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穩定幣:穆迪方法論揭示評級背後的風險、數據和機制
穩定幣的真正運作方式:結構、儲備與兌付承諾
穩定幣常被視為加密貨幣世界中最簡單且最安全的工具。事實上,在承諾維持相對於法幣的穩定價值背後,隱藏著一個結合傳統金融、區塊鏈技術與風險管理的複雜結構。
根據穆迪於2026年3月17日公布的方法論,只有當穩定幣的資產能有效與發行人的其他資產隔離時,才能獲得評級。這意味著儲備必須專門用於滿足持有人的需求,即使在公司破產的情況下亦然。
所分析的穩定幣皆為完全抵押型,即由實體資產支持,並可“按需”兌換成法幣。算法穩定幣(利用供需機制而非直接抵押的穩定幣)不在此範圍內。
從運作角度來看,其運作相對簡單:
用戶存入法幣
發行方“鑄造”新代幣
儲備依照既定政策進行投資
在退款時,代幣被“銷毀”,用戶獲得法幣
結算通常在1-2個工作日內完成,但可能因KYC和AML程序而有所變動。
然而,這看似簡單的流程背後,卻隱藏著一個由存款銀行、抵押品管理人、保管人與數字平台組成的網絡。所有這些元素都引入了不同層次的風險,評級必須將其納入考量。
評估核心:儲備的信用品質與市場風險
穆迪方法論的第一個支柱是對儲備池信用品質的分析。
在此,核心概念是WAEL(加權平均預期損失),即資產組合的加權平均預期損失。此指標由以下兩個因素計算:
每項資產在組合中的權重
與資產評級相關的損失率
分析不僅限於平均值:穆迪還會考慮所謂的“最弱環節”,即評級最低的資產。如果平均品質與最差資產之間的差距超過某個閾值,評級可能會受到懲罰。
常見資產包括:
政府債券(T-票據):風險與主權評級相關
銀行存款:受保管銀行風險影響
回購協議(Repo):符合嚴格標準時,視為類現金工具
在銀行存款方面,穆迪還引入一個有趣的機制:若存在低於某個閾值(例如A2)的銀行替代條款,則可能提升最多5個評級等級。
第二個支柱是市場風險分析,評估儲備價值隨時間波動的程度。
這裡會用到提前率(haircut),即對資產施加的折讓百分比。以下是一些例子(含活躍清算觸發點):
美國1個月T-票據:最高99.6%
美國1年T-票據:約97.4%
歐盟1年T-票據:約98.0%
若無清算觸發點,折讓會更嚴格:
美國1年T-票據:約92.4%
這反映出一個關鍵概念:資產能否快速清算,對穩定幣的穩定性至關重要。
量化模型:Black-Scholes、波動率與流動性壓力
此方法論中最具吸引力的部分之一是使用先進的量化方法來估算風險。
穆迪採用基於Black-Scholes框架的模型,該模型通常用於金融期權。在此背景下:
儲備的價值遵循幾何布朗運動
損失被建模為一個賣權(put option)
損失的簡化公式為:
Loss = max(0, D − MV)
或以百分比表示:max(0, 1 − MV/D)
其中:
MV = 儲備的市值
D = 債務(流通中的穩定幣)
此模型還加入了流動性折讓(LHC),計算方式為:
最大觀察到的買賣價差
加上最差的每日跌幅
此參數反映市場壓力下的影響,包括“火速拋售”現象。
最終預期損失(EL)為:
EL = N(-d₂) − (1 − LHC)/AR × N(-d₁)
該模型利用歷史數據、滾動波動率與極端百分位(通常為第99百分位)來模擬危機情境。
此方法使得穩定幣的評級更類似於結構性金融產品,而非單純的加密貨幣評估。
流動性、運營與技術:較少曝光但決定性風險
除了量化模型外,穆迪也非常重視運營與結構性風險。
流動性
儲備被分類為五個類別:
A類:銀行持有的現金
B類:短期政府證券
C類:長度不超過3個月的證券
D類:可用的信貸額度
E類:隔夜回購
最具韌性的穩定幣,其投資組合多集中於A和B類。
運營風險
運營風險包括:
支付錯誤
退款延遲
交易對手失敗
穆迪指出,在壓力情境下,如贖回潮(銀行擠兌場景),運營問題可能會被放大。
技術風險
穩定幣依賴區塊鏈與智能合約。主要風險包括:
51%攻擊
合約漏洞
網絡分叉
儘管發行方不控制區塊鏈,但其負責基礎設施選擇與風險管理。
監管、數據與評級:穩定幣未來的關鍵在於透明度
方法論的最後部分涉及行業日益關注的核心議題。
數據質量
穆迪要求:
完整且最新的數據
獨立審計
對交易對手的透明披露
數據質量直接影響評級結果。
主權風險與監管
由於許多儲備投資於政府債券,穩定幣的評級常與參考國的穩定性相關。
此外,地方監管也可能:
限制資產範圍
影響流動性
改變運營結構
發行人支持
在某些情況下,發行人的直接支持能提升評級,尤其是在有明確擔保或強大財務實力的情況下。
結論:向傳統金融標準逐步靠攏
穆迪的方法論顯示,穩定幣並非僅僅是簡單的數字工具,而是複雜的金融結構。
評級不僅基於穩定的承諾,而是結合了:
儲備的品質
清算能力
運營的韌性
技術的穩健性
隨著機構投資者的逐步加入,這些標準可能會成為整個行業的常態。
換句話說,未來的穩定幣可能會越來越少“加密原生”,而更貼近傳統金融的嚴格模型。