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比特币的价值是否存在stock-to-flow的关系


信息来源:http://ohaart.com 时间:2019-09-13 14:58

  ke信息标准方面超过了原始模型,但它们都未能对stock-to-flow是价值的一个重要非虚假预测因素的假设进行否定。(蓝狐笔记HQ:Stock-to-Flow(S2F)比率模型是指可用资产或储备资产的数量除以每年生产的数量,Stock-to-Flow比率是一个重要的指标,因为S2F中较高的指标值反映了资产每年通货膨胀发生率的降低。)

  科学方法对大多数人来说是难以理解的,毕竟这是反直觉的。它的最终结论可能不反映个人信仰。这个方法需要一个基础来理解这个基本概念:存在错误是允许的。这应该是学校里教的东西。如果我们害怕出错,就永远不会提出新的建议。

  因此,科学发现的历史,是由其“机缘巧合的本质”所决定的。人们偶然发现的事情,可能和他们最初打算做的事情一样重要(或者甚至比它们更重要)。他们最初的想法也许是不正确的、或没有定论的,但他们在探索的过程中发现的东西为后继者建立了框架。

  根据伟大的现代科学哲学家卡尔·波普尔(Karl Popper)的说法,检验一个假设是否存在错误的结果,是唯一可靠的方法,可以为论证它是正确的论点增加份量。

  如果严格而重复的检验不能证明一个假设是错误的,那么每次检验假设一个更高的可能性是正确的。这个概念叫做可证伪性。本文旨在对比特币价值的stock-to-flow模型进行证伪,该模型是在“比特币价值稀缺性模型( Modelling Bitcoin’s Value with Scarcity)”中被定义的。

  备选假设(H1):比特币的价值不是比特币stock-to-flow的函数

  S2F模型的作者通过在比特币市值的自然对数和stock-to-flow的自然对数上拟合一个普通最小二乘(OLS)回归来检验H0。对于这两个变量中的对数转换,除了对数模型可以用幂律表示外,没有其他的方法或任何已知的推理可以表示。

  该模型没有考虑由于非平稳性而产生虚假关系的可能。(蓝狐笔记:Null hypothesis叫零假设,也叫原假设,是统计学用语,指的是进行统计检验时,预先构建的假设。假如零假设成立,相关的统计量会服从已知的概率分布。如果统计量的计算值进入否定域,则否定零假设。Alternative hypothesis是备选假设,如果零假设没有被接受或拒绝,备选假设会被采用。)

  在本文中,我们将使用正态回归探索该模型,并确定对数转换是否必要、或是否适当(或两者兼有),并探索可能的混淆变量、交互作用和敏感性。

  另一个有待探讨的问题是非平稳性。平稳性是大多数统计模型的假设。这是一个在任何时刻都没有趋势的概念,例如,对时间来说,平均值(或方差)是没有趋势的。

  可用的数学符号是相对有限的。估计统计参数的常用符号是在顶部加一顶帽子。相反,我们将估计定义为[]。例如β的估计值=[β]。如果我们表示的是一个4x4矩阵,我们将用[r1C1,r1C2\r2C1,r2C2]表示等。下标项用@-eg表示,比如向量X中的第10个位置,我们通常用10下标X,即X@10。

  其中Y是因变量,X是自变量,ε是误差项,β是X的乘数。OLS的目标是估计β,并使ε最小化。

  1. 因变量和自变量之间存在线. 误差是同质的(也就是说,它们具有恒定的方差)

  我们首先看看市值与stock-to-flow之比的非转换散点图(数据来自[4])

  在图1中,我们有了一个很好的理由来使用市场价值的对数——因为跨度太大了。取市场价值的对数(但不是SF)并重

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