分析:多债借贷平台的抵押系数由什么决定

分析

DeFi 借贷市场对不同的抵押品设置了不同的借贷能力。每个抵押资产都有一个抵押系数(又名 LTV),它决定了每1美元的抵押资产可以借到多少美元的债务。

抵押系数始终小于 1,用于补偿清算过程中的延迟和进一步的价格下跌。例如,抵押系数为 0.7,只有在清算结束前抵押品价格下跌 30% 时,才会产生坏账。

在清算过程中,债务由清算人偿还,清算人作为回报以某个折扣价收到清算的抵押资产。几乎所有的 DeFi 清算人都会在清算后立即出售被扣押的抵押品(在同一区块链交易中),因此如果没有足够的 DEX 流动性出售它以获利,则可能会出现清算延迟。此外,在出售抵押资产时,资产价格可能会进一步下跌。

在单一债务 D 和单一抵押品 C 的系统中,可以根据 C/D 交易对的可用 DEX 流动性,并通过模拟 C/D 交易对的不同价格轨迹来计算抵押系数。在这种情况下,如果抵押品C具有较高的DEX流动性,且与资产D相比具有较高的价格相关性,那么它就“更好”,因此可以赋予较高的抵押系数。

多重债务风险评估

在与 Compound (v2) 和 Aave (v2) 兼容的系统中,可以针对单一抵押品借入多种债务资产。但是,每项资产都分配有抵押系数,该抵押系数适用于该资产的所有清算,而与债务资产无关。

因此,一种抵押品可能比另一种“更好”,适用于特定的债务资产,但适用于不同的债务则更差。

例如,当债务为 USDT 或 jEUR 时,USDC 抵押品更容易清算,而当债务为 stETH 甚至 WBTC 时,ETH 抵押品更容易清算。一般来说,一些 ERC20 资产价格以 ETH 计价时波动性可能较小,而当以美元计价时波动性可能较小。

因此,抵押品风险参数必须根据其最坏的可借入债务资产来设定。因此,引入单一的“问题”债务资产可能会使风险参数恶化,从而导致整个贷款平台的资本效率恶化。

幸运的是,可以考虑其他因素。例如。从历史上看,像 BAT 和 ZRX 这样的资产很少相互借用,特别是在 Compound 中预计会发生更少的 BAT/ZRX 清算。

除了历史用户投资组合之外,token0/token1 交易对的预期清算数量还受以下因素控制:

token0 的铸造上限。这意味着 token0 抵押品的总量可以有多大。较低的铸造上限会降低对所有债务资产的预期清算量。

token1 的借用上限。表示可以借到多少 token1。较低的借贷上限会降低对所有抵押资产的预期清算量。

真实世界的结果

Aurigami Finance 是 Aurora 区块链上领先的借贷市场之一。他们支持的抵押品之一是 stNEAR,它是一个桥质押 NEAR。它在 Aurora 上的流动性较低,但它与 NEAR 高度相关,因此与 ETH 的相关性高于与美元的相关性。

我们应用我们的模拟环境来推理不同资产抵押因子的推荐值。

通过初始设置,ETH 被标记为比 USDC“更好”的资产,具有更高的抵押因子。

但是,将光标放在 USDC 上时,系统显示如果降低 stNEAR 的借贷上限,可以提高 USDC 的抵押因子。

事实上,一旦我们降低 stNEAR 的借款上限,USDC 的推荐抵押因子就会增加,现在 USDC 是“最佳”资产。

只有当我们同时降低 ETH 铸币上限和 USDC 借贷上限时,ETH 才能再次成为最佳资产。

结论

多债借贷平台中的抵押因素源于铸币和借贷上限之间的复杂依赖关系,手动优化并非易事。

值得注意的是,在更现代的架构中,例如 Aave v3 和 Eular,更精细的配置是可能的。在 Compound v3 中,设计选择仅支持单一债务资产借贷市场。 然而,迄今为止,大多数 DeFi 借贷平台仍然规定每项资产只有一个抵押系数。

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