Stock-to-Flow Model

Commençons sans prix : que représente la production annuelle par rapport à la quantité déjà disponible ? Stock désigne la quantité existante, flow la nouvelle production par an. Leur quotient donne le nombre d’années nécessaires pour produire une quantité équivalente si le rythme restait constant. C’est ainsi que PlanB explique ce rapport. Ce n’est pas un compte à rebours jusqu’à la fin du minage, mais une comparaison entre quantité et rythme de création. [1]

Transférer des bitcoins entre portefeuilles n’en augmente pas le nombre. Les frais de transaction déplacent eux aussi des unités existantes. Coin Metrics distingue les mesures d’émission et peut annualiser une création quotidienne. Ce calcul diffère du total de l’année écoulée. Il faut également connaître la définition du stock. Dans son article initial, PlanB corrigeait celui-ci pour tenir compte de bitcoins supposés perdus ; notre exemple ne le fait pas. [2] [1]

Le Halving réduit la subvention : les nouveaux bitcoins autorisés dans la récompense d’un bloc. Bitcoin Core applique cette règle selon la hauteur du bloc. À stock et nombre de blocs constants, diviser l’émission par deux double le rapport. Nous ne faisons encore que calculer. Sur le réseau réel, le stock continue de croître et le nombre de blocs varie selon la période calendaire. Un total annuel glissant comprend aussi l’ancienne émission, plus élevée : il réagit autrement que l’annualisation du nouveau rythme. [3]

PlanB a ensuite estimé une relation historique avec la capitalisation : le stock multiplié par le prix d’une unité. Il utilise une régression, c’est-à-dire l’ajustement statistique d’une relation aux données, et des logarithmes pour comparer les variations multiplicatives. Il s’agit alors d’une hypothèse de marché, pas d’une nouvelle règle de Bitcoin. La capitalisation n’est pas le prix d’un BTC ; passer de l’une à l’autre exige le stock correspondant. Les paramètres estimés doivent résister à des données nouvelles. [1]

Imaginons deux marchés avec le même stock et la même émission. Dans l’un, les gens veulent acheter ; dans l’autre, leur intérêt diminue. La division ne capte pas cette différence. Bitcoin.org explique le prix par l’offre et la demande. Nous en déduisons ici que le seul rapport d’émission ne détermine pas le prix. Il n’indique pas non plus combien de détenteurs veulent vendre ni quel volume peut être échangé sans déplacer fortement le cours. Notre exemple sépare volontairement ces questions. [4]

Deux grandeurs peuvent croître au fil des années et se suivre sur un graphique sans que l’une cause l’autre. Hyndman et Athanasopoulos décrivent ce problème comme une régression fallacieuse. L’analyse de séries temporelles doit donc examiner les tendances et les résidus : les écarts entre observations et valeurs ajustées au passé. Si les erreurs dépendent des erreurs précédentes, l’explication peut être incomplète. Cela appelle un examen du modèle concerné, pas le rejet automatique de toutes ses variantes. [5]

Un modèle peut très bien reproduire le passé et mal prévoir la suite. Forecasting: Principles and Practice distingue donc les données d’estimation des nouvelles données d’évaluation. Conservons la version initiale, la date de prévision, son horizon et la mesure d’erreur. Comparons aussi avec une méthode simple, par exemple un prix supposé inchangé. Modifier les coefficients plus tard crée une nouvelle version ; cela ne répare pas rétroactivement une ancienne prévision ratée. [6]

PlanB a ensuite présenté S2FX : des groupes d’observations sur Bitcoin et d’autres actifs, dont l’or et l’argent, remplacent la série temporelle initiale. Ses résultats ne doivent donc pas être attribués au modèle d’origine. Le rapport lui-même a une limite simple : il grandit lorsque le flux positif tend vers zéro, mais la division par zéro est indéfinie. Cela n’implique pas un prix infini. La valorisation exige toujours davantage que le stock et l’émission. [7]