全球黃金成本曲線。2020年，黃金的整體行業平均成本約為每盎司980美元。然而，在2020年的大部分時間里，金價一直穩定在每盎司2,000美元附近。邊際成本曲線模型最適用于由實際消費用途與投資需求驅動的大宗商品。在現實世界中，當石油價格飆升時，消費者會尋找替代方案和/或需求合理化(公共交通、節能型汽車)，直到供應調整(勘探、解除禁運)。

紐約梅隆銀行投資加密初創公司Fireblocks:紐約梅隆銀行（BNY Mellon）正在投資一家加密貨幣初創公司Fireblocks。BNY Mellon計劃使用Fireblocks的技術來支持該銀行上個月宣布的一項新業務。（華爾街日報）[2021/3/18 18:57:27]

就黃金而言，正是黃金的稀有價值創造了需求。沒有替代品，短期內很難增加供應。專家們可能會爭辯說，回收的黃金將重新進入系統，從而滿足需求。但是，如果我們看一下過去的黃金周期，結果通常是需求下降。?例如，將年開采產量翻番只會使全球總庫存量增加3％。對于大宗商品投資，我們建議重點關注稀缺價值和需求。

不同的比特幣估值框架

有很多模型試圖得出比特幣的估值。首先，經常會用凈成本模型進行比特幣估值。各種研究論文都很好地證明了比特幣確實具有內在價值，模型也通過基于其邊際生產成本的定價進行了形式化。“挖掘”新比特幣需要參與者提供真正的資源，利用電力和計算能力，以及其他資本支出/運營支出項目。從直覺上來看，這也是有道理的，需要努力去創造的東西有內在的價值。然而，這一成本是否決定了比特幣的價格呢？可以說，不是。很容易想象一個電力成本幾乎是免費的世界，因為可再生能源的普及已經在某些地區使其成為可能，計算能力也有了飛躍式的提高。在開采供應確定的同時，對替代貨幣/加密貨幣的需求繼續增長的情況下，比特幣的價值是否應該僅僅因為開采成本的下降而下降？下面的比特幣成本曲線圖表突顯了與黃金成本曲線同樣的問題–比特幣價格的預測價值或因果價值較低(比特幣交易價格約為1萬美元，遠遠高于采礦成本曲線)。

動態 | Telegram或利用紐約梅隆銀行和瑞士信貸處理了代幣銷售資金:金色財經報道，本周一，美國證券交易委員會（SEC）在美國地方法院提交了一項擬議命令，要求紐約南區向英國高等法院尋求協助以獲得Telegram前首席投資顧問John Hyman的證詞。新文件包括一些Hyman此前與代幣潛在投資者的談話。其中一段談話顯示，Telegram員工Shyam Parekh向投資者解釋了資金會如何到達該公司。Parekh稱，Telegram將通過紐約梅隆銀行（BNY Mellon）收到資金，然后將資金轉發給CS（Schweiz）AG，以最終轉至瑞士信貸。他們還提供了通過Swift網絡將資金轉賬至瑞士信貸的國際銀行代碼。對此，紐約梅隆銀行和瑞士信貸銀行拒絕置評。[2019/12/10]

接下來，庫存流量比(S2F)是比較有趣的估值概念之一，盡管存在缺陷，但值得一讀。庫存與流量的比率就是一種商品的當前庫存(目前可用的總量)除以新生產流量(當年的新開采量)。黃金等大宗商品的庫存與流動比率最大(超過50)，這意味著需要50多年的黃金生產才能獲得目前的黃金庫存。比特幣目前的S2F比率為20%。常見的S2F線性模型根據比特幣S2F比率的增加推斷出最終達到黃金市值的價格。

這一比率將一個相對的“稀缺性”指標與一種已經被普遍接受為替代貨幣和儲值手段的貨幣掛鉤。S2F的批評者會說，供應不會定義價格，強調黃金價格在其歷史上曾大幅波動，而其S2F一直保持在60附近。他們認為，黃金的大部分走勢可以用美元的購買力來解釋，而黃金的買入/賣出是基于通脹或貨幣貶值預期。

另一種可能的估值模型是庫存到流量的跨資產模型(S2FX)。S2F比率的自然演變是將其應用于黃金和白銀的交叉資產估值框架。在這種模式下，比特幣的角色從2000年代末的概念驗證演變為比特幣目前作為非法定貨幣/不相關資產。

S2FX框架的創建者指出了比特幣走過的金融里程碑和階段。每個階段的特點是，人們對比特幣的看法和使用方式發生了突變，而且比特幣的價格也出現了一系列上漲。在下表中，我們總結了每個階段。

根據S2FX模型，比特幣目前屬于第4群(下圖中的紅點群)。這一模型的含義是，隨著比特幣獲得更多主流動力并被視為更像黃金的資產，稀缺性價值(以S2F衡量)以及隨后的減半最終將推動價格達到金點集群。然而，雖然每個集群/階段的演進推動定價逐漸提高，但集群內的價格范圍卻相當廣泛。

比特幣S2F跨資產模型

最后，網絡交易價值模型側重于加密資產作為數字交易貨幣的效用，交易量是該模型的重要影響因素。最近的數據表明，大多數投資者購買比特幣是為了保值，持有期限正在增加。這類似于黃金，在黃金中，商品被作為一種儲值手段進行買賣，很少被用作交換媒介。然而，有許多跡象表明，消費者和商家都愿意進行比特幣交易，代際變化可能會為其提供動力。

藝術勝于科學

估值與其說是科學，不如說是藝術。最大的金融市場就是全球貨幣市場。幾個世紀以來，貨幣一直以這樣或那樣的形式被使用。然而，時至今日，仍有幾種相互競爭的貨幣估值模型，每種模型各有優缺點。歸根結底，比特幣估值很可能是幾種模型的組合，并且會不斷發展，特別是在它獲得主流認可的情況下。

報告來源：BNYMellon

圖片來源：BNYMellon

翻譯：AmyLiu

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