• OCCR Score简介及核心意义 [page::0][page::1]：

- DeFi领域缺乏有效的用户信用风险评估模型，传统信用评级方式不适用。
- OCCR Score为概率化信用风险指标，旨在动态评估钱包违约概率，优化借贷协议的LTV与清算阈值。

• OCCR Score框架及构成子评分 [page::2][page::3][page::4]:

| 子评分名称 | 形式 | 说明 |
|-------------------|-------------------|-----------------------------------------------|
| 历史信用风险 | 加权违约事件比例 | 基于贷款历史违约数据，用贷款金额、抵押资产风险、时间衰减权重加权。 |
| 当前信用风险 | 模拟损失概率 | 通过大量价格路径模拟，计算贷款清算风险占用持有资产的概率。 |
| 信用利用率 | 加权贷款利用率 | 衡量当前贷款额度与抵押资产价值和LTV的比例。 |
| 链上交易行为 | 加权正负交易金额比率 | 结合交易金额和最近交易权重，识别钱包资金流动活跃度及信用动态。 |
| 新贷款行为 | 聚类分析违约概率 | 基于多笔贷款间隔和贷款金额，分析突发性大额新贷款的风险。 |

• 关键数学模型与估计量性质 [page::9][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15]:

- 各子评分均通过独立概率模型建造，估计量表现出无偏性和渐进一致性。
- 利用中心极限定理证明OCCR Score各分量渐近正态，便于信用风险的统计推断。

• 模拟验证与结果 [page::5][page::6]:

- 表1模拟了链上交易子评分，显示估计值与理论值高度一致，覆盖率均在0.95以上。
- 表2显示信用利用率子评分的估计值同样可信且稳定。

• 动态LTV调整机制 [page::6][page::7]:

- 提出基于OCCR评分动态调整借贷LTV比例的模型，参数灵敏度可通过历史数据回测。
- 低风险钱包可享受更优贷款条件，高风险钱包维持市场基准，促进资金成本优化。

• OCCR整体性质与应用展望 [page::8][page::26][page::29]:

- OCCR Score实现钱包“定制化金融”，提高资本使用效率及风险管理水平。
- 评分系统可支持DeFi协议根据具体钱包风险动态调整策略，增强市场韧性。

金融研究报告深度分析报告

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一、元数据与概览（引言与报告概览）

报告基本信息

• 标题：On-Chain Credit Risk Score in Decentralized Finance

- 作者：Rik Ghosh, Arka Datta, Sudipan Sinha, Vidhi Aggarwal, Rajdeep Sengupta

• 发布机构：Chainrisk, 阿联酋

- 通讯联系：arka@chainrisk.cloud

• 发布时间：报告中未明确公布具体日期，但引用文献至2024年，故应为近期发表

- 主题领域：去中心化金融（Decentralized Finance, DeFi）中基于链上数据的信用风险评估模型

报告核心论点与目标

报告提出并详细阐述了一个名为“On-Chain Credit Risk Score (OCCR Score)”的信用风险评级体系，旨在为DeFi生态中的钱包（wallet）提供一个基于链上历史、当前状态及未来预测的信用风险概率估计。该评分系统是利用概率论构建的，与传统基于经验规则（heuristic-based）的方法相比，更加科学和客观。通过OCCR Score，DeFi借贷协议可以据此动态调整贷款价值比（LTV）与清算阈值（Liquidation Threshold, LT），从而提升资本效率并激励负责任的借贷行为，优化风险调整后的收益。报告不仅推出了理论框架，还通过仿真验证其可靠性，最终展现了动态信用风险调整的潜力。[page::0][page::1]

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二、逐节深度解读

1. 引言（Introduction）

• 关键内容：介绍DeFi作为基于区块链的去中心化金融生态，其特点是无需中介即可实现借贷。传统信用评分多依赖中心化数据，不适用于匿名钱包。DeFi信用评分则基于钱包链上交易等行为数据。

- 推理依据：强调当前DeFi信用评分多依赖模糊、主观或社交数据，缺乏全面整合历史、当前与未来风险的框架。指出现有模型如Cred、CreDA、Aave信用评分等存在局限，得分解释性差，难以直接与违约概率挂钩。

• 核心概念：将“用户”等同于钱包，借贷称为“借贷头寸/位置”。

- 结论强调：需开发可量化违约概率的信用评分指标，即本文提出的OCCR Score。[page::1]

2. 框架（Framework）

• 关键内容：定义OCCR Score作为某钱包可能违约（借贷时被清算）概率，取值范围为0至1。评分综合考虑钱包历史行为、当前状态和其他动态信息，具体定义了一组随机变量来量化贷款数额、抵押资产风险等。

- 变量解释：
- $L{i,j}$：第$i$个钱包第$j$笔贷款金额，正实数
- $r{i,j}$：第$i$个钱包第$j$笔贷款所用抵押资产的风险度，0至1
- $C{i,j,k}$：第$i$个钱包第$j$贷款对应第$k$种抵押资产数量
- $Hi$：钱包持有资产总额
- $T{i,j}$：钱包第$j$笔交易金额

• 推理依据：引入风险权重、抵押资产波动性等多维度变量，将信用风险刻画为概率测度。[page::2]

3. OCCR 评分详解（On-Chain Credit Risk (OCCR) Score）

3.1 历史信用风险子分数

• 定义：以历史贷款清算情况的加权比率估计清算概率，$X{i,j}$为贷款是否被清算的0/1指标。

- 权重设计：权重$w{i,j}$考虑贷款金额、抵押资产组合风险、协议固有参数$p{i,j}$、贷款开立时间的“新鲜度”函数$t{i,j}$，其中$t{i,j}$为Logistic函数调整时间权重，最近贷款权重更高。

• 目的与意义：使历史清算率更加精准并且反映贷款风险和时间相关性。[page::2][page::3]

3.2 当前信用风险子分数

• 定义：评估当前未偿还贷款持仓被清算的风险，计算称为Liquidation at Risk (LaR)指标，基于模拟资产价格路径判断未来清算可能性，$Z{i,j}$表示模拟的清算事件是否发生。

- 方法论：利用蒙特卡洛模拟，重复多次以收敛获得稳定估计。

• 应用价值：动态检测当前钱包面对市场冲击可能出现的违约风险，为贷款决策提供实况风险度量。[page::3]

3.3 信用利用率子分数

• 定义：衡量借款人与其信用额度（由抵押资产和LTV共同决定）之间的利用率，分数设计为借贷占用比率的加权指标。

- 数学表达：关键计算为各笔贷款金额占调整后信用限额的比例，用以反映借款人“杠杆”程度。

• 逻辑关联：信用利用率高通常意味着风险较大，故应成为风险调节的重要因素。[page::4]

3.4 链上交易活动子分数

• 定义：基于交易行为特征，包括交易数额和正负（入账/出账）情况，以及交易时间的递减权重，体现钱包活跃度和资金流入流出趋势。

- 目的：通过频繁且有序的交易情况辅助判断用户活跃度和资金流动风险，体现动态行为特性。

• 计算体现：所有交易金额按最近程度加权，正向交易增加分数，负向交易则减少分数。

- 金融意义：活跃且资金净流入的钱包更有潜力偿还贷款。[page::4]

3.5 新批贷款子分数

• 定义：针对近期大量集中的多笔贷款位置开立，利用聚类分析判断贷款间隔和金额，若近阶段贷款密集且数额较大，则视为潜在风险。

- 作用：识别短期内过度借贷信号，警示潜在信用危机。

• 数学设计：结合贷款金额均值和间隔中值的联合概率，进行风险计量。

- 业务意义：批量多次借贷款风险更高，需重点关注。[page::4][page::5]

3.6 总体OCCR评分构建

• 方法：以加权平均方式整合以上5个子分数，权重分配分别是0.35（历史），0.25（当前），0.15（信用利用率），0.15（链上交易），0.10（新贷）。

- 方向说明：链上交易子分数权重是负值（-0.15），说明积极交易活动对降低风险有积极作用。

• 总结：该评分综合历史、现状及行为特征，形成可量化且概率含义明确的信用风险指标。[page::5][page::6]

4. 仿真验证（Simulation）

• 目标：利用合成数据对各子分数指标进行验证，考察估计的无偏性、可靠性与一致性。

- 仿真方法：
- 交易金额模拟采用Pareto分布以反映财务数据重尾特性。
- 交易记号（入账/出账）依概率$p$决定。
- 通过大量重复采样(5000次)和大量交易（6万笔）测算子分数指标。

• 关键结果：

- 表1显示各场景下链上交易子分数的估计值与理论值高度吻合，样本标准误（SSE）及渐近标准误（ASE）均较小，覆盖概率高，表明估计器无偏且有效。
- 表2对信用利用率子分数做类似验证，结果同样显示高一致性和有效性。

• 结论：仿真验证支持子分数估计方法的统计性准确性和实用性。[page::5][page::6]

5. 动态贷款价值比调整（Dynamic LTV Adjustment）

5.1 随机建模

• 关键理念：基于钱包的OCCR Score动态调整贷款价值比（LTV），风险越低的用户可获得更高LTV。

- 模型公式：
$$
LTV(t) = LTV{fixed} - \min(f(OCCR\Scoret), 0)
$$

• 调整函数示例：线性关系

$$
f(OCCR\Scoret) = \alpha \cdot (OCCR\Scoret - OCCR{avg})
$$
其中$\alpha$为敏感度参数，$OCCR{avg}$为市场均值。

• 意义：实现“钱包化金融”，让每个钱包根据独特的信用风险获得个性化的贷款条件，提升资本效率和市场活力。[page::6][page::7]

6. 结论（Conclusion）

• 总结了基于历史、当前、信用利用率、链上交易和新贷款的五个子分数的开发、数学性质及仿真验证，均表现出无偏、一致、可靠等良好性质。

- OCCR Score能有效反映钱包信用风险，有助于DeFi平台动态调整贷款条件，提升资本效率同时防控风险。

• 鼓励持低风险评分钱包获得更优贷款条款，促进借贷双方的良性互动。

- 新钱包进入时默认使用平均评分，等待行为数据积累后量化风险。

• 报告结合了数理统计推导和实际仿真，理论与应用相辅相成。[page::7][page::8]

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三、图表深度解读

表1：链上交易子分数仿真结果

• 描述：展示5个不同参数设定下5000次仿真估计的链上交易子分数（$\hat{s}{cti}$）的理论值与估计值对比，包含样本标准误（SSE）、渐近标准误（ASE）和覆盖概率（CP）。

- 趋势与比较：每组参数配置下估计值基本等于理论值，且CP均大于0.94，表明估计置信区间覆盖率高，统计指标都显示估计方法合理无偏。

• 支持文本：验证链上交易指标估计的有效性，是构建OCCR Score的统计基础。

- （示例图片，具体路径视原数据）

表2：信用利用率子分数仿真结果

• 描述：类似表1，针对信用利用率子分数$\hat{s}{cui}$进行5000次仿真，列出估计值、统计误差和覆盖概率。

- 趋势与比较：估计值稳定在1/3左右（理论值），误差非常小，覆盖概率也接近95%以上，验证方法同样可靠。

• 支持文本：增强了模型在不同子分数上的适用性和可信度。

-

（注：该报告仅包含表格，无其他图形）

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四、估值分析

本报告重点在风险评分系统开发与验证，未直接进行公司或资产估值。
然而，模型间接涉及金融风险量化，为DeFi贷款协议的动态利率及贷款价值比调整提供风险输入，是资本效率及风险管理的重要基础，未来可通过该风险评分衍生估值模型。

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五、风险因素评估

报告未细述外部宏观经济等风险，但隐含以下风险点：

• 模型风险：如权重设置、子分数构成及假设（独立性、分布假设）可能不完全符合真实链上行为。

- 数据风险：链上数据完整性和准确性影响评估结果。

• 市场风险：资产价格波动及流动性风险可能引起信用风险波动，并影响LaR模拟结果。

- 新钱包信用风险不可知：首次进入DeFi的用户默认评分可能带来盲区风险。

• 报告通过统计理论和仿真降低模型风险，但不排除现实复杂性带来误差的可能，应持续更新模型参数及监控风险。

报告没有详细提供缓解策略，更多强调数据驱动的动态调整机制为风险管理工具。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告严谨运用统计理论及模拟验证，提高模型的可信度，体现了科学方法优势。

- 但对某些关键参数（如子分数权重、调整函数敏感系数$\alpha$）具体选取与市场实际契合度未详述，存在潜在主观调整成分。

• 子分数独立性假设有待实际验证，因实际链上行为或贷款风险因素可能存在相关性。

- 贷款金额、交易量均假设重尾分布且独立，但极端市场情况下风险测度可能偏离。

• 对新钱包采用均值评分虽合理，但可能导致未知风险未被及时发现。

- LTV调整函数形式及动态参数回测未展示详细结果，可能成为后续加强方向。

• 报告整体架构完整，创新点突出，但实际应用验证和市场反馈仍需时间积累。

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七、结论性综合

本文系统提出了一套基于链上多维数据的DeFi钱包信用风险评分体系——OCCR Score，兼顾历史清算表现、当前持仓风险、信用利用率、链上交易行为及新批贷款风险五个子分数，构建了一个概率性质明确且统计学上无偏、一致的信用风险指标。通过大量合成数据仿真验证了估计方法的准确性和稳定性，理论推导细致，展现良好的统计性质（无偏性、方差收敛与渐近正态性）。

基于该评分，报告进一步提出通过动态调整贷款价值率LTV，以适应借款钱包风险差异，促进“钱包化金融”理念的实施，增强资本效率并减少风险暴露。报告最后综合数学推导、统计分析与仿真测试，理论与实际契合，展示了可操作性的创新信用风险动态调控框架。

报告对DeFi领域信用风险管理和风险定价机制的完善具有里程碑意义，展示了链上数据全方位利用的可能性。图表数据显示关键子分数指标估计的高准确性与稳定性，增强了该方法作为DeFi风险评估标准的适用性。
总体而言，作者团队持谨慎乐观态度，建议在实际执行中结合持续数据反馈和市场动态，完善模型参数和策略，推动DeFi市场更加健康、资本高效发展。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29]

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总体总结

• OCCR Score为DeFi钱包信用风险提供了概率性、数据驱动的量化评估方法。

- 五个子分数模块覆盖了历史清算、当前风险、信用使用、交易活跃度及贷款习惯，融合统计模型与实际行为。

• 仿真数据充分验证了估算工具的无偏、有效和一致。

- 通过动态LTV调整，实现个性化风险管理，提升借贷双方利益协调。

• 风险管理策略尚需进一步加强模型实际适应性和风险缓释手段。

- 报告理论深厚、结构严谨，图表数据支持充分，有助于推动DeFi贷款及风险管理体系的规范发展。

这份研究报告体现了链上数据与统计学方法结合的创新应用，是理解及量化DeFi信用风险的重要里程碑。

报告