mNAV 已成為比特幣國債估值的常用簡寫形式——但越來越多的分析師警告說，它過于簡單化了實際情況。
比特幣金融中mNAV的興起
過去幾年，涌現出一類上市公司，它們的主要價值主張是持有比特幣。這些“比特幣國庫”——包括Strategy（股票代碼：MSTR，前身為MicroStrategy）等公司——引發了投資者的激烈討論，尤其當它們的股價與其持有的比特幣價值脫節時。
最常用的估值指標是凈資產值倍數（mNAV）。它將公司的企業價值（EV）與其比特幣持有量的市場價值進行比較，使投資者能夠評估市場對其資產的溢價或折價程度。
mNAV ≈ 企業價值 ÷ 比特幣持有價值
該指標目前已被廣泛采用。Strategy 會在其投資者網站上公布其 mNAV，而第三方儀表盤（例如……）也會公布 mNAV。BitcoinTreasuries.net追蹤多家公司的各種mNAV數據。
mNAV 的工作原理
基本的mNAV計算包括：
使用當前價格估算公司比特幣儲備的市場價值。 計算企業價值：市值 債務 - 現金等價物。 將企業價值 (EV) 除以比特幣持有量即可得到倍數。這種基于企業價值（EV）的方法只是計算市凈率（mNAV）的一種方法。根據分析師如何處理債務、現金和潛在的股份稀釋，該比率可能會發生顯著變化——這就是為什么業內現在追蹤多種不同計算方法的原因。
讀數高于 1.0 表示溢價，而讀數低于 1.0 表示折價——這可能是危險信號，也可能是一個機會，這取決于投資者的看法。
雖然 Strategy 在其投資者網站上報告了基于企業價值的 mNAV，但第三方數據提供商發布了該指標的多個版本——每個版本都反映了關于資本結構和股份數量的不同假設。
如何解讀 mNAV：溢價、平價、折扣
mNAV 計算完成后，可以反映出市場對公司比特幣敞口的估值情況：
mNAV > 1：該股票的交易價格高于其所持有的比特幣價值。投資者可能認為該股票具有進入資本市場的機會、未來積累比特幣的潛力，或者是一家運營良好的企業，因此賦予了它額外的價值。 mNAV ≈ 1：該公司股價接近其比特幣持有量的價值。這表明其估值幾乎完全等同于比特幣的價值，很少考慮其他因素。 mNAV < 1:該股票的交易價格低于其比特幣持有量——這表明投資者甚至不愿意為資產負債表上的比特幣支付全價。這可能引發對公司執行力或資本結構的擔憂，但一些價值投資者卻將其視為買入良機。由于mNAV是一個無量綱比率，因此可以對不同規模或股份數量的公司進行比較。它還能反映市場對投資者是否信任公司整體戰略的整體情緒。
了解變異體：基本型、稀釋型和EV mNAV
一些儀表盤，例如：BitcoinTreasuries.net現在顯示多個 mNAV 變體：
mNAV 基本使用當前市值和比特幣持有量計算出的簡單比率，未對未來的股份稀釋進行調整。 mNAV稀釋通過增加股份數量來調整可轉換債券和其他金融工具的影響。這能更保守地反映股東“實際”擁有的股份數量。 mNAV EV它使用企業價值而非市值來納入債務和其他負債。對于像Strategy這樣發行了長期可轉換債券且負債較多的公司而言，這種計算方法尤其有用。截至11月30日，Strategy公布的數值為：
mNAV 基本功能：0.856 mNAV 稀釋：0.954 mNAV EV：1.105這意味著股權投資者可能以略低于 1 美元的價格（按稀釋后的價格計算）購買 1 美元的比特幣，而更廣泛的市場（包括債權人）仍然給予該公司高于其比特幣持有量的估值。
為什么這很重要
mNAV 對資本市場活動有著切實的影響。一家交易價格高于 1.0 的公司可以以優惠的條件籌集股權或債務，并購買更多比特幣，從而有效地增加其比特幣敞口。當 mNAV 下降時，這種策略就變得難以實施，或者會造成更大的股權稀釋。
由于這種反饋循環，mNAV 會影響公司如何進行融資，以及投資者如何評估以比特幣為先的商業模式的可行性。
NYDIG 的評論
2025年6月博客文章,格雷格·西波拉羅紐約投資集團（NYDIG）全球研究主管對常用的mNAV指標提出了尖銳批評。他認為該指標“嚴重不足”，因為它未能反映關鍵的資產負債表風險，尤其是關于可轉換債券的假設。
Cipolaro指出，許多分析師將這些可轉換債券視為必然會轉換為股權。但如果市場觸發因素未能滿足，這些債券可能不得不以現金償還，從而產生mNAV無法反映的再融資風險。
Cipolaro還指出，mNAV通常忽略了運營公司（opco）的價值，而這可能蘊藏著潛在的風險或收益。他建議，與其廢除這一指標，不如對其進行改進，納入更穩健的資本結構模型和運營公司估值。
前路漫漫
mNAV 仍然是比較比特幣國債最常用的指標，但像 Cipolaro 這樣的批評人士認為它可能需要升級。投資者越來越呼吁提高透明度和標準化程度——尤其是在越來越多的公司采用比特幣國債策略的情況下。
隨著比特幣國庫券的數量和復雜性不斷增加，問題不再僅僅是“倍數是多少？”，而是“里面到底有什么？”
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