Модели процентных ставок, механизмы ликвидации и системные риски в DeFi-кредитовании

I. Процентные ставки: не инструмент доходности, а регулятор риска

В экосистеме DeFi-кредитования основная функция процентных ставок — не «обеспечивать доходность капитала», а регулировать скорость, направление и масштаб системного риска.

Проще говоря, процентные ставки — это в первую очередь регуляторы риска, а не маркетинговые инструменты.

Механизм процентных ставок здорового кредитного протокола должен решать как минимум три задачи:

• Сдерживать чрезмерное заимствование, чтобы не допустить накопления риска в одном направлении
• Привлекать или высвобождать ликвидность, направляя перераспределение капитала при дисбалансе спроса и предложения
• Сигнализировать о надвигающемся стрессе до его наступления, чтобы рынок мог отреагировать до начала ликвидаций

Поэтому почти все основные DeFi-кредитные протоколы используют динамические модели процентных ставок вместо фиксированных. В ончейне процентные ставки — это не «цены», а индикаторы состояния системы в реальном времени.

II. Три основные парадигмы моделей процентных ставок

1. Модель на основе использования (Aave / Compound)

Это самая классическая и широко применяемая в DeFi модель процентных ставок с одним ключевым показателем: коэффициент использования = выданные средства ÷ общий объем внесенных средств.

Базовая логика проста:

• Низкое использование → высокая ликвидность → низкие ставки по займам
• Высокое использование → дефицит ликвидности → ставки быстро растут

Чтобы не допустить чрезмерного риска при высоком использовании, протоколы обычно устанавливают «Kink» (точку перегиба):

• До точки перегиба: ставки растут постепенно, стимулируя нормальную активность по займам
• После точки перегиба: ставки резко возрастают, жестко ограничивая новый спрос на займы

Преимущества

• Простая и прозрачная модель
• Четкие рыночные сигналы
• Высокая устойчивость к манипуляциям
• Легко масштабируется и тиражируется

Недостатки

• Все заемщики несут одинаковую премию за риск
• Нет различия между «здоровым» и «высокорисковым» кредитным плечом
• Низкая эффективность капитала в сложных стратегиях

Поэтому данная модель больше подходит для инфраструктурных механизмов ставок, а не для точного ценообразования риска.

2. Peer-to-Peer / полу-рыночная модель ставок (Morpho)

Morpho вносит ключевое изменение: процентные ставки определяются не только «состоянием пула», но и эффективностью совпадения спроса и предложения.

В Morpho при успешном совпадении peer-to-peer:

• Заемщики платят меньше, чем ставка по займам в пуле
• Кредиторы получают больше, чем ставка по депозитам в пуле

Это добавляет слой конкурентного микроценообразования поверх единого пула.

Преимущества

• Значительно выше эффективность капитала
• Более тонкие сигналы ставок
• Несколько уровней ставок по одному активу

Потенциальные риски

• Совпадение может быстро нарушиться на экстремальных рынках
• Система по-прежнему сильно зависит от базового пула для ликвидности и буфера ликвидации

Успех Morpho зависит от устойчивого, предсказуемого и шокоустойчивого базового пула. Это не замена инфраструктуры, а надстройка для повышения эффективности.

3. Модель кредитного и ручного ценообразования (Maple)

Maple принципиально меняет логику ставок: процентные ставки не генерируются алгоритмически, а определяются по:

• Кредитному качеству заемщика
• Структуре срока займа
• Рыночным условиям и аппетиту к риску

Это близко к моделям ценообразования кредитных спредов в традиционных финансах.

Преимущества

• Минимальная волатильность ставок
• Высокая предсказуемость доходности
• Больше подходит для институционального управления долгом и аллокации активов

Компромиссы

• Существенно ниже децентрализация
• Системный риск смещается с «рыночного риска» на «кредитный + юридический риск»

Это осознанный компромисс, на который идет Maple ради повышения институциональной управляемости и контроля.

III. Механизм ликвидации: истинная «страховая система» DeFi-кредитования

Если процентные ставки регулируют риск заранее, механизмы ликвидации предназначены для мгновенного сокращения убытков. В DeFi-кредитовании ликвидация — не аномалия, а неотъемлемая часть архитектуры системы.

1. Логика автоматической ликвидации

В оверколлатерализованном кредитовании процесс ликвидации обычно происходит так:

• Цена залога падает
• Коэффициент коллатерализации опускается ниже порога ликвидации
• Система разрешает третьим лицам принудительно закрывать позиции

Ликвидаторы получают вознаграждение за счет:

• Покупки залоговых активов со скидкой
• Стимулирования их брать на себя ценовые и операционные риски

Этот механизм строится на ключевом предположении: всегда найдется рыночная ликвидность, готовая вмеш