邹传伟：万字说透 DeFi 基础模块与风险分析框架

PA荐读｜2020-05-19 18:05

目前 DeFi 领域如同搭乐高积木那样的多层嵌套，有内在不稳定性，需要从金融经济学角度系统梳理并予以优化。

原文标题：《【万字解析】邹传伟：DeFi 的基础模块和风险分析框架 | 云图思潮》

撰文：邹传伟，PlatON、万向区块链首席经济学家

来源：PlatON

作者感谢杨民道和谢晗剑的修改意见。

本文提炼 DeFi 的基础模块并提出 DeFi 的风险分析框架。DeFi 存在丰富的拓扑结构。DeFi 涉及的主要风险包括市场风险、信用风险、流动性风险和技术风险。DeFi 中存在两类合约，债权合约和权益合约。DeFi 作为去中心化协议，本质上都是债权合约和权益合约的组合。DeFi 会通过套利机制引导参与者的行为。套利机制对理解 DeFi 中的资金流动和定价机制也非常重要。DeFi 项目之间存在多维度的相互联系，形成了复杂的风险传导机制。

开放金融（Decentralized Finance，以下简称 DeFi）指区块链内用智能合约构建的开放式、去中心化的金融协议，包括借贷、交易和投融资等方向。2018 年以来，DeFi 领域有很多试验和创新，也引发了不少讨论。但今年 3 月 12 日，受密码货币（注：原文为加密货币）市场大幅下跌的影响，多个 DeFi 项目出现大额清算抵押品现象。这说明，目前 DeFi 领域如同搭乐高积木那样的多层嵌套，有内在不稳定性，需要从金融经济学角度系统梳理并予以优化。

本文试图提炼 DeFi 的基础模块（Building Block），并借鉴主流金融领域做法，提出 DeFi 的风险分析框架。本文共分七部分内容。第一部分提出 DeFi 的拓扑结构，并讨论 DeFi 涉及的主要风险类型。第二部分讨论 DeFi 中的债权合约。第三部分讨论 DeFi 中的权益合约。第四部分讨论债权合约与权益合约的组合。第五部分讨论 DeFi 中的套利机制。第六部分讨论 DeFi 项目之间的相互关联。第七部分总结全文。本文还包括两个技术性附件：《流动性成本测量》和《PoS 型 Token 之间的利率平价关系》。

DeFi 的拓扑结构和涉及的主要风险类型

DeFi 中存在「点」和「线」，「点」指 DeFi 的参与者，「线」指这些参与者之间的联系。

主流金融领域的参与者包括资金供给者和需求者以及金融机构和金融市场。在 DeFi 中，这些参与者均体现为区块链内的地址和智能合约，而智能合约也有地址。因此，不管 DeFi 参与者承担何种角色，本质上都是区块链内地址，这就是 DeFi 的「点」。

区块链内是一个去信任环境，地址本质上是匿名的，与区块链外的身份和信誉机制之间没有必然联系，一般情况下很难穿透到地址背后的控制者。因此，区块链内地址不能作为信用主体。在主流金融领域，当个人或企业向银行申请贷款时，银行会评估它们的还款意愿和能力；当企业发债融资时，投资者会评估其信用等级；当企业募集股权资金时，投资者会评估其盈利前景。然而，这些评估工作在 DeFi 中都不存在。DeFi 中的信用风险管理，高度依赖于超额抵押（Over-collateralization）。

DeFi 参与者之间通过金融合约联系在一起，这就是 DeFi 的「线」，主要分为债权合约和权益合约。这些金融合约通过区块链内可编程脚本（即智能合约）来表达，体现为在一定触发条件下 Token 在地址之间的转移。因此，DeFi 活动最终体现为 Token 转移。Token 转移既有资金流通的含义，更有风险转移的含义。

DeFi 参与者之间的金融合约有以下关键特征：

第一，金融合约影响 DeFi 参与者的经济激励。

第二，如果金融合约的触发条件取决于区块链外信息，就需要先由预言机将这些信息写入区块链内。预言机是否准确以及是否及时更新，是 DeFi 的一个主要风险来源。

第三，矿工或验证节点按规则处理金融合约，矿工或验证节点本身是「竞争上岗」，使得金融合约被自动处理且难以被屏蔽。

第四，DeFi 活动发生在区块链内，会受制于区块链的物理性能和智能合约的安全性。这也构成 DeFi 的一个主要风险来源。需要说明的是，尽管区块链内地址不能作为信用主体，但通过分析 DeFi 金融合约，可以重组出地址的资产负债表。第四部分将说明，资产负债表分析是一个重要的 DeFi 分析工具。

DeFi 主要涉及以下风险类型：

市场风险，指 DeFi 参与者因 Token 价格的不利变化而发生损失的风险。因为密码货币（注：原文为加密货币）价格具有高波动性，市场风险在 DeFi 中表现得非常突出。

信用风险，指 DeFi 中债权方因还款地址无法履行 Token 还款义务而损失的可能性。DeFi 中的信用风险管理高度依赖于超额抵押，但超额抵押不能完全消除信用风险。

流动性风险，指 DeFi 参与者无法及时获得充足 Token，或者无法以合理成本及时获得充足 Token，以应对资产增长或支付到期债务的风险。DeFi 中流动性风险的一个重要来源是，Token 作为抵押品锁定了流动性。

技术风险，主要来自：1. 区块链的物理性能使链上拍卖和链上抵押品处置等交易不能被及时处理；2. 智能合约漏洞和编写错误，这从 The DAO 事件起就是一个重要问题；3. 预言机不准确，或受制于区块链的物理性能而更新不及时。在市场动荡、情绪恐慌时，区块链容易拥堵，一些有助于市场风险出清的交易可能不会被矿工处理，或者需要付出较高手续费或 Gas 费才会被矿工处理，体现为不容忽视的结算风险。这不仅会降低市场风险出清并重新趋向均衡的效率，也会降低市场参与者对市场有序运转的信心，进一步放大市场恐慌。

DeFi 中的债权合约

债权合约是理解 DeFi 中借贷、衍生品以及杠杆活动等的基础。接下来考虑一个最基本的债权合约：某一时点从 A 地址往 B 地址转 X 数量的 Token，一段时间后从 B 地址往 A 地址转 Y 数量的 Token。

在未来时点，智能合约对收款地址 A 没有特殊要求，对还款地址 B 则有非常强的要求：如果还款地址 B 中的 Token 数量低于 Y，交易就会失败。这就是信用风险的体现。只靠技术没法保障还款地址 B 的 Token 数量超过 Y，解决方法是对还款地址 B 设置超额抵押。

抵押可以用与债权合约一样的 Token，也可以用不一样的 Token，只要抵押品的市场价值超过债权合约待偿本息即可。如果在未来时点还款地址 B 中的 Token 不足，智能合约会通过处置抵押品来保障收款地址 A 的利益。

用超额抵押来管理信用风险，可以从以下角度理解：

第一，超额抵押锁定了流动性，相当于将债权合约的信用风险转化为流动性风险。流动性在任何时候都是稀缺资源。任何资产用于抵押，就意味着放弃其他收益更高的用途。比如，Token 被抵押，意味着放弃在价格高点出售的权利。Token 价格波动性越大，或抵押期越长，流动性成本越高。流动性成本还与持有 Token 的策略有关。对长期持有 Token 的人而言，因为本就没有出售 Token 的计划，锁定 Token 的成本很低。但对一个普通投资者而言，在 Token 价格波动性高的时候锁定 Token，意味着很高成本。附件一《流动性成本测量》对此问题有深入讨论。

第二，债权合约的价值基础是超额抵押，而非还款地址 B 的信用。而实际上，在区块链内的去信任环境中，也无法界定或度量地址的信用。这个看似显然的结论对 DeFi 有深刻影响。在 DeFi 借贷中，这造成借币利率不包含针对借款人的风险溢价，使得 DeFi 借贷的资源配置效率不高。但在 MakerDAO 中，这保证了来自不同抵押债仓（CDP，Collateralized Debt Position）的 Dai 具有相同价值内涵，从而相互等价。

第三，如果抵押用的是与债权合约不一样的 Token，那么两种 Token 之间兑换比率的变化会影响抵押率。抵押率即使在初始时大于 1，也不能保证在还款时点仍大于 1。因此，超额抵押不能完全消除信用风险，并且信用风险可以由市场风险转化而来。在其他条件一样的情况下，两种 Token 之间兑换比率的波动性越高，超额抵押率要求应该越高。这背后的逻辑与主流金融领域的抵押品估值折扣（Haircut）相同。

第四，如果区块链的物理性能使得还款交易或抵押品处置不能被第一时间处理，那么收款地址 A 的利益仍没有有效保障。换言之，技术风险可以转化为信用风险。这种情况在常态时不会发生，但在 3 月 12 日的市场动荡中发生了。市场动荡引发的平仓、补充抵押品等提高了对区块链内交易的需求，使得区块链的物理性能成为一个硬约束，并减缓市场风险出清的速度。

第五，站在还款地址 B 的角度，它提供的超额抵押仍属于它的资产，它还通过借款获得了新的资产，从而承担这两类资产带来的市场风险敞口。因此，债权合约有放大风险敞口的杠杆效应。这个看似显然的结论也对 DeFi 有深刻的影响。不管是稳定币项目 MakerDAO，还是以 Compound 为代表的去中心化借贷项目，核心都有债权合约，都有杠杆效应。而杠杆天然具有顺周期性。在市场上涨时，同样数量的抵押品可以在去中心化借贷中借出更多资产，或通过 MakerDAO 生成更多的 Dai，都能助推资产价格上涨。而在市场下跌时，抵押品对债权合约的保障作用减弱。当减弱到一定程度时，抵押品会被处置。处置抵押品会进一步压低抵押品价值。这个顺周期性问题在 3 月 12 日表现得非常明显。

DeFi 中的权益合约

权益（Equity）是对资产或未来现金流的索取权。在 DeFi 中，权益合约有两种主要模式。

第一，基于资产储备对外发行 Token 凭证，并且 Token 凭证与资产之间有确定的双向兑换关系。这个模式有四种子模式：

单一资产作为储备。比如 imBTC，imBTC 使用这个子模式实现从比特币区块链到以太坊区块链的资产跨链。

一篮子资产作为储备。比如，在 Libra 2.0 中，Libra Coin 作为一篮子货币稳定币，通过智能合约按固定的名义权重将相关单一货币稳定币综合在一起（比如美元 50%、欧元 18%、日元 14%、英镑 11% 和新加坡元 7%）。

以上这两种子模式都基于 100% 资产储备，并且 Token 凭证不分享资产储备的投资收益。

存单子模式。这种子模式也基于 100% 资产储备，但资产储备可进行投资并赚取收益（比如，存入 Compound 或用于 Staking），而且将投资收益分享给 Token 凭证。Token 凭证可以在二级市场上流通，在赎回时兑现投资收益。因为资产储备投资有期限约束，如果 Token 凭证随时可赎回，这种子模式涉及期限和流动性转化。比如，EOS 资源租赁市场 REX 属于这种子模式。

Bancor 子模式。这种子模式可以基于部分资产储备发行 Token 凭证，Token 凭证与资产之间的兑换比率根据 Bancor 算法调整（图 1）。比如，EOS RAM 属于这种子模式。需要看到的是，100% 资产储备可以视为 Bancor 算法的一个特例。

云图思潮图 1：Bancor 算法

第二，Token 凭证代表未来现金流。比如，MakerDAO 中的 MKR 属于这种模式。一方面，全体 MKR 持有者通过稳定费渠道有正的现金流收入。在 Dai 赎回时，发行人将 Dai 和用 MKR 支付的稳定费发送到抵押债仓智能合约。另一方面，如果 MakerDAO 系统出现亏损，MKR 会被增发，通过稀释全体 MKR 持有者来吸收亏损。3 月 19 日，MakerDAO 首次启动 MKR 拍卖，通过新发行 MKR 以回购市场上的 Dai，偿还 MakerDAO 在 3 月 12 日市场大跌中遭受的损失。

债权合约与权益合约的组合

DeFi 作为去中心化协议，本质上都是债权合约和权益合约的组合。接下来重点以 MakerDAO 和 Compound 为例说明。

MakerDAO

MakerDAO 核心目标是让不同债权合约的 Dai 相互等价，是两类合约的组合：一是抵押债仓层面的债权合约 Dai；二是系统层面的权益合约 MKR。

MakerDAO 中的抵押债仓可以视为一个 SPV （特殊目的实体），由 Dai 的发行人（理论上可以是任何人）基于抵押资产（此处以 ETH 为例说明），并按照 MakerDAO 的规则设立（图 2）。Dai 的发行和赎回过程是：

发行人创设抵押债仓智能合约（开设 SPV）。

发行人将抵押资产发送到一个特殊的智能合约（SPV 资产方），并且所有发行人的 ETH 抵押资产被混合存放。

发行人从抵押债仓智能合约处获得 Dai （SPV 负债方）。

Dai 赎回时，发行人将 Dai 和用 MKR 支付的稳定费发送到抵押债仓智能合约，解锁抵押资产，同时退回的 Dai 退出流通。

云图思潮图 2：视为 SPV 的抵押债仓

Dai 是抵押债仓层面的债权合约。所有抵押债仓适用统一的超额抵押率要求。如果抵押品市值下跌，发行人需要补充抵押品或退回部分 Dai，以维护抵押率。如果抵押率低于清算率，就会触发抵押债仓清算，类似于股权质押融资中的平仓机制。

如果抵押品处置不足以覆盖债务缺口，那么 MKR 将增发并通过拍卖以获得 Dai，相当于由 MKR 持有者作为最后的损失承担者。因此，MKR 可以视为 MakerDAO 层面的权益合约。以上措施保证了不同抵押债仓的 Dai 相互等价。

Compound

Compound 作为一个去中心化借贷项目，是两类债权合约的组合，分别在存币者与 Compound 智能合约之间，以及借币者与 Compound 智能合约之间。对 Compound 的分析，有助于理解如下问题：第一，如何对 DeFi 项目进行资产负债表分析；第二，Token 存贷利率如何形成；第三，去中心化借贷与商业银行存贷业务有哪些本质差异。

在 Compound 中，存币者可以将自己拥有的 Token 转入 Compound 智能合约（存币），并在未来时刻将存的 Token 从 Compound 智能合约转回自己的地址（取币）。借币者可以将存入的 Token 作为抵押品从 Compound 借币。借币者借到的 Token 可以与自己存入的 Token 在数量和类型上不一致，但要满足超额抵押率要求。如果借币者的抵押品不够，Compound 协议会强制清算抵押品。

对存币者、借币者以及 Compound 智能合约，Compound 协议定义了四个会计科目：一是 Cash，指地址中的 Token 数量；二是 Borrow，指借币者向 Compound 借币的数量；三是 Supply，指存币者向 Compound 智能合约存币的数量；四是 Equity，代表所有者权益。对任一 Token，以及任一地址（不管是存币者，借币者，还是 Compound 智能合约），会计恒等式都成立：

Cash+Borrow=Supply+Equity

图 3 显示了 Compound 中不同活动对有关地址的资产负债表的影响。资产负债表的四个科目中，只有 Cash 对应地址中 Token 数量，其余都是会计概念，因此从 Cash 科目的增减可以看出 Token 的流动过程。

图 3：对 Compound 的资产负债表分析

对任一 Token，Compound 协议设置的存币和借币利率如下：

U=Borrow/(Cash+Borrow)

BorrowingInterstRate=10%+U*30%

SupplyInterestRate=BorrowingInterestRate*U*(1-S)

U 反映了借币需求高低。借币需求越高，存币和借币利率都会上升。Compound 将借币利率设置在始终高于存币利率的水平，这样能保障 Compound 协议的利差收入。Compound 的设计非常精巧，对存币和借币利率的设置符合经济学逻辑，但在具体公式设置上则有一定的随意性（ad hoc）。

比较 Compound 去中心化借贷与商业银行存贷业务，对理解 DeFi 很有意义。

第一，商业银行的一个核心功能是，评估贷款申请者的信用状况，决定是否放贷以及贷款金额和利率，并搭配使用不同策略来管理信用风险。而在去中心化借贷中，信用风险通过超额抵押来管理，不存在信用评估，也不存在利率的风险定价机制。

第二，商业银行对个人和企业放贷时，资产方增加一笔贷款，负债方同时增加一笔存款。因此，商业银行放贷伴随着货币创造。而借币时，Token 从智能合约转到借币者的地址，Token 总量不变。换言之，基于 Token 的存贷活动不会有货币创造。需要看到的是，MakerDAO 通过抵押债仓创造出稳定币 Dai，是另一种意义上的货币创造。

第三，商业银行有期限转化功能，体现为贷款期限比存款期限长（「借短贷长」），并因资产与负债之间的期限错配而承担流动性风险。为此，商业银行要受流动性监管，中央银行会为商业银行提供最后贷款人支持。如果去中心化借贷协议对存币和借币都是灵活期限，会因期限错配而承担流动性风险。

比如，如果借币期限明显超过存币期限，就可能出现去中心化借贷协议的智能合约中的 Token 不足以应对取币需求的情况。

对去中心化借贷中的期限错配问题，有两个解决思路。一是走向点对点借贷模式，让存币和借币期限匹配，比如早期的 ETHLend。但这会限制借贷活动规模，存币者和借币者的匹配成本高。二是通过算法来动态管理存币和借币的期限。受资产和负债两边流动性冲击的影响，去中心化借贷中期限错配有很多难以通过量化模型预测的因素，很难通过算法来管理。有些去中心化借贷协议通过设置利率曲线的水平和走势等来影响存币者和借币者的经济激励，以控制期限错配问题，但效果还是有待观察。

DeFi 中的套利机制

DeFi 参与者追求自身利益最大化，不会放过套利机会。DeFi 会通过套利机制，有意引导参与者的行为。套利机制对理解 DeFi 中的资金流动和定价机制也非常重要。接下来举几个套利机制的例子。

基于单一资产储备发行 Token 凭证

套利机制会使 Token 凭证的价格与资产价值挂钩。如果 Token 凭证的价格高于资产价值，套利者会用资产生成新的 Token 凭证，以赚取差价（Token 凭证的价格-资产价值）。在这个过程中，Token 凭证供给增加，Token 凭证的价格下跌。

反之，如果 Token 凭证的价格低于资产价值，套利者会赎回 Token 凭证并获得资产，以赚取差价（资产价值-Token 凭证的价格）。在这个过程中，Token 凭证供给减少，Token 凭证的价格下跌。这是以 Libra 为代表的基于 100% 法币储备的稳定币的价格稳定机制。

MakerDAO 的抵押品清算机制

如果 MakerDAO 抵押债仓的抵押率低于清算率，就会触发抵押品清算。根据 MakerDAO 的系统设置，参与拍卖的清算人持续叫价，起拍价为 0 Dai，最终获胜者至少可以获得 3% 的折扣，为清算人提供了套利机会，以吸引清算人参与拍卖。

这个抵押品清算机制存在缺陷。起拍价为 0 Dai 隐含假设了，有足够数量的清算人参与拍卖。在 3 月 12 日的密码货币（注：原文为加密货币）市场大跌中，以太坊链上交易拥堵，Gas 费急剧上升，普通清算人没有动力参与抵押品拍卖，而清算机器人因为没有及时调整 Gas 上限 , 竞拍交易迟迟不被确认。最终出现了按 0 Dai 价格成交的情况，MakerDAO 系统损失 400 万美元。

Uniswap 作为预言机的功能

Uniswap 在智能合约中放入两种一定数量的 Token （「流动性池」），基于自动做市商算法自动计算两种 Token 之间的交易价格。如果不考虑手续费，不管用户怎么与智能合约交易，都得保证恒定乘积——x*y=k，x 和 y 是流动性池中两种 Token 的数量，k 是常数。

Uniswap 尽管能实现两种 Token 之间的交易，但没有创建订单簿以进行交易执行和订单撮合，没有价格发现功能。用户在与 Uniswap 流动性池交易时，会参考中心化交易所上的价格。套利机制使得 Uniswap 上的交易价格趋近于中心化交易所上的价格。因此，Uniswap 可以把中心化交易所上的价格信息写入区块链，是一个去中心化的、不依赖于投票机制的预言机。但因为流动性池的存在，通过 Uniswap 进行交易和实现预言机功能的成本并不低。还需看到，流动性池越大，Uniswap 的交易手续费越低。

Token 存贷利率的形成

存贷利率的形成在主流金融领域和 DeFi 领域都是非常重要的问题。Token 存贷利率的形成离不开套利机制。一方面，假设不同存币渠道在风险和服务等方面完全等价，并且用户可以在不同存币渠道之间自由切换，那么不同存币渠道应该提供相同的存币利率。如果某一存币渠道提供的利率低于主流水平，那么用户将从该渠道提币并存入其他渠道，该渠道将不得不提高利率。

另一方面，假设不同借币渠道在风险和服务等方面完全等价，并且用户可以在不同借币渠道之间自由切换，那么不同借币渠道应该收取相同的借币利率。如果某一个借币渠道收取的利率高于主流水平，那么用户将不从该渠道借币，从而迫使该渠道降低利率。

最后，不同存币和借币渠道在风险和服务等方面的差异，将以风险溢价的方式影响它们的存币和借币利率。从理论上分析，Token 存贷利率的形成主要有两类情况。

第一，Token 自带 Staking 属性。比如，PoS 型公链的 Token。Nervos 尽管是 PoW 型公链，但因为有二级增发和 Nervos DAO，也自带 Staking 属性。此时，Staking 构成风险最低的存币渠道。（Token 本位而非发币本位，下同）。PoS 公链中即使针对验证节点失误或作恶的「罚没」机制（Slashing），Staking 也应属于所在生态中风险最低的存币渠道。Staking 平均收益率将成为存币和借币利率的基准。如果这类 Token 作为去中心化借贷的抵押品，那么借贷利率与 Staking 平均收益率之间也应存在动态套利平衡关系。如果将 Token 比照成货币，那么 Staking 平均收益率就相当于国债或央行票据的利率（基准利率），市场中其他利率等于基准利率加上风险溢价。附件一将对 Staking 平均收益率做定量分析。对两个 PoS 型 Token，还有一个非常有意思的问题：它们之间是否存在利率平价关系？附件二将讨论这个问题。

第二，Token 没有自带 Staking 属性。比如，大部分 PoW 型公链的 Token。此时，不存在风险最低的存币渠道，市场中流动性最好的存币和借币渠道（很可能是中心化平台）将提供 Token 存贷利率的基准。

目前，不同的存币和借币渠道之间的套利机制不健全。对同样的 Token，不同渠道的存贷利率有很大差异。

DeFi 项目之间的相互关联

DeFi 项目之间存在多维度的相互关联（Interconnenctedness），形成了复杂的风险传导机制。

第一，相互关联的资产和负债。比如，Dai 是 MakerDAO 系统中的债权合约，但在 Compound 中作为资产进行存贷。

第二，信息上的相互关联。比如，Uniswap 作为预言机，给其他 DeFi 项目提供价格信息。

如果把 DeFi 项目视为「点」，把 DeFi 项目之间的多维度联系视为「线」，那么这提供了研究 DeFi 的拓扑结构的另一个视角。

DeFi 项目之间的相互关联有利有弊。有利的方面是，按功能模块开发 DeFi 项目，拼装起来可以得到一个 DeFi 生态，这个「由点及面」模式有助于 DeF 领域的发展。

弊端则体现在以下方面：

第一，DeFi 项目之间的相互关联也是风险传导渠道，风险可以由此从一个 DeFi 项目传导到另一个项目。

第二，DeFi 生态中越具基础地位的项目，越有可能与更多项目相关联。这形成了基础地位项目的「护城河」，但也会放大基础地位项目的风险，从而在一个去中心化生态中引入单点失败风险。一些基础地位项目（比如 MakerDAO）在 DeFi 领域已具备系统重要性，这在 3 月 12 日已有体现。

第三，DeFi 的「由点及面」模式容易缺乏整体规划，形成「叠床架屋」局面，使得 DeFi 项目之间存在不完美的风险转移（比如多层杠杆嵌套，类似主流金融领域的 CDO 的平方），并最终积累风险。

总结

本文提炼了 DeFi 的基础模块并提出 DeFi 的风险分析框架，主要结论如下。

如果把 DeFi 的参与者视为「点」，把这些参与者之间的联系视为「线」，那么 DeFi 存在丰富的拓扑结构。不管 DeFi 参与者承担何种角色，本质上都是区块链内地址。区块链内是一个去信任环境，地址不能作为信用主体。DeFi 参与者之间通过由区块链内可编程脚本编写的债权合约和权益合约联系在一起。DeFi 活动最终体现为 Token 转移。Token 转移既有资金流通的含义，更有风险转移的含义。DeFi 涉及的主要风险包括市场风险、信用风险、流动性风险和技术风险。

债权合约是理解 DeFi 中借贷、衍生品以及杠杆活动等的基础。DeFi 中的信用风险管理，高度依赖于超额抵押。超额抵押锁定了流动性。但如果抵押用的是与债权合约不一样的 Token，超额抵押不能完全消除信用风险。如果区块链的物理性能使得还款交易或抵押品处置不能被第一时间处理，技术风险也可以转化为信用风险。超额抵押还使得 DeFi 中不存在针对信用风险的定价。债权合约有放大风险敞口的杠杆效应，而杠杆天然具有顺周期性。

在 DeFi 中，权益合约有两种主要模式。一是基于资产储备对外发行 Token 凭证，并且 Token 凭证与资产之间有确定的双向兑换关系。二是 Token 凭证代表未来现金流。

DeFi 作为去中心化协议，本质上都是债权合约和权益合约的组合。本文以 MakerDAO 和 Compound 为例说明，并发现：一是资产负债表分析是一个重要的 DeFi 分析工具；二是 DeFi 借贷不会有货币创造，会因期限错配而承担流动性风险，但仅依靠算法很难管理好流动性风险。

DeFi 会通过套利机制引导参与者的行为。套利机制对理解 DeFi 中的资金流动和定价机制也非常重要。Token 存贷利率的形成离不开套利机制。如果 Token 属于 PoS 型公链，那么 Staking 平均收益率将成为存币和借币利率的基准。如果将 Token 比照成货币，把 Staking 平均收益率比照成国债或央行票据的利率（基准利率），传统货币市场和外汇市场的很多术语、产品和策略，可以迁移到 DeFi 中。

DeFi 项目之间存在多维度的相互联系，包括相互关联的资产和负债，以及信息上的相互关联。DeFi 的可拼装性有利于「由点及面」发展 DeFi 生态，但容易缺乏整体规划，DeFi 项目之间不完美的风险转移可能积累风险。DeFi 生态中越具基础地位的项目，尽管越具「护城河」效应，但可能引入单点失败风险。

本文的研究表明，不管金融活动采取何种技术，针对的是法币还是 Token，是中心化还是去中心化的，以及是有许可的还是开放的，以下关键点是不变的。

第一，基本的金融功能不变。DeFi 也具备 Boddie 和 Merton 提出的 6 个基本的金融功能：支付清算，资金融通和股权细化，为实现经济资源的转移提供渠道，风险管理，信息提供，以及解决激励问题。

第二，金融合约的内涵不变。DeFi 的基础是基于智能合约构建的债权合约和权益合约。

第三，金融风险的内涵和类型不变。在 DeFi 中，信用风险、市场风险、流动性风险和技术风险等尽管在表现形式上不同于主流金融领域，但概念和分析方法依然适用。因此，DeFi 也是在经营风险，需要审慎地管理好风险。

附件一

流动性成本测量

超额抵押构成 DeFi 中债权合约的价值基础。MakerDAO 和 Compound 等头部 DeFi 项目都离不开超额抵押，Uniswap 的核心是流动性池，参与 PoS 型公链 Staking 需要质押 Token。Token 不管是作为抵押品，放在流动性池，还是参与 Staking，本质上都是放弃了可自由出售 Token 的权利。因此，流动性成本是 DeFi 中一个隐性但非常重要的成本。

假设在某一时期内，投资者放弃了 Token 的流动性，否则他们可以在任何时候卖掉手中的代币。假设投资者有完美的市场择时能力，并可以在 Token 价格达到最高值 S_max 时卖出。那么，最高价格 S_max 与锁定期末 Token 价格 S_T 之间的差值，就反映了投资者因放弃 Token 流动性而承担的成本（图 4）。这相当于一个具有浮动行权价的回溯看跌期权，有显示表达式。流动性成本是一个关于 Token 价格波动率和锁定期长度的递增函数。如果将高波动的 Token 锁定较长时间，投资者就要承担较高成本。

图 4：流动性成本

不同人因为持有 Token 的策略不同，对 Token 价格波动率的认知不同。可以用本位货币来概括投资者的持有策略和风险偏好，本位货币是被投资者认为没有风险的资产。比如，普通投资者用美元作为本位货币，而把 Token 当作有风险的投资。而「坚定持有者」（Hodlers）用 Token 作为本位货币。中间投资者介于两者之间，Token 在他们本位货币中的比重介于 0 至 1 之间。图 5 显示，同一 Token 的波动性，在不同投资者看来不一样。Token 在投资者本位货币中的比重越高，投资者认为 Token 的波动性越低，同样长度的锁定期对他们造成的流动性成本越低。

图 5：本位货币和 Token 波动性

流动性成本有很多应用场景，举两个例子说明。

第一，PoS 型公链中 Staking 比例的决定机制。在 PoS 公链中，节点参与 Staking，需要放弃 Token 的流动性，以获得区块奖励（暂不考虑交易手续费）。节点是否参与 Staking，取决于 Staking 的平均收益率是否超过 Staking 的成本。Staking 平均收益率等于 Token 增发率除以 Staking 比例。Staking 的成本就是流动性成本，取决于 Staking 时间长度、Token 价格波动性以及节点持有 Token 的策略。由此可以得到关于 Staking 比例的方程。一个重要推论是，倾向于长期持有 Token 的节点更有有动力参与 Staking。还需看到的是，PoS 型公链的 Token 增发率一般事前由算法确定，而 Staking 比例是内生变量，会根据公链和市场情况调整，所以 Staking 平均收益率从事前看是随机变量。

第二，DeFi 中债权合约的信用风险和流动性风险的量化分析。考虑一个简单的债权合约：本金标准化为 1，利率为 0，期限为 T，抵押用的是与债权合约不一样的 Token，并且初始价值为 C_0>1。因为抵押品价值波动，债权合约到期时抵押品价值变为 C_T。如果 C_T≥1，债权方不会遭受损失；如果 C_T <1，债权人的损失为 1-C_T。换言之，债权方承担的信用风险为 max （1-C_T，0），这本质上是一个看跌期权。显然，初始时的超额抵押不能完全消除债权方承担的信用风险。债务方因提供抵押品而承担的流动性成本 C_max-C_T，其中 C_max 表示到期前抵押品的最大价值。