安德魯·厄克哈特 (Andrew Urquhart) 教授是伯明翰商學院 (BBS) 金融與金融科技教授兼金融系主任。

這是“Coin 教授”專欄的第三期，我將爲 Decrypt 讀者帶來已發表的加密貨幣學術文獻中的重要見解。本週我們將深入探討如何爲加密貨幣定價。

在任何市場中，最重要的問題之一是“是什麼推動了資產的預期回報？”這個古老的問題已經被學者、投資銀行、交易員和股票市場的對衝基金研究了數千次。

尤金·法瑪 (Eugene Fama) 憑藉其最受歡迎的發現之一，獲得了 2013 年諾貝爾經濟學獎，那就是法瑪-弗倫奇因子，該因子表明，市場超額收益、小公司相對於大公司的優異表現以及高市淨率公司相對於低市淨率公司的優異表現有助於解釋股票收益。

他們將其擴展爲包括盈利能力和投資因素的法瑪-弗倫奇五因素模型，並且已被證明能夠非常成功地解釋股票回報。

但是，在沒有資產負債表的情況下，我們如何爲加密貨幣定價，因此我們無法獲得有關市淨率或公司投資業績的信息？

這是加密貨幣文獻中一個熱門的研究領域，因爲加密貨幣的價格波動性極大且難以預測。

其中最重要的一項工作是劉玉坤、阿列·齊文斯基和吳曦在 2022 年發表的一篇論文，該論文研究了股票市場中已知的一系列可應用於加密貨幣的定價因素（例如規模、動量、交易量和波動性），發現超額市場回報、規模和動量已在 1,800 多種加密貨幣中定價，並有助於解釋回報。這一結果表明，加密貨幣的定價與股票並沒有太大不同。

Siddharth Bhambhwani、George M. Korniotis 和 Stefanos Delikouras 的後續論文利用了投資者可以從區塊鏈中收集的信息。該論文探討了兩個基於區塊鏈的因素（即計算能力和網絡規模）是否有助於解釋加密貨幣回報的橫截面。作者表明，這兩個因素有助於解釋回報，並表明區塊鏈提供的信息可能有助於使加密貨幣的定價高於市場數據（例如價格、交易量和波動性）。

最後，Athanasios Sakkas 和我最近發表的一篇論文超越了前面提到的工作，並根據來自 35 多個不同區塊鏈的鏈上數據創建了 13 個因素。

這些因素基於鯨魚的持股、代幣的流動、網絡價值以及加密貨幣持有的去中心化程度。通過使用複雜的技術來捕捉這些因素的表現，本文表明，一個非常簡單的模型（包括市場的超額回報和網絡的分佈）可以解釋加密貨幣的回報，超過以前文獻中發現的任何其他因素。具體而言，投資者需要爲持有去中心化程度較低的加密貨幣支付溢價，或者正如作者所稱的“鯨魚溢價”。

因此，在嘗試定價時，加密貨幣可能與股票市場沒有太大區別 - 但考慮到區塊鏈上可用的大量數據，使用這些信息來預測加密貨幣的未來價值還是有一定價值的。

編輯：Stephen Graves

有關詳細信息，請參閱：For more information, see:

Bhambhwani, S.、Delikouras, S.、Korniotis, G. M. (2023)。區塊鏈特徵和加密貨幣回報的橫截面。《國際金融市場、機構和貨幣雜誌》，86，101788。

Liu, Y. Tsyvinski A. (2021)。加密貨幣的風險與回報。《金融研究評論》，34，2689-2727。

Liu, Y., Tsyvinksi, A., Wu, X. (2022)。加密貨幣的常見風險因素。《金融雜誌》，77，1133-1177。

Sakkas, A., Urquhart, A. (2024)。區塊鏈因素。《國際金融市場、機構與貨幣雜誌》，94，103012。