Giá trị hợp lý của Bitcon - Mô hình chi phí khai thác: Hỗ trợ phân tích cơ bản

Chia sẻ: Vương Tâm Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết nhằm xác định các yếu tố quyết định có khả năng hình thành nên giá trị của bitcoin. Rõ ràng sức hấp dẫn của bitcoin ngày càng lớn, sự phát triển nhanh chóng và được công nhận các loại tiền kỹ thuật số là một lớp tài sản mới. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giá trị hợp lý của Bitcon - Mô hình chi phí khai thác: Hỗ trợ phân tích cơ bản

HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 56. 1Phạm Thu Hương* 2Lê Tuấn Định** Lê Đạt Chí** Tóm tắt Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố quyết định có khả năng hình thành nên giá trị của bitcoin. Rõ ràng sức hấp dẫn của bitcoin ngày càng lớn, sự phát triển nhanh chóng và được công nhận các loại tiền kỹ thuật số là một lớp tài sản mới. Do đó việc cố gắng tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành giá trị của nó trở nên quan trọng. Ngoài ra, việc kiểm tra mô hình chi phí khai thác được đề xuất để định giá bitcoin. Kết quả từ mô hình hồi quy và kiểm định VAR cho thấy chi phí sản xuất (biên) đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích giá trị cơ bản của bitcoin, thách thức các cáo buộc cho rằng bitcoin về cơ bản là vô giá trị. Dữ liệu cho thấy một bong bóng giá bắt đầu vào quý 3 năm 2017 đã vỡ vào đầu năm 2018, sau đó đã hội tụ với mô hình chi phí biên. Chủ đề này không chỉ có tầm quan trọng chung đối với lĩnh vực tài chính và kinh tế, mà còn giao thoa với khoa học máy tính, hệ thống thông tin và ứng dụng mật mã học. Từ khóa: Chi phí khai thác Bitcoin, định giá Bitcoin, giá trị nội tại của Bitcoin. 1. Giới thiệu Do sự hấp dẫn và được chấp nhận phổ biến ngày càng tăng của bitcoin và tiền kỹ thuật số, việc cố gắng tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành giá trị của bitcoin càng trở nên quan trọng. Vừa trải qua một thời kỳ khó khăn, nhưng bitcoin và tiền kỹ thuật số vẫn đang phát triển nhanh chóng trong vài năm qua, đã có một thị trường phát triển sôi động và được công nhận các loại Tiền kỹ thuật số là một lớp tài sản mới, đại diện cho nó chính * Trường Đại học Mở TP. HCM ** Trường Đại học Kinh tế TP. HCM | Email liên hệ: chitcdn@ueh.edu.vn 841
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM là bitcoin. Do đó, khả năng định giá bitcoin và Tiền kỹ thuật số có liên quan đang trở nên quan trọng đối với việc đầu tư như một tài sản tài chính hợp pháp. Tương lai của Bitcoin và các nền tảng Tiền kỹ thuật số khác có khả năng thay thế các hệ thống tài chính truyền thống. Sự thay thế có hiệu quả tốt hơn nhiều so với giao dịch trong lĩnh vực ngân hàng và các cơ quan tiền tệ, chính là thiết lập sự tin tưởng thông qua công nghệ Blockchain. Nó có thể cung cấp quyền truy cập vào các dịch vụ tài chính mà không thông qua bên thứ ba (như ngân hàng, cơ quan tiền tệ…), cho phép chuyển tiền với chi phí cực thấp xuyên quốc gia và đóng vai trò như một nơi lưu trữ giá trị. Điều này khiến một số người kết luận rằng giá của tiền kỹ thuật số, cụ thể bitcoin, như bong bóng đầu cơ khủng lồ. Tuy nhiên, mức độ phổ biến và giá trị của tiền kỹ thuật số tiếp tục gia tăng rất xa con số “không”. Trong bối cảnh đó, việc xác định giá trị cơ sở của bitcoin ngày càng được quan tâm. Bài nghiên cứu này tính toán chi phí lý thuyết để khai thác mỗi bitcoin dựa trên chi phí sản xuất biên hoặc ít nhất là giới hạn thấp nhất bởi việc “khai thác” một bitcoin mới thông qua nỗ lực tính toán cùng với sự tiêu thụ điện năng của các phần cứng, dẫn đến chi phí thực tế cho những người tham gia khai thác và do đó giá trị cơ sở của bitcoin là chi phí sản xuất hiện tại. Đồng thời kiểm tra lại mô hình chi phí so với giá thị trường được quan sát. Bằng cách sử dụng hồi quy OLS chỉ ra rằng giá mô hình giải thích khoảng 78% so giá thị trường quan sát được và hơn 96% trong thay đổi giá trị so với giá quan sát. Sau đó kiểm định Granger để chứng thực kết quả từ mô hình, điều này bác bỏ mạnh mẽ giả thuyết: giá từ mô hình không là “nguyên nhân” dẫn đến giá thị trường. Kiểm định này được sử dụng không khẳng định tính nhân quả, mà hỗ trợ quan điểm rằng giá từ mô hình và giá quan sát có mức độ ý nghĩa thống kê theo thời gian. Có một số tài liệu học thuật đã nổi lên khi xác định giá trị tiền kỹ thuật số, đặc biệt bitcoin. Phần lớn cuộc nghiên cứu kinh tế này được thực hiện cố gắng giải quyết “tính tiền tệ” của bitcoin hoặc liệu nó có giống với tiền định danh hay là hàng hóa hay không (Gertchev, 2013; Harwick, 2014; Bergstra, 2014). Hanley (2013) đề xuất rằng giá trị của bitcoin và altcoin chỉ là một định giá thị trường thuần túy và không có giá trị cơ bản hỗ trợ nào. Woo & cộng sự (2013) cho rằng bitcoin có thể có một số giá trị hợp lý do thuộc tính giống tiền, như một phương tiện trao đổi và lưu trữ giá trị, nhưng không có bất kỳ cơ sở cơ bản nào. Jenssen (2014) xác định cơ chế “bằng chứng công việc” (proof of work) trong khai thác thực tế chỉ sử dụng tài nguyên máy tính. Jessen (2014) cũng lập luận rằng giá thị trường của bitcoin là do yếu tố giới hạn nguồn cung - chỉ có 21 triệu bitcoin có thể khai thác được. 842
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Alstyne (2014) coi giá trị của bitcoin chính là giá trị công nghệ trong việc giải quyết vấn đề chi tiêu gấp đôi. Mặc dù điều này nói lên được khả năng tồn tại của bitcoin, nhưng nó không tạo ra giá trị cốt yếu, với câu hỏi: Vì sao với các loại tiền điện tử khác cùng giao thức hoặc được thiết kế tương tự, nhưng lại có giá trị tương đối khác nhau? Ví dụ: bitcoincash và litecoin. Với một số nhà nghiên cứu tuyên bố rằng không có nền tảng cơ bản nào cho giá trị của bitcoin (Hanley, 2013; Yermack, 2013) và Cheah & Fry (2015) tiếp tục lặp lại những bình luận này của Jamie Dimon, CEO của ngân hàng đầu tư JPMorgan Chase, khi khẳng định không có giá trị cơ bản nào của bitcoin và toàn bộ việc theo đuổi là vô ích. Thậm chí Wall Street Journal đã chỉ ra rằng bitcoin “gần như không có giá trị” (Mackintosh, 2017). Yermack (2013) xem xét và chỉ ra điểm yếu của bitcoin như một loại tiền tệ và cho rằng bitcoin (và tất cả các loại tiền điện tử khác) không có giá trị nội tại. Chúng tôi cho rằng đặc tính của bitcoin là vô hình và công việc khai thác bằng cách tính toán các hàm băm (hash) thay vì sử dụng con người hay máy móc. Và bitcoin thật sự có giá trị nội tại, mặt dù là vô hình, kỹ thuật số. Không thể so sánh trực tiếp với giá trị nội tại hữu hình như các tài sản khác như vàng. Chúng tôi không đồng ý với lời khẳng định bitcoin và các loại tiền điện tử khác không phải là tiền và nhiều vấn đề cản trở nó tiến đến sự chấp nhận. Yermack (2013) đưa ra một điểm hợp lệ rằng sự biến động giá của bitcoin với đô- la là khá cao và có sự chênh lệch đáng kể giữa các sàn giao dịch. Và điều này có thể gây ra vấn đề khi cố gắng phân tích dữ liệu giá. Bouoiyour & Selmi (2014) cố gắng mô tả giá trị bitcoin bằng cách hồi quy giá thị trường bằng một số biến số độc lập: giá vàng (GP), sự hấp dẫn đối với người dùng (TTR), vận tốc luân chuyển bitcoin (MBV),… Phần lớn các biến hồi quy không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% hoặc tốt hơn. Mô hình giá trị bitcoin (LBPIt) theo thang logarithmic có ý nghĩa đáng kể, nhưng chỉ là một bằng chứng của phân tích chuỗi thời gian. Chỉ có hồi quy trên biến “sự hấp dẫn đối với người dùng” (LTTRt) theo thang logarithmic là có ý nghĩa ở mức 1%. Phát hiện này rất thú vị, nó cho thấy nhiều biến có thể được đưa ra giả thuyết để mang lại giá trị thực sự hay không. Trong hồi quy bội 18 biến, giá trị R2 mà họ tính được là 0,46 - tức là các biến hồi quy chỉ nói lên 46% giá trị bitcoin hay một số biến khác không có trong mô hình chiếm hơn một nửa giá trị này. Vì trong giai đoạn còn non trẻ, tính đầu cơ và biến động cao, sử dụng phân tích chuỗi thời gian có thể gây hiểu lầm và dễ giải thích sai trong thời gian ngắn tồn tại của bitcoin. Polasik & cộng sự (2015) kết luận rằng sự hình thành giá bitcoin là kết quả chủ yếu của sự phổ biến và nhu cầu giao dịch của người dùng. Họ cũng sử dụng biến “sự hấp dẫn đối 843
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM với người dùng” và thấy biến này có ý nghĩa cao, trong khi khối lượng giao dịch lại không. Chúng tôi cho rằng việc sử dụng các kết quả về sự hấp dẫn đối với người dùng không phải là một số liệu tốt, có thể mối tương quan tìm thấy không chính xác. Trong giai đoạn nghiên cứu này diễn ra, giá bitcoin đang tăng lên nhanh chóng. Chính vì thế đã khiến truyền thông chú ý và được nhiều người biết đến, cho tới khi càng nhiều người tìm kiếm trên internet để có thêm thông tin. Trong bài nghiên cứu của Glaser & cộng sự (2014) chỉ ra rằng, người dùng có xu hướng sử dụng bitcoin như một loại hàng hóa thay vì tiền tệ thanh toán. Garcia & cộng sự (2014) và Adam Hayes (2015) khẳng định rằng chi phí sản xuất thông qua khai thác có thể có ý nghĩa trong việc đưa ra giá trị nội tại của bitcoin với một giá trị cơ bản khi nó đại diện cho giới hạn thấp nhất. Bài nghiên cứu này sẽ xây dựng trên ý tưởng chung đó và chính thức hóa để xác định mô hình chi phí khai thác bitcoin của J. Botin (2015). Làm như vậy có thể xác định các mức hòa vốn lý thuyết về giá thị trường, chi phí điện, hiệu suất năng lượng và độ khó khai thác cho từng người tham gia - và có thể được mở rộng để tính trung bình cho toàn bộ mạng lưới. 2. Cơ sở lý thuyết Bài nghiên cứu giả định bitcoin là đại diện cho một lớp tài sản mới (Burniske & White, 2017) và là một loại hàng hóa kỹ thuật số theo phán quyết của Tổng cố vấn Davis CFTC (Davis, 2018). Có một vài tác nhân cơ bản có mối liên hệ chặc chẽ vào giao thức của bitcoin khi mới hình thành. Các giá trị của các biến này luôn thay đổi theo thời gian, bao gồm: i. Tổng nguồn cung tối đa, với bitcoin là 21 triệu đồng và không thể tạo ra được nhiều hơn, được gọi là tổng cung tiền. ii. Mỗi khối (block) được tìm thấy bởi việc khai thác sẽ chứa một số đơn vị chỉ định. Bốn năm hoạt động đầu tiên, mỗi khối khai thác chứa phần thưởng 50 bitcoin, bốn năm tiếp theo 25 bitcoin, hiện tại đang ở mức 12,5 bitcoin và cứ như thế sẽ tiếp tục giảm một nửa khoảng bốn năm một lần. Điều này đại diện cho số lượng bitcoin cho mỗi khối được khai thác: phần thưởng khối. iii. Trung bình, một khối được “tìm thấy” bằng cách khai thác trên cùng một khoảng thời gian, bất kể cường độ nỗ lực khai thác như thế nào đi nữa. Con số này xoay quanh trung bình 10 phút. Được gọi là thời gian hình thành khối (Block Time). iv. Mạng lưới luôn kiểm tra để đảm bảo rằng Block Time đã chỉ định là một con số trung bình không đổi. Với bitcoin, sau khi 2016 khối được tìm thấy, hệ 844
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM thống sẽ kiểm tra xem liệu thời gian trung bình thực tế trong việc tạo các khối là lớn hay nhỏ hơn 10 phút. Cái này gọi là thay đổi mục tiêu độ khó (Difficulty Retarget). v. Độ khó (Difficulty) là một biến ngoại sinh, mô tả độ khó (sức mạnh tính toán) để tìm ra một khối mới với mức băm (hashpower) cố định. Do cơ chế Difficulty Retarget, độ khó sẽ điều chỉnh tăng/giảm khi nỗ lực khai thác tổng hợp toàn mạng lưới lớn/nhỏ. vi. Giá thị trường là giá có thể quan sát được trên các sàn giao dịch. Điều quan trọng cần phải lưu ý, nếu sử dụng nhiều sức mạnh tính toán hơn (từ phần cứng khai thác) có thể tạm thời gia tăng hiệu suất khai thác; tuy nhiên, hệ thống sẽ kiểm tra lại Difficulty Retarget và điều chỉnh lại độ khó tương ứng để đảm bảo Block Time được giữ ở mức 10 phút. Do đó, theo giả thuyết bất kỳ ai đó đã sử dụng thiết bị khai thác có công nghệ mới, tiên tiến và mạnh hơn, mạng lưới sẽ phát hiện ra rằng thời gian trung bình giữ việc tạo khối thấp hơn 10 phút thì sẽ điều chỉnh lại độ khó tương ứng và cũng khiến các thiết bị khai thác cũ trở nên kém hiệu quả, bị lỗi thời. Khả năng giá cả và sức mạnh tính toán có mối quan hệ nhân quả một chiều. Điều chắc chắn là sức mạnh tính toán sẽ được sử dụng ở nơi có lợi nhuận. Để kiểm tra điều này, một bài kiểm tra quan hệ nhân quả Granger đã được thực hiện dựa trên hai dữ liệu: giá trị trường và sức mạnh tính toán. Các kết quả chỉ ra mạnh mẽ rằng hai biến này không có mối quan hệ hai chiều, mà một chiều từ sức mạnh tính toán đến giá cả. Mỗi đơn vị nổ lực khai thác có một chi phí chìm cố định liên quan đến việc mua, vận chuyển và lắp đặt thiệt bị khai thác. Các phần cứng cũng có một biến là chi phí trực tiếp tiêu thụ điện. Mỗi đơn vị năng lượng băm tiêu thụ một lượng điện cụ thể dựa trên hiệu suất của nó, tương tự chi phí cho công nhân khai thác trong thế giới thực. Bởi vì các tác nhân khai thác thường không thể trả chi phí điện bằng bitcoin, họ phải xem xét giá cả thị trường để đo lường khả năng sinh lời với chi phí tiền điện thực tế. Đây dường như là trường hợp chi phí biên trong khai thác bitcoin, quan trọng trong việc hình thành giá trị. Thay vì tiếp cận bitcoin như một loại tiền kỹ thuật số hoặc tiền tệ, có lẽ thích hợp hơn nên coi nó một loại hàng hóa hay đại diện cho lớp tài sản kỹ thuật số trong một thị trường canh tranh giữa các tác nhân khai thác. 3. Mô hình chi phí khai thác bitcoin Các biến quan trọng trong việc hình thành quyết định khai thác là: ▪ Chi phí điện ($/kWh); 845
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM ▪ Mức tiêu thụ năng lượng trên mỗi đơn vị nỗ lực khai thác (W/Gh/s hoặc J/Gh); ▪ Độ khó mạng lưới δ; ▪ Giá thị trường; ▪ Phần thưởng khối β. Một người sẵn sàng thực hiện khai thác nếu chi phí biên mỗi ngày (ở đây là chi phí tiêu thụ điện) nhỏ hơn hoặc bằng sản phẩm biên (số bitcoin trung bình được tìm thấy nhân với giá trị thị trường). Nếu khai thác bitcoin là một thị trường hàng hóa canh tranh, mặc dù là kỹ thuật số, thì về lý thuyết chúng ta sẽ mong đợi chi phí biên tương đương với sản phẩm biên và cũng như tương đương với giá thị trường. Chi phí chính trong khai thác là tiêu thụ năng lượng điện cần thiết để tạo thuận lợi cho việc tính toán. Ngoài ra, các chi phí khác như dịch vụ internet, bảo trì phần cứng, linh kiện… có thể được coi là không đáng kể. Giá trị thị trường được quan sát thực tế xác định bởi cung-cầu bitcoin tại bất kỳ thời điểm nào, trong khi chi phí khai thác là giới hạn tối thiểu của giá thị trường để việc khai thác hòa vốn, là mức quyết định của các cá nhân hay công ty có nên tiếp tục khai thác hay không. Mặc dù giới hạn dưới này đại diện cho một giá trị nội tại, giá quan sát thực tế có thể lệch khỏi giá trị lý thuyết và xoay quanh với giá từ mô hình. Tất nhiên, có khả năng sẽ có nhiều yếu tố chủ quan khác cho việc khai thác bitcoin ngoài các thành phần khách quan được xây dựng trong bài viết này: Những người ra quyết định có thể vẫn hoạt động bất kể chi phí như thế nào đi nữa nếu họ tin rằng có đủ tiềm năng tăng giá. Khai thác bitcoin có thể thu hút nhiều người bởi các tính năng ẩn danh và chính phủ không thể giám sát. Một số thợ mỏ có thể quyết định tích trữ một phần hay toàn bộ số bitcoin và không đưa số lượng bitcoin dự trữ vào lưu thông. Một số khác phải chịu chi phí cơ hội theo đó sẽ có lợi hơn khi sử dụng cùng một công suất điện cho hoạt động khác. Các lý do chủ quan để khai thác có thể khiến một số cá nhân đưa ra quyết định khai thác lỗ trong thời gian dài. Bitcoin có tính đầu cơ, giống như tiền tệ, phương tiện trao đổi và nơi lưu trữ giá trị, là một phần chủ quan vào bất kỳ nỗ lực khách quan nào trong việc hình thành giá trị nội tại. Quyết định khách quan để khai thác có thể được mô hình hóa. Các đầu vào cần thiết: giá điện, mức tiêu thụ điện năng trên một đơn vị năng lương khai thác, chi phí khai thác và số lượng bitcoin dự kiến được khai thác mỗi ngày dựa trên mức độ khó khăn của mạng lưới. 846
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 3.1. Thành lập mô hình Công thức được thành lập dưới đây là cơ sở cho lợi nhuận, mức độ điều tiết sản xuất hàng ngày hay tỉ lệ hoàn vốn của việc khai thác bitcoin, được đo bằng số lượng bitcoin dự kiến khai thác mỗi ngày dựa trên một đơn vị năng lượng khai thác. Để đơn giản, cần xác định mức năng lượng băm ở mức 1000 Gh/s công suất khai thác (tương đương 1 Th/s). Trong thực tế, sức mạnh băm của một cá nhân khai thác có khả năng sai lệch ít nhiều so với 1000 Gh/s, tuy nhiên mức này có xu hướng đo lường tốt trong các tình huống hiện tại. Số lượng bitcoin dự kiến sẽ được khai thác mỗi ngày có thể được tính như sau: β. ρ bitcoin/ngày* = ( δ . 232 . 3600) . 24 Trong đó: ▪ bitcoin/ngày*: Số bitcoin dự kiến được khai thác mỗi ngày; ▪ β: Phần thưởng mỗi khối; ▪ ρ: Sức mạnh hàm băm của thiết bị khai thác (Th/s); ▪ δ: Độ khó khai thác của mạng lưới; ▪ 3600: Số giây / giờ; ▪ 24: Số giờ / ngày ▪ 232: Đề cập đến xác suất chuẩn hóa của bất kỳ hàm băm duy nhất giải ra cho mỗi khối và là thuộc tính của thuật toán khai thác. Công thức có thể được viết lại như sau: β. ρ δ ).Ɵ bitcoin/ngày* = ( 24 . 3600 Với Ɵ = = 0,00002012. 232 Như vậy, đầu vào duy nhất cần thiết là β, p và δ. Đối với phân tích này, sức mạnh hàm băm ρ sẽ được cố định ở mức tiêu chuẩn 1000 Gh/s. Chi phí chính và liên tục cho quá trình khai thác bitcoin là tiền điện, có đơn vị là $/kWh. Tất nhiên, các khu vực khác nhau trên thế giới sẽ tiêu thụ điện theo mức giá phụ thuộc vào địa phương (có thể thay đổi theo loại khách hàng, nguồn phát điện và thời gian sử 847
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM dụng điện trong ngày) và được chi trả bằng đồng nội tệ, nhưng để thuận tiện, giả định rằng giá điện trung bình trên thế giới kể cả tỉ lệ dân cư và thương mại là khoảng $0,13/kWh3. Do đó, chi phí khai thác (biên) mỗi ngày Engày trên mỗi đơn vị năng lượng khai thác được biểu diễn như sau: ρ Engày = ($/kWh . 24 . W/Gh/s) . ( 1000 ) Trong đó: ▪ Giá tiền điện là $0,13/kWh; ▪ W/Gh/s: Hiệu suất năng lượng của thiết bị khai thác. Như vậy, trong điều kiện cạnh tranh hoàn toàn, sản phẩm biên phải tương đương với chi phí biên, cũng bằng giá trị thị trường. Giá mục tiêu khai thác là P*, đóng vai trò là mức thấp hợp lý cho giá thị trường, dưới mức này nhà sản xuất sẽ hoạt động thua lỗ và có lẽ sẽ tự rút lui khỏi mạng lưới. Engày P* = bitcoin/ * ngày 3.2. Kiểm định mô hình Kiểm định mô hình trên bằng cách sử dụng dữ liệu giá quan sát trong quá khứ và so sánh với mô hình. Giá thị trường và dữ liệu về độ khó khai thác được thu thập trên blockchain.com, một nguồn dữ liệu giao thức của Bitcoin tin cậy, minh bạch để đo lường giá cả thị trường theo một giá trị cụ thể về độ khó khai thác và hiệu suất phần cứng tại Mô hình đòi hỏi dữ liệu đầu vào là hiệu suất năng lượng trung bình của mạng lưới. Thông tin này từ nhiều nguồn khác nhau: bitcoin.it, capriole.io và được tổng hợp4. 3.2.1. Phân tích hồi quy OLS Khi so sánh tỉ lệ giá thị trường với giá từ mô hình theo thời gian, từ ngày 2 tháng 7 năm 2013 đến ngày 1 tháng 6 năm 2019. Như Hình 1 cho thấy, giá thị trường có xu hướng dao động về giá ước tính của mô hình. Trong biểu đồ, trục y biểu thị tỉ lệ, tỉ lệ này bằng 1,00 chỉ ra rằng giá thị trường và giá mô hình là giống hệt nhau. Các giá trị trên 1,00 biểu thị một phần bù (lãi) của thị trường so với mô hình và dưới 1,00 thể hiện mức chiết khấu (lỗ). Xét trong một khoảng thời gian dài (khoảng 6 năm), tỉ lệ trung bình ở mức 3 Theo báo cáo dữ liệu năng lượng toàn cầu từ www.iea.org 4 Đọc giả có thể truy cập vào https://bit.ly/2GtJsiN 848
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 1,124 (đường nét đứt), độ lệch chuẩn σ = 0,384 thể hiện độ chính xác của mô hình khá tốt. Điều này cho thấy thị trường bitcoin đã tương đối hiệu quả từ quan điểm khai thác, trái ngược rằng thị trường này luôn không hiệu quả (Urquhart, 2016). Dữ liệu giá về sự biến động gia tăng từ khoảng tháng 9 năm 2017 đến tháng 1 năm 2018, cho thấy thị trường đã đi chệch khỏi mô hình, nhưng cuối cùng lại hội tụ một lần nữa. Sự tăng đột biến này cho thấy xuất hiện của “bong bóng giá”, tuy nhiên ngay cả khi xuất hiện “bong bóng” cũng không đồng nghĩa kết luận rằng bitcoin không có giá trị. Hình 1: Tỉ lệ giữa giá quan sát và giá từ mô hình. 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Nguồn: Tác giả. Kết quả ban đầu trên mang tính gợi ý, tiếp theo một phân tích chặt chẽ hơn để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình định giá so với dữ liệu giá thị trường. Giá từ mô hình và giá quan sát được biểu diễn trong Hình 2 để so sánh. Hồi quy OLS đơn được thực hiện để kiểm tra sự phù hợp và xem xét mức giá thị trường “được giải thích” bởi mô hình; với R2 = 0,7815 cho ta biết khoảng trên 78% giá thị trường quan sát được có thể được giải thích bằng chi phí biên của mô hình khai thác. Sau đó sử dụng hồi quy OLS đơn với sự thay đổi giá trị trên thang logarithmic, kết quả nhận được R2 = 0,963 cho thấy gần như tất cả các thay đổi biên trong giá thị trường có thể được giải thích bằng sự thay đổi biên của mô hình khai thác. 849
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Hình 2: Giá thị trường và giá từ mô hình 100000 10000 1000 100 10 maket price ($) p* Nguồn: Blockchain.com và tác giả. 3.2.2. Kiểm định nhân quả Granger Tiếp đến, để so sánh hai chuỗi thời gian này trực tiếp với nhau theo phương pháp nghiêm ngặt. Kiểm định Var với hai độ trễ trên mỗi lần chuyển đổi từ giá thị trường và giá mô hình. Mục đích của kiểm định Var chủ yếu để kiểm tra kết quả giả định lượng bằng cách thử nghiệm Granger. Thường được sử đụng để đề xuất quan hệ nhân quả theo thời gian, nhưng thay vào đó sử dụng thử nghiệm này để kiểm tra mô hình định giá khai thác. Xét hai giả thuyết không: H01: Giá thị trường không là “nguyên nhân” dẫn đến giá từ mô hình; và H02: Giá từ mô hình không là “nguyên nhân” dẫn đến giá thị trường. Bảng 1 cho thấy, H01 không thể bác bỏ, đó là điều được mong đợi: giá từ mô hình được cho là mô tả giá thị trường chứ không theo cách nào khác. Và H02 bị từ chối, giả thuyết thay thế cho rằng giá mô hình dự đoán dẫn đến giá thị trường (p < 0,1975). Phát hiện quan trọng này cho thấy sự tin cậy rằng chi phí khai thác bitcoin mô tả giá trị của nó và phản đối với những người cho rằng bitcoin vô giá trị. Bảng 1: Kiểm định giả thuyết Giả thuyết Obs F-Statistic Prob. H01 718 0,49771 0,6081 H02 1,62578 0,1975 850
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 4. Kết quả và thảo luận Các mô hình trên rất hữu ích trong ứng dụng cũng như trên lý thuyết. Mô hình mô tả cho các nhà khai thác một cách khách quan về mức giá mà họ nên hoặc là từ bỏ việc khai thác. Mô hình cũng cho thấy các quyết định khai thác hay không phụ thuộc vào những thay đổi trong độ khó và chi phí điện. Hơn nữa, nhìn vào giá cả trên thị trường với một mức độ khó nhất định, chi phí điện trung bình không đổi, hiệu suất năng lượng trung bình của việc khai thác cho toàn bộ mạng lưới trở lên tốt hơn, thì tỉ lệ nghịch với độ khó. Những người tham gia như là một người giao dịch có thể dự đoán được mức giá dựa trên các biến đầu vào. Khi hiệu suất phần cứng khai thác tốt hơn, kết quả của sự canh tranh, điểm hòa vốn cho người khai thác bitcoin sẽ có xu hướng giảm. Các nhà khai thác với chi phí thấp sẽ khai thác được bitcoin với giá thấp hơn giá thị trường. Hiệu suất khai thác trung bình của bitcoin trong những ngày đầu là rất lớn. Một nghiên cứu cho thấy, hiệu suất khai thác trung bình trong giai đoạn 2010-2013 là khoảng 500W/Gh/s (Garcia & cộng sự, 2014). Ngày nay, các phần cứng khai thác chuyên dụng tốt nhất đang được sử dụng có hiệu suất rất tốt khoảng 0,036W/Gh/s. Hiệu suất năng lượng trung bình hiện nay trên toàn mạng lưới khai thác sau khi đã điều chỉnh theo chi phí biên, là khoảng 0,0535W/Gh/s. Hình 3: Hiệu suất khai thác bitcoin 100000 CPU Mining GPU Mining 10000 1000 FPGA Mining 100 ASIC Mining 10 1 0.1 0.01 22/2/2008 6/7/2009 18/11/2010 1/4/2012 14/8/201327/12/201410/5/2016 22/9/2017 4/2/2019 18/6/2020 Nguồn: Tác giả. 851
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Càng nhiều sức mạnh tính toán được sử dụng trong khai thác, giá trị mô hình càng cao. Chúng tôi đưa ra khẳng định này vì một số lý do sau. Đầu tiên càng có nhiều sức mạnh khai thác, đồng nghĩa càng nhiều người chấp nhận bitcoin, việc khai thác cũng phục vụ để xác minh các giao dịch, năng lượng khai thác sử dụng là một đại diện cho việc sử dụng và chấp nhận chung của bitcoin. Một loại tiền điện tử nào không có sự chấp nhận hoặc sử dụng sẽ không có giá trị cũng như dồn sức mạnh tính toán để khai thác. Thứ hai, một người khai thác hợp lý được thúc đẩy bởi lợi nhuận, sẽ chỉ tìm cách sử dụng các tài nguyên khai thác để theo đuổi lợi nhuận. Do đó, nếu chi phí biên khai thác vượt quá sản phẩm biên, người tham gia mạng lưới sẽ thua lỗ, chuyển công cụ khai thác sang một loại tiền khác hoặc rút khỏi mạng lưới. Thứ ba, sức mạnh tính toán là một đại diện cho độ khó khai thác, do công suất mạng lưới được sử dụng càng nhiều, độ khó sẽ càng lớn để duy trì Block Time. Vì vậy, độ khó có thể như đại diện gián tiếp cho sức mạnh khai thác tổng hợp. Khi hiệu suất năng lượng tốt hơn, việc điều chỉnh khó khăn đóng vai trò là cơ chế ổn định. Độ khó ngày càng tăng lên làm chi phí khai thác cũng cao hơn khi sức mạnh khai thác tổng hợp trung bình được thúc đẩy. Nếu các công ty khai thác không thể cung cấp đủ lượng bitcoin cho nhu cầu mới, giá trị thị trường có thể tăng trong khi chi phí khai thác vẫn không đổi. Điều này sẽ khiến các công ty tăng cường nỗ lực khai thác, dẫn đến độ khó tăng lên và làm tăng chi phí khai thác cho đến khi có thể đạt mức hòa vốn mới. Cơ chế này có xu hướng đối nghịch với hiệu suất năng lượng. Trong Hình 4, các khu vực mà đường nét liền nằm trên đường nét đứt biểu thị khoảng thời gian mà độ khó đang gia tăng nhanh hơn thay đổi công nghệ về hiệu suất khai thác. Các khu vực mà đường nét đứt nằm trên đường nét liền cho thấy thời kỳ mà sự thay đổi công nghệ vượt xa sự leo thang của độ khó khai thác. Việc xuất hiện của phần cứng ASIC chuyên dụng, được thiết kế với mục đích duy nhất là giải quyết khai thác các loại tiền điện tử. Do đó, chúng tôi thấy chi phí biên và sản phẩm biên bắt đầu hội tụ từ giữa đến cuối năm 2013 khi mà các cá nhân khai thác sử dụng phần cứng chuyên dụng này. Từ đó, đã có bằng chứng về sự thay đổi công nghệ xảy ra, chính là sự hội tụ liên tục của nghịch đảo độ khó và hiệu suất khai thác ở Hình 4. Điều quan trọng cần lưu ý trong giai đoạn đầu khai thác bitcoin, chi phí cho mô hình khai thác được nêu trên sẽ không vững. Việc sử dụng năng lực của CPU hoặc GPU để khai thác đơn giản là không hiệu quả. Người ta sẽ không mong đợi chi phí biên sẽ hội tụ với sản phầm biên khi phần cứng được sử dụng không phải chịu sự cạnh tranh. Mô hình được so sánh thích hợp là khi ASIC ra đời. 852
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Hình 4: Hiệu suất khai thác và nghịch đảo độ khó theo thời gian W/Gh/s và 1/δ CPU Mining 10000 1 GPU Mining 0.1 0.01 1000 0.001 0.0001 FPGA Mining 100 0.00001 0.000001 ASIC Mining 0.0000001 10 1E-08 1E-09 1 1E-10 1E-11 1E-12 0.1 1E-13 1E-14 0.01 1E-15 1/1/2010 1/1/2011 1/1/2012 1/1/2013 1/1/2014 1/1/2015 1/1/2016 1/1/2017 1/1/2018 1/1/2019 Nguồn: Tác giả. Các dữ liệu cho thấy mặc dù có sự sai lệch đáng kể về giá thị trường và giá mô hình từ mức tăng mùa thu năm 2017, mô hình vẫn thể hiện tốt và giá thị trường đã hội tụ với giá từ mô hình. Mô hình này cho ta thấy rằng, trong thời gian nhu cầu tăng cao (bong bóng giá), giá thị trường sẽ giảm và hoặc khó khăn khai thác sẽ gia tăng để giải quyết khoảng cách giữ giá thị trường và giá mô hình. Bong bóng giá đã được nghiên cứu ở các tài liệu khác (Garcia & cộng sự, 2014; Cheah & Fry, 2015; Li, 2018; Hafner, 2018). Cheung & cộng sự (2015) cũng như Su & cộng sự (2018) đã sử dụng các phương pháp để xác định bong bóng của Phillips & cộng sự (2013, 2015) ghi nhận có nhiều bong bóng tồn tại trong thời gian ngắn là điểm đặc trưng của bitcoin, với bốn lần xuất hiện kể từ năm 2011 bao gồm cả giai đoạn cuối năm 2017 (Corbet & cộng sự, 2017). Cho thấy rằng bong bóng tồn tại trên thị trường bitcoin đến lúc “vỡ” sẽ không làm giá bitcoin sụp đỗ về “không” mà tiệm cận với chi phí cận biên của nó. Phân tích dự báo bong bóng giá của bitcoin theo phương pháp được xây dựng bởi Pavlidis & cộng sự (2017) kể từ khi thị trường giao sau bitcoin được ra mắt tại CME vào tháng 12 năm 2017. 853
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 5. Kết luận Mô hình chi phí biên khai thác có thể sử dụng như một mô hình định giá bitcoin. Trong bài báo cáo này, chi phí mô hình khai thác được kiểm tra lại bằng dữ liệu quá khứ cho thấy giá thị trường có xu hướng dao động quanh giá mô hình và giá mô hình dự đoán giá thị trường theo cách có ý nghĩa thống kê. Với khả năng sử dụng vốn hiệu quả, một nhà khai thác sẽ chỉ khai thác bitcoin nếu lợi nhuận lớn hơn so với việc khai thác các loại tiền điền tử khác. Nếu trường hợp họ từ bỏ việc khai thác bitcoin, mạng lưới sẽ điều chỉnh lại để người khai thác thấy rằng không có loại tiền điện tử nào khác có lợi hơn việc khai thác bitcoin. Cuối cùng, mô hình chi phí khai thác được đưa ra để thiết lập các giá trị hòa vốn cho người khai thác. Ngoại suy mô hình đó để tính giá trị trung bình hoặc điều tiết cho mạng tổng hợp, chi phí của mô hình khai thác có thể xấp xỉ giá thị trường. Điều quan trọng cần lưu ý là phân tích này áp dụng chủ yếu cho bitcoin và không nhất thiết phải mở rộng sang các loại tiền điện tử khác như litecoin (mặc dù có cơ chế hoạt động tương tự). Bitcoin đang đứng đầu thị trường kỹ thuật số, cả về quy mô và phạm vi, đấy là một sự theo đuổi đáng giá để hiểu tại sao nó có giá trị. Tài liệu tham khảo Alstyne, M. V. (2014), ‘Why bitcoin has value’, The Association for Computing Machinery, 57(5), 30-32. Bouoiyour, J. & Selmi, R. (2014), ‘What Bitcoin Looks Like?’, Annals of Economics and Finance, 16(2), 449-492. Bergstra, J. (2014), ‘Bitcoin: Not a Currency-Like Informational Commodity’, University of Amsterdam. Burniske, C. & White, A. (2017), ‘Bitcoin: Ringing the bell for a new asset class’, ARK Invest and Coinbase. Cheah, E. & Fry, J. (2015), ‘Speculative bubbles in Bitcoin markets? An empirical investigation into the fundamental value of Bitcoin’, Elsevier, Economics Letters, 130, 32-36. Cheung, A., Roca, E. & Su, J. (2015), ‘Crypto-currency bubbles: an application of the Phillips–Shi– Yu (2013) methodology on Mt. Gox bitcoin prices’, Applied Economics, 47:23, 2348-2358. Corbet, S., Lucey, B. & Yarovaya, L. (2017), ‘Datestamping the Bitcoin and Ethereum bubbles’, Elsevier, Finance Research Letters, 26(C), 81-88. Cretarola, A., Patacca, M. & Figà-Talamanca, G. (2017), ‘A sentiment-based model for the BitCoin: theory, estimation and option pricing’, SSRN Eletronic Journal. Ciaian, P., Rajcaniova, M. & Kancs, A. (2016), ‘The Economics of BitCoin Price Formation’, Taylor & Francis Journals, 48(19), 1799-1815. Davis, D. J. (2018), ‘Guidance Regarding Ethics Laws and Regulations Related to Employee Holdings and Transactions in Cryptocurrencies’, US Commodity Futures Trading Commission. 854
HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Garcia, D., Tessone, C. J., Mavrodiev, P. & Perony, N. (2014), ‘The digital traces of bubbles: feedback cycles between socio-economic signals in the Bitcoin economy’, The Royal Society Interface, 11, 20140623. Gertchev, N. (2013), ‘The Moneyness of Bitcoin’, Mises Institute. Glaser, F., Zimmermann, K. & Weber, M. C. (2014), ‘Bitcoin - Asset or Currency? Revealing User’s Hidden Intentions’, Proceedings of the 22nd European Conference on Information Systems (ECIS 2014); Tel Aviv, Israel. Hayes, A. (2015), ‘A Cost of Production Model for Bitcoin’, SSRN Eletronic Journal. Hafner, C. (2018), ‘Testing for bubbles in cryptocurrencies with time-varying volatility’, Journal of Financial Econometrics, 18(2), 233–249. Harwick, C. (2014), ‘Crypto-Currency and the Problem of Intermediation’, The Independent Review, 20(4), 569-588. Hanley, B. (2013), ‘The False Premises and Promises of Bitcoin’, Cornel University, Computational Engineering, Finance, and Science, arXiv:1312.2048. Jenssen, T. B. (2014), ‘Why Bitcoins Have Value, and Why Governments Are Sceptical’, University of Oslo, 70. Jose A. Botin, Marcelo A. Vergara , A cost management model for economic sustainability and continuos improvement of mining operations, Resources Policy, Volume 46, Part 2, December 2015, Pages 212-218. Kristoufek, L. (2015), ‘What are the main drivers of the Bitcoin price? Evidence from wavelet coherence analysis’, PloS one, 10, p. e0123923. Mackintosh, J. (2017), ‘Bitcoin’s Wild Ride Shows The Truth: It Is Probably Worth Zero’, The Wall Street Journal. Polasik, M., Piotrowska, A. I., Wisniewski, T. P., Kotkowski, R. & Lightfoot, G. (2015), ‘Price Fluctuations and the Use of Bitcoin: An Empirical Inquiry’, International Journal of Electronic Commerce, 20(1), 9-49. Pavlidis, E. G., Paya, I. & Peel, D. A. (2017), ‘Testing for speculative bubbles using spot and forward prices’, Internationcal Economic Review, 58, 1191-1226. Phillips, P. C. B., Shi, S. & Yu, J. (2013), ‘Testing for multiple bubbles: Limit theory of real time detectors’, International Economic Review, 56(4), 1079-1134. Phillips, P. C. B., Shi, S. & Yu, J. (2015), ‘Testing for multiple bubbles: Historical episodes of exuberance and collapse in the S&P 500’, International Economic Review, 56(4), 1043-1078. Su, C., Li, Z., Tao, R., & Si, D. (2018), ‘Testing for multiple bubbles in bitcoin markets: A generalized sup ADF test’, Japan and the World Economy, 53, 100983. Urquhart, A. (2016), ‘The Inefficiency of Bitcoin’, Elsevier, Economics Letters, 148, 80-82. Woo, D. Gordon, I. & Iaralov, V. (2013), ‘Bitcoin: A First Assessment’, Bank of America Merrill Lynch. Yermack, D. (2014), ‘Is Bitcoin a Real Currency? An Economic Appraisal’, National Bureau of Economic Research, w19747. 855