Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили DeXposure-FM, инновационную систему для оценки кредитных рисков и стабильности в децентрализованных финансовых сетях.
Представлена модель DeXposure-FM, основанная на графовых нейронных сетях, для прогнозирования кредитных экспозиций и оценки системных рисков в DeFi.
Несмотря на растущую популярность децентрализованных финансов (DeFi), оценка кредитных рисков и выявление системных уязвимостей остаются сложной задачей из-за сложной сети взаимосвязей между протоколами. В данной работе представлена модель ‘DeXposure-FM: A Time-series, Graph Foundation Model for Credit Exposures and Stability on Decentralized Financial Networks’, которая использует подход графовых фундаментальных моделей для прогнозирования кредитных экспозиций и оценки стабильности DeFi-сетей. Модель демонстрирует превосходство над существующими методами, включая графовые нейронные сети, и предоставляет инструменты для макропруденциального мониторинга и стресс-тестирования. Сможет ли DeXposure-FM стать основой для более безопасной и устойчивой экосистемы децентрализованных финансов?
Системные риски DeFi: Растущая взаимосвязанность и уязвимости
Децентрализованные финансы (DeFi) предлагают значительные инновации в сфере финансовых услуг, однако их растущая взаимосвязанность порождает системные риски, которые традиционные методы оценки не способны адекватно учитывать. В отличие от классических финансовых систем, где регуляторы и централизованные институты выполняют функцию контроля и смягчения рисков, DeFi характеризуется отсутствием единого центра управления. Это создает эффект домино, когда проблемы в одном протоколе могут быстро распространиться по всей экосистеме, затрагивая другие платформы и активы. Взаимосвязанность возникает из-за использования общих смарт-контрактов, залоговых активов и ликвидности между различными протоколами. Хотя эта интеграция способствует эффективности и инновациям, она также создает новые каналы для распространения рисков, требуя разработки специализированных инструментов и моделей для их выявления и управления.
Существующие методы оценки рисков в сфере децентрализованных финансов (DeFi) часто опираются на упрощенные показатели, такие как общая заблокированная стоимость (Total Value Locked, TVL). Однако, этот показатель не отражает сложной сети взаимосвязей между различными протоколами. В то время как TVL предоставляет общее представление об объеме активов, он не учитывает, как эти активы связаны друг с другом через различные платформы и смарт-контракты. В результате, потенциальные каскадные эффекты и риски заражения, возникающие при сбое одного протокола, остаются недооцененными. Отсутствие детального анализа межпротокольных взаимосвязей создает иллюзию безопасности, поскольку даже незначительные проблемы в одном приложении могут быстро распространиться по всей экосистеме, приводя к значительным финансовым потерям и подрывая доверие к DeFi в целом.
Стабильные монеты, являясь ключевым элементом инфраструктуры децентрализованных финансов, создают потенциальную точку централизованного отказа, что требует повышенного внимания к детальному мониторингу рисков. Несмотря на стремление к децентрализации, значительная часть операций в DeFi опирается на ограниченное число стейблкоинов, чья стабильность зависит от резервов и механизмов обеспечения, контролируемых централизованными организациями. В случае возникновения проблем у эмитента стейблкоина — будь то регуляторное давление, недостаток обеспечения или технические сбои — негативные последствия могут быстро распространиться по всей экосистеме DeFi, вызвав эффект домино и потерю доверия. Поэтому, для обеспечения устойчивости системы, необходимо внедрение инструментов и протоколов, позволяющих отслеживать не только общую стоимость заблокированных средств, но и детальную структуру взаимосвязей между различными протоколами и активами, с особым акцентом на зависимость от отдельных эмитентов стабильных монет.
Отсутствие точного моделирования взаимосвязей в децентрализованных финансах (DeFi) представляет серьезную угрозу для стабильности всей экосистемы. Вследствие высокой степени взаимозависимости между различными протоколами и активами, локальный сбой или атака на один из компонентов может быстро распространиться по всей сети, вызывая цепную реакцию. Подобные «заразительные» события, спровоцированные, например, взломом протокола обеспечения или внезапным обвалом стейблкоина, способны привести к массовой ликвидации позиций, падению цен и, в конечном итоге, к коллапсу всей системы. Неспособность предвидеть и смягчить подобные риски обусловлена сложностью и динамичностью DeFi, а также недостаточным развитием инструментов для анализа и моделирования сложных финансовых взаимосвязей. Особенно важно учитывать, что существующие метрики, такие как общая заблокированная стоимость (TVL), дают лишь поверхностное представление о реальных рисках, не учитывая сложные перекрестные зависимости и потенциальные каскадные эффекты.
DeXposure-FM: Графовая модель-основа для анализа кредитных рисков DeFi
DeXposure-FM представляет собой новую модель-основу, работающую с временными рядами и графами, разработанную для измерения и прогнозирования кредитных рисков между протоколами в сфере децентрализованных финансов (DeFi). Модель предназначена для количественной оценки взаимосвязанности протоколов, позволяя определить потенциальные риски контрагента, возникающие из-за кредитных зависимостей. В отличие от традиционных методов оценки рисков, DeXposure-FM фокусируется на динамическом анализе связей между протоколами во времени, что позволяет более точно оценивать системные риски и прогнозировать потенциальные сценарии распространения убытков в DeFi-экосистеме. Модель обеспечивает возможность количественной оценки кредитной экспозиции между протоколами, позволяя выявлять и оценивать взаимосвязанные риски.
DeXposure-FM использует архитектуру GraphPFN (Graph Positional Feature Network) в качестве основы, расширяя её возможности для моделирования динамических взаимосвязей между протоколами DeFi. В отличие от традиционных подходов, которые рассматривают протоколы изолированно или используют статичные графы, GraphPFN позволяет учитывать изменения в связях между протоколами во времени. Это достигается за счет использования позиционного кодирования на графе, которое учитывает как структуру графа, так и временные зависимости между узлами (протоколами). В DeXposure-FM это реализовано посредством динамического обновления графа на основе еженедельных данных об экспозициях, что позволяет более точно отражать текущее состояние взаимосвязанности в DeFi-экосистеме и прогнозировать потенциальные риски контагиона.
Модель DeXposure-FM использует масштабный набор данных DeXposure, включающий более 43,7 миллиона еженедельных записей о взаимосвязанных кредитных экспозициях между протоколами. Этот набор данных охватывает более 4300 протоколов, функционирующих в 602 блокчейнах, что обеспечивает всесторонний обзор ландшафта DeFi. Сбор данных включает в себя информацию о взаимосвязанных позициях между протоколами, позволяя оценивать и прогнозировать потенциальные риски, связанные с системной взаимозависимостью в децентрализованных финансах.
Моделирование взаимосвязей между протоколами DeFi посредством DeXposure-FM позволяет проводить более точное стресс-тестирование на предмет распространения рисков (contagion). Традиционные методы часто не учитывают сложные и динамичные зависимости между протоколами, что может привести к недооценке системных рисков. DeXposure-FM, анализируя данные об экспозициях между протоколами, предоставляет возможность симулировать распространение убытков в случае неблагоприятных событий в одном или нескольких протоколах. Это, в свою очередь, позволяет финансовым учреждениям и участникам рынка проводить проактивное управление рисками, выявлять потенциальные точки уязвимости и разрабатывать стратегии смягчения последствий, направленные на повышение устойчивости всей экосистемы DeFi.
Количественная оценка системной важности и эффектов распространения рисков
DeXposure-FM реализует расчет Индекса Системной Важности (ИСВ) для оценки риска, который отдельные протоколы представляют для всей сети DeFi. ИСВ количественно определяет потенциальное влияние отказа или неблагоприятных событий в конкретном протоколе на стабильность и функционирование других участников экосистемы. Методология расчета ИСВ учитывает взаимосвязи между протоколами, основанные на потоках активов и ликвидности, а также уязвимость сети к каскадным отказам. Более высокие значения ИСВ указывают на протоколы, чья нестабильность может привести к значительным системным рискам, что позволяет проводить целенаправленный мониторинг и разработку стратегий смягчения рисков.
Модель DeXposure-FM позволяет точно определить межсекторное распространение рисков (Cross-Sector Spillover), демонстрируя, как риски могут распространяться между различными сегментами DeFi-экосистемы. Это достигается путем анализа взаимосвязей между протоколами в разных секторах, что позволяет выявить потенциальные каналы распространения рисков и оценить их влияние на общую стабильность системы. Модель учитывает не только прямые связи, но и косвенные взаимозависимости, возникающие через сложные сети взаимодействия, что обеспечивает более полное представление о потенциальных последствиях локальных кризисов для всей DeFi-экосистемы.
Модель DeXposure-FM обеспечивает многошаговое прогнозирование изменений весов связей, TVL узлов и структуры сети, демонстрируя повышенную точность. В частности, при многошаговом прогнозировании существования связей, модель достигает значения AUROC в 0.91. Этот показатель свидетельствует о высокой способности модели различать существующие и несуществующие связи в будущем, что критически важно для оценки и управления рисками в DeFi-экосистеме.
Модель DeXposure-FM демонстрирует превосходство в точности прогнозирования по сравнению с базовыми методами, такими как Temporal Graph Neural Networks (TGNN). В ходе тестирования, DeXposure-FM показал более высокую точность в прогнозировании изменений весов ребер, TVL узлов и структуры сети. Данное превосходство подтверждается результатами сравнительного анализа, свидетельствующими о более эффективной работе модели в динамической среде DeFi, что позволяет более надежно оценивать риски и прогнозировать будущие изменения в сетевой структуре.
Влияние на устойчивость DeFi и перспективы дальнейших исследований
Система DeXposure-FM предоставляет детальный анализ подверженности риску в децентрализованных финансах (DeFi), позволяя регуляторам и участникам рынка выявлять и устранять уязвимости до того, как они приведут к серьезным последствиям. Вместо обобщенных оценок, модель предлагает гранулярную картину взаимосвязанных рисков, раскрывая конкретные точки потенциальной нестабильности в различных протоколах и активах. Такой подход позволяет своевременно принимать меры по усилению безопасности, корректировке стратегий управления капиталом и обеспечению достаточной ликвидности, что способствует повышению устойчивости всей экосистемы DeFi к внешним шокам и внутренним уязвимостям. Превентивное выявление рисков, таким образом, становится ключевым фактором для обеспечения долгосрочной стабильности и доверия к децентрализованным финансовым системам.
Модель DeXposure-FM демонстрирует способность прогнозировать системный риск в децентрализованных финансовых (DeFi) протоколах, что открывает новые возможности для повышения их устойчивости. Основываясь на прогнозах, разработчики и регуляторы могут оптимизировать стратегии распределения капитала, направляя ресурсы в наиболее уязвимые секторы и тем самым снижая вероятность каскадных отказов. Кроме того, точное предвидение потенциальных рисков позволяет более эффективно определять требования к залогу, обеспечивая достаточную ликвидность для покрытия потенциальных убытков и поддержания стабильности протоколов даже в условиях высокой волатильности рынка. Таким образом, модель предоставляет инструменты для проактивного управления рисками, переходя от реактивного устранения последствий к превентивным мерам, что способствует созданию более надежной и безопасной DeFi-экосистемы.
DeXposure-FM представляет собой инновационный подход к оценке рисков в сфере децентрализованных финансов (DeFi), объединяющий в себе преимущества авторегрессионных моделей и диффузионных моделей. В отличие от традиционных методов, которые часто ограничены в масштабируемости и точности, данная система использует принципы диффузии для генерации реалистичных сценариев развития рынка и, одновременно, авторегрессионный анализ для прогнозирования краткосрочных изменений. Такое сочетание позволяет не только выявлять текущие уязвимости, но и предсказывать потенциальные системные риски, возникающие в сложных взаимосвязанных протоколах DeFi. Благодаря этому, DeXposure-FM обеспечивает более надежную и масштабируемую оценку рисков, чем существующие решения, открывая возможности для более эффективного управления капиталом и повышения стабильности всей экосистемы.
Набор данных, включающий информацию о более чем 24 300 уникальных токенах, представляет собой беспрецедентный охват децентрализованного финансового (DeFi) пространства. Такой масштаб позволяет получить детализированную картину взаимосвязей между различными цифровыми активами и протоколами, что критически важно для точной оценки рисков. Охват столь обширного количества токенов позволяет не только выявлять потенциальные уязвимости в отдельных протоколах, но и прогнозировать системные риски, которые могут затронуть всю экосистему DeFi. Использование столь масштабного набора данных значительно повышает надежность и точность моделей оценки рисков, предоставляя более полную и объективную картину состояния рынка.
Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к анализу сложных систем децентрализованных финансов. Модель DeXposure-FM, использующая графовые нейронные сети и анализ временных рядов, позволяет прогнозировать кредитные риски и системную стабильность, что особенно важно для макропруденциального мониторинга. Как однажды заметил Тим Бернерс-Ли: «Все, что не является хорошим, должно быть сделано немедленно». Эта фраза отражает стремление к немедленному решению проблем, что напрямую соотносится с необходимостью оперативного выявления и смягчения рисков в динамичной среде DeFi. Структура модели, позволяющая учитывать взаимосвязи между участниками сети, определяет ее способность предсказывать и предотвращать потенциальные кризисные явления.
Что Дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал графовых фундаментальных моделей для анализа кредитных экспозиций в децентрализованных финансах. Однако, элегантность архитектуры проявляется не в её сложности, а в способности предвидеть последствия. Модель DeXposure-FM — лишь первый шаг. Необходимо учитывать, что даже самая точная модель — это упрощение реальности, и истинная сложность системного риска кроется в непредсказуемых взаимодействиях и нелинейных эффектах.
Следующим этапом представляется не столько повышение точности прогнозов, сколько разработка механизмов интерпретируемости. Понимание почему модель предсказывает определенный сценарий, а не просто что она предсказывает, имеет решающее значение для принятия обоснованных решений в области макропруденциального регулирования. Кроме того, необходимо исследовать устойчивость модели к манипуляциям и атакам, учитывая специфику децентрализованных систем.
Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений. В конечном итоге, ценность подобных моделей будет определяться не их способностью к прогнозированию, а их способностью к адаптации и обучению в условиях постоянно меняющейся финансовой экосистемы. Пока же, задача состоит в том, чтобы не поддаться очарованию технологическим возможностям, а сосредоточиться на фундаментальных принципах стабильности и устойчивости.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.03981.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
2026-02-06 04:55