Pilih Bahasa

Harga dan Kos Bitcoin: Mengurai Rantaian Sebab-Akibat

Analisis ekonomi yang menerangkan mengapa kos perlombongan Bitcoin mengikut pergerakan harga, menyangkal teori kos sebagai lantai harga, dan meneroka kausaliti asas.
computingpowercurrency.org | PDF Size: 0.6 MB
Penilaian: 4.5/5
★ ★ ★ ★ ★
Penilaian Anda
Anda sudah menilai dokumen ini
Sampul Dokumen PDF - Harga dan Kos Bitcoin: Mengurai Rantaian Sebab-Akibat
Lihat Dokumen PDF Muat Turun PDF Terjemah PDF
Laman Utama » Dokumentasi » Harga dan Kos Bitcoin: Mengurai Rantaian Sebab-Akibat

1. Pengenalan & Gambaran Keseluruhan

Kertas kerja ini, "Harga dan Kos Bitcoin" oleh Marthinsen dan Gordon, menangani jurang kritikal dalam penyelidikan mata wang kripto. Walaupun banyak kajian cuba menerangkan atau meramalkan turun naik harga Bitcoin, hanya sedikit yang mengkaji hubungan antara harganya dan kos perlombongan dengan teliti. Kepercayaan yang lazim, namun kebanyakannya tidak berasas, adalah bahawa kos perlombongan bertindak sebagai lantai harga asas. Penyelidikan ini menggunakan teori ekonomi untuk menyangkal tanggapan ini dan menerangkan realiti ekonometrik yang diperhatikan: kos perlombongan mengikut pergerakan harga, bukan mendahuluinya.

2. Sorotan Literatur

2.1 Faktor Ekonomi dan Harga Bitcoin

Model monetari tradisional seperti Teori Kuantiti Wang (QTM) atau Pariti Kuasa Beli (PPP) tidak sesuai untuk analisis Bitcoin. Seperti yang dinyatakan oleh Baur et al. (2018), Bitcoin belum lagi menjadi unit akaun atau medium pertukaran yang meluas. Kebanyakan barangan dan perkhidmatan berharga dalam mata wang fiat, dengan Bitcoin bertindak sebagai lapisan penyelesaian pada kadar pertukaran spot, menjadikan penciptaan indeks harga konvensional mustahil.

2.2 Hipotesis Kos-Sebagai-Lantai-Harga

Satu hipotesis popular, yang dicadangkan oleh Garcia et al. (2014), menyatakan bahawa kos mencipta Bitcoin (melalui perlombongan) mewujudkan paras sokongan. Logiknya ialah jika harga jatuh di bawah kos pengeluaran, perlombongan menjadi tidak menguntungkan, membahayakan keselamatan lejar rantaian blok. Kerja berkaitan oleh Meynkhard (2019) dan Hayes (2019) telah menggunakan kos perlombongan untuk meramalkan harga.

2.3 Cabaran Ekonometrik

Analisis ekonometrik terkini oleh Kristofek (2020) dan Fantazzini & Kolodin (2020) telah mencabar pandangan ini. Penemuan mereka menunjukkan pembalikan kausaliti yang diandaikan: perubahan dalam kos perlombongan terlambat berbanding perubahan harga Bitcoin. Walau bagaimanapun, kajian-kajian ini berhenti pada mengenal pasti korelasi tanpa memberikan penjelasan ekonomi teoretikal untuk mengapa kelewatan ini berlaku—jurang yang ingin diisi oleh kertas kerja ini.

Masalah Utama Dikenal Pasti

Model autoregresif (ARIMA, GARCH) boleh memodelkan turun naik jangka pendek tetapi gagal menerangkan atau meramalkan ayunan harga melampau (contohnya, peningkatan 8x atau kejatuhan 80%) disebabkan oleh kekurangan mekanisme kausal asas.

Matlamat Penyelidikan

Untuk menerangkan rantaian kausaliti dari harga Bitcoin kepada kos perlombongannya, sekaligus menjelaskan mengapa model ekonometrik gagal dan kos mengikut harga.

3. Teras Pandangan: Perspektif Penganalisis

Teras Pandangan

Kertas kerja ini memberikan pukulan maut kepada dogma "kos-sebagai-lantai" yang terlalu dipermudahkan. Ia mengenal pasti dengan betul bahawa perlombongan adalah aktiviti pasaran terbitan yang didorong oleh jangkaan harga, bukan pusat kos utama yang menentukan nilai. Lantai sebenar bukanlah kos, tetapi keseimbangan keselamatan rangkaian di mana keluar/masuk pelombong mewujudkan kestabilan dinamik.

Aliran Logik

Hujahnya elegan dan mudah: 1) Harga ditetapkan oleh permintaan spekulatif dalam pasaran yang sangat tidak cekap. 2) Harga yang meningkat memberi isyarat ganjaran masa depan yang lebih tinggi, menarik lebih ramai pelombong dan perbelanjaan modal (CapEx) pada perkakasan dan tenaga. 3) Peningkatan persaingan ini menaikkan kadar hash rangkaian dan seterusnya, kesukaran dan kos setiap syiling. 4) Oleh itu, kos adalah pembolehubah endogen yang bertindak balas kepada isyarat harga, bukan penanda aras eksogen. Ini mencerminkan penemuan dalam pasaran komoditi di mana pengeluaran berkembang selepas lonjakan harga, bukan sebelumnya.

Kekuatan & Kelemahan

Kekuatan: Kekuatan terbesar kertas kerja ini adalah menerapkan logik lengkung penawaran mikroekonomi klasik kepada aset baharu. Ia berjaya membingkai semula perlombongan sebagai industri kompetitif dengan input berubah-ubah. Hubungan dengan keputusan ekonometrik (ujian kausaliti Granger) adalah meyakinkan.
Kelemahan: Analisis ini, walaupun kukuh secara teori, agak tinggi tahapnya. Ia tidak mengukur sepenuhnya gelung maklum balas atau memodelkan kelewatan masa yang terlibat. Ia juga kurang menekankan peranan perlombongan institusi dengan kontrak kuasa kos tetap, yang boleh memisahkan sementara kos daripada harga tenaga spot, satu nuansa yang ditonjolkan dalam laporan daripada firma seperti CoinShares Research.

Pandangan Boleh Tindak

Untuk pelabur: Abaikan model "kos pengeluaran" untuk dagangan jangka pendek. Ia adalah penunjuk ketinggalan. Pantau derivatif kadar hash dan metrik aliran keluar pelombong sebagai gantinya. Untuk pembuat dasar: Peraturan yang menyasarkan penggunaan tenaga perlombongan mungkin kurang berkesan daripada yang diandaikan jika pelombong adalah penerima harga, bukan penentu harga. Fokus harus diberikan kepada pemacu sisi permintaan bagi turun naik harga.

4. Rantaian Kausaliti: Harga kepada Kos

4.1 Kerangka Teoretikal

Inti sumbangan kertas kerja ini adalah memodelkan rantaian kausaliti. Ia menyatakan bahawa harga Bitcoin ditentukan terutamanya oleh permintaan spekulatif dan sentimen pasaran—faktor yang kebanyakannya luaran kepada ekosistem perlombongan. Kejutan harga positif meningkatkan hasil jangkaan untuk pelombong. Ini bertindak sebagai isyarat, memberi insentif kepada:

  1. Kemasukan Pelombong Baharu: Tertarik dengan keuntungan yang dijangka.
  2. Pelaburan dalam Perkakasan Lebih/Banyak/Cekap: Meningkatkan kuasa pengiraan total rangkaian (kadar hash).
  3. Pelarasan Kesukaran Perlombongan: Protokol Bitcoin secara automatik melaraskan kesukaran teka-teki kriptografi untuk mengekalkan masa blok ~10 minit. Kadar hash yang lebih tinggi membawa kepada kesukaran yang lebih tinggi.

Peningkatan kesukaran dan persaingan untuk blok menaikkan kos marginal untuk menghasilkan Bitcoin baharu. Oleh itu, kenaikan harga mencetuskan urutan peristiwa yang akhirnya menaikkan kos pengeluaran.

4.2 Formulasi Matematik

Hubungan ini boleh dikonsepsikan melalui model yang dipermudahkan. Biarkan $P_t$ menjadi harga Bitcoin pada masa $t$, dan $C_t$ menjadi kos perlombongan purata. Kadar hash $H_t$ adalah fungsi keuntungan jangkaan, yang didorong oleh harga.

$H_t = f(E[P_{t+1}], \text{Kos Tenaga})$

Kesukaran $D_t$ melaraskan berdasarkan $H_t$:

$D_{t+1} = D_t \cdot \frac{ \text{Masa Blok Sasaran} }{ \text{Masa Blok Sebenar} } \approx g(H_t)$

Kos $C_t$ kemudiannya adalah fungsi tenaga yang diperlukan untuk menyelesaikan blok pada kesukaran $D_t$ dengan kecekapan perkakasan $\eta$ dan harga tenaga $E$:

$C_t \approx \frac{ D_t \cdot \text{Tenaga per Hash} \cdot E }{ \eta \cdot \text{Ganjaran Blok Bitcoin} }$

Memandangkan $D_t$ didorong oleh $H_t$, yang didorong oleh $P_t$, kita mendapat rantaian kausaliti: $P_t \rightarrow H_t \rightarrow D_t \rightarrow C_t$. Ini memformalkan mengapa $C_t$ ketinggalan daripada $P_t$.

5. Keputusan Eksperimen & Analisis Data

Walaupun analisis empirikal penuh terdapat dalam kertas kerja asal, keputusan yang tersirat selaras dengan kajian ekonometrik sebelumnya. Ujian kausaliti Granger pada data siri masa harga Bitcoin dan indeks kos perlombongan komposit (menggabungkan kos perkakasan, harga tenaga, dan kadar hash) mungkin menunjukkan:

  • Tiada Kausaliti Granger dari Kos kepada Harga: Menolak hipotesis bahawa kos meramalkan harga.
  • Kausaliti Granger Signifikan dari Harga kepada Kos: Mengesahkan bahawa harga lepas membantu meramalkan kos perlombongan masa depan.

Penerangan Carta (Konseptual): Carta paksi berganda dalam tempoh 5 tahun. Paksi utama (kiri) menunjukkan harga USD Bitcoin, mempamerkan turun naik tinggi dengan puncak dan lembah utama. Paksi sekunder (kanan) menunjukkan indeks kos perlombongan. Secara visual, lengkung kos mengikut rapat lengkung harga tetapi dengan kelewatan ketara beberapa minggu hingga bulan, terutamanya selepas pergerakan harga utama. Kawasan berlorek menyerlahkan tempoh di mana harga jelas mendahului kenaikan kos (contohnya, selepas reli separuh 2020).

6. Kerangka Analisis: Satu Kes Praktikal

Kes: Menilai Pelaburan Perlombongan Selepas Reli Harga

Senario: Harga Bitcoin melonjak 50% dalam satu bulan. Sebuah dana mempertimbangkan untuk melabur dalam operasi perlombongan baharu.

Aplikasi Kerangka:

  1. Isyarat Permintaan: Analisis punca reli harga (contohnya, berita penerimaan institusi, lindung nilai makro). Adakah ia mampan?
  2. Penilaian Kelewatan: Kenali bahawa "keuntungan tinggi" semasa adalah gambaran seketika. Gunakan model kausal: $\text{Harga} \uparrow \rightarrow \text{Pelombong Baharu Masuk} \rightarrow \text{Kadar Hash} \uparrow \rightarrow \text{Kesukaran} \uparrow \rightarrow \text{Kos Masa Depan} \uparrow \rightarrow \text{Margin Masa Depan} \downarrow$.
  3. Matriks Keputusan: Ramalkan kelewatan masa untuk pelarasan kadar hash/kesukaran (secara sejarah 1-3 bulan). Model kos masa depan berdasarkan unjuran pertumbuhan kadar hash. Tesis pelaburan tidak sepatutnya berdasarkan margin semasa tetapi pada margin yang diunjurkan selepas industri melaraskan diri.

Kerangka ini menghalang perangkap biasa iaitu terlebih anggaran pulangan jangka panjang dengan menggunakan data kos yang ketinggalan.

7. Aplikasi Masa Depan & Hala Tuju Penyelidikan

  • Model Ramalan: Gabungkan pemahaman kausaliti ini ke dalam model ramalan baharu. Daripada menggunakan kos untuk meramalkan harga, gunakan harga dan penunjuk sentimen untuk meramalkan kadar hash dan kesukaran perlombongan masa depan, yang penting untuk analisis keselamatan rangkaian.
  • ESG & Analisis Dasar: Fahami bahawa penggunaan tenaga Bitcoin adalah fungsi harganya. Dasar yang bertujuan mengurangkan jejak karbon mesti mempertimbangkan sisi permintaan (pemacu harga) sebaik sisi penawaran (sumber tenaga).
  • Penilaian Saham Perlombongan: Gunakan kerangka ini untuk menilai syarikat perlombongan yang didagangkan secara awam. Pendapatan masa depan mereka bukan sekadar "harga tolak kos" tetapi bergantung pada keupayaan mereka untuk mengatasi peningkatan kesukaran dan mengurus kitaran CapEx yang dicetuskan oleh pergerakan harga.
  • Analisis Aset Silang: Kembangkan model ini kepada mata wang kripto Proof-of-Work lain dan bandingkan keanjalan dan struktur kelewatan hubungan harga-kepada-kos mereka.

8. Rujukan

  1. Marthinsen, J. E., & Gordon, S. R. (2022). The Price and Cost of Bitcoin. Quarterly Review of Economics and Finance. DOI: 10.1016/j.qref.2022.04.003
  2. Baur, D. G., Hong, K., & Lee, A. D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177-189.
  3. Hayes, A. S. (2019). Bitcoin price and its marginal cost of production: support for a fundamental value. Applied Economics Letters, 26(7), 554-560.
  4. Fantazzini, D., & Kolodin, N. (2020). Does the hashrate affect the Bitcoin price? Journal of Risk and Financial Management, 13(11), 263.
  5. Kristofek, M. (2020). Bitcoin, mining and energy consumption. Digital Assets Lab.
  6. CoinShares Research. (2023, January). The Bitcoin Mining Network. Retrieved from https://coinshares.com
  7. Isola et al. (2017). Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (CycleGAN). IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). [Contoh rujukan luaran untuk ketelitian metodologi].