简而言之，库存量（SF或S2F）模型是一种衡量特定资源丰度的方法。库存与流动比率是指储备中资源的数量除以每年生产的数量。
库存到流量模型通常应用于自然资源。让我们以黄金为例。尽管估计数可能会有所不同，但世界黄金协会估计已经开采了大约190,000吨黄金。这个数量（即总供应量）就是我们所说的库存量。同时，每年大约开采2,500-3,200吨黄金。这就是我们所说的流量。
我们可以使用这两个指标来计算库存与流动比率。但这实际上是什么意思？它实质上显示了给定资源相对于总供应量每年进入市场的供应量。库存与流量之比越高，相对于总供应量，进入市场的新供应量就越少。因此，从理论上讲，具有较高库存/流量比率的资产应长期保持其价值。
相反，消费品和工业商品通常具有较低的库存与流量之比。这是为什么？由于它们的价值通常来自销毁或消耗它们，因此库存（库存）通常仅用于满足需求。这些资源不一定具有很高的资产价值，因此它们作为投资资产时往往表现不佳。在某些特殊情况下，如果预计将来会出现短缺，那么价格可能会迅速上涨，但否则，产量就会跟上需求的步伐。
重要的是要注意，仅稀缺性并不一定意味着资源应该是有价值的。例如，黄金毕竟不是那么稀有，有19万吨可用！库存与流量之比表明它很有价值，因为与现有库存相比，年产量相对较小且恒定。
从历史上看，黄金是贵金属中存货与流动比率最高的。但是到底多少钱呢？回到前面的示例，我们将190,000吨的总供应量除以3200，得到的库存与流量之比为?59。这告诉我们，以当前的生产率，开采190,000吨黄金大约需要59年。
但是，需要牢记的是，每年将开采的新黄金量的估算值只是该估算值。如果我们将年产量（流量）增加到3500，则库存与流量之比将降低至?54。
在处理过程中，为什么不计算所有已开采黄金的总价值呢？在某些方面，这可以与加密货币的市值进行比较。如果我们每盎司黄金的价格约为1500美元，那么所有黄金的总价值将达到9万亿美元左右。这听起来很多，但实际上，如果您将所有内容组合到一个立方体中，则可以将该立方体放入单个足球场中！
相比之下，2017年末，比特币网络的最高总价值约为3000亿美元，在撰写本文时徘徊在1200亿美元左右。
如果您了解比特币的工作原理，那么您将不难理解为什么将“股票到流量”模型应用于它可能有意义。该模型实质上将比特币与黄金或白银之类的稀缺商品相比。
黄金和白银通常被称为价值资源存储。从理论上讲，由于它们的相对稀缺性和低流量，它们应长期保留其价值。而且，很难在短时间内显着增加供应。
根据“股票到流量”模型的倡导者，比特币是一种类似的资源。它稀缺，生产成本相对较高，最大供应量上限为2100万枚硬币。此外，比特币的供应发行是在协议级别上定义的，这使得流量完全可预测。您可能还听说过比特币减半的情况，进入系统的新供应量每210,000个区块减半（大约四年）。
BTC总开采量（％）和整体补贴（BTC）。
根据该模型的支持者，这些特性相结合，创造了一种稀缺的数字资源，其具有令人信服的特性，可以长期保持价值。此外，他们假设库存与流量和市场价值之间存在统计学上的显着关系。根据模型预测，由于其持续降低的库存与流动比率，比特币的价格应会随着时间的推移而显着增加。
其中，将Stock to Flow模型应用于比特币通常归因于PlanB和他的文章“用稀缺性模拟比特币价值” 。
目前循环供应的比特币大约是1800万比特币，而新增供应约为70万每年。在撰写本文时，比特币的股票与流动比率徘徊在25左右。在2020年5月的下一个减半之后，该比率将增加至50s的低点。
在下图中，您可以看到比特币股票的365天移动平均线与其价格之间的历史关系。Weve还在垂直轴上指示了比特币减半的日期。
比特币的库存到流量模型。资料来源：LookIntoBitcoin.com
窥探今天的最新比特币（BTC）价格。
尽管库存流动是衡量稀缺性的有趣模型，但它并不能说明图片的所有部分。模型只有其假设才有力。一方面，库存流动依赖于这样一种假设，即模型所衡量的稀缺性应该驱动价值。根据Stock to Flow的批评家的说法，如果比特币除了供应稀缺之外没有任何其他有用的性质，则该模型将失败。
与法定货币相比，黄金的稀缺性，可预测的流动性和全球流动性使其成为相对稳定的价值储备，而法定货币则容易贬值。
根据此模型，比特币的波动性也应随时间降低。Coinmetrics的历史数据证实了这一点。
比特币180天波动率的200天移动平均线。资料来源：Coinmetrics.io
资产评估需要考虑其波动性。如果波动率在某种程度上是可预测的，则估值模型可能更可靠。但是，比特币因价格大幅上涨而臭名昭著。
尽管在宏观层面上波动性可能正在降低，但比特币从一开始就已经在自由市场中定价。这意味着价格在很大程度上由用户，交易商和投机者在公开市场上自行调节。结合相对较低的流动性，与其他资产相比，比特币可能更容易遭受突如其来的波动性冲击。因此，该模型也可能无法解决这一问题。
其他外部因素，例如经济黑天鹅事件，也可能破坏这种模式。尽管值得注意的是，这基本上适用于任何试图根据历史数据预测资产价格的模型。根据定义，黑天鹅事件具有令人惊讶的元素。历史数据无法解释未知事件。
库存到流量模型测量资源的当前可用库存与其生产率之间的关系。它通常适用于贵金属和其他商品，但有人认为它可能也适用于比特币。
从这个意义上讲，比特币可能被视为稀缺的数字资源。根据这种分析方法，比特币的独特主张应使其成为一种能够长期保持其价值的资产。
但是，每个模型都像其假设一样强大，并且可能无法解释比特币估值的所有方面。更重要的是，在撰写本文时，比特币已经存在了仅十年多一点。有人可能会争辩说，如库存到流量这样的长期估值模型需要更大的数据集，以提高可靠性。
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