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比特币将如何破坏股票?

2021-03-20 wanbizu AI 来源:区块链网络

如果您一直在追踪潜在的比特币价格目标,那么您就会知道,许多分析师预计比特币将完全消耗或吞噬部分黄金,货币供应量(M2),全球法定债务,股票(股票)和房地产。

掌握了没有交易对手风险和稀释风险的比特币的含义后,您应该认识到,比特币将充分吸入黄金,M2和全球债务中存储的所有财富,但是股票(股票)中存储的财富中有多少会重新分配到比特币?

这是一个非常复杂的想法。

两周前,我们发表了关于虚拟公司怀俄明红Ribeyes的估值如何改变超比特币化后的想法。 现在,我们将进一步进行深入分析,并进行情景分析,该分析显示了基于两个相对未知的预测变量,典型的标准普尔500强公司的估值将发生多少变化:

BTC通胀率:我们如何预计相对CPI指数(商品价格)随时间变化? BTC股票风险溢价:什么期望的百分比回报率(以BTC计价)将激励投资者将其BTC投资于公开交易的股票?

BTC通货膨胀率

可以预期,BTC消费者价格指数(CPI)的平均通胀率将介于0%和负10%之间。 当前的系统试图每年产生约2%的CPI通胀。 由于比特币货币标准是在固定供应下运作的,因此比特币储户将因价格越来越低而获得未来所有生产力的提高。

通常,可以合理预期CPI大约为5%的负值,这表明在比特币标准下的经济增长将更快,更可持续。

BTC股票风险溢价

股权风险溢价是指投资于股票所能提供的超额收益超过简单的HODLing比特币(或可能从Lightning Network租赁渠道赚取收益)的无风险实际收益。

这很难预测,因为它将最终归结于比特币HODLers。 他们将决定自己愿意为自己的比特币接受的股权风险溢价。

根据当前以比特币计价的贷款利率(在BlockFi处为6%),我们可能希望股票风险溢价高于此,因为这是相当安全的债务的利率,因此是“股票风险溢价”。 对于标普500指数公司而言,股本风险溢价在0%至30%之间可能是现实的。

虽然这取决于市场如何权衡特定的商业风险,但通常可以预期在10%左右是合理的,这表明投资者将不愿与HODLed BTC分道扬unless,除非他们期望10%的回报伴随投资风险在公开交易的股票中。

权益中有多少储值(SoV)百分比?

下面的数据表显示了在公开交易的股票估值中存储的财富百分比仅是寻找通用的SoV(即比特币)。 请注意,此数据表使用的是怀俄明州红眼眼鲷作为典型的虚构标准普尔500指数公司的折现现金流(DCF)模型。

BTC通货膨胀和BTC股票风险溢价这两个预测变量是DCF模型中仅有的两个变化变量。

从我们对负5%的BTC CPI通胀和10%的BTC股权风险溢价的估计来看,目前存储在标准普尔500指数公共股票中的SoV百分比估计为77%。 这表明标准普尔500指数中存储的77%的实际财富可以重新分配给比特币。

此估计值取决于两个预测变量。 例如,在低端(0%的股票风险溢价和0%的通货膨胀)上,比特币将只捕获公开交易股票中所存储财富的46%。 但是,在高端(30%的股票风险溢价和10%的负通胀率)上,比特币将夺取存储在标准普尔500指数中的90%的实际财富。

更新的价格目标

从基准假设开始,即比特币吞噬了存储在黄金,M2和全球债务中的财富,我们以每个BTC的1,710万美元开始。

如果我们使用分析来确定比特币将占据全球股票的77%,那么这将使BTC的总市值达到427.9万亿美元,表明每个BTC的价格为2040万美元。 从那里开始,我们可以保守地添加比特币将使SoV脱离房地产(占房地产总量的50%),这将使我们的BTC总市值达到568.4万亿美元,表明每BTC的价格为2700万美元。

与我们先前将股票(50%)和房地产(50%)合并在一起的目标价格相比,它仅增加了100万美元(从2600万美元增加到2700万美元)。 但是,现在100万美元的BTC听起来不错。

未来研究

我们还想深入了解房地产估值,因为我们仅使用50%的基准来确定存储在房地产中的财富,这些财富将被比特币吸收。 这可以更高或更低。 此外,我们可以进一步尝试在将来对比特币将带来的生产率提高进行定价,以及持有无交易对手风险和无稀释风险的资产的高可能性。

全球财富数字源自视觉资本家和“ Mimesis比特币投资研究报告”。

这是Mimesis Capital的特邀帖子。 所表达的观点完全是他们自己的观点,并不一定反映BTC Inc或Bitcoin Magazine的观点。

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原文链接:https://bitcoinmagazine.com/markets/what-percentage-of-wealth-stored-in-stocks-will-move-into-bitcoin

原文作者:Mimesis Capital

编译者/作者:wanbizu AI

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