真正的链上金融：如何将 RWA 资产的风险进行量化建模

摘要

随着 RWA 进入规模化发行阶段，市场逐步发现，资产是否能够上链已不再是核心问题，真正决定其可投资性与可持续性的，是风险如何被识别、定价并被交易结构真实反映。缺乏统一、可验证的定价逻辑，已成为当前 RWA 产品在二级市场流通受限的重要原因之一。本文围绕信用风险、流动性风险、市场风险与对手方风险四个关键维度，尝试建立一套适用于链上环境的风险定价与量化分析框架。研究以传统金融中的 PD、LGD、EAD 模型为基础，引入链上可观测数据与替代指标，对不同类型 RWA 资产的风险暴露进行拆解，并在此基础上构建可用于协议参数化与产品定价的合成定价逻辑。在流动性层面，本文重点分析了 AMM 与 CLOB 两类交易结构下 RWA 的流动性成本差异，指出流动性贴水并非单一市场因素，而是由资产结构、交易深度与做市机制共同决定。同时，将对手方风险与法律执行不确定性纳入定价调整框架，弥补现有模型在跨境与多司法辖区场景下的不足。结合 2024–2025 年多项已落地的 RWA 实操案例，本文对上述模型的适用边界与现实偏差进行了验证与修正，并进一步总结出影响 RWA 定价稳定性与二级流通能力的关键变量。研究结论显示，只有在风险定价、结构设计与监管合规形成闭环的前提下，RWA 才具备从可发行走向可交易、可持有的现实基础。

关键词：RWA、风险定价、链上量化、流动性贴水、信用风险

RWA研究背景、市场与资产分类

1.1 研究背景与市场现状

近年来，RWA 从概念性探索向机构化、合规化实践迅速演化，成为全球金融基础设施创新的重要方向之一。RWA 通过区块链技术将现实世界资产（如国债、货币市场工具、企业债权、房地产收益权等）转换为可交易、可程序化的数字凭证，以提升结算效率、增强透明度、拓宽投资者参与边界。

现实应用已从传统的试点项目扩展到机构主导的生产级发行。例如，2025 年 BlackRock 的 USD Institutional Digital Liquidity Fund（BUIDL） 已在多个交易与借贷平台上被接纳为抵押物，可作为机构级现金管理工具参加市场交易，这标志着 RWA 开始进入全流程生产环境。

市场规模与增长

截至 2025 年底，主流市场数据表明 RWA 代币化的链上总价值约 24 亿美元左右，较数年前增长数倍。这一增长不仅源于零散项目堆叠，而是由实盘性资金流入驱动，并以国债与私募债权为核心[7] 。

根据 RedStone、Gauntlet 与 RWA.xyz 发布的报告：RWA 代币化市场在 3 年内增长约 380%，达到约 24 亿美元（不含稳定币），并持续扩大[7] 。

多方独立分析也显示，2025 年末 U.S. Treasuries（美国国债）和私募信贷构成了当前 RWA 市场的主要部分，分别占据较大比重[8]。

行业普遍认为，RWA 市场的增长具备极高潜力，尽管短期规模仍不及整体金融市场，但其增长速度与组成结构已经发生明显变化：

• 多份行业报告显示，RWA 市场 2023–2025 期间增长显著，机构参与度显著提升[7]。

• 标准银行等预测，到 2034 年，全球代币化资产总规模可能达到 约 30 兆美元量级（包括传统资产类的全面代币化）[9]。

• 麦肯锡等机构估算，截至 2030 年，RWA 及更广泛的资产代币化市场规模可能达到 约 2–16 兆美元区间[10]。

需要注意的是，上述预测区间较宽，反映当前市场对于 制度化渗透速度、监管环境与技术基础设施成熟度方面的不确定性。标准银行及第三方机构常以不同模型假设得出不同值，因此研报后续章节中将对这些假设与模型进行量化检验。

机构与资产类别演进

RWA 领域在 2024–2026 年出现了以下几类显著趋势：

（1）机构发行逐渐从试点走向规模化

过去几年中，诸如 BlackRock、JPMorgan、Goldman Sachs、Franklin Templeton 等全球机构纷纷启动或扩展代币化资产产品线。例如：BlackRock BUIDL 基金自 2024 年推出后，在多个交易平台获得抵押物地位[11] ；JP Morgan 于 2025 年底推出首支针对富裕客户的 Tokenized Money Market Fund。这些动作表明，机构层面对 RWA 的理解已超出早期技术试验，转向生产级应用，并开始建立可对外发行、可交易、可托管的链上资产产品。

（2）资产类别从单一扩展至多元化

早期 RWA 实践主要集中在与现金等价物（如美国短期国债、货币市场基金）相关的资产代币化。随着市场条件成熟，更多类型资产进入链上，例如：国债与短期票据的代币化为规模增长的基石。私募信贷、企业债、房地产现金流类资产逐步进入试点与量产阶段。

未来随着法律与市场基础设施完善，贸易融资、基础设施债权、租赁收益权等复杂资产的链上表达将进一步扩大资产覆盖范围。

技术与监管环境演进

技术和监管是推动 RWA 从试点走向规模化的两大关键因素：随着区块链层及生态基础设施成熟，包括高可靠性预言机、合规钱包、KYC 与 AML 系统、链上清算机制等技术组件不断完善，这为 RWA 提供了可验证的数据源与自动化执行能力。例如，多个大型托管机构已开始支持链上资产与链下托管之间的协调机制（如通过时间戳、哈希验证链下事件）。这些进展增强了链上数据与链下法律记录的一致性，降低了执行风险。

在全球范围内，各主要监管管辖区逐步提出或完善针对代币化资产的监管框架:英国央行（BoE）与欧洲央行（ECB）正在评估将代币化资产纳入可接受抵押品体系，并研究如何扩大可用资产范围;新加坡与香港监管机构继续推进监管沙盒及许可制度，探索如何在保护投资者的同时支持机构发行合规 RWA 产品;美国等地在稳定币与数字证券法案方面也在推进相关立法，为成熟 RWA 提供更清晰的法规边界。尽管各地监管环境仍存在差异，例如中国监管机构曾建议暂停部分在港开展的 RWA 活动以审慎评估风险，但全球监管整体趋势仍趋于明确和可预期。

综合判断：从试点到机构化

总体而言，RWA 市场正在形成由机构发行、法规支撑、技术可执行、资产多样化四大要素交织的生态体系。当前市场规模虽然仍相对较小，但增长速度和机构参与度均显示出：由概念试验向产品化转变，由单一资产类型向多资产类别并行拓展，由链下静态验证向链上动态治理与量化风险管理进阶。

1.2 RWA按现金流可预测性与可转让性分类

RWA 的估值、风险建模与流动性安排高度依赖现金流稳定性和权利可转让性，这里给出本文采用的双维度分类矩阵。

说明：

• Q1 类资产最适合做首批机构化发行，具有最小信用利差与最小流动性贴水。

• Q3/Q4 类资产需要较强法律结构（SPV与托管）与较高风险准备金。

• Q2/Q3 类资产适合以结构化产品（优先与次级）形式发行，吸收不同风险偏好资金。

1.3 信用、流动性、市场及对手方风险因子初步矩阵（含链上替代指标）

为了构建完整的定价与监控体系，本文使用四类核心风险因子：信用风险、流动性风险、市场风险、对手方风险。每类风险因子均包含链下主指标与链上替代指标。

风险因子映射逻辑说明

• 信用风险映射到 PD、LGD：如链上托管入金覆盖率下降→PD 上调；担保物验证缺失→LGD 上调。

• 流动性风险映射到 S_liq：如池深度不足导致可交易规模 < 发行量的 10%，流动性贴水可从 50bp 提升至 200–300bp。

• 市场风险映射到 S_Market：Oracle 偏差 > 0.5% 或连续延迟→提升市场风险溢价。

• 对手方风险映射到 S_CVA：托管银行评级下调、做市商退出→对手方风险显著增加。

链上量化框架与定价模型

本章从利率—信用—流动性—对手方四条主线构建可落地的链上风险定价体系，强调：定价必须可回测、可拆解、可执行、可自动化，能够在实际协议中映射为参数化逻辑（Oracle、折价系数、CVA 调整、池深度滑点函数等）。为保证模型具有跨司法辖区适用性，本章采用 USD 计价、ETH 结算 的统一口径，所有链上指标以 链上可验证时间戳与交易原语 作为基础输入。

2.1 基准利率选择与折现法则（含链上喂价回退规则）

2.1.1 基准利率的三类来源

RWA 的折现框架应基于无风险或低风险曲线，但链上环境中并不存在完美替代。当前机构化设置中，可选择以下三类：

在当前主流 RWA 协议（如 Mountain Protocol、Backed Finance）中，我们观察到：大部分资产折现仍采用美债曲线作为主基准，链上利率仅作为二级校准。

实操建议：对所有现金流类资产（租赁/应收/存单/短融），折现基准应使用 UST 曲线与风险溢价；对于 token 交易型、合成型资产，可使用 链上无风险利率与 LP 风险溢价。

2.1.2 折现法则：连续复利与链上结算周期

链上结算周期通常以区块为单位，因此需兼容连续复利框架：

其中，（rc）为连续复利化后的参考利率，可根据链上喂价周期进行离散化校准：

即：Oracle 波动越高，连续复利化调整越大，以体现数据不确定性。

2.1.3 链上喂价回退（Fallback）规则

DeFi 协议中必须明确 Oracle 失效、喂价延迟、极端缺口 时的回退逻辑。当前机构常用三档：

1.Time-based Fallback 若喂价 > T 分钟无更新，则使用上一次有效价格，并叠加时间衰减因子：

2.Source Fallback 主源（Chainlink）不可用时切换至次源（Pyth），并引用中位数值。

3.Circuit Breaker 若价格单周期波动 > X%（通常 5–8%），暂停定价并触发人工审查。

上述回退机制已在 Superstate、Hashnote、Backed 的链上国债产品中得到广泛应用。

2.2 PD-LGD-EAD 分层建模（含链上替代信号映射表）

传统信用模型（如 Basel）在链上需解决缺乏财报、缺乏监管评级、缺乏抵押物监管三大缺陷。因此，本文构建链上替代指标—信用变量映射体系。

2.2.1 PD（违约概率）链上建模

链上 PD 来源包括三类可验证信号：

PD 估算模型

建议使用 Logit 模型 + 贝叶斯平滑：

其中，X 为链上行为变量，Z 为链下财务替代变量（如存托银行证明、托管余额）。

实操案例：某新加坡持牌基金发行链上短债，链上 PD 主要基于金库余额/未偿份额计算，其 PD 估值与链下银行提供的信用证差距不到 8–12bps。

2.2.2 LGD（违约损失率）链上建模

违约时损失率取决于：

•资产可回收性（Recoverability）

•法律可执行性（Legal Enforceability）

•链上清算路径（On-chain Liquidation）

链上 Recovery Value 可通过：

•托管机构返还速度（如 Anchorage、BitGo）

•可重新质押资产价值（Re-Tokenizable Value）

•LP 池折算回收率（AMM 清算折价）

近一年机构化实践显示：LGD 在高质量国债类 RWA 中通常 < 2%；在应收/贸易融资类项目常在 25–45% 区间。

2.2.3 EAD（违约风险暴露）

链上可直接度量：

由于链上记录不可篡改，EAD 是三项中最易处理的变量。

2.2.4 链上替代信号映射表

2.3 流动性贴水模型（AMM vs CLOB；池深度或挂单深度量化）

RWA token 的最典型问题是：链上缺乏机构级二级市场，导致流动性贴水成为主要风险溢价项。本节采用 AMM 与 CLOB 两类框架进行量化。

2.3.1 AMM 模型的流动性贴水

AMM（如 Uniswap V3）中，滑点取决于池深度与价格区间：

其中 Q 为交易量，L 为流动性深度。

流动性贴水（Liquidity Discount, LD）可定义为：

行业数据表明：

若 AMM 池规模 < 100 万 USD，单次 50k 的卖单可能导致 1–2% 滑点，因此需计入贴水溢价 20–80bps。

2.3.2 CLOB 模型的流动性贴水

对于采用 Orderbook（如 Vertex、Hyperliquid、DYdX V4）的 RWA token，可以通过挂单深度构造贴水：

CLOB 的优势是价格冲击更小，但 RWA Token 在 CEX 或 CLOB 的上币率极低，因此目前还属于早期阶段。

2.3.3 RWA 流动性贴水的经验范围

2024–2025 年机构化 RWA 交易数据显示：

2.4 对手方与法律执行风险（CVA + 法律贴水）

在链上结构中，对手方等价于：

托管人 + 发行 SPV + 资产服务商 + Oracle + 清算执行方。

2.4.1 CVA（信用估值调整）

定义：

其中 (R=1-LGD)。

在链上应用中，PD 可实时更新（基于金库余额、净值变动等），因此 CVA 是动态变量。

2.4.2 法律执行贴水（Legal Discount）

由于跨境执行、SPV 结构透明度不一、托管机构监管差异大，需设定法律贴水：

基于行业数据：

该贴水常用于机构评估是否投资某 RWA Token。

2.5 合成定价公式、示例计算与敏感性分析

2.5.1 综合定价公式（可用于协议级参数化）

四类风险溢价可拆解如下：

该定价框架可直接映射到协议折价系数或池子利率模型（IRM）。

2.5.2 示例计算（以新加坡持牌基金发行的链上短融为例）

假设：

•美债 3M 基准利率：4.8%

•PD：0.35%

•LGD：30%

•AMM 流动性贴水：0.8%

•CVA：0.12%

•法律贴水（新加坡）：0.25%

则：

最终收益率：

该收益率与当前链上短融类产品（5.1–6.2%）基本一致。

2.5.3 敏感性分析（对关键变量 ±20%）

结论：流动性贴水对收益率影响最大，是协议最需优先优化的部分（例如扩大 AMM 池、引入做市商经费、提高二级市场可见度）。

2024–2025实操案例深度拆解

本章围绕五个最新、可验证、具有代表性的 2024–2025 年 RWA 发行与管理案例：BlackRock / Securitize、DAMAC × MANTRA、InvestaX / Obligate eNote、Brickken LATAM、Diamond Standard Fund。

每个案例均从六个维度展开：项目结构、法律/SPV/托管、现金流与收益表、链上监控指标、PD/LGD/EAD 测算、流动性压力测试与风险溢价区间。

3.1 BlackRock / Securitize

Tokenized USD Institutional Digital Liquidity Fund

（机构级货币市场基金；2024–2025 已成为全球最大链上基金）

3.1.1 项目结构

BlackRock 与 Securitize 于 2024 年推出 USD Institutional Digital Liquidity Fund（BUIDL），其本质为合格投资者可认购的货币市场型基金份额 token[1] 。

结构如下：

•发行主体（SPV）：BlackRock Digital Liquidity Fund, domiciled in Delaware。

•分销与数字证券平台：Securitize Markets（FINRA 监管）。

•底层资产：美国国债、回购协议、现金等（低风险，高流动性）。

•托管：Bank of New York Mellon（传统托管）；稳定币与链上部分由 Securitize 托管。

该结构与传统 MMF（货币基金）几乎完全一致，只是份额登记与份额赎回上链。

3.1.2 法律与托管设计

•监管框架：在 SEC 注册的 1940 Act 基金的衍生结构，因此安全性最高。

•合格投资者机制（KYC/KYB）：Securitize 提供私域允许名单（Allowlist），非合格投资者无法转账。

•法律可执行性：份额登记在链上，但其法律权益在链下受 1940 Act 保护，是目前跨链上—链下法律强度最高的 RWA 模式。

3.1.3 现金流样表（示例）

3.1.4 链上监控指标（可回溯）

•持有人数量、机构占比（Etherscan）

•净值更新频率（每日更新）

•资金流入或流出（Inflows/Redemptions）

•合约地址：资金侧余额变化

3.1.5 PD / LGD / EAD 实操估算

•PD（违约概率） 基于美国国债 + BlackRock 资产管理能力，其 PD < 0.01%。

•LGD（违约损失） 基于链下法律保护，几乎为 0–2%。

•EAD（风险暴露） 链上可直接查询当前 token 发行量。

3.1.6 流动性贴水与压力测试

BlackRock BUIDL 在链上几乎无二级市场交易，因此流动性溢价依赖做市商回购机制（Market Maker Redemption）：

•Securitize 设定 T+0 / T+1 回购

•法律赎回周期受托管行影响（BNY Mellon）

行业测算流动性贴水：5–25 bps。

压力测试：

BlackRock 模式被视为低信用风险、低法律风险、低流动性贴水的标准。

3.2 DAMAC × MANTRA（迪拜）

2024 中东最大地产资产上链项目

3.2.1 项目结构

•资产方：DAMAC Properties（中东最大地产商之一）

•合作方：MANTRA（RWA 公链）

•资产类别：迪拜地产 + 租金收益 + 所有权凭证

•目标规模（2024–2025）：约 100–150M USD Tokenized Assets

结构上采用：

•SPV：ADGM（阿布扎比）隔离结构

•链上：MANTRA Chain + 合格投资者白名单

•托管：当地持牌信托机构

3.2.2 法律与跨境登记难点

•地产上链需要完成 土地局（Dubai Land Department）的登记映射

•房产所有权无法直接 token 化，因此采用经济权证 + 租金收益权结构

•投资者必须通过 UAE 金融监管 KYC/KYB

•SPV 必须能证明破产隔离（Bankruptcy Remote）

3.2.3 现金流样表（示例）

3.2.4 链上监控指标

•租金收入入账事件（Oracle 记录）

•SPV 银行账户余额定期同步（链上证明）

•地产评估报告（季度更新）

•Token 持有人分布

3.2.5 PD / LGD / EAD 测算

•PD（违约概率）:地产类资产违约概率主要来自无法按期派息、出租率下降。

迪拜空置率维持 15–20%（2023–2024），PD 可估为 1–3%。

•LGD（违约损失）:地产有强抵押性，但跨境执行成本高。 LGD 区间：15–35%。

•EAD: 由 Token Outstanding 直接链上读取。

3.2.6 流动性压力测试与贴水估计

房地产上链普遍缺乏交易深度：

DAMAC × MANTRA 通过做市计划解决部分流动性，但其贴水远高于国债类 RWA。

3.3 eNote 企业债：Les Constructeurs du Bois × Obligate × InvestaX

（2024 瑞士合规企业债 eNote）

3.3.1 项目结构

•发行方：Les Constructeurs du Bois（法国建筑企业）

•技术平台：Obligate（瑞士数字债券）[3] 、InvestaX（新加坡持牌 IX Swap）

•资产类型：短期企业债（eNote）

•法律模式：瑞士 DLT Act 下的链上登记债券（Ledger-based security）

3.3.2 法律与托管

•发行地：瑞士，受 FINMA 监管

•托管：无需第三方托管，链上合约即为法律记账主体

•跨境投资者：需通过 InvestaX KYC/KYB

eNote 模式被认为是链上法律执行性最强的结构之一。

3.3.3 现金流样表示例

3.3.4 链上监控指标

•eNote 发行与赎回事件

•企业还款记录（链上证明 + 银行流水）

•债务可回收率估算

•清算/违约事件自动触发（智能合约）

3.3.5 PD / LGD / EAD 实操测算

•PD：中小企业，6–10%[4] 。

•LGD：40–55%。

•EAD：按已发行 eNote 余额链上可见。

3.3.6 流动性与压力测试

eNote 在 Obligate 二级市场有报价，但深度有限。

在 RWA 中属于中风险、中贴水类型。

3.4 Brickken – LATAM 房地产/债券 Tokenization

（区域合规 + 沙盒机制 + 拉美特色）

3.4.1 项目结构

Brickken 在拉美做了多个地产 + 债券的 Token 化试点[5] ：

•国家：墨西哥、智利、哥伦比亚

•资产类型：住宅、公寓、商业楼

•结构：当地基金 + SPV + 实体房产登记

•链上：Brickken Token Suite（ERC-3643 合规模型）

3.4.2 区域特殊性与法律框架

•拉美地区采用监管沙盒机制（Mexico CNBV Sandbox）

•房产登记系统数字化程度低 → 需离链法律凭证

•投资者主要为海外资金，需要跨境注册与 AML

3.4.3 现金流样表示例

3.4.4 链上监控指标

•租金入账凭证（上传至 IPFS + On-Chain Hash）

•刊登当地房产评估文件

•区域合规更新披露

•Token 持有结构与转让限制

3.4.5 PD / LGD / EAD 估算

•PD：拉美地产项目 4–10%

•LGD：25–45%

•EAD：按 token outstanding 计算

3.4.6 流动性贴水

链上交易深度极低：

•正常贴水：8–15%

•市场压力期：15–25%

属于高贴水的典型区域 RWA。

3.5 Diamond Standard Fund

商品/珍品类 Tokenization：钻石篮子基金（2024–2025）

3.5.1 项目结构[6]

•资产类型：标准化钻石商品（Diamond Standard Coin / Bar）

•发行方：Diamond Standard Ltd（美国 CFTC 监管商品发行方）

•基金结构：Diamond Standard Fund（受 SEC 监管）

•链上：Tokenized Bar / Coins + Oracle 价格喂价

钻石资产通过算法组合构成标准化篮子，以解决天然钻石非标准化问题，是目前最成功的珍品类 RWA。

3.5.2 法律与托管

•法律：商品结构（Commodity），受 CFTC 监管

•托管：Brinks（全球最大贵重物品托管方）

•链上：Oracle 喂价 + Token 化对应托管证明

3.5.3 现金流样表（珍品无现金流）

珍品类资产主要依赖价格升值，而非现金流。

3.5.4 链上监控指标

•Oracle 价格波动

•Token–Vault 证明

•资产稀缺性指数

•持有人分布

3.5.5 PD / LGD / EAD 测算

珍品类资产不涉及信用违约，只有：

•PD：≈0（无借款机制）

•LGD：主要来自托管失败或盗损，估值 LGD ≈ 5–15%

•EAD：等于持仓市值

3.5.6 流动性贴水

钻石类 RWA 的二级市场极不活跃：

•正常情况：3–7%

•市场压力：8–15%

•极端事件：15–25%（价格不连续）

风险治理、监管合规与落地操作指南

4.1 风险治理框架总览

在传统金融向 RWA 迁移的过程中，风险治理不是单一维度，而是由 资产、主体、结构、技术、合规 五个层面共同构成的闭环体系。关键目标是：

1）确保资产本身可验证、可追踪；

2）确保交易结构独立、破产隔离；

3）确保合规框架与当地监管体系保持一致；

4）确保链上运行具备数据真实性与可审计性。