• 本文构建了一个包含大额持币人随机抛售的稳定币市场全球游戏模型，结合公共信息和私有信号的不确定性，研究稳定币挤兑的概率及其驱动因素 [page::1][page::4][page::6].

- 大额抛售显著增加市场整体的卖压，导致挤兑风险提高；持币人抛售行为在有无大额抛售情况下分别存在不同的均衡切换策略 [page::6][page::7].

• 挤兑概率可分解为两部分：因大额抛售引发的风险 (Large Sale Risk) 和因抵押资产质量差导致的风险 (Collateral Risk)，二者对信息不确定性的敏感性不同 [page::8]。

• 大额持币人规模增大时，抵押资产风险下降，大额抛售风险上升，整体挤兑风险依赖两者权重；信息不确定性参数包括公共先验方差和私有信号方差，分别影响风险表现不同 [page::8][page::9].

- 当基本面优良时，公开信息越精确，抵押资产风险和大额抛售风险均下降；基本面较差时，公开信息越精确，风险反而增加 [page::9][page::10].

• 私有信号不确定性增加时，基本面良好时挤兑风险下降，基本面较差时挤兑风险上升；私有信号反映投资者对储备资产评估的异质性，对稳定性具有复杂影响 [page::11][page::12].

• 案例分析：

- USDC公开储备信息，透明度高，基本面良好时稳定，硅谷银行倒闭时受信用风险影响发生脱钩，后因政府救助再度正价 [page::12][page::13].
- Tether储备披露不频繁且不透明，私有信号不确定性较大，面对低至中等基本面风险时表现出对抛售风险的韧性，脱钩后迅速恢复 [page::13].
- TerraUSD作为内生抵押稳定币，基本面不稳，私有信号更精准，面对大规模抛售引发的挤兑风险较高，最终崩盘 [page::13].

• 政策建议：在提高信息透明度以改进信任与稳健性的同时，应权衡过度透明导致传统金融风险传导到DeFi体系的风险；稳定币设计应平衡储备资产选择与披露策略以降低大额抛售压力 [page::14][page::15].

- 两个可检验的经验命题：大额抛售即刻提高抛售压力，影响挤兑概率；对于加密抵押稳定币，储备资产波动率和多元化程度显著影响价格稳定性 [page::15].

• 本文进一步将稳定币作为“无条件兑付债务”的理论视角，与钱币信息不敏感特征相连接，揭示稳定币财务稳定性的本质机制 [page::15].

详尽分析报告：《Stablecoin Runs and Disclosure Policy in the Presence of Large Sales》

作者：Brian Zhu
发布机构：Pantera Catalyze Fellowship Paper
报告日期：2024年（具体日期未标明）
主题：稳定币市场中的挤兑风险及信息披露政策

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1. 元数据与报告概览

该论文研究了稳定币在面对大规模抛售时的挤兑风险，特别聚焦于信息不确定性和储备资产质量这两方面对挤兑概率的影响。通过引入“全球博弈”（global game）模型，作者同时考察了大宗抛售带来的投机性压力和储备资产信用风险对稳定币运行风险的贡献。报告不仅解析了透明度（公共信息）和投资者私有信息对稳定币稳定性的影响，还提出稳定币运行概率可拆解为由大宗抛售和劣质抵押两部分风险组成，有助于理解不同类型稳定币所面临的风险结构。最终，作者将模型结果与实际案例（如USDC、Tether及TerraUSD）结合，讨论了监管政策和设计上的含义。

主要贡献和观点总结：

• 大规模抛售增加持有者的卖压，提高挤兑概率。

- 公共信息精准度会降低（提升）挤兑概率，当基本面较强（弱）时。

• 私有信息更精准却与公共信息影响相反，可能解释不透明稳定币为何更稳定。

- 兽析出基于信息不确定性与基本面的风险空间划分，指导发行者风险防范。

• 通过实证案例展示模型的现实解释力。

报告整体采用严谨的博弈论分析框架，结合现代全球游戏理论加以扩展，达成理论和实证洞见的统一。[page::0] [page::1] [page::2] [page::3]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与引言

• 摘要中阐明了稳定币因大宗抛售或抵押物质量差而导致脱钩的背景问题。作者利用全球游戏模型分析了公开信息和私有信号精度不同情况下对挤兑概率的影响，揭示了稳定币在信息不透明时可能更稳健的机理，提出风险拆分的模型框架以及政策建议。
• 引言详细指出稳定币多样的资产抵押形式以及信息披露透明度差异。如USDC具高度透明但受银行风险影响，Tether不常披露信息但多次抵御投机攻击，TerraUSD运用算法稳定机制，却因流动性抛售陷入崩溃。引言明确本论文动机：基于不确定信息环境下，探讨大宗抛售和抵押物劣质两种风险对稳定币挤兑的影响及监管启示。市场规模说明了研究现实重要性。[page::0] [page::1] [page::2]

2.2 文献综述

• 作者对比了前行文献，尤其提及近年稳定币挤兑的全球游戏建模，如Gorton et al. (2022), Ma et al. (2023), Bertsch (2023)和Ahmed et al. (2024)。本论文区别于现有工作的是引入了“非策略性”的大规模卖方，并同时考虑了公共与私有信息不确定性，得出更细致的风险拆分结果。
• 同时联系了传统货币攻击中的全球游戏理论（Carlsson & van Damme 1993, Morris & Shin 1998, Corsetti et al. 2002），说明模型虽在形式上类似但在微观结构上有独特设定。
• 综述涵盖实证层面对Terra-Luna崩盘、套利集中化对挤兑的影响等相关研究，为本论文建模提供坚实学术背景。[page::3]

2.3 模型构建

2.3.1 完全信息博弈模型（章节2.1）

• 市场主体与设定：

- 稳定币发行方持有基础资产价值$\theta \in \mathbb{R}$。
- 市场有一个大卖家持有份额$\delta$，剩余为一连绵不断的一般投资者。
- 在市场中，投资者、卖家向套利者出售，套利者最终必须持仓归零。

• 时间线：

- $t=0$，基础资产价值$\theta$被自然选择并公开；
- $t=1$，大卖家以概率$\pi$全卖出；
- $t=2$，投资者观察大卖是否卖出，然后决定卖或持有；
- $t=3$，套利者清算，可能导致挤兑。

• 效用设定：

- 售出者获1（出售价格）；
- 持有者等待赎回，有盈余回报$\eta$若发行方偿债能力足够（$\lambda < \theta$表示售出总量小于储备价值）；否则价值为0。

• 均衡分析：

- 讨论了传统的多重均衡问题：投资者会互相期望别人卖还是持有，存在“全卖”和“全持”两种对称均衡。
- 大卖的存在缩小了“全持”均衡区域，扩大了“全卖”均衡区域，体现出大卖施加的额外压力。

• 关键结论：大卖会引发额外卖压，使得在以前“安全”的基本面范围内也出现唯一“全卖”均衡区间。[page::4] [page::5]

2.3.2 全球博弈改进（章节2.2）

• 设置调整：

传统完全信息游戏难以排除多重均衡，文章用全球博弈中投资者接收带噪声的私人信号$ xi = \theta + \sigma \varepsiloni$（$\varepsiloni \sim N(0, \sigmax^2)$）模型，消灭不合理均衡。

• 均衡策略定义：

投资者依据私人信号$xi$设定临界值$\bar{x}$，信号低于该值的卖出，高于的持有，实现均衡策略。

• 关键均衡存在性结果（命题2.1）：

- 对于有无大卖两种情况均存在唯一均衡切换策略$(x0^, x1^)$，其中在有大卖情形下门槛更低，即更多投资者选择卖出。
- 该均衡解释了大卖出现时的卖压加大机制。

• 模型假设与技术细节：

设定持有收益$\eta$和信号散布$\sigmax$不能过大（Assumption 1），以保证均衡唯一性。
解析了均衡的解法路径，利用隐函数定理证明门槛函数的单调性和唯一性。

• 重点：通过加入私人信息和随机大卖，模型更现实地反映出投资者信息不对称和行为动态，获得更清晰的均衡结构和比较静态分析可能。

2.3.3 运行概率拆分与比较静态分析（章节3）

• 总运行概率$R$拆分为两部分：

- 抵押物风险（$R0$）：无大卖时的运行概率，反映基础面风险；
- 大卖风险（$R1$）：有大卖时的额外运行概率，由大宗抛售引发卖压。[page::8]

• 命题3.1：随着大卖的持币比例$\delta$增加，抵押风险$R0$下降且大卖风险$R1$上升。解释为大卖份额大时无大卖状况下持币人更倾向持有，但大卖导致的卖压明显加大。
• 信息不确定性变量：

- 公共信息精度$\tau = 1/\sigma^2$（先验信号精度）；
- 私有信号精度$\taux = 1/\sigmax^2$（投资者间信息分歧大小）。

• 命题3.2（公共信息精度）：

- 当基本面好（$\mu$大于某个阈值），提高公共信息精度降低两部分风险；反之，基本面较差时提高公共信息精度反而可能加剧风险。
- 解释为低不确定性让投资者共识更集中于基本面好或坏的预期，形成相应的稳定或脆弱均衡。
- 该结果与Ahmed et al.(2024)类似，却更细致地划分了风险阈值区域，呈现出包含中间模糊区域的三段式风险趋势。[page::9] [page::10]

• 命题3.3（私人信号精度）：

- 与公共信息的影响相反，当基本面好时，提升私有信号精度（减少投资者间信息差异）提升风险，反之则降低风险。
- 这里私有信号精度影响的是投资者对彼此行为的不确定性，信息分散大时风险主导均衡更明显。
- 理解为信息多样化可增强金融稳定，尤其在基本面好时尤为显著。

• 图表2、3、4准确刻画了不同基础面和精度参数下，抵押风险与大卖风险的变动形态和交错区域，有助理解稳定币不同信息环境下的稳定性机制。
• 命题3.4：随着基本面平均水平$\mu$上升，大卖风险份额$S1$上升，说明好基本面环境下挤兑风险更多来源于卖压而非抵押物劣质引起。

2.4 案例分析及政策讨论（章节4）

• 案例一：Circle与硅谷银行崩溃

USDC做为透明的法币抵押稳定币，具备低信息不确定性（低先验散布），在银行倒闭事件中，市场准确知悉抵押风险，引发挤兑，最终由政府救助稳定币价格。此时稳定风险主要来自抵押物质量风险。

• 案例二：Tether与偶尔脱钩事件

由于较少公开透明披露和较高信息不确定性，运行风险分布不同，且信息不对称导致私人信号高度分散，从而削弱挤兑风险。这解释了Tether尽管偶尔脱钩但能快速复位、避免系统性崩溃。

• 案例三：Terra–Luna崩盘

采用算法抵押机制，基本面极高不确定，私人信号趋于精确，形成高度卖压风险，启动大卖攻击最终引发崩溃。

• 实际设计和监管启示：

- 信息披露的增减、抵押资产构成（多元化 vs 单一资产）、大卖规模等是调控稳定币风险的关键杠杆。
- 允许一定程度不透明可能有助于增强稳定性，但监管需平衡保证透明度与防止金融风险跨界传染之风险。
- 强调了稳定币设计需考虑信息结构和流动性特征，警惕大宗抛售带来的系统性影响。

• 信息披露和私有信息差异的政策妥协：

- 更高公共信息精度带来更低基本面好时风险但更高基本面差时风险；
- 私人信息差异增加则可能促进稳定性，特别是在基本面好时。
- 稳定币发行者可利用这一动态调整披露政策和储备分散策略。[page::12] [page::13] [page::14]

2.5 测试假设与未来研究方向

• 论文提出两条可检验的经验假设：

1. 大宗抛售短期内会显著增加稳定币的脱钩和挤兑风险。
2. 对于加密抵押稳定币，抵押资产波动性高的币种表现出较差的锚定稳定性，而资产多样化可改善价格稳定。

• 这为后续实证研究或政策评估提供了明确方向，增强了模型的实际应用价值。[page::15]

2.6 与“无疑问兑付”货币理论的关联

• 作者将稳定币与经典货币的“信息不敏感性”和“深度价内债务”特性联系起来。

- 理论认为低先验散布与高私有信息分散相结合，能降低“信息获取敏感度”（IAS），从而稳定持币者行为。

• 该联系进一步提升了模型理论及政策讨论的深度，强调稳定币设计应兼顾信息结构，努力接近货币的理想特性。

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3. 重要图表深度解读

图1（页面8）— 大卖风险与抵押风险示意图

• 描述：图1横轴为基本面价值$\theta$，纵轴是对应的运行概率区间。红色曲线$R0$代表无大卖时由抵押风险产生的挤兑概率，蓝色曲线$R1$代表大卖引发的额外风险。

- 趋势：抵押风险$R0$在高基本面时接近$1-p$，随$\theta$增强快速下降；大卖风险$R1$整体较低但在一定区间内较稳定。

• 解读：表示基本面好时，大卖带来的风险比例更显著；基本面较弱时，抵押风险主导整体运行风险。

- 联系文本：支持命题3.1对比例风险变化的解析，反映大卖规模$\delta$变动如何影响挤兑结构。[page::8]

图2（页面10）— 抵押和大卖风险相对于公共信息精度的变化

• 描述：图2中横轴为先验均值$\mu$，纵轴表示风险分量随公共信息精度$\tau$变化的导数符号。

- 趋势：呈现三段式分布，分别对应$\partial R0/\partial \tau$和$\partial R1/\partial \tau$的正负符号变化区间。

• 解读：说明当基本面位于不同区间信息更准确或更模糊可能分别增加或减少两种风险，凸显非线性复杂关系。

- 联系文本：图形直观展示命题3.2，揭示稳定币在信息透明度上的非单调风险回应。

图3（页面10）— 高低精准先验分布对比

• 描述：展示两组不同先验散布，较宽（褐色）和较窄（橙色）分布下概率密度函数位置及其与临界阈值的相对关系。

- 趋势：宽散布先验在低阈值区（$\bar{\theta}0$）有较多密度，在高阈值区（$\bar{\theta}1$）较少。

• 解读：解释为何在$\mu$处于特定区间时，信息不确定性增加会减小大卖风险但增加抵押风险。

- 联系文本：辅佐命题3.2，对模型中先验分布形状与风险组成的敏感关系提供形象化解释。

图4（页面11）— 对私有信号精度的风险敏感性

• 描述：类似图2，横轴为先验均值$\mu$，纵轴表示对信号精度$\taux$的风险导数符号。

- 趋势：呈现两个临界点分割的三段式结构，但符号分布与公共信息精度完全相反。

• 解读：凸显信息分散化对私有信号带来的独特影响，表明投资者间信号差异对金融稳定起到关键作用。

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4. 估值分析

该文未涉及稳定币的资产估值模型、DCF或相似估价方法，主要聚焦宏观市场结构和风险概率解析，无直接财务估值讨论。

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5. 风险因素评估

通过拆分两类风险：

• 抵押风险（Collateral risk）：依赖储备资产的基本面$\theta$，代表储备资产质量差导致的赎回风险。此类风险受公共信息透明度影响较大。

- 大卖风险（Large sale risk）：由大规模抛售引发的市场卖压，以及由此衍生的挤兑风险。此风险对持币者的策略和私有信息影响敏感。

两风险交互决定稳定币的整体脆弱性，且二者在信息结构和基本面条件下表现相反，这为风险管理提供理论支持。

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6. 批判性视角与细微差别

• 局限：模型假设大卖非策略化可能偏离真实市场中大卖家策略行为，未来研究可纳入更复杂的战略互动。

- 模型假设有限信号分布，对黑天鹅事件、极端信息偏差未充分涵盖。

• 未直接处理传统金融监管现实对稳定币的影响，仅理论推导，若能结合更多实证数据将更具说服力。

- 报告中风险区域界定存在“中间区间”模糊区域，实际风险边界或难以精准划分，要求监管时具备较强判断弹性。

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7. 结论性综合

本报告通过构建详尽的全球游戏模型，清晰揭示了稳定币市场中两类关键风险源：大规模抛售和抵押资产质量风险，以及它们如何在信息结构不同的条件下驱动挤兑概率。理论结果丰富地解释了现实世界多个稳定币事件，包括USDC在硅谷银行倒闭期间的去锚现象、Tether的强韧性及TerraUSD的崩盘逻辑。

核心发现包括：

• 大卖行为必然增加市场卖压，提升挤兑风险。

- 透明度提高（公共信息精度）可降低或提升风险，取决于基本面对投资者情绪的引导；私有信息差异则展示相反的效应。

• 稳定币设计和监管应根据稳定币的资产质量、信息披露体系和用户结构谨慎施策，警惕过度透明导致的系统性风险传导。

- 模型表明循环的私有信息分散有助于金融稳定，尤其是在基本面稳健时。

• 通过风险拆分及区域划分，发行者和监管者能更精准识别面临的主要风险，优化风险管理。

报告中图表配合博弈论模型线性说明了多维信息与行为变化的交互作用，强调了信息结构对稳定币运行稳定性的重要性。此文为理解和治理数十亿美元级别的稳定币市场提供了理论基础和政策启示。

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总体而言，报告科学严谨，系统构建了稳定币挤兑理论框架，结合现实事件有效验证模型有效性，内容详实丰富，尤其在图表的辅助说明及风险模型分解上表现突出，值得金融机构和监管部门深入研究参考。[page::0-23]

报告