PoS 和 DeFi 可以从 MBS（房贷支持型证券）中学到什么？

“我认为，利率的作用不是维持资本品的需求和供应之间的平衡，而是维持对流动性的需求和满足这一需求的手段之间的平衡。”——孟德斯鸠

自 1929 年股市崩盘以来，2007 年的金融危机让美国人彻底明白了 “流动性为王” 这一真谛。几乎每个市场都遭受了毁灭性的打击，在政府保护下本应最安全的房地产市场却沦为重灾区。正是在这场危机中，密码学货币应运而生，旨在成为一种具备抗审查性且供应量不受政府操控的货币。

如今，密码学货币行业充斥着大量由中心化和非中心化平台提供的杠杆。与杠杆相伴而生的问题是 —— 一旦市场震荡，交易所、托管机构和智能合约会大量要求人们追加保证金，导致流动性的紧缺。为什么人们需要这么多杠杆？是什么原因导致了流动性紧缩？

为了探究这些问题，本文将聚焦于杠杆型 DeFi 协议和由网络提供的 PoS 代币杠杆（质押衍生品，Staking Derivatives）。我们认为，许多密码学杠杆产品很像引发 2008 年金融危机的杠杆产品。如此比较的目的不是为了谴责 DeFi 或 PoS 。我们是想要根据前车之鉴来针对这些 DeFi 协议提出改进建议。不过，我们也要指出的是，如果放任自流，密码学货币市场也会遭受同样的风险。

尤其要注意的一个风险是，某些市场参与者已经发展到了 “大到不能倒” 的地步。但是，在密码学货币行业，谁会变得 “大到不能倒”？想象一下，如果币安大量借出其管理下的链上资产，以至于过度放债，那是一个什么样的世界。一旦这些资产开始大范围清算，就像 Maker 的黑色星期四那样，币安可能会效仿 “The DAO 事件” 实行硬分叉来解决清算危机。这种硬分叉类似于 2008 年金融危机之后政府采取的紧急救助措施。

我们已经在最近发布的关于质押衍生品的文章中尝试归纳分析了这些风险以及其他风险。我们讨论的不仅是 PoS 网络，还有 DeFi 协议（Aave、Compound 和 Synthetix），并将它们的特征与传统证券化结构的特征进行了类比。

什么是质押衍生品？

首先，我们先弄懂质押衍生品为何会出现。

PoS 机制旨在通过锁定密码学资产的方式来代替需要消耗大量能源的 PoW 机制提供网络安全性。PoW 要求用户 “锁定” 能源和硬件，而 PoS 要求用户锁定资金（Staking）。那么这二者之间有何实质上的不同？

一大关键差异是流动性限制。为了保证网络活性（能够持续处理交易），PoS 网络强制要求用户长期锁定质押品。有了质押品，PoS 网络就可以在验证者作恶时采取惩罚措施（罚没）。例如，如果网络要求验证者必须保证 99.999% 的时间都在线来确保活性，在出块期间掉线的验证者就会遭到罚没。

相比之下，PoW 矿工是通过购买矿机实现 “质押” 的，然后获得区块奖励和交易费作为回报。由于需要预先支付矿机费用，矿工同样面临流动性问题，因为从回本到盈利需要较长一段时间。如果矿工的成本增加了，比如，电费上涨，他们可能需要借钱来支付电费。目前就有矿工在利用自己赚取的代币贷款。从理论上来说，矿工可以使用自己的矿机作为抵押品来贷款。然而， Anicca Research 的 Leo Zhang 在文章中指出，矿机的二级市场太小，借款人不放心接受矿机作为抵押品。矿工转而通过质押代币来贷款，这是 BlockFi 和 Nexo 等借贷平台上杠杆交易激增的主要原因。

以比特币为例，矿工平均来说每挖出 100 个区块（约 16.6 小时）就能得到一次收入，因此获取比特币很容易。PoS 机制则不然。许多协议都注明了代币会被锁定数周乃至数月之久。为了让 PoS 验证者也能像 PoW 矿工那样获得流动性，有开发者提出了质押衍生品的概念，做法是让用户以自己被锁定的质押品来背书发行一种虚拟资产，再拿这种虚拟资产来贷款，这样用户就能得到一些流动性。合成资产的价格永远不会超过质押品的价值，而且一旦借款人 “违约”，合成资产的价值就会下降。最简单的 “违约” 情形就是验证者被罚没，导致质押品的价值跌到借贷交易的最低担保要求以下。被罚没时，网络会没收验证者的质押品，重新对其进行适当分配。

那么，网络是如何决定验证者能以什么价格贷款的呢？关键参数是衍生品定价函数。我们来想象一下，借贷双方是如何按部就班地完成一笔贷款交易的。借方找到贷方借钱，贷方在 PoS 链上查看借方的余额。如果借方的贷款额和余额令贷方满意，贷方可以将代币借给借方，并将这笔借款记录到贷款簿上，并重新计算价格。追踪价格非常重要，因为这可以让贷方准确地计算后续贷款的价格。然后，贷方继续监控 PoS 链。如果借方遭到罚没，贷方就会更新贷款簿和价格。锁定期结束后，贷方可以要求借方清偿贷款 和/或 计算借方需要支付的价格。不过，上述步骤都以贷方能够相信借方会在锁定期结束后清偿贷款为前提。

这些交易都可以通过智能合约执行。实际上，智能合约可以直接与 PoS 协议的共识算法交互，从而监控罚没情况，并计算衍生品定价函数。另外，我们还可以使用恒定函数做市商（CFMM），如 Uniswap，让市场来决定衍生品的价格。从共识算法和 DeFi 协议之间的交互中，我们可以看出，当共识协议可以与智能合约应用层交互时，资本效率就会提高。

目前，许多 PoS 网络本身并不支持这种功能，因此用户直接向网络贷款会显得有些奇怪。然而，Celo、Terra 和 Libra 等新型网络的共识算法都是通过在分布式虚拟机上执行的智能合约来实现的。在这些系统中，共识是一等公民（first class），可以与其他智能合约交互。另外，DeFi 合约可以与共识交互，并读取系统的当前状态，来确定是否出现违约情况（例如，罚没）。例如，Celo 区块链的共识协议采用了 CFMM 算法，以实现其原生算法稳定币的稳定性。这些新型网络协议都内置了质押衍生品工具！

但是，所有这些质押衍生品都安全吗？毕竟，PoS 网络的安全性与质押量成正比，因为双花攻击至少要有 33% 乃至 50% 的质押品权重才行 [0]。如果用户拿已质押代币的价值作为担保来贷款（一种再抵押形式），就等于加杠杆，用 X 个代币撬动了 X+Y 个代币，其中 Y 指的是贷款额（由 X 根据衍生品定价函数得出）。但是，如果借方违约，贷方的质押品就变成了 X-Y 个代币，导致网络安全性降低。因此，如果用 p 来代表借方拖欠 Y 个代币不还的概率， 则网络中质押的代币量为 (1-p)X + pY ，有降低安全性的风险。

p 的值极难估算，因为它会随着借方信贷质量的变化而变化，从而导致严重的激励问题。例如，如果衍生品价格暴涨，借方的罚没成本变成零，借方就有可能放弃质押品。另外，如果 p 非常小，只有十亿分之一的话，那么网络的安全性风险也很小，只有十亿分之（X-Y）。那么，验证者获得的收益就能与 PoW 矿工持平。

一个更有趣的问题是，如果将质押衍生品贷款聚合在一起呢？为了提高质押衍生品资产的流动性和价格发现，我们希望验证者手中的 PoS 衍生品能够实现同质化。就像 Maker 生成的 Dai 是同质化资产，但是每个 CDP/Vault 都是非同质化的。

在这种情况下，质押衍生品的价格与验证者基数的集体责任绑定在了一起。发行由有担保贷款池背书的债券正是住房抵押贷款证券（Mortgage-Backed Securities）和相关证券化结构的功能。但是，提供质押品贷款的网络是如何像住房抵押贷款证券那样实现杠杆的？在此之前，我们先来分析一下，为什么个人和银行需要杠杆？

假设你刚花 64 万美元买了套房子，首付付了 10 万美元，月供 3000 美元，15 年还清。10 年后，假设你的房屋净值为 46 万美元 [1]。假设这时你想买辆特斯拉，你的银行账户上又没这么多现金 —— 但是你有价值 46 万美元的房屋净值啊！如果你可以抵押这部分房屋净值来贷款 10 万美元并分 5 年还清呢？这就是房屋净值贷款（home equity loan） —— 将你的房屋作为抵押品来进行二次贷款，贷取不高于房屋净值的款项。请注意，房屋净值贷款就是一种获得杠杆的方式，你可以通过抵押非流动性资产（房产）来获得即时流动性，只需支付利息即可。如果借方把特斯拉撞坏了，又丢了工作，无法偿还 10 万美元的贷款，提供车贷的机构就可以收走作为抵押品的房产。

我们再来假设，你是提供房屋贷款的银行 [2]。你发放了一笔价值 50 万美元的房屋贷款，你一下子就少了 50 万美元的现金可用于放贷。更糟糕的是，作为抵押品的房屋不具备流动性 —— 你不可能直接抵押这套房屋来借得更多现金，再贷款给别人。这种情况下，证券化就可以发挥用武之地了。所谓的证券化，就是将一种资产交由一家不持有其他资产的公司托管，然后将该公司的股票卖给投资者。如果该资产（例如，房产、抵押贷款、抵押贷款包）价值 10 万美元，证券发行机构发行了 1000 股可转让股票，这就等于是将该资产的债权分成了 1000 份。

提供证券化的机构，如银行，将收取证券发行费用。请注意，这里的贷方是用非流动性资产的未来现金流（利息）来交换流动性（现金），从而获得了杠杆。如果房产所有人无法支付利息，银行就会没收其房产，然后拍卖掉，将拍卖所得分配给 500 股股票的持有人。现实中，贷方会将许多房产打包在一起，出售其股票份额 —— 这就是住房抵押贷款证券（MBS）。

这两种情况有什么共同点？首先，资产所有者和债务人 需要坚守长期承诺 —— 在长达 15 至 30 年的时间里 支付/收取 抵押贷款利息。但是，资产所有者会有许多短期债务 和/或 需要短期流动性的情况。为了获得流动性，他们需要抵押资产来贷款。这种担保型贷款既能让借方获得流动性，又能为贷方提供下行保护 —— 贷方可以清算抵押品。这种将长期资产转化成短期负债的能力就是金融的基石。

译者注：作者在这里对有担保型贷款和 MBS（房贷背书型证券）的解释有点混在一起了。在有担保型贷款中（比如按揭买房），借方（贷款方）获得了房子，背上了债务；而贷方（放贷方，银行）获得了债权和抵押物权；贷方有权要求借方按时支付利息（债权），如借方违约，则可获得房产并卖出（抵押物权）。而 MBS 则并非银行通过抵押什么东西而获得的流动性，而是通过直接卖出债权和抵押物权来获得现金。设有一家公司仅持有这些债权和抵押物权，则该公司只有一项收益就是房贷的利息，而该公司的股票就成了 MBS，因为这些股票的价值纯粹是由房贷来支撑的。银行如此操作的用意不仅是获得现金，而是将房贷相关的风险转卖出去，卖出之后，收益与银行无关，但风险也与银行无关了。

在密码学货币中，我们同时拥有以上两类贷款。对于借款人而言，诸如 Compound 或 Aave 这样的贷款方提供了类似特斯拉贷款的形式 —— 您可以通过抵押密码学货币（类似于房屋）来借出稳定币（类似于您用于购买特斯拉的美元）。如果您无法偿还贷款，或您抵押资产的价值低于借款金额，则会被清算。

类似地，在 PoS 网络中，验证者可以借助于质押衍生品来实现质押操作。如果有许多验证者同时以质押衍生品为担保用于贷款，那么该网络就会根据每个验证者的违约概率来持有其相应的债务。网络必须对安全性损失定价，通过以下公式估算来合计该网络的总安全资本。

调整后 PoS 网络的安全预算

其中

S 代表用于保护网络安全的资金量

p 是代表违约概率的矢量（例如：pi 代表第 i 个验证者的违约概率）

X 是代表质押的矢量（例如：Xi 代表第 i 个验证者的质押锁仓量）

Y 是代表借款的矢量（例如：Yi 代表第 i 个验证者通过质押衍生品借入的资金量）

就像 MBS 代表其背后众多贷款的总价值一样，一个质押衍生品池可以把质押资产的价值汇聚成一个资产包并予以代币化。而该聚合代币的价格是最重要的衡量指标 —— 它代表网络安全的价格。

但如果质押衍生品与抵押支持证券一样，岂不是也非常糟糕可怕么？我们会不会引发新一轮的金融危机（只不过不是在由国家背书的资本世界里）？

也许会吧，而且 “密码学资产证券化” 和 MBS 之间存在一个关键的区别。首先，我们退后一步来看看证券化的特征。证券化最简单的功能，就是汇集资产并发行以现金流为支撑的证券。在我们下面这幅（很显然带有讽刺意味的）关于 MBS 的漫画例子中，一名抵押贷款的发放者向消费者发放住房贷款。随后，该发放者将这些贷款出售给一个特殊目标的实体，以换取现金。而该实体则通过向投资者发行证券（也就是 MBS）来获得购买上述贷款的资金。这些证券代表其背后潜在的数千笔个人贷款的现金流，但其流动性却远胜于构成这些证券的贷款。这使得较大的买家可以购买与其风险偏好相匹配的单一流动资产，而不必费尽心力去购买数千笔个人贷款了。

如果我们看看像 Aave 和 Compound 这类的 DeFi 借贷协议，会发现它们的结构极其相似。一系列不同类型的贷款被汇集到一个智能合约中。该协议通过发行以贷款利息收入背书的债券（比如 cDai），将这些贷款重新注入金融市场。从这个意义上而言，Compound 和 Aave 不仅是借贷协议，也是证券化协议。

关键的区别在于，借贷协议既可以发放贷款，又可以自动执行证券化。相比之下，在常规的证券化当中，通常由发放人中一个单独的实体来处理与借款人的关系。这一差异对于 PoS 而言至关重要，因为 PoS 协议需要自动强制清算杠杆率过高的借款人。像 Liquity 这样的 DeFi 协议也计划这样做。

证券化交易通常被认为是分级交易：发行由同一贷款池支撑的不同等级的证券来迎合不同的风险偏好。乍一看，上述 Compound 的案例中似乎没有分级，其发行的是 cDAI 这种统一形式的债券。然而，我们看到一些提供更低风险（例如通过 Opyn 或 Nexus Mutual 将 cDAI 与保险结合在一起）和更高风险（例如 PoolTogether）的选项开始出现，以满足风险偏好不同的贷款方。

2007-2008 年，导致抵押贷款支持型证券灾难性崩塌的问题之一是，很难对其进行透明定价。其中部分原因来自委托代理问题，但更主要的原因在于：从违约出现到 MBS 价值受到冲击中间的时延太长。例如，如果一个借方拖欠了房屋贷款，那么其未支付的款项首先将影响贷方。然后，贷方将该笔未支付的款项报告给抵押贷款证券化的发行方，后者随后告诉所有股东他们的留置权（lien）已经违约。由于美国房屋市场的独特性，这一过程可能需要耗时数月才能将违约行为传导到复杂的金融体系中去 [4]。

在密码学货币领域，这一点就不再是问题了。借助于区块链，所有的参与者都清楚贷款是否违约 —— 无论是密码学货币抵押品还是质押抵押品。这意味着依赖这些贷款的金融产品（诸如质押衍生品）可以立即为违约定价并执行清算。尽管清算的风险依然存在 —— 例如，市场和流动性风险可能会抑制像 Compound 和 Maker 这类协议中的清算人执行清算 [3] —— 但其效率要高出传统市场一大截。相对方便的清算在区块链上的效率意味着我们可以用传统金融世界里很难做的方法对更复杂的证券进行定价、打包和再利用。

然而，实现这一优势免不了要付出代价。不同于债权人直接放贷给债务人，密码学货币协议并不了解其债务人的信用质量。此外，以密码学货币形式收到的担保品质量往往也更低。DeFi 协议试图通过设置更高的担保品率和更加激进的清算政策来解决这些问题。

此外，由于清算减少了货币供应量，质押衍生品还带来了额外的风险。因为当某个验证者拖欠贷款时，PoS 协议会在系统中销毁或剔除其质押的份额。货币供应量的减少将增加其它验证者未来的预期回报，但会降低系统的安全性。即便协议通过增发货币来弥补这一点，这些资产在市场上的价值也可能会打折扣。因此，在每次清算时网络的安全性会大幅降低。

最后，传统的证券化结构严重依赖于代表许多不同借款人的多样化的贷款池。而假名的使用使得在 DeFi 和 PoS 协议中评估协议对任何单一实体的风险暴露程度变得困难重重。因此，研究 PoS 中债务人之间的财富分配显得尤为重要。PoS 参与者之间的财富分配不均会将风险集中到少数债务人身上，进而危及系统的安全。

这是本篇论文关注的重点所在，我们在本文中研究质押衍生品会如何影响 PoS 网络中的不平等和收益。我们发现，在一定的条件下，质押衍生品会 减少 不平等的现象。造成这一影响的直观原因有两个。首先，质押衍生品通过允许验证者循环利用资金，使得无论多大规模的验证者都有机会入选出块者集合，从而营造公平的竞争环境。其次，通过销毁过度杠杆化的违约验证者的质押量，提高了其它验证者的收益。当大型验证者违约时，这一效果会相当显著。但我们也认为，特定的 “大而不能倒” 的验证者将改变这一结果。为了维持质押衍生品的良好运作，验证者必须按比例承担违约风险，并集体惩罚违约行为，尤其是那些大实体的违约行为。

这对于协议开发者而言意味着什么？如果他们决定在其协议中加入质押衍生品，就需要考虑到他们实际上是在往系统中添加免信任型的抵押贷款支持型证券。好的一面是，此举允许验证者们优化其资本效率，获得更高的整体回报，同时清算机制确保这些留置权始终可以被正确定价。然而另一方面，人们所熟知的 MBS 风险在 PoS 中依然存在。如果网络中放贷的标准过于宽松，那么这些衍生品将显著降低网络的安全性。协议设计者需要精心设计衍生品的定价函数，告诉验证者其借款额度。该函数应该恰当地结合已支付费用（利息）、信贷限制、以及清算政策，以规避不利情形。

我们使用 Gauntlet 的基于代理的模拟平台评估了他们的理论模型，发现确实存在一个 “最佳点”，可以在添加这些衍生品的同时兼顾安全性 。尽管在这些体系中往往利大于弊，但往 PoS 协议中添加质押衍生品时仍然很难有效维持平衡。无法正确定价违约风险，或在必要时无法强制清算，都会导致安全性的大幅下降。

密码学货币正在进入其繁荣上升的 20 年代，对于协议的设计者和运营者来说，仔细了解其所从事的金融工程的风险不失为明智之举。

衷心感谢 Hasu、Georgios Konstantopoulos、Haseeb Qureshi、Celia Wan、Leo Zhang (Anicca Research)、Yi Sun、Matteo Leibowitz、Shannon Brick、Guillermo Angeris、Hsien-Tang Kao、Mario Laul、以及 Fabian Trottner 对本篇博客及论文所提出的极具价值的评论、批判和建议。

[0] 如果网络保证确定性，且使用拜占庭容错系统，则为 33%，如果网络采用 “最长链” 的中本聪机制，则为 50%

[1] 房屋净值是你的抵押贷款和房屋当前价值的差额。你的房屋净值会随着抵押贷款的偿还而增加。如果你欠了 $ 180,000 的抵押贷款，而你的房屋价值为 $640,000，那么你的房屋净值为 $460,000。

[2] 来自 Haseeb Qureshi 的技术笔记：从技术上来说，银行并不需要维持 1:1 的存款比率。但从抽象意义上而言，你确实有从银行中取出存款的需要，因此银行需要维持一个存款准备金率。假设银行的存款准备金率已经接近法定准备金率（或者说他们的实际准备金率 “令人满意”），如果他们发放了小额贷款，就需要吸纳更多存款来维持准备金率的平衡。因此，在均衡状态下（除非银行缓慢降低准备金率，这在银行业监管中时有发生），银行需要吸纳存款来发放新的贷款。

[3] 当清算者需要执行清算时无法购买所需资产（例如，买下被清算的担保品时所需用到的密码学货币）和/或 价格波动过高以至于套利利润无法实际套现时，会出现此类情况。详细解释及情形模拟参见 Gauntlet 的 Compound 市场风险报告。

[4] 参见这份来自穆迪（在金融危机前）的报告以及这篇对违约事件时间序列的事后分析

（完）

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原文链接:

https://medium.com/gauntlet-networks/what-pos-and-defi-can-learn-from-mortgage-backed-securities-3d60dc18ee51

作者: Tarun Chitra & Alex EvansGeorge Moraetes

翻译&校对: 闵敏、曾汨 & 阿剑