对于每一个经济部分,都有从微观到中观的模式过渡。这意味着每一项经济活动都要从对执行微观部分的分析开始。要想完美估计利率,就需要对汇率活动进行微观整合,这也就意味着需求和供给在每个经济市场中都是不可避免的,它们决定了经济结构的模式。
需求
需求是在特定时期获得资产的欲望。众所周知,需求定律认为,“需求越高,价格越高”,同时,“价格越低,需求量越高”,反之亦然。然而,索取资产的结果是为得到满足,即获得效用。因此,需求理论的底层是效用。
效用函数
这是一个显示两个资产($ETH & $BTC)或(DeFi和NFT)之间关系的函数。在实物商品方面,我们用q1和q2表示,因此U= f(q1, q2)。这个函数的基本假设是,它是一个连续函数,也就是说,在这期间可能有更多的其他资产驱动你的兴趣。然而,对于效用函数有一些一般的假设。它们是:
工业区块链标准化需求研讨会成功召开:3月30日,中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所牵头组织的工业区块链标准化需求研讨会在线上召开。本次会议由中国信通院工业互联网与物联网研究所技术研究部副主任池程主持,中国信通院工业互联网与物联网研究所专家张钰雯、树根格致科技(湖南)有限公司首席运营官龙文选、上海万向区块链股份公司工业区块链资深专家鞠鹏、华为技术有限公司区块链标准产业发展总监张亮亮、苏州协同创新智能制造装备有限公司副总经理袁雪腾在会上做了分享。来自北京邮电大学、中国联通、北京师范大学、江苏徐工信息、济南大陆机电等单位专家就工业区块链标准化需求进行了研讨,80余位产业界专家和企业代表参加了本次研讨会。[2022/4/7 14:10:11]
完整性:Web3发烧友对选择有直接的偏好。他要么只想待在NFT领域,要么只想待在DeFi领域。尽管在这些领域中可能存在其他选择,但对于消费者想要达到的目标的完整性的确信是满足假设的。这是因为偏好是可以排序的。对于两种商品,他要么更喜欢 NFT 而不是 DeFi(NFT > DeFi),要么更喜欢 DeFi 而不是 NFT(DeFi > NFT),或者更确切地说是对两者都漠不关心(DeFi ~ NFT),这意味着他在两个领域都保持流动性。
报告:2024年减半时零售需求预计将占新增供应量的一半以上:加密衍生品交易所ZUBR的最新研究发现,尽管长期以来有传言称,如果要推动加密货币价格上涨,需要获得机构采纳,但实际上散户投资者的参与度仍在增加。
尽管价格走势平淡,但多种看涨因素显示比特币在投资者参与度方面的显著增长,这些因素包括比特币巨鲸数量创纪录增长、余额少于1 BTC的钱包地址数量创历史新高、交易所的比特币流出量创历史新高,以及比特币最近创下有史以来第三好的Q2表现。此外,灰度投资公司、Square和其他公司对比特币的需求不断增加,这表明需求既来自机构投资者,也来自散户。
尽管比特币价格在黑色星期四下跌逾50%,但散户投资者的需求依然强劲,与散户投资者相关的钱包地址中比特币数量也没有明显下降。数据显示,2020年4月,余额为1-10 BTC的钱包地址已超过50万个。ZUBR认为,到2024年下一个区块奖励时代(也就是减半)到来之时,零售业可能会占据50%以上的实物供应量。目前每天有900枚新挖的比特币,预计到2024年将降至450枚。ZUBR预测,到2024年减半时,零售需求可能平均每天超过250 BTC,相当于新增日供应量的一半以上。(Cointelegraph)[2020/7/1]
传递性:这个假设通过排除偏好的一致性来支持完整性的假设。给定三(3)种偏好,DeFi, CeFi和NFT,或$ETH, $Sol和$Metis,如果他更喜欢DeFi而不是CeFi,他也更喜欢CeFi而不是NFT,假设意味着他绝对更喜欢DeFi而不是NFT。
动态 | 灰度比特币信托基金管理资产创下28亿美元的历史新高 但机构需求疲软:灰度比特币信托基金(GBTC)管理的资产达到28亿美元的历史最高水平。截至6月底,Grayscale持有225316枚比特币,略低于比特币总流通供应量的1.3%。比特币流入量(加入GBTC持有的比特币数量)正在触及低点,这表明机构兴趣下降。GBTC溢价目前约为30%,并已开始下降,这表明市场情绪发生了转变。GBTC是专门投资比特币的封闭式基金,可能是机构投资比特币的最佳指标。2019年第一季度,机构投资者占灰度产品总需求的73%;紧随其后的是退休账户(16%)和家族办公室(10%)。[2019/7/17]
理性:每个经济主体都喜欢多而不喜欢少,因此,产生了一种单调的偏好。简单来说,当需要购买资产或商品时,每个人都会理性思考,你会购买更多能给你最高效用的资产。
连续性:这个假设结合了完整性和传递性。他知道自己想要什么,而且他的想法始终如一。
声音 | 狄刚:应积极推进以区块链技术服务于现实需求的应用落地:今日,中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚发文对区块链的发展提出了五点看法和建议,一、从需求引导上,金融行业应该积极推进以区块链技术服务于现实需求的应用落地;二、积极关注公有链的发展,在参考借鉴技术创新的同时要考虑必要的监管平衡;三、应该积极构建完善的安全认证测评体系;四、在传统技术架构基础上结合区块链技术优点继承式的演进;五、对密码技术的发展给予高度关注与积极投入。[2018/9/4]
效用理论中有无差异曲线和无差异图。无差异曲线显示两种商品的组合得到相同程度的满意度,而无差异图显示各种商品产生不同的效用。
简单地说,无差异曲线显示了消费者对两种不同资产或商品漠不关心的程度。这意味着他可能会根据满意度在任何时间点用一种资产替换另一种资产,这杯称为“商品替代率”,这是无差异曲线的斜率。然而,要实现ROCS,消费者就需要获得两个资产的额外单位来做出这样的决定,这被称为资产的边际效用。因此,ROCS是两种资产的边际效用之比。你可能购买了$Sol和$ETH,但是,随着时间的推移,你将能够根据市场的变化来确定替换掉哪个。
金色财经独家分析 金融业区块链应用正解决透明性与隐私需求的矛盾:本周三,英国中央银行英格兰银行(Bank of England)发布文件显示,该行正在与区块链创业公司Chain合作开发一种概念验证,研究如何在基于区块链(或分布式账本)的网络上维护隐私,同时仍允许对数据进行监管。金色财经独家分析,从比特币诞生以来,区块链的一大标签就是“匿名性”,而这正是人们的常见误解之一,哈希地址仅仅是一个化名,并非完全找不到,通过算法可以分析出交易簇,进而锁定与现实的联系。因此,用户对于隐私保护的需求,对区块链匿名化的程度提出挑战。又要交易透明,又要保护隐私,二者兼得定会实现重要突破,或对传统金融服务产生颠覆。或许,我们需要在概念上更加明确:更多的人需要区域链让金融在自己面前完全透明,而对外则更好地对隐私“加密”。[2018/4/11]
总而言之,对于效用,更多的 Solana NFT 集成会导致 Arbitrum NFT 集成的大幅减少,同样,更多的Aptos集成也将导致Solana NFT集成的减少。(科布道格拉斯效用函数)。
普通需求函数(马歇尔需求)和补偿需求函数(希克斯需求)
马歇尔需求函数
马歇尔需求函数是一个重视效用最大化的需求函数。效用的基本重要性在于它是资产或商品的函数,而资产是收入、偏好和价格的函数。因此,根据传递性假设,效用也是收入、偏好和价格的函数。这意味着,在你着手购买商品或资产之前,你会评估你的偏好(这可能是无关紧要的),但你也会在购买之前考虑资产的价格>>你会找到一个与数字资产相关的很好的价格入口。所有这一切都可以通过流动性(收入)实现。因此,为了求解马歇尔需求函数,我们建立了目标函数和约束条件,然后利用拉格朗日乘子求解偏导数,求解出资产的价值,如下图所示:
在结果的最后,我们解出效用,称为“间接效用函数”。这是因为马歇尔把效用看得比收入重要。
普通需求函数的性质
收入的递增函数:这意味着需求会随着收入的增加而上升。更好的解释是,在ETH市场中,有几个人愿意购买$ETH,提高了对$ETH的总体需求。然而,就个人而言,你对ETH的需求水平来自于你的收入水平。一个拥有5000美元的人可以购买价值1500美元的ETH,期望获得450美元的30%回报。然而,拥有150美元的人将获得45美元也就是30%的收益,这是完全不同的需求水平。因此,“收入越高,对某种资产的需求就越高”。
价格递减函数:需求受价格负向影响。如果你计划以1250美元的价格买入ETH,当你醒来时,它已经涨到了1700美元,你的购买欲望就会消失。也就是说,价格越高,需求量越低。
收入和价格的同质度为零:这意味着收入和价格水平以恒定的速度增长,这对需求水平没有影响。如果ETH的价格是2000美元,而你的收入是500美元,你用200美元购买ETH,预期很快会有20%-30%的收益。一个月后,从工作中,你的收入增加了10%,ETH也增加了10%,你的收入现在是550美元,ETH现在是2200美元,你不会需要更多的以太坊,也就是说,你可能仍然用200美元或250美元购买。因此,你的收入并没有刺激对资产的更多需求。
希克斯需求函数
希克斯需求函数在另一个程度上与马歇尔需求函数相反。这意味着希克斯需求函数将预算(收入)与效用的关系最小化。我用一个简单的术语,如果你有1000美元的预算来增加资产,希克斯函数告诉你如何管理预算以实现效用最大化。马歇尔需求使效用最大化,而不考虑收入。使用相同的拉格朗日,我们在下面的图表中展示了一个例子;
希克斯需求函数与价格有直接关系,因为我们将价格与收入挂钩。价格越高,该商品的收入和需求就越低,反之亦然。
这些是需求理论的基本函数。我们没有细说,但我希望你能从解释中获得价值。
Source:https://medium.com/@RubiksWeb3/theory-of-demand-web-3-integration-analysis-a1a9df5f3531
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