基于区块链的虚拟货币估值研究

中小企业管理与技术1 引言 虚拟货币是在密码学和P2P 技术的基础上，通过数学算法创造的网络货币的总称。 目前，有100多种虚拟货币。 比特币是所有虚拟货币中的佼佼者，其流通价值可达100亿或缩水至30亿美元。 比特币的价格波动使其具有投资价值和投资机会。 2 研究意义 区块链下的虚拟货币在金融方面具有加强风险管控能力、优化金融服务模式、降低价值转移成本等优势，对金融业发展起到了一系列积极作用. 其不可更改和去中心化的特性提高了交易的可信度，消除了人为操作的风险。 智能合约的应用降低了人为操作的成本，简化了金融服务流程。 而且，区块链技术的实践赋予了金融机构新的活力，加速了传统金融模式的变革升级。 3 比特币估值因素的讨论 分析虚拟货币的价值首先要讨论成本因素，但这只是一个起点。 区块链虚拟货币价格的过度波动当然不是单一因素造成的。 根据调查和分析总结出以下6个影响价格的因素： 淤泥安全。 从危害区块链技术数字货币价格波动的恶性事件可以看出，安全风险是危害虚拟货币价格的主要因素。 黑客攻击个人比特币钱包或交易服务器的后果是不可预测的，将严重损害虚拟货币的价格。

关于相关政策。 虚拟货币的价格波动部分来自于各国监管政策的出台。 在区块链技术发展趋势的初期，国家对其缺乏管理和控制。 但随着知名度和交易量的不断提升，各国纷纷出台了有关虚拟货币的相关法律法规。 认同度。 公众对虚拟货币的认可度也会影响其价值。 正如比特币诞生之初，区块链技术刚刚发展，市场认可度不高，群众了解不多比特币估值模型，全球市场价格处于最低点。 榆树采矿周期。 根据供求关系原理，如果需求增加，供给关系减少，价格必然上涨。 每 4 年，比特币区块数量就会减少一半，市场价格会大幅上涨。 2016年进入第二个4年产量减半周期，价格再次上涨。 于硬分叉。 有了新的共识协议和新的虚拟货币区块，势必会影响虚拟货币的价格走势。 愚蠢的虚拟货币类型。 虚拟货币市场如火如荼，后继者必然蜂拥而至。 虚拟货币的种类也是影响比特币价格的因素。 种类繁多，必然会分割投资者的资金流向，分散人们的注意力，分享市场份额。 4 比特币估值中单一变量的内容和方法 4.1 挖矿难度与比特币价格的相关性 虚拟货币破解难度是否存在关系（这里以比特币为例） 【作者简介】李庚浩（1996-），男，上海市人，从事虚拟货币研究。 基于区块链的虚拟货币估值研究——以比特币为例 基于区块链的虚拟货币估值研究——以比特币为例 徐学军（上海理工大学，上海 200082，中国） 楣摘要铱论文首先阐述了虚拟货币的产生背景。 以比特币为例，厘清与虚拟货币价值相关的因素，并结合市场价格走势、国家政策调整等因素，用数据对其进行评估，分析比特币的价值。

论文使用R语言进行编程，返回各种因素对价格的影响，并验证其相关性。 以比特币为例，厘清与虚拟货币价值相关的因素，并结合市场价格走势、国家政策调整等因素，对虚拟比特币价值进行评估。 本文采用R语言编程，对各因素对价格的影响进行回归，并验证其相关性。 价值分析； 动力机制； 比特币； multipleregressionanalysis [CLC Number] F821 [Document Code] A [Article Number] 1673-1069 (2020) 09-0146-02146 Service System Construction Correlation，我们选择英文作为.net提供的BTC/USD Bitfinex概览数据的英文。

价格和计算难度数据均按月处理。 如图1和图2所示，我们可以看到价格趋势和计算难度趋势都呈现上升趋势。 2018年之前，两者的趋势甚至大体相同。 其他因素如年后政策影响，这里只处理2018年之前的两者数据。 图1比特币价格走势图 图2比特币计算难度趋势图 4.2 搜索量与比特币价格的相关性 大众注意力是一个复杂的概念，但可以通过一些量化工具来衡量。 用Google Trends搜索btc或者bitcoin，可以发现它在一个时期（这里是将近5年）的搜索量（见图3），再结合上面的比特币价格进行分析，可以看出从2015年到2018年两者走势相同，总体呈上升趋势。 2018年之后，由于大部分国家政策的出台和实施，为了控制变量，我们只分析2018年之前的数据。 图3比特币搜索量趋势 图5比特币估值 多变量内容和方法 根据前文单变量分析部分，以挖矿难度的平方和搜索量为自变量，以比特币价格为因变量，在R语言中进行多元回归拟合分析如下： 误差 t 值 Pr(>|t|)(截距) -1.251e+02 1.356e+02 -0.922 0.363x 12 7.998e-22 1.293e-22 6.187 7.22e -07 ***x 2 1.202e+02 9.240 e+00 13.010 4.25e-14 *** 多个 R 平方：0.9675，调整后的 R 平方：0.9654F 统计：2 和 31 DF 上的 461.3，p 值：< 2.2e-16 相关系数为 0.9839，决定系数为0.9681，挖矿难度的平方与搜索量决定的价格拟合效果非常好。

R 方决定系数调整为 0.9675，说明两个自变量可以解释 96.75% 的因变量比特币价格，3.25% 必须由其他因素解释。 F统计量的P值等于2.2e-16，多元回归模型的回归效果更为显着。 挖矿计算难度平方的P值为7.22e-07，搜索量的P值为4.25e-14。 以挖矿计算难度的平方x 1 2 和搜索量x 2 为自变量，以比特币区块链数字资产价格Y为因变量，得到多元回归线性方程。 即：Y=7.998e -22 x 1 2 +1.202e 2 x 2 -1.251e 26 结语 以上对比特币价格的六大影响因素的分析，只是所有因素中的一小部分，很多都无法量化，比如作为国家政策和监管比特币估值模型，影响比特币的价格变化，甚至可能起到适得其反的作用，但无法通过计算得知比特币的下一个价格。 个人方面：投资者应衡量国际形势，结合可计算的量化因素进行综合分析。 高回报必然伴随着高风险。 投资者应根据自己的能力进行理性投资，切勿听从他人的建议。 社会层面：如果比特币用户数量庞大，干预中国实体经济活动，威胁法币市场地位，造成挤出效应，很可能对金融稳定造成影响。 大众应该理性看待比特币的价格，买涨不买跌的模式在虚拟货币时代会产生巨大的泡沫。

国家层面：抓好监管机构监管责任，将比特币纳入监管范围。 建立比特币大中型综合平台交易，检测比特币交易。 互联网金融具有跨市场的特点，各部门要建立金融联动机制。 信息部门要加大网络信息安全投入，确保国家金融秩序稳定。 [参考文献] [1] 贾丽萍． 比特币的理论、实践及影响[J]． 国际金融研究，2013（2）：14-25。 [2] 浅谈比特币价格分析方法，如何进行合适的比特币价格分析[EB/OL]., 2014-07-29. [3] 李军，龚明，毛世航，等．数字货币[M]． 北京：电子工业出版社，2014. [4]中国人民银行等部委关于防范比特币风险的通知[EB/OL].,2013-12-05.【5】唐琪. 浅谈梅特卡夫定律及其在网络经济中的应用[J].无锡职业技术学院学报, 2006(03): 79-80.12000100008000600040002000120001000080006000400020002012-01-01/ 2020-03-03-03-03-01 -03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03 -03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03-03 -03-03-03-03-011.5e+135.0e+121.5e+135.0E+122012-0151515151515151515 -04-01/2020-03-018060402080604020147