“El primer principio es que no debes engañarte a ti mismo, ya que uno es la persona más fácil de engañar.

Debes ser muy cuidadoso al respecto. Después de que no te hayas engañado a ti mismo, es fácil no engañar a otros científicos. Solo tienes que ser honesto de una manera convencional”.

Richard P. Feynman — En integridad científica.

14 de junio de 1974, Caltech, California, EE. UU.

Introducción

En la primera parte de esta serie de tres capítulos, cubrimos el universo stablecoin, definimos la gestión de riesgos descentralizada y delineamos la estructura de gobierno en torno a la función del manejo del riesgo. En este artículo, la segunda parte de la serie, examinaremos más a fondo los riesgos que subyacen en el sistema. Describiremos cómo los parámetros en el sistema MakerDAO encapsulan esos riesgos. Luego, finalmente describimos los modelos más apropiados para medir y administrar esos riesgos. Para empezar, vamos directamente al corazón del sistema, el CDP, y descubrimos los peligros que enfrentamos al emitir Dai.

Los riesgos de emitir Dai a través de un CDP

Tradicionalmente, los préstamos se hacen con garantías para minimizar la pérdida en el momento del incumplimiento de pago. La pregunta es, ¿qué hace que esa garantía (colateral) sea suficiente? El colateral es adecuado cuando hay suficiente monto para cubrir todo un préstamo, si es que alguna vez los pagos de ese préstamo empiezan a ser incumplidos. Parece bastante simple, si prometo $ 100 en oro, ¿me prestarías $ 100? Inmediatamente dirías ‘no’, porque el precio del oro fluctúa y en cualquier momento podrías tener menos oro que la cantidad prestada. Si se produce un incumplimiento, no podrás recuperar el préstamo completo.

La solución obvia es pedirle al prestatario que prometa más oro para cubrir la volatilidad del valor del oro. Entonces, el primer factor de riesgo que debemos considerar sería la volatilidad en el valor de la garantía (Colateral).

El oro se usa a propósito como ejemplo, ya que contiene muchas suposiciones que la mayoría de nosotros damos por sentadas. La primera suposición es que el oro seguirá siendo, bueno…, ‘oro’. ¿Qué se entiende por eso?

Es posible reemplazar el oro en su uso industrial y como una reserva de valor; si eso sucediera, el valor del oro se volvería bastante volátil y posiblemente caería; no es probable que ocurra pronto, pero debemos estar atentos. de las cualidades fundamentales del oro. La segunda suposición sobre el oro es que, dados los principales atributos del mismo, existe un mercado líquido en el que podríamos convertir el oro en moneda fiduciaria. Sin suficiente liquidez, el precio del oro no refleja su valor real. Eso crea dos factores de riesgo más para que tengamos en cuenta, el primero es el riesgo de cambio en las características cualitativas del token, y el segundo es el riesgo de cambio en la liquidez del token.

Hay otra característica del oro que damos por sentado que está indirectamente relacionada con la liquidez. El valor de todo el oro extraído es de aproximadamente $ 7.5 billones. Entonces, desde la perspectiva de cualquier persona, es altamente improbable tener una participación mayoritaria en oro o incluso una cantidad significativa de oro en relación con el suministro total.

Dicho esto, el sistema MakerDAO podría encontrarse con una gran cantidad de un token en particular si la mayoría de sus propietarios lo utilizará como colateral. Por ejemplo, si este token, con un suministro disponible de $ 100 millones en el mercado , es utilizado como colateral, y suponiendo que MakerDAO tendría $ 40 millones de este token como colateral, si el valor del mismo comenzará a caer rápidamente, tendría que deshacerse del token (Venderlo), e incluso en un mercado líquido, tendría un impacto directo en el precio y causaría una espiral a la baja. Por lo tanto, el cuarto factor de riesgo a incluir es el riesgo de una exposición concentrada.

Ahora comprendemos el riesgo de exponerse demasiado a un tipo de colateral. Sabemos que muchos activos volátiles mantenidos en una cartera crean un beneficio de diversificación. En pocas palabras, cuanto menor es la correlación entre los tokens, más significativo es el beneficio de la diversificación. El Dai multi-colateral usará diferentes tokens, por lo que el quinto factor de riesgo que se debe incluir es el riesgo de correlación.

El riesgo final y algo que es especialmente relevante para el espacio cripto son los precios. El mercado estadounidense tiene una estructura fragmentada de intercambio de valores. Hay varios lugares donde uno puede completar una transacción de acciones, lo que resulta en la necesidad de un ‘Securities Information Processor’ o SIP en los Estados Unidos. El objetivo de esta entidad es juntar las mejores ofertas de todas las casas de bolsa y hacerlas públicas. El espacio cripto al estar un tanto fragmentado, no tiene un SIP en funcionamiento para autenticar y monitorear los datos enviados al público, lo que requiere la necesidad de autorregular los precios. Hasta entonces, la calidad de la fuente de información de esos precios, dicta el valor del colateral del préstamo. Si no podemos depender de fuente de información, no podemos depender de los precios y, por lo tanto, no podemos confiar en el valor del colateral

En resumen, los riesgos inherentes al suministro de Dai son los siguientes:

Riesgo de volatilidad: cuanto mayor es la volatilidad del valor del colateral, es menos probable que recuperemos el préstamo completo en caso de incumplimiento.

Riesgo cualitativo: cuanto menos estables sean los fundamentos de la organización, menos seguros serán los titulares y más volátil se volverá el precio.

Riesgo de liquidez: cuanto menor sea la liquidez disponible en el mercado, mayor será la probabilidad de que el impacto del precio trabaje contra el valor realizable.

Riesgo de exposición: cuanto mayor sea la exposición relativa en relación al suministro total, mayor será el riesgo al intentar acceder a su valor total en caso de venta.

Riesgo de correlación: cuanto mayor sea la correlación, menor será el beneficio de diversificación.

Riesgo de fuente de informacion de precios: las fuentes de información de baja calidad crean baja confianza en el valor del activo.

Probablemente se hizo evidente que los riesgos indicados anteriormente están interrelacionados. Si comienza con un riesgo, podría deducir fácilmente el efecto que podría tener en los demás.

Necesitamos entender cómo identificar, medir y administrar los riesgos mencionados anteriormente para que los titulares de token de Maker comprendan las exposiciones que enfrentan y la información disponible para tomar decisiones. Las secciones que siguen describirán cada uno de estos riesgos, el modelo de gestión de riesgos sugerido y hasta qué punto los parámetros de riesgo son mitigados. Además, describiremos las tareas requeridas tanto del equipo de riesgo interno como de los titulares de token de Maker.

Cubriremos los riesgos en el orden que está en línea con la forma en que se incluyen los tokens como garantía. En primer lugar, comenzamos con el riesgo cualitativo, luego corremos el riesgo de exposición, la liquidez y la volatilidad, el riesgo de correlación y, finalmente, el riesgo de las fuentes de información

Explorando los riesgos y su administración

Riesgo cualitativo

Resumen

Para evaluar si el token continuará operando con el mismo carácter que tenía antes (piense en el oro), debemos comprender y evaluar la organización detrás del mismo. Hacer una evaluación completa de una inversión es combinar la debida diligencia de la organización con un análisis financiero. El objetivo del análisis financiero es otorgar un valor razonable para el token, y poder comprender la volatilidad potencial en torno a ese precio debido a los riesgos operativos y comerciales del mismo.

Para determinar los riesgos comerciales de la organización, necesitamos abstraer todas las características de la misma, y así tener una imagen clara de los riesgos que rodean al token.

Función de gestión de riesgos

La función es facilitar y contribuir a la compilación de información para evaluar las características cualitativas de la organización detrás del token utilizado como garantía. El proceso para compilar datos a través de la diligencia debida tiene tres partes y se lleva a cabo secuencialmente para usar los recursos de la manera más eficiente posible.

Las tres partes son:

• El proceso de incorporación de garantías (Colaterales) iniciales: esto abarca la estructura de soporte comercial, la distribución de tenencias de tokens y las series de datos disponibles del mismo.
• El proceso de evaluación operacional: abarca la funcionalidad detrás del token, desde la propia organización, hasta los mecanismos de gobierno y los derechos del propietario del token.
• El proceso de evaluación tecnológica: abarca la solidez y la seguridad de la tecnología subyacente al token.

La información compilada de la diligencia debida se utilizará para calificar las características del token como potencial colateral.

Estas características a evaluar son:

Equipo — Equipo central y asesores.

Comunidad — Análisis de sentimiento.

Tecnología — Revisión de seguridad.

Mercado y competitividad: análisis FODA.

Modelos comerciales: análisis estructural y legal.

Se asignará un puntaje a cada característica que dará como resultado una calificación general. Desarrollaremos las características y el sistema de calificación en un próximo documento. Por ahora, el punto es comunicar el proceso.

Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

EMR creará una plantilla para la calificaciones de riesgo cualitativo y asignará puntajes. El modelo y la información estarán disponibles para que PTM y otros equipos los usen por sí mismos para poder evaluar en conjunto los riesgos.

PTM utilizarán la información disponible, junto con la clasificación colectiva para decidir si incluir el token en cuestión como colateral, un token rechazado irá al final de la cola de tokens candidatos. Por el contrario, en caso de ser aprobado, el mismo se incluirá como colateral.

También puede pasar que el token sea asignado para “revisión”, esto significa que no se tomó una decisión debido a un que no hubo suficiente información disponible.

Riesgo de exposición y Límite de deuda

Resumen

¿Cuánta exposición a un tipo de colateral estamos dispuestos a tomar?

¿Cuándo es demasiado?

¿Qué significa ‘demasiado’?

El concepto de “demasiado” es siempre medido en relación al nivel de exposición total del token en cuestión. Si tenemos una gran concentración del mismo , es insostenible, dado que si intentamos liquidarlo, impactaría en el mercado (incluso en un mercado líquido) donde probablemente bajaría el valor del token no permitiéndonos cubrir el valor total del préstamo asignado

Este nivel de exposición al colateral se denomina Nivel Máximo de Exposición, y dado el Ratio de Liquidación (explicado en la siguiente sección), podemos calcular el nivel de máximo de emisión de Dai como el Límite de endeudamiento.

Este nivel no es absoluto y está relacionado con el suministro disponible.

Para ir un paso más allá, debemos considerar la relación entre la liquidez y la flotación libre. La parte de flotación libre, es la porción fácilmente negociable de la oferta disponible de tokens que existe en el mercado.

El enfoque top-down de investigación comienza con la porción de mercado de libre flotación y pregunta:

‘¿Cuál es la proporción máxima de tokens que estamos dispuestos a mantener?’

El bottom-up comienza con el impacto del precio y pregunta:

‘¿Cuál es el impacto máximo que crees que el mercado podría sostener a diario durante un período determinado? ‘

Función de gestión de riesgos

Para el cálculo del límite de endeudamiento para un solo token se tienen en cuenta tres cuestiones. Primero es el cálculo del límite o techo de deuda más alto según la liquidez que posea. Sería un valor basado en el enfoque top-down que acabamos de analizar y lo llamamos Techo de deuda teórica. El segundo problema, es considerar qué es lo que el entorno comercial actual y el portfolio permiten que sea el nivel máximo, esto está relacionado con el enfoque bottom-up, y se lo conoce como el techo de la deuda práctica, ya que considera el entorno de mercado actual, así como el perfil de riesgo del portfolio de colaterales. El último problema involucra considerar la velocidad a la cual aumenta el techo de deuda actual. Si el techo de deuda aumenta demasiado rápido, puede presentar problemas al sistema. Por lo tanto, la tasa a la que el techo de la deuda puede aumentar estará restringida por un techo de deuda defensiva, como un ejemplo, podríamos realizar el cálculo de la siguiente manera:

Techo de deuda defensiva = Nivel de deuda actual + tasa de restricción * oferta disponible

Donde la ‘tasa de restricción’ limitará la tasa máxima de aumento durante un período determinado.

En resumen, el Techo de Deuda Teórica es la máxima emisión posible de DAI para un token en particular. El techo de la deuda práctica es el límite que el mercado tiene para manejar ese token (liquidez), y el techo de deuda defensiva “cuida” del sistema a medida que crece el nivel de deuda.

Presentaremos el modelo utilizado por el equipo de riesgo interno para calcular estos límites máximos en un próximo documento.

Tareas de Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

EMR creará el modelo de techo de deuda y lo pondrá a disposición de otros equipos y de los PTM. Además, EMR educará a los PTM y a cualquier otro participante interesado, en el funcionamiento del modelo a través de diversos medios y canales de comunicación.

Las garantías o colaterales que pasen la evaluación cualitativa tendrán sus techos de deuda calculados por la función de riesgo descentralizado, que inicialmente será hecha por EMR, pero que finalmente dará como resultado un promedio ponderado de las contribuciones de todos los equipos en la función de riesgo.

Riesgo de liquidez y volatilidad — Ratio de liquidación

Resumen

El techo de la deuda controla el riesgo de crear un mercado ilíquido debido a mucha tenencia de un token en particular. El riesgo de liquidez evalúa la liquidez actual del mercado y el riesgo de volatilidad evalúa el riesgo de precio del token dado el nivel de liquidez en el mercado.

El monto de la garantía o colateral requerido para un token en particular depende tanto de la volatilidad como de los riesgos de liquidez. Abordamos el aspecto de volatilidad revisando el ejemplo del oro. ¿Cuánto oro se necesitaría para garantizar un préstamo de $ 100? Bueno, si la volatilidad del precio del oro es del 10% por día, es probable que necesite un número cercano a $ 125. Suponiendo que usted es conservador, probablemente desee duplicar este valor de resguardo de volatilidad incorporado en el valor de la garantía, pensando que el precio puede variar hasta 20% en un dia.

Volviendo al ejemplo anterior, la garantía que necesitaríamos sería $ 100 / 0.8 = $ 125, o dicho de otra manera, comenzando en $ 125: si el valor de la garantía cae en un 20% eso equivaldría a una pérdida de valor de $ 25, y aún tendríamos $ 100 en valor que es suficiente para cubrir el préstamo pendiente, dado que nada se devuelve.

Ahora incluimos el Factor de riesgo de liquidez. Supusimos que $ 125 de oro serían suficientes para cubrir el préstamo de $ 100. ¿Qué tal un préstamo de $ 1 millón? Bueno, sabemos que la cantidad de garantías que necesitaríamos es de $ 1.25 millones, pero deshacerse de $ 1.25 millones en oro es un problema más complicado que deshacerse de $ 125 de oro. Tenemos que considerar la liquidez del mercado una vez más. Entonces, lo que se requiere es un ajuste del valor de la garantía para compensar el riesgo de liquidez. Para continuar con el ejemplo, suponga que el ajuste de liquidez es 1.15 o un aumento del 15% en valor. Entonces el valor de garantía final requerido sería de $ 1.435m.

Dado el riesgo de volatilidad y una aplicación uniforme del ajuste del riesgo de liquidez, hemos determinado que para pedir prestado $ 100 uno debería comprometer $ 143.50 en garantía o colateral.

El único problema pendiente es la duración del préstamo. Si el préstamo es más largo que un día, entonces claramente se necesitaría contabilizar más colateral, o al menos exigiriamos un ajuste de la garantía sobre una base diaria. Considerando que los préstamos en el sistema MakerDAO son abiertos.., ¿ necesitamos una cantidad masiva de garantía o colateral? La respuesta rápida es no, a diferencia de un préstamo tradicional, este se liquida inmediatamente si ocurre un incumplimiento. Por lo tanto, incluiremos una cantidad de tiempo máximo predeterminado para liquidar la posición y ajustar el cálculo de la garantía para la misma.

En resumen, a partir del riesgo de volatilidad, podemos calcular la cantidad inicial de capital requerido, y a partir del riesgo de liquidez podemos hacer un ajuste para el cálculo. Dado el tiempo de liquidación de esa garantía, el cambio final sería el tiempo o el período de liquidación esperado.

Función de gestión de riesgos

¿Cómo se relaciona todo esto con el índice de liquidación? El índice de liquidación es la cantidad requerida de garantía como una proporción del préstamo. Entonces, en nuestro ejemplo, si consideramos que de la volatilidad obtenida, la cantidad necesaria de oro como garantía fue de $ 125, después de ajustar por liquidez, fue de $ 143.50, y luego ajustando por el período de liquidación esperado resultó ser $ 175. La tasa de liquidación sería entonces $ 175 / $ 100 = 175%.

Por lo tanto, el índice de liquidación puede aproximarse en general de la siguiente manera:

Liquidation Ratio = 1 + VaRα * Ajuste de Liquidez * Duración de la Liquidación

Donde el término VaR es el valor en riesgo a un nivel de confianza dado, el calculo de esto lo explicaremos más a fondo en un documento más detallado.

Los participantes del sistema liquidan la garantía si la misma cae en relación a la deuda por debajo de este nivel. que tiene que asegurar dada cierta confianza, que la garantía cuando ésta se liquide sea suficiente para recuperar el préstamo, y que cualquier exceso sea devuelto al prestatario. Si la garantía es insuficiente, los titulares de token de MKR diluyen porciones del token para compensar cualquier parte pendiente del préstamo que no se haya recuperado. Como se mencionó, los detalles del modelo serán discutidos en un próximo documento.

Tareas de Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

De la misma manera que el techo de la deuda, EMR creará el modelo de proporción de liquidación como plantilla y lo pondrá a disposición de otros equipos y PTM. Además, EMR instruirá a PTM y a cualquier otro participante interesado en el funcionamiento del modelo a través de diversos medios y canales de comunicación. La garantía o colateral que apruebe la evaluación cualitativa tendrá sus índices de liquidación calculados por la función de riesgo descentralizado, que inicialmente será por EMR, pero que finalmente resultará en un promedio ponderado de las contribuciones de todos los equipos en la función del riesgo.

Riesgo de Correlación

Resumen

Si se crea una cartera de dos activos financieros, el riesgo de esa cartera casi siempre será menor que la suma de los riesgos individuales de los activos subyacentes. La correlación de los retornos entre dos activos diferentes generalmente nunca es perfecta, de ahí la razón. El resultado es un beneficio de diversificación para la cartera. Podemos expresar ese beneficio de diversificación de la siguiente manera:

beneficio de diversificación = ω1 σ1 + ω2 σ2 — σp

ω i = ponderación de activos para el activo i

v i = desviación estándar del rendimiento del activo para el activo i

La expresión muestra el beneficio como la volatilidad de la cartera restada de la suma de las volatilidades ponderadas individualmente. Donde la volatilidad de la cartera incluye la diversificación, y la suma de las volatilidades ponderadas no supone diversificación. Entonces al restar obtenemos el beneficio de diversificación denominado en unidades de volatilidad guardadas.

Si la correlación entre los dos activos se mantuviera igual para siempre, tendríamos un beneficio de diversificación constante. Pero la correlación cambia, lo que resulta en un cambio en el beneficio de diversificación. Creando un riesgo para la cartera, específicamente, el riesgo de correlación aumenta.

Cuanto mayor sea la correlación, menor será el beneficio de diversificación. Entonces, el riesgo de correlación se define como la volatilidad del beneficio de diversificación.

riesgo de correlación = σ (beneficio de diversificación)

La forma de administrar el riesgo de correlación es agregando más tipos de garantías o colaterales a la cartera que no tienen nada en común o actúan en oposición a ella. Con el objetivo de que una vez que se encuentre en la cartera una masa crítica de tipos de garantías no relacionadas, el beneficio de la diversificación se estabilice.

El sistema MakerDAO usará múltiples tokens como garantía. Teniendo el objetivo de incluir tantos tokens no correlacionados como sea posible. Desafortunadamente, esto es algo más fácil decirlo que hacerlo, como veremos a continuación.

Función de gestión de riesgos

Comprender cómo gestionar el riesgo de correlación requiere una definición operativa de creación de libros y capital de riesgo. La construcción de libros es la forma de incluir activos en la cartera. Hay muchas técnicas para hacer esto, pero principalmente requiere mantener su cartera dentro de un marco de riesgo / retorno hasta que se complete el total. El capital de riesgo es la cantidad de capital real que una organización desea arriesgar para mantenerse solvente para alcanzar un rendimiento esperado. El capital de riesgo también conocido como capital económico se tratará más extensamente en la sección final de este artículo.

Ahora podemos combinar los conceptos. Si hace una construcción de un portafolio de garantías dentro de un marco determinado de riesgo / rendimiento, consumirá su capital de riesgo de manera eficiente. Cada tipo de garantía tendrá una tarifa de estabilidad distinta, que representa el componente de retorno de la organización. Dada la tarifa de estabilidad, si el perfil de riesgo del tipo de garantía contribuye a la diversificación de la cartera, sin afectar materialmente la rentabilidad global, este colateral se incluirá.

Suponga un nivel dado de capital de riesgo. Si comenzamos con un pequeño grupo de tokens altamente correlacionados, podría agotarse rápidamente el capital de riesgo con un pequeño beneficio de diversificación. Idealmente, lo que se quiere es construir la cartera de garantías o colaterales de tokens no correlacionados para obtener el mejor beneficio de diversificación. A diferencia de acciones tradicionales, no tenemos opciones y tenemos que conformarnos con lo que está disponible. Y lo que está disponible, al menos al principio tendrá un nivel de correlación superior al promedio.

Tareas de Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

EMR proporcionará una herramienta de portafolio y sugerirá los tipos de garantías que se ajusten mejor a esa herramienta. Además, MRT educará a PTM y a cualquier otro participante interesado sobre los métodos utilizados a través de diversos medios y canales de comunicación.

La herramienta de portafolio contribuye a la evaluación cualitativa y a una parte de la construcción de riesgo. Nuevamente, cuando PTM tiene un equipo de riesgo, adopta el constructo de riesgo y los valores derivados de esos modelos en el constructo. PTMH entiende los constructos y los modelos subyacentes a través de varias comunicaciones con los diferentes equipos de riesgo. Además, PTM también participó en el debate entre los equipos de riesgo.

Riesgo de Fuente de Precios

Resumen

Hay una diferencia entre lo que es precio y valor. El precio es un anuncio y muy rara vez tiene en cuenta la cantidad que se ofrece. Esta característica es particularmente crucial en los cripto mercados, donde el sistema fragmentado de intercambio ha dado lugar a muchas fuentes de información sobre precios.

En consecuencia, hay muchas técnicas disponibles para determinar un sentido de valor más representativo de todas estas fuentes de precios.

¿Cómo se evalúa la calidad de la información que aporta una fuente? ¿Cuánto tiempo estará disponible esa fuente?

La calidad de la información de una fuente de precios no termina con su precisión frente a la evidencia transaccional observada en el mercado. Concluye reconociendo que algunas de las pruebas transaccionales en sí mismas pueden ser engañosas debido al wash trading.

Función de gestión de riesgos

Actualmente, la gestión de este riesgo se realiza investigando múltiples fuentes y tomando la mediana del precio con un mecanismo de demora. Tomar una sección transversal de las múltiples fuentes y aplicar la mediana asegura que los diferenciales de tamaño no realistas no sesguen el resultado como lo haría con el promedio, los siguientes conjuntos imparciales y no sesgados muestran un ejemplo del hecho:

precio imparcial establecido S = {3,3,3}, entonces la mediana (S) = 3 y el promedio aritmético = 3

conjunto de precios sesgados S = {3,3,30), entonces la mediana (S) = 3 y el promedio aritmético = 12

El mecanismo de demora permite la comparación del precio retrasado con el precio actual. Que permite suficiente tiempo para identificar un vector de ataque en el precio y hacer algo al respecto, antes de usar el precio retrasado.

Tareas de Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

EMR presentará la primera técnica y proceso para gestionar el riesgo de fuentes de precios. Luego se investigara y se actualizará continuamente el método cuando sea necesario. Además, el equipo educará a PTM a través de diversos medios y canales de comunicación.

PTM pueden votar para adoptar nuevos oráculos y transformaciones para gestionar el riesgo de fuentes de precios

Capital económico y la tarifa de estabilidad

Resumen

¿Qué es el capital económico? Es un término obtenido de la literatura de gestión de riesgos financieros, y es la cantidad de capital que la entidad arriesga para alcanzar un rendimiento esperado. El capital económico también se conoce como capital de riesgo. Sin embargo, aquí hay una decisión involucrada y se relaciona con el nivel de aversión al riesgo de una organización. Mientras más aversión al riesgo tenga la organización, menos capital económico desplegado existe.

El sistema MakerDAO está diseñado para cubrir el exceso de montos pendientes de préstamo no cubiertos por la liquidación de la garantía. Tenga en cuenta que la garantía inicialmente comprometida ofrece una probabilidad extremadamente baja de que NO sea suficiente para cubrir el préstamo en caso de incumplimiento, aquí es donde entra el riesgo o el capital económico. Ahora podemos expresar claramente la pregunta, cuánto capital debe reservarse para que la operación permanezca solvente si la garantía no es suficiente?

El tipo de eventos de los que estamos hablando aquí son eventos de estrés. Estos son los eventos que se consideran altamente improbables, y en cierta medida podrían representar eventos nunca antes vistos. La forma de calcular el capital económico es calculando el valor esperado de la pérdida dado un evento final. No hay garantías, lo que estamos haciendo es cubrir el riesgo utilizando colateral y luego cubrir el riesgo de que el riesgo sea arriesgado (sí, leíste bien) con capital económico.

Función de gestión de riesgos

El capital económico representa la cantidad de riesgo que una organización está dispuesta a afrontar, entonces, ¿qué se espera obtener a cambio? Cada préstamo en MakerDAO tiene una tarifa de estabilidad. Una tarifa que se cobra para compensar a MakerDAO por operar y mantener la estabilidad del sistema. La tarifa de estabilidad es similar a una tasa de interés, la cual tiene diferentes componentes. En resumen, una tasa de interés debe compensar el poder adquisitivo, por lo que primero debe cubrir la inflación. El segundo componente es el costo operativo y el instrumento de política de la organización. El tercero es una prima que se paga para compensar a los titulares de token Maker por proporcionar el seguro antes mencionado. Tradicionalmente, esta sería una prima de riesgo crediticio asociada a la calidad crediticia del prestatario, pero en este sistema, el riesgo de crédito se desplaza completamente a la garantía o colateral. Además, el método tradicional tendría una tarifa de preferencia de liquidez, que crea una compensación más alta para préstamos más extendidos. De nuevo, en el sistema MakerDAO, esto no se aplica ya que el tiempo lo maneja el solicitante.

En resumen, la tasa de estabilidad crediticia se puede ver de manera simplista como la suma de la tasa de inflación, la prima de costo operacional y la prima del seguro de crédito.

tarifa por estabilidad = Tasa de inflación + prima de costo operacional + prima de seguro de crédito

La prima del seguro de crédito es más aplicable a nuestro contexto en este momento. Para facilitar la explicación, supongamos que la inflación y el costo para operar la organización es cero. Luego consideramos la tarifa de estabilidad como una prima que se le paga al sistema para proporcionar el seguro si la garantía no es suficiente. Una forma de entender la tarifa de estabilidad es considerarla como la probabilidad de que MakerDAO use todo su capital de riesgo (dadas algunas suposiciones que no abordaremos aquí). Suponiendo todo el capital de riesgo utilizado, representamos la pérdida esperada como:

pérdida esperada = probabilidad del evento por año * capital de riesgo

Entonces, si usamos un valor nominal para el capital riesgo, digamos $ 100, entonces la pérdida esperada es de $ 2.50 si la probabilidad del evento es del 2.5%. Mostrando claramente que $ 2.50 o en su lugar 2.5% es la compensación apropiada por año para asumir tal riesgo.

Ahora bien, la forma en que el capital económico y la tasa de estabilidad se relacionan entre sí es a través de esta interpretación de la probabilidad. Recuerde que si consideramos que la tarifa de estabilidad es una probabilidad de que usemos todo el capital de riesgo, entonces desearíamos que el valor esperado de nuestra empresa sea positivo, es decir:

tarifa de estabilidad * (100% — 25%) — Capital de riesgo * 2.5% > 0

La desigualdad anterior representa dos eventos. El primer término, es el no incumplimiento, durante un período de un año, donde ganamos una tarifa de estabilidad. El segundo término es el evento de incumplimiento dentro de un período de un año y utiliza todo el capital de riesgo. Tenga en cuenta que los eventos son mutuamente excluyentes en este ejercicio. O bien ocurre un incumplimiento, y usamos el capital de riesgo, o no.

Dado que la tarifa de estabilidad (que es equivalente a la probabilidad de incumplimiento) es de 2.5% por año, la desigualdad de capital de riesgo se resuelve a:

capital de riesgo < 97.5%

El capital de riesgo debe ser 97.5% / 2.5% = 39x más alto que la tarifa de estabilidad. Un cálculo rápido muestra un rendimiento del capital ajustado al riesgo de 2.56% (2.5% / 97.5%), rendimiento no muy atractivo. Aún así, aquí falta algo. Vamos a reformular la desigualdad completa nuevamente con una adición:

préstamo pendiente * tarifa de estabilidad * (100% — 2.5%) — préstamo pendiente * Proporción EC * 2.5% > 0

Proporción EC = Porcentaje de Préstamo pendiente apartado para Capital de Riesgo

Entonces nuestro término de capital de riesgo se definiría como:

Capital de riesgo = prestamo pendiente * proporción EC

Lo anterior muestra que el capital de riesgo representa la parte del préstamo que la garantía o colateral no cubre. La desigualdad resuelta (Capital de riesgo <97.5%) luego establece que el capital de riesgo debe ser menos del 97.5% del préstamo pendiente. Bueno, este debería ser el caso, ya que esperamos que la garantía cubra la mayor parte del riesgo. Es de esperar que el capital de riesgo represente una porción relativamente pequeña del préstamo pendiente. De manera conservadora, la proporción no superaría el 8–10% del préstamo pendiente. Mucho menos que el requisito de capital de riesgo <97.5%. De hecho, si tomamos un valor superior al 10%, el rendimiento del capital ajustado al riesgo sería (2.5% / 10%) 25% — un rendimiento mucho más atractivo.

El cálculo del capital económico es una herramienta top-down que se usa para calcular la tarifa de estabilidad para cada tipo de garantía. Además, se puede usar para evaluar la tarifa de estabilidad mínima para el portafolio en conjunto. Debería quedar claro cómo se relaciona con el beneficio de diversificación introducido previamente con el factor de riesgo de correlación. De hecho, es posible que se haya vuelto más evidente cómo el techo de la deuda, el índice de liquidación, el factor de correlación y el capital económico son insumos fundamentales para construir, gestionar y diagnosticar continuamente la cartera de garantías subyacente al sistema MakerDAO.

Tareas de Poseedores del Token Maker (PTM) y Equipo de Manejo de Riesgo (EMR)

EMR creará la metodología y las plantillas para calcular el capital económico y la tarifa de estabilidad y la pondrá a disposición de otros equipos y PTM. Además, EMR educará a PTM y a cualquier otro participante interesado en el funcionamiento del modelo a través de diversos medios y canales de comunicación. La garantía que apruebe la evaluación cualitativa tendrá su tarifa de estabilidad calculada por la función de riesgo descentralizado, que inicialmente será hecha por EMR, pero que finalmente resultará en un promedio ponderado de las contribuciones de todos los equipos en la función de riesgo.

El cálculo de la tarifa de estabilidad será una parte de la construcción de riesgo. Nuevamente, cuando PTM voten en un equipo de riesgo, adopta el constructo de riesgo y los valores derivados de esos modelos. PTM entenderán los modelos subyacentes a través de varias comunicaciones con los diferentes equipos de riesgo. Además, PTM también participarán en el debate entre los equipos de riesgo.

Conclusión

Toda organización enfrenta un conjunto de riesgos, o más bien, niveles de riesgo. En esta segunda parte de la serie sobre el Marco de Riesgo de Gobernabilidad, nos enfocamos en los riesgos inherentes al suministro de Dai utilizando CDP y Cuál es la capa de riesgo directamente atribuible al motor del sistema MakerDAO. Los riesgos identificados se encapsularon en los parámetros de riesgo del sistema o se colocaron en el contexto correcto del sistema. Se resumió la responsabilidad del equipo de riesgo interno, así como de los titulares de tokens de Maker. Con énfasis en futuros documentos que se entregarán detallando los modelos utilizados para los principales parámetros de riesgo en el sistema.

La tercera y última parte de esta serie analizará las decisiones que enfrentan los titulares de tokens de Maker. Detalla los tipos de decisiones, que van desde las decisiones iniciales sobre el equipo de riesgo interno, hasta las elecciones más regulares relacionadas con los tipos de garantías. Elaborando sobre los diferentes votos disponibles y el tiempo esperado de esos votos. Luego terminará con la forma en que funcionará toda la función de riesgo bajo la cuidadosa implementación y administración del proceso de gobernanza de riesgos científicos por parte de la comunidad de creadores de token Maker.