金色观察 | SUSHI能到100美元吗？

本文将通过金融估值模型，分析SUSHI到达100美元的可能性。

股利贴现模型是投资者通过预测未来支付的股息，衡量资产价值的一种传统模型。该模型虽然基于对未来增长的假设，但可作为任何生产性资产当前价值的基础。

这个模型并不适用于所有DeFi代币，只适合向持币者发放红利的代币，如MKR、SUSHI和KNC。

本文就通过金融模型来分析SUSHI的价值，研究SUSHI价格到达100美元的可能性，它的现价只有20美金不到。

SUSHI估值分析模型

SushiSwap是一个建立在以太坊上的DEX，同时它也是由社区管理的AMM。

在过去6个月里，SushiSwap一直是交易量和总流动性最大的DEX。截至发稿时，SushiSwap平均每日名义交易量为2-4亿美元，自上线以来，累计收入已超1亿美元。

最近，SushiSwap启动了一个项目，将整个平台的部分交易费用分给持币者。初期，投资者和市场参与者现在可以通过质押获得代币奖励。此外，代币的估值能够量化，因为可以利用建模来预测代币未来价格。

本文通过估值模型，分析SushiSwap平台及其原生代币SUSHI的内在价值。

SushiSwap代币：SUSHI及xSUSHI

SushiSwap的原生代币是SUSHI，用于社区治理，社区通过SUDHI代币，能够对协议的所有重大变化进行投票。虽然许多DEX提供类似的结构化治理代币，但SushiSwap是首批向持币者分红的公司之一，分红来自平台的交易费用池。

当市场参与者在SushiSwa上交易时，需要收取30个基点的费用。5个基点的费用以流动性提供者代币的形式添加到SushiBar资金池中，然后会用这些代币来购买SUSHI。买入的SUSHI会按比例分配给资金池中的xSUSHI持币者，持币者则会收到SUSHI。

该分红产生的净效应类似于传统股票市场的股息，允许持币者通过代币不断获利。

SushiSwap在这方面开创了首例，因为它本身拥有激励机制，持币者可以分得协议的交易费。我希望在未来，其他治理代币也会产生类似模式，让持币者可以分得一部分交易费。

估值模型基本原理与假设

在传统股票市场中，对于会支付股息的股票，人们会通过预期折现率，将未来现金流量折现为现值，对该股票进行估值，这个模型也称为“股息折现模型”。

未来现金流折现后相加的和就是净现值。在这个模型中，我利用历史交易量和交易费，以作为计算现金流的起点。

因为第一年全年的分红时间点还不清楚，我预计在今年剩下的时间里会进行分红，假设在2021年剩下的几个月份中，交易量会以过去三个月的速度增长。这是模型的周期0。

在第1-5个周期，我预计随着DEX市场变得更加成熟和饱和，现金流将在第3-5年逐渐减少。因此，未来交易量增长率类似于J型曲线模型。早期公司发展都会呈现这一模式，随后速度会加快，然后随着时间推移逐步放缓。

第5年后SushiSwap的终值可以通过计算得出。

假设的数值

折现率：25%

终端增长率：3%

在第1-5时期中交易费用的增长：10倍左右

交易费用：稳定在5个基点

终端增长率以每年3%的速度建模，符合整个行业和经济的情况。在该模型中，终端增长率通常与公司所在国家的GDP相等。在美国，经济年增长率通常在1.5-4%。

折现率设定为25%。在区块链网络和公司初期发展阶段，折现率通常都是25%。

折现率的计算方法结合了债券收益率以及一些风险因素，债券收益率通常以10年为周期，不受风险影响。但是，SushiSwap是新实体，因此与传统公司和更成熟的区块链网络相比，风险也更大。

然而，SushiSwap诞生将近一年，拥有可靠的用户群，团队和治理结构非常透明，因此，风险不会比类似项目高出太多。

这一比率仍然可以根据不同假设进行调整，通常折现率在20-40%之间。过去，我一直致力于针对不同项目计算不同折现率，折现率可以量化为“代币成本”。

值得留意的是，随着债券收益率的上升，折现率也会上升，因此该区块链网络的价值就会下降，尤其是一个区块链网络的大部分现金流基于未来折现。过去六个月，债券收益率从0.6%大幅上升至1.6%。

由于SushiSwap的折现率仍高于债券收益率，即使对大部分债券进行重新定价，也不会对SUSHI的净现值造成很大影响。

SushiSwap估值模型

如上图所示，基于我的合理假设，整体市场如果继续增长，SushiSwap目前的内在价值约为126.4亿美元，而代币价值约为100美元。

市场也存在相当大的风险，例如，DeFi加密货币交易可能会减少，这会严重影响SushiSwap的交易量，导致交易费收入下降。

竞争对手数量也会增加，产生类似项目，流动性、费用和交易量方面也会产生竞争，对SUSHI产生负面影响。

本文不构成任何投资建议，投资前请做好充分研究。

本文内容来自于Bankless