在从事信用风险管理工作长达十年之久这一段时间里, EAD（预期违约额）这个部分, 在量化模型的构建以及运行过程中, 始终一直都是让从业者感到最为头疼和难以处理的一个难题。
当区块链技术被引入并且相关数据上链之后, 关于这笔计算金额的底层逻辑已经发生了彻底性的改变, 然而目前绝大多数机构的实际操作状态, 依然还是在使用旧的、传统的公式进行强行套用和计算, 最终得出的数字结果是绝对不可以相信的。
区块链EAD是什么
简单来说，EAD这个东西衡量的就是当对手方发生违约行为的那个时间点, 你自己实际上到底需要亏损掉多少的那部分的金额。在区块链上的应用场景里, 作为抵押物的东西可能会是那些NFT, 或者是DeFi协议里的流动性池头寸, 也有可能是被智能合约所锁定的那些仓位部分。
对于这些资产的估值方式而言, 它和链下世界的那些估值方式是截然不同的状态, 并且同时其对应的价格也是在每秒钟都处于不间断的跳动变化之中的这种状况。
关键的地方就在于那种流动性的深度到底够不够, 虽然链上的那些资产的价格信息是实时的, 而且是非常透明的, 但是一个市值非常小的代币, 哪怕它挂着非常高的名义价值, 真正出了什么事情的时候, 它是根本卖不掉的, 这样一来, 那个所谓的名义价值就会直接虚高非常多的一大截。
区块链EAD怎么算
传统的计算公式是EAD等于名义值乘以信用附着因子。链上场景下的计算需要换成EAD等于链上抵押价值乘以折扣系数再乘以流动性折损。大家最关心的问题是折扣系数应该如何来确定, 目前整个行业里面还没有形成统一的标准。多数协议都是选择自己来拍板确定这个数值。万一后面出现了问题再去调整参数。
我见过有一个去中心化金融的项目, 直接就把总锁仓价值当作经济活动美元使用量来算了, 结果一旦遭遇了闪电贷的攻击, 经济活动美元使用量就会一下子膨胀到了非常离谱的水平, 尽管数据确实是在链上记录了, 可是风险控制模型并没有同步跟上, 这样做等于是穿着新鞋子却又掉进同一个旧有的坑里, 风险敞口完全失控。
更换了使用的工具之后, 大脑里面的思维方式也需要进行相应的同步调整, 千万不要使用之前在Excel软件里形成的惯性逻辑来套用和理解区块链上面出现的风险情况。
