通證通研究院× FENBUSHI DIGITAL 聯合出品

特別顧問：沈波；Rin

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導讀

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摘要

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導讀

回顧股票估值發展歷史，估值方法演變之路充滿坎坷，當互聯網企業出現時，傳統的估值方法失效，面對新生事物，投資者難免茫然，通證今天遇到了同樣的問題。

摘要

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通證估值方法分類：同股票估值一樣，現有通證估值方法也可分為絕對估值法和相對估值法兩大類；根據所借鑒的方法來源可分為藉鑑股票估值、借鑒期權定價和其他；按照通證類別可分為證券類通證估值方法、實用型通證估值方法和支付型通證估值方法。

目錄

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現有通證估值方法存在大量待解決問題，主要包括：解釋性問題、適用性問題、缺乏實證支撐和估值信息基礎問題。通證屬性認識和估值方法本身問題導致目前尚未有被投資者廣泛認同的估值方法。現有通證估值方法分別從不同角度提出，為通證估值提供了不同的思路，但是目前一方面通證的資產屬性尚不清晰，另一方面各種通證估值方法本身仍需不斷完善，因此尚未有被投資者廣泛認同的估值方法。

風險提示：ETF進展不及預期，量子計算機技術突飛猛進

目錄

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1 市場迫切需要合理的通證估值方法

1.1 Crowdsale井噴和“泡沫”破滅

1.2 通證價值之爭

1.3 對合理估值方法的迫切需求

1.4 通證估值有什麼不一樣

2 現有通證估值方法

2.1 成本定價法

2.2 期權定價法

2.3 交換方程法

2.3.1 加密J曲線

2.3.2 交換方程法

2.4 價值儲備法

2.5 相對估值法

2.5.3 NVM比率

正文

正文

2.5.4 NVTG比率

3 總結和展望

正文

正文

1市場迫切需要合理的通證估值方法

1.1 Crowdsale井噴和“泡沫”破滅

2017年Crowdsale井噴式增長。 2017年全球Crowdsale出現井噴式增長，遠超VCs和企業的投資。據統計，2017年全球Crowdsale數量及通過Crowdsale籌得的資金為分別875個和74億美元，相比2016年分別增長了2917%和3160%。

通證市場的欺詐和操縱。在通證市場野蠻生長的過程中由於缺乏監管，欺詐操縱橫行，一百年前的“藍天和熱空氣”證券搖身變為“空氣通證”。根據Statis Group統計，2017年的Crowdsale項目中78%為疑似欺詐，只有15%仍在繼續交易。

Crowdsale“泡沫”破滅。眾多項目的落地緩慢和欺詐操縱橫行致使市場預期落空，疊加資金從主流通證分流、負面消息衝擊和市場情緒波動等因素，市場下跌，“泡沫”破滅。

1.2 通證價值之爭

歷史上的經驗教訓、股票投資中基本分析方法的完整邏輯和一眾價值投資者的成功實踐早已使價投理念和“內在價值”、“安全邊際”等概念深入人心。因此自BTC誕生以來，一直有這樣的疑問縈繞在人們心中：通證是否具有價值？如果有，那麼其價值何在？又該如何為其估值？

關於通證的價值爭論從未停止過。通証投資者往往被貼上投機的標籤，巴菲特2014年首談BTC時便稱其為海市蜃樓（“Stay away from it. It's amirage, basically.”），泡沫的破滅則進一步加重了人們心中的疑問。

如果通證沒有價值，關於估值的的討論也失去了必要性。針對通證價值的疑問，有必要作以下幾點說明：

首先，通證不等於Crowdsale存在的欺詐操縱現象。在Crowdsale存在的欺詐操縱現像中，通證只是一種工具，如同多年前存在“藍天和熱空氣”證券一樣，“空氣通證”並沒有更多特殊之處。

其次，存在泡沫不等於沒有價值。泡沫在經濟中廣泛存在，任何資產都可能出現泡沫，諸如南海泡沫、鬱金香泡沫、互聯網泡沫、房地產泡沫，但是並不能因為存在泡沫而否認股票或者房地產的價值，泡沫僅僅是價格偏離價值時所出現的經濟現象。

再次，越來越多的通證應用和革新逐步出現。通證的第一個重要應用即BTC——安全、可驗證和不可篡改的高效電子支付手段，有助於降低對賬、爭議解決等成本，Crowdsale和STO（證券型通證發行）可以作為初創企業融資渠道，盲目地懷疑和否定源於對未知的恐懼。

最後，通證被納入監管並獲得越來越多認同。通證開始更多地與合法應用掛鉤，據DEA（美國緝毒局）數據，當前BTC的交易量中僅10%與非法活動相關，90%用於合法交易。各國（地區）政府紛紛將通證納入監管並將通證定義為加密資產，通證擁抱監管也具有像STO/ETF（交易型開放式指數基金）這樣的可行解決方案。主流機構越發認同通證，如CME（Chicago Mercantile Exchange，芝加哥商品交易所）已經推出BTC期貨。

1.3 對合理估值方法的迫切需求

儘管BTC誕生至今不過十年，但對通證估值方法的追求比以往更為迫切，通証投資者迫切需要一種切實可行的估值方法輔助投資判斷，發現通證的增長潛力和內在價值。

1.4 通證估值有什麼不一樣

新事物，已有方法難以直接套用。面對通證這一新生事物，已有的估值方法無一例外地失效了，當年互聯網企業經歷過的估值難題在通證市場再次上演。估值方法的發展歷程是不斷從歷史中尋找參照的過程，正如股票最初誕生時，人們找到了債券這一參照，借鑒債券估值方法為股票估值，現在，人們再一次嘗試將各類估值方法應用於通證，但是事實證明，已有的估值方法或者難以直接套用，或者適用性過於有限。

複雜性，通證兼具多種資產屬性。通證估值的主要難點之一是資產屬性的判斷。通證兼具了貨幣屬性、股權屬性和物權屬性等多重屬性，但與每一種資產相比又都存在明顯區別，這導致了很多現有的估值方法只能適用於部分通證。

注：SEC和FINMA對通證的分類。 SEC將通證分為證券型通證（Security tokens）、實用型通證（Utility tokens）和加密數字通證（Cryptocurrencies），FINMA（Swiss Financial Market Supervisory Authority，瑞士金融市場監管局）的分類與SEC類似，將通證分為資產型通證（Asset tokens）、實用型通證（Utility tokens）和支付型通證（Payment tokens）。

發展初期，尚存大量待解決問題。投資者對於通證估值尚未形成共識，儘管現在已經提出了多種估值方法，但是現有估值方法存在大量有待解決的問題，需要在實踐中不斷改進。

P*=Eday/（BTC/day*）

Eday=(ρ/1000)($/kWh×WperGH/s×hrday)

2現有通證估值方法

同股票估值一樣，現有通證估值方法也可分為絕對估值法和相對估值法兩大類，其中絕對估值法又包括交換方程法、成本定價法、期權定價法、價值儲備法等，相對估值法倍數包括NVT比率、PMR比率、NVM比率和NVTG比率等；根據所借鑒的方法來源可分為藉鑑股票估值、借鑒期權定價和其他；按照通證類別可分為證券類通證估值方法、實用型通證估值方法和支付型通證估值方法。

2.1 成本定價法

成本定價法由AdamHayes針對BTC提出，其理論依據為BTC挖礦的邊際成本應該等於邊際收益，理性的礦工只有在盈利的情況下才會挖礦，如果挖礦的邊際成本超過了邊際收益，礦工將重新部署資源，從網絡中移除算力。

成本定價法的基本思路是用礦工每天的挖礦成本（Eday）除以每天挖到的BTC數量（BTC/day*），得到單位BTC的挖礦成本P*：

其中ρ為礦工擁有的算力，$/kWh是電力單價，WperGH/s是硬件的能源效率，hrsday是一天中的小時數。

其中β為區塊獎勵（目前為12.5），δ是區塊難度，sechr為一小時中的秒數。

根據挖礦成本和挖到BTC數量計算出來的成本價格能夠為BTC設定地板價。 Hayes利用這種方法對BTC進行了實證檢驗，發現BTC的價格變化的92％可以由成本定價模型解釋，並且通過了格蘭傑檢驗。

儘管有實證研究支撐，但是該模型仍然存在一系列問題需要解決。首先，該模型並未考慮到算力中心化問題，Hayes的模型基於完全競爭市場假設，但是目前的BTC挖礦市場更類似於寡頭壟斷市場，根據BTC.com數據，前五大礦池算力佔比約為60%（2018年12月12日）。其次，該模型忽略了一些對BTC價格可能有重要影響的因素，就收益而言，該模型僅考慮了區塊獎勵，未考慮交易費用，而交易費用相比於區塊獎勵並非是可以忽略不計的；就成本而言，該模型也僅考慮了挖礦電力成本。最後這種方法對於除BTC以外其他採用PoW共識機制的通證以及採用除PoW共識以外其他共識機制的通證能否奏效也有待驗證。

2.2 期權定價法

期權定價法將通證看作加密資產可能提供的實際效用價值的看漲期權，進而利用期權定價公式計算通證內在價值。

傳統的Black-Scholes（布萊克-斯科爾斯）方程如下：

其中V是期權價格，V是股票價格S和時間t的函數，r是無風險利率，σ是股票價格的波動率。在通證估值中，相應將V定義為加密資產價格，S為通證經濟中的加密資產的實際效用價值，r是無風險利率，σ是S的波動率。

期權定價法為通證估值提供了新的思路，它的問題在於S、σ、 K和T是未知的，並且關於S的影響因素以及S如何影響V並沒有清晰的描述。

2.3 交換方程法

2.3.1 加密J曲線

J曲線源於私募股權投資，加密J曲線由Chris Burniske提出，根據該模型，通證價格由兩部分組成：

（1）CUV（Current Utility Value，當前效用價值）；

它們對通證價格的貢獻會隨著時間的推移而變化。

（1）INET模型

按照J曲線模型，項目初期CUV尚未形成，通證價格主要由DEUV主導，早期的投資者看好項目前景將導致DEUV增長，出現第一個峰值；但是隨著投資者熱情的減退或者項目遇到困難，DEUV將會被壓縮，價格隨之下降；隨著項目逐步成熟，CUV和DEUV並行增長，演變過程形成了J曲線。

M*V=P*Q

上述過程會循環出現，J曲線將會由多個微J曲線構成，前面出現的峰值相比於後期顯得微不足道。

2.3.2 交換方程法

（1）INET模型

最早將交換方程用於通證估值的是Chris Burniske，這種方法基於J曲線，通過計算通證經濟的當前效用和預期未來效用對通證估值。

交換方程源於貨幣經濟學，由Irving Fisher提出：

其中，M為貨幣供給量，V為貨幣流通速度，P為物價水平，Q為實際貨物勞務產出，P*Q即GDP（Gross Domestic Product，國內生產總值）。

在通證估值中，這幾個變量被相應賦予了含義，M為通證法幣價值，V為通證流通速度，P並非通證價格，而是通證經濟中的加密資產價格，Q為加密資產數量。交換方程法的不同模型對於上述變量的定義略有不同，但基本一致。

根據交換方程自然而然地可以得到M=PQ/V，如果能夠得到P、Q和V，自然可以得到M。

Burniske虛構了一個名為INET的通證，它能夠通過去中心化虛擬專用網（VPN）共享帶寬。 P由市場決定，為了得到Q需要估計可獲取市場規模以及INET的滲透率，最後需要估計通證流通速度V。

BTC綜合流通速度=“嚴格投資”BTC%×V1+“交易媒介”BTC%×V2=“交易媒介”BTC數量%×V2

（2）VOLT模型

根據Coinbase數據，2016年46%的Coinbase用戶將BTC作為“交易媒介”，據此可以算出V2為14。由於INET經濟中具有商品，因此其通證流通速度相比於僅作為貨幣的BTC應該更快，因此假定為20。此時可以計算得到當前效用價值。

根據J曲線模型，當前價格由當前效用價值和貼現預期效用價值構成，下一步是計算預期效用價值並貼現，因此涉及到預期效用價值的估計和貼現率的選擇。

這種方法存在一系列問題需要解決，比如流通速度的確定，一方面流通速度會隨時間變化，另一方面將流通速度視為與PQ完全不相關也是值得討論的。另外該模型沒有考慮交易成本和付款方式，且並未區分貨幣需求和商品需求。

（2）VOLT模型

該模型由Alex Evans提出，在INET模型的基礎上進行了改進，該模型採用了Baumol-Tolbin模型，將資金需求與商品需求分開考慮。

Evans虛構了一種名為VOLT的通證，利用它可以按照低於零售價的價格購買電力。

相關變量定義如下：假設用戶全年均勻地消費，Y是用戶計劃每年的VOLT花費，R是價值儲存資產的預期回報，C是將資產從價值儲存資產轉移到VOLT的交易成本，N是VOLT用戶每年完成的轉移次數。

因此，用戶每年支付C*N的交易成本，每年持有的平均VOLT餘額為Y/2N，因持有VOLT用戶每年放棄的回報是R*Y/2N，因此，用戶選擇N，取決於Y， R和C，以便最小化它們的總成本函數：R*Y/2N +C*N。據此可得當總成本最小時

將成本最小化的N值重新代入平均貨幣餘額公式（Y/2N）得到VOLT需求函數：

另外在該模型中，速度與PQ的相關係數不再是0。在以上改進的基礎上以類似INET模型的方式可以估計VOLT通證的價值。

2.4 價值儲備法

價值儲備法從通證能夠作為價值儲備出發，思路是估算通證能夠佔據的各類儲備資產市場份額，進而估算通證的價格，與交換方程法非常相似。比如根據Howmuch.net數據，2018年全球黃金總價值約為7.8萬億美元，BTC的數量上限為2100萬，假設BTC能夠佔據黃金市場的10％，則BTC的估值約為37000美元。

NVT=28MA（DailyNV/Daily TV）

當然上面的例子過於簡化，因為只考慮了黃金市場，還可以進一步擴展到其他市場，鑑於BTC的數量最終是恆定的，因此考慮到更多其他市場將進一步增加BTC的儲備價值。

這種方法過於簡單，存在很多問題，僅具有有限的參考價值。首先可獲取市場規模很難獲得，並且很容易受到主觀判斷影響，可以任意大，其次由於缺乏價值驅動因素，很難判斷價值變化。

2.5 相對估值法

2.5.1 NVT比率

Willy Woo於2017年2月提出MTV Ratio（Market Cap to Transaction Value，市值交易比率），2017年5月，Chris Burniske提出了類似的NVT Ratio（Network Value to Transactions Ratio，網絡價值與交易比率）：

其中28MA指28天移動平均值（前進14天和後退14天）以平滑噪音，TV（Transaction Volume，交易數量）指鏈上交易數量，不含交易所交易數量。

這種方法的基本思路為BTC鏈上交易價值與網絡價值高度相關（如下圖所示），因此二者比率在多數時間應該處於一個相對穩定的區間，較高的NVT比率代表網絡價值高於流經網絡的實際交易價值，表明市場看好通證的未來潛力。

NVT Signal=NV/90MA（Daily TV）

NVT比率有助於判斷是否存在泡沫，當NVT比率超出正常區域，表明交易活動不能繼續維持網絡價值，未來可能出現價格修正。

相比於網絡價值，NVT比率走勢表現出了明顯的滯後性，如上圖中綠色區域所示，因此該指標並不具有預測性，而且其描述性也欠佳，如上圖橘黃色區域所示， NVT比率走勢與網絡價值走勢相反。另外這種方法能否適用於除BTC以外的其他通證還有待驗證，並且多數出現時間尚短的通證並沒有足夠多的數據用來進行NVT Ratio分析。

在原始NVT比率的基礎上，Dmitry Kalichki進行了改進提出了新的NVT計算方法NVTnew（也被稱為NVT Signal，NVT信號）。

原始NVT比率使用的是28天移動平均值（前進14天和後退14天），但是這種平滑方式可能存在一些問題，比如28天的時間長度可能不夠，依靠未來的數據制定具有預測性的指標可能存在問題，以及是否要平滑整體比率還是只需要平滑分母等。

經過不同的嘗試，Dmitry Kalichki給出的經驗性結論是，每日網絡價值除以交易量的90天移動平均值是最優解，NVT信號定義如下：

NV（Network Value）=C*n2

利用NVT信號同樣能夠判斷超買超賣區域，150以上為超買區域，45以下為超賣區域。

進一步通過添加趨勢線，可以使用NVT信號判斷底部位置。例如當市場處於頂部區域時，通過添加趨勢線，一旦價格有效跌破趨勢線，則未來大概率將繼續下行，可以使用類似的方法判斷底部位置。

NVT比率為通證估值提供了很好的思路，但其缺陷也顯而易見。首先，NVT僅考慮了鏈上交易，但是對很多通證而言，交易所交易事實上佔了交易量中的更大比例；其次，每日交易量數據的準確性難以保證，不同的交易量計算方法顯然將導致不同的結果；最後，更多的交易量可能不足以證明通證的價值更高，以法幣為例，美元的交易量遠高於瑞士法郎，但是瑞士法郎的價值仍高於美元。

2.5.2 PMR比率

PMR Ratio（Priceto Metcalfe Ratio，價格與梅特卡夫比率）由Clearblocks提出，該比率基於梅特卡夫定律（Metcalfe's Law）。梅特卡夫定律由George Gilder於1993年提出，其內容是：一個網絡的價值與聯網的用戶數的平方成正比（n個節點的網絡中節點間的唯一連接為n（n-1）/ 2）：

PMRClearblocks=ln（NV/30MAn1.5）

原始梅特卡夫定律還有多種變體，如：

廣義梅特卡夫定律：NV（廣義）=C*1.5

齊普夫定律（Zipf's Law）：NV（Zipf）=C*n*logn，又稱Odlyzko's Law

薩爾諾夫定律（Sarnoff's Law）：NV（Sarnoff）=C*n

Upper Bound=a1+b1*30MAln（n2）

Lower Bound=a2+b2*30MAln（n*lnn）

以通證網絡價值或通證價格除以不同的梅特卡夫預測值可以得到不同的PMR比率，例如Clearblocks根據廣義梅特卡夫定律給出的PMR：

NVM=ln（NVactual）-ln（NVmetcalfe）=ln（NVactual/NVmetcalfe）

其中n為DAA（Dailyactive address，每日活躍地址），利用其它梅特卡夫預測值得到的PMR比率形式上類似。 PMR準確預測了BTC價格的三次修正，從結果來看，當PMR超過1時BTC價格出現了修正，當PMR小於-1.25，BTC價格出現了回升，對ETH的檢驗得到了類似的結果。

NVMnorm=NVM/（Upper Boun-Lower Bound）/2

儘管PMR相比於NVT有一定優勢，但是並非沒有限制，它同樣沒有考慮鏈下交易，另外很難客觀地在各種根據不同梅特卡夫預測值得到的比率中做出選擇，NVM比率正是針對這一問題提出。

2.5.3 NVM比率

NVM比率（Network Value to Metcalfe Ratio，網絡價值與梅特卡夫比率）由Dmitry Kalichki提出，由於根據不同梅特卡夫預測值得到的比率可能高估或者低估網絡價值，因此使用不同的比率作為網絡價值的上下限可以得到實際網絡價值的運行區間，以上下限的均值作為估值。

NVTG=NV/90EMA（TV）/90EMA（2N）

NVM的定義公式如下：

進一步對NVM標準化，得到NVMnorm：

當NVMnorm接近-1表示網絡價值接近下限，為1表示已達到上限。

2.5.4 NVTG比率

以上比率在對通證的高估或低估的判斷上往往會得出自相矛盾的結果，NVT沒有考慮新用戶給網絡帶來的增值，而NVM僅僅考慮了活躍地址，沒有考慮用戶實際在網絡上花費的影響。 NVTG比率（Network Value /Transaction Value to Growth Ratio，網絡價值交易增長比率）在NVT比率的基礎上借鑒了PEG比率（Price/Earnings to Growth Ratio，本益成長比），使用原始梅特卡夫預測值的NVTG比率如下：

2.6 其他估值方法

除以上方法以外，還有其他將傳統估值方法應用於通證的嘗試，如DCF模型（Discounted Cash Flow Model，現金流貼現模型）對於證券型通證仍將適用。

3總結和展望

估值信息基礎。各種估值方法均有各自依賴的信息基礎，當前通證行業缺乏監管，沒有統一的信息披露規範，因此很多數據的可靠性難以保證甚至難以得到估值所需數據，比如NVT比率中交易量數據的準確性、交換方程法中通證流通速度的確定等都對估值方法具有重大影響。

因一些原因，本文中的一些名詞標註並不是十分精準，主要如：通證、數字通證、數字currency、貨幣、token、Crowdsale等，讀者如有疑問，可來電來函共同探討。

附註：

因一些原因，本文中的一些名詞標註並不是十分精準，主要如：通證、數字通證、數字currency、貨幣、token、Crowdsale等，讀者如有疑問，可來電來函共同探討。

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