Mi az a stock-to-flow modell?
Egyszerűen fogalmazva, a stock-to-flow (SF vagy S2F) modell egy adott erőforrás bőségének mérésére szolgáló módszer. A stock-to-flow arány a tartalékban lévő erőforrás mennyisége osztva az évente előállított mennyiséggel.
A stock-to-flow modellt általában a természeti erőforrásokra alkalmazzák. Nézzük az arany példáját. Bár a becslések eltérőek lehetnek, az Arany Világtanács becslése szerint a valaha kibányászott arany mennyisége körülbelül 190 000 tonna. Ezt az mennyiséget (vagyis a teljes kínálatot) nevezhetjük stocknak. Mindeközben évente körülbelül 2500–3200 tonna aranyat bányásznak. Ezt az mennyiséget nevezhetjük flownak.
E két mérőszám segítségével kiszámíthatjuk a stock-to-flow arányt. De mit is jelent ez valójában? Lényegében azt mutatja meg, hogy a teljes kínálathoz képest mekkora kínálat kerül a piacra évente egy adott erőforrásból. Minél magasabb a stock-to-flow arány, annál kevesebb új kínálat kerül a piacra a teljes kínálathoz képest. Így egy magasabb stock-to-flow arányú eszköznek elméletileg hosszú távon is meg kellene őriznie értékét.
Ezzel szemben a fogyasztási cikkek és az ipari árucikkek általában alacsony stock-to-flow arányt mutatnak. Mi ennek az oka? Mivel értékük jellemzően megsemmisítésükből vagy elfogyasztásukból adódik, a készletek (a stock) általában csak a kereslet fedezésére szolgálnak. Ezeknek az erőforrásoknak tulajdonként nem feltétlenül magas az értéke, így befektetési eszközként általában rosszul működnek. Kivételes esetekben az áruk gyorsan emelkedhet, ha a jövőben hiányra lehet számítani, de ezt leszámítva a termelés lépést tart a kereslettel.
Fontos megjegyezni, hogy a szűkösség önmagában nem feltétlenül jelenti azt, hogy egy erőforrásnak értékesnek is kell lennie. Az arany például egyáltalán nem ritka, elvégre 190 000 tonna áll rendelkezésre! A stock-to-flow arány arra utal, hogy azért értékes, mert az éves termelés szintje a meglévő készlethez képest viszonylag alacsony és állandó.
Mi az arany stock-to-flow aránya?
A történelem során az aranynak volt a legmagasabb stock-to-flow aránya a nemesfémek közül. De mekkora is pontosan? Visszatérve az előző példánkra – osszuk el a 190 000 tonnás teljes kínálatot 3200-zal, és akkor kb. 59-es stock-to-flow arányt kapunk. Eszerint a jelenlegi termelési ütem mellett körülbelül 59 évbe telne 190 000 tonna arany kibányászása.
Érdemes azonban észben tartani, hogy az arra vonatkozó becslések, hogy mennyi új aranyat bányásznak évente, valóban csak becslések. Ha az éves termelést (a flow-t) 3500-ra növeljük, a stock-to-flow arány kb. 54-re csökken.
Ha már itt tartunk, miért ne számíthatnánk ki az összes kibányászott arany összértékét? Ez bizonyos szempontból a kriptovaluták piaci kapitalizációjához hasonlítható. Ha az arany unciánként 1500 dollár körüli árával számolunk, akkor az összes arany összértéke körülbelül 9 ezer milliárd dollár lesz. Ez soknak hangzik, de valójában, ha az egészet egyetlen kockába összeraknánk, akkor az a kocka beleférne egyetlen futball stadionba!
Ehhez képest a Bitcoin hálózat legmagasabb összértéke 300 milliárd dollár körül volt 2017 végén, a cikk írásakor pedig 120 milliárd dollár körül mozog.
A stock-to-flow és a Bitcoin
Ha érted a Bitcoin működését, akkor nem lesz nehéz megértened, hogy miért alkalmazzuk a stock-to-flow modellt. A modell lényegében a bitcoinokat a szűkös árucikkekhez, például az aranyhoz vagy az ezüsthöz hasonlóan kezeli.
Az aranyat és az ezüstöt gyakran értékmegőrzőnek nevezik. Elméletileg meg kellene őrizniük értéküket hosszú távon viszonylagos szűkösségük és alacsony mértékű áramlásuk miatt. Ráadásul nagyon nehéz rövid időn belül jelentős mértékben növelni a kínálatukat.
A stock-to-flow modell hívei szerint a Bitcoin hasonló erőforrás. Szűkösen áll rendelkezésre, előállítása viszonylag költséges, maximális kínálata pedig 21 millió érmére van korlátozva. Ezenkívül a Bitcoin kínálat kibocsátását a protokoll szintjén határozzák meg, ami teljesen kiszámíthatóvá teszi az áramlást. Hallhattál már a Bitcoin feleződéséről is, amely esetében 210 000 blokkonként (nagyjából négy évenként) felére csökken a rendszerbe bekerülő új kínálat mennyisége.
A kibányászott BTC teljes kínálata (%) és a blokktámogatás (BTC).
A modell támogatói szerint ezek a tulajdonságok együttesen egy rendkívül meggyőző jellemzőkkel rendelkező szűkös digitális erőforrást hoznak létre az érték hosszú távú megőrzése céljából. Ezenkívül azt feltételezik, hogy statisztikailag szignifikáns összefüggés van a stock-to-flow és a piaci érték között. A modell előrejelzései szerint a Bitcoin árának jelentős emelkedést kell mutatnia az idő előrehaladtával, mivel folyamatosan csökken a stock-to-flow aránya.
Többek között a stock-to-flow modell Bitcoinra történő alkalmazását gyakran PlanB-nek és az ő cikkének tulajdonítják, amelynek címe A Bitcoin értékének modellezése a szűkösséggel.
Mi a Bitcoin stock-to-flow aránya?
A Bitcoin jelenlegi forgalomban lévő kínálata körülbelül 18 millió bitcoinnak felel meg, míg az új kínálat körülbelül évi 0,7 millióra tehető. A cikk írásakor a Bitcoin stock-to-flow aránya 25 körül mozog. A következő, 2020 májusi feleződést követően az arány kb. 50-re emelkedik.
Az alábbi képen a Bitcoin stock-to-flow arányának 365 napos mozgóátlaga és a Bitcoin ára közötti múltbéli kapcsolat látható. A Bitcoin feleződésének dátumait is feltüntettük, színkóddal ellátva a BTC árfolyamvonalát.
A Bitcoin stock-to-flow modellje. Forrás: LookIntoBitcoin.com
Vess egy pillantást a Bitcoin (BTC) legfrissebb árfolyamaira még ma.
A stock-to-flow modell korlátai
Bár a stock-to-flow egy érdekes modell a szűkösség mérésére, nem veszi figyelembe a kép összes részletét. A modellek csak annyira erősek, amennyire a feltétevéseik. A stock-to-flow először is azon a feltételezésen alapul, miszerint a modell által mért szűkösségnek növelnie kell az értéket. A stock-to-flow kritikusai szerint ez a modell megbukik, ha a Bitcoin a kínálat szűkösségén kívül semmilyen más hasznos tulajdonsággal nem rendelkezik.
Az arany szűkössége, kiszámítható áramlása és globális likviditása viszonylag stabil értékmegőrző eszközzé tették azt a leértékelődésre hajlamos fiat valutákhoz képest.
E modell szerint a Bitcoin volatilitásának is csökkennie kell az idő múlásával. Ezt a Coinmetrics korábbi adatai is megerősítik.
A Bitcoin 180 napos volatilitásának 200 napos mozgó átlaga. Forrás: Coinmetrics.io
Egy eszköz értékeléséhez figyelembe kell venni annak volatilitását. Az értékelési modell megbízhatóbb lehet, ha a volatilitás bizonyos mértékben előrejelezhető. A Bitcoin azonban a nagy ármozgásairól híres.
Míg a volatilitás makroszinten csökkenhet, a Bitcoin árazása a kezdetektől fogva a szabadpiacon történt. Ez azt jelenti, hogy az árakat többnyire maguk a felhasználók, kereskedők és spekulánsok szabályozzák a nyílt piacon. Ha hozzávesszük ehhez a viszonylag alacsony likviditást, a Bitcoin más eszközökhöz képest valószínűleg sokkal inkább ki van téve a hirtelen megnövekedő volatilitásnak. Tehát előfordulhat, hogy a modell ezt sem tudja figyelembe venni.
Más külső tényezők, például a gazdasági Black Swan események is alááshatják ezt a modellt. Bár érdemes megjegyezni, hogy ez lényegében minden olyan modellre vonatkozik, amely korábbi adatok alapján próbálja megjósolni egy eszköz árát. Egy Black Swan esemény értelemszerűen a meglepetés erejével hat. A múltbeli adatok nem vehetik figyelembe a ismeretlen eseményeket.
Záró gondolatok
A stock-to-flow modell az erőforrás pillanatnyilag rendelkezésre álló készlete és előállításának üteme közötti kapcsolatot méri. Általában nemesfémekre és egyéb árupiaci termékekre alkalmazzák, de egyesek szerint a Bitcoinra is alkalmazható lehet.
Ebben az értelemben a Bitcoin szűkös digitális erőforrásnak tekinthető. Eszerint az elemzési módszer szerint a Bitcoint az egyedülálló ajánlatainak olyan eszközzé kellene tenniük, amely hosszú távon megőrzi értékét.
Azonban minden modell csak annyira erős, mint a feltevései, és előfordulhat, hogy nem tudja figyelembe venni a Bitcoin értékelésének összes aspektusát. Ráadásul a cikk írásakor a Bitcoin alig több mint tíz éve létezik. Egyesek azzal érvelhetnek, hogy az olyan hosszú távú értékelésre szolgáló modellekhez, mint amilyen a stock-to-flow modell, nagyobb adatkészletre van szükség a nagyobb pontosság és megbízhatóság érdekében.