据了解，最早从供（gòng）给（gěi）和（hé）需求关系去研究（jiū）比特币（bì）价格的是Buchholz et al. (2012),他发（fā）现在某种程度上，比特币价（jià）格最终还是由（yóu）供给（gěi）和需求决定的。然而比特币（bì）有独特的固（gù）定供给：不仅总数固定，2040年（nián）全部发完，而且频率和间（jiān）隔也是预先设定好的。由于没有供给的动（dòng）态调整，需求的变化直接全部反应在价（jià）格变化上，这也解释（shì）了由于比（bǐ）特币（bì）独特（tè）的供给需求关系（xì）造成了其价格的高（gāo）波动性（xìng）。

比（bǐ）特币的需求主要集中在交易和投机上（shàng）。Koutmos(2018)的研究（jiū）聚焦（jiāo）在比特币的交易（yì）需求上，并使（shǐ）用了bivariate vector autoregression(VAR)模型（xíng），证明（míng）了比特（tè）币的回报和交（jiāo）易数量有很强的关（guān）联（lián）性。他认为比特币（bì）的价格不是由比特币的经济学意义上的价值决定的，如果比特币真（zhēn）的有价值（zhí）的话（huà），也（yě）只（zhī）能是作为一种交换中介的价值，这（zhè）种交换中介的价值是（shì）通过交易产生的。交易的（de）活跃度可以通过计算比特币交易次数和比特币（bì）的（de）地址得出。而交换中（zhōng）介的价值是有网络（luò）效应的，使用比特币（bì）的人越（yuè）多，它的价（jià）值就（jiù）越高。Koutmos在他的研究论文里，用计（jì）量模型证明比特币价（jià）格的波（bō）动和（hé）比特币交易量的波（bō）动是（shì）同步的和联动的。

Ciaian el at(2016)综合了（le）之前所有研（yán）究比特币价格形成的方法,用（yòng）2009-2015年的比特（tè）币（bì）的（de）每日（rì）价格数（shù）据，研究（jiū）了（le）比特（tè）币价格形成（chéng）机制的3个方面：1) 供给和需求；2) 吸引力和投机（jī）需（xū）求；3) 全球宏观经济和（hé）金融体系的发展。结果显示供给和（hé）需求是决定价格的（de）主（zhǔ）要的因素。然而，Ciaian的研究结果（guǒ）无法（fǎ）否定投机（jī）因素对价格的短期和长期的影响（xiǎng）。而宏观因素（sù）对比特币（bì）价（jià）格的影响（xiǎng）无法得到足够的数（shù）据支撑。

Kristoufek（2015）运用连续波浪模型分（fèn）析法（Continueous Wavelet Analysis），特别是（shì）波浪干涉（shè）方法(Wavelet Coherence)来找出决定比（bǐ）特（tè）币（bì）价格变动的因素，包括基本的经济因素、投机因素和技（jì）术因（yīn）素。他通过（guò）研究得出，在长期价格上，比（bǐ）特币还是符（fú）合（hé）需（xū）求供给平衡（héng）理论的，但是在短期价格上，其符合泡沫膨胀和泡沫破灭的波动模（mó）式。然而，所（suǒ）谓的“比特（tè）币（bì）交易（yì）带来价（jià）值（zhí）”的（de）说法，在（zài）长期看来并不显著。

Hayes(2019)并（bìng）没有和别人一样从需求供给方向（xiàng）研究，Hayes认为比特币（bì）确实有（yǒu）真实可以量化（huà）的内在价值（zhí）。他通过（guò）研究比特币的（de）挖矿和市场需求，构建了（le）比特币特有的价（jià）格模（mó）型。他（tā）通过计算（suàn）生产比特币的边际成本来推导比（bǐ）特币价格，并且在另一篇研（yán）究报（bào）告里，用这个（gè）模（mó）型反向(Back-test)推导比特币的历史价格。他的模型（xíng）显（xiǎn）示估算（suàn）出来的价格和市场的（de）表现出来的价格差别不大。而且模型估算出来的价格，可以在（zài）统（tǒng）计标准内（nèi）解（jiě）释大部分的市场价格的（de）变化。这个结论挑战了很多学者认为（wéi）比特币一文不值（zhí）的想法。即便到比特币暴涨到一万多美元一个的价格，他提（tí）出的生产（chǎn）成本模型（xíng）依然有效。2017年下（xià）半年开始的比特币价格暴涨形成（chéng）价（jià）格泡沫（mò），偏离他的模（mó）型测算出的价格，但是从2018年年初开始，市场价格（gé）开始回归到通过该（gāi）模型计（jì）算（suàn）出的（de）边际生产成本。

Wheatley  et al(2018）的研（yán）究主要聚焦在比特币价格泡沫、价格暴（bào）跌和比特币定价（jià）上，使用的是（shì）Metcalfe法则（Metcalfe’s Law）和a Log-periodic Power Law Singularity（LPPLS）模型（xíng）。研究（jiū）显示LPPLS模型能提供市场巨幅波动的前期预警（jǐng）、能量化暴跌的（de）概（gài）率和暴跌的大概时间范围（wéi），而且这些模（mó）型的计（jì）算结果都（dōu）和市场（chǎng）实际相符。然而，什么时（shí）候或者什么事件诱发比特币价格（gé）暴（bào）跌，成为（wéi）压垮（kuǎ）骆驼的最后一根稻草，属（shǔ）于外部因素从而无法从该模（mó）型预（yù）估。