一篇新的统计学论文质疑投资者应在多大程度上看重比特币幂律价格模型。Carlos Baquero和Raquel Menezes于11月10日向arXiv提交了题为“Deceleration without identification”的论文，Crypto Insiders于11月14日对此作了报道。
作者认为，在对数图上拟合得很好只是薄弱的证据，因为持续性的、类似随机游走的偏离可以产生令人信服的趋势线和很高的R平方值。据Crypto Insiders报道，他们检验了2011年1月至2026年9月的820个每周收盘价。在没有幂律结构的模拟价格序列中，经常出现很强的拟合：据该媒体报道，约14%的人造序列比比特币的实际价格更贴合这条线。
论文称，对数价格的恒定漂移在5%的水平上被拒绝，而约为5.7的对数时间系数（接近已发表的指数）则未被拒绝。如果允许偏离比随机游走更具持续性，这一结果便不再成立。假设增长向上限趋于平缓的Gompertz曲线拟合效果大致相当，作者表示他们无法证明价格会回归趋势线。
作者预先登记了2027年至2030年的预测，以便未来价格可以为这些模型打分。Crypto Insiders报道称，五个拟合模型对2030年底的中心预测从约8.5万美元到100万美元不等，其中幂律模型接近38万美元。该论文本身是预印本，尚未经过同行评审。
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来源:
arXiv: Deceleration without identification (Baquero, Menezes)
Crypto Insiders: Onderzoek zet vraagtekens bij populair Bitcoin-koersmodel
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