在三部曲的第一部分中，我们对稳定币世界进行了简单介绍，定义了去中心化风险管理，并围绕风险功能来对治理结构进行了一些概括。那么在本篇文章，即三部曲的第二部分中，我们将对系统中的风险进行一个更深的了解 —— 描述 MakerDAO 系统中的各项参数是如何表示这些风险的。最后我们将概括出最适于测量和管理各项风险的模型。那么作为本篇起始，我们先来直击系统核心，CDP 抵押系统，并探讨我们在 Dai 的供应侧中所面临的风险。

原文标题：《MakerDAO Governance Risk Framework (Part 2)》
文章来源：公众号 MakerDAO
翻译 : 官某
校对 : MakerDAO 中国区负责人 潘超

首先你要做到拒绝自我欺骗—因为你是自己最容易欺骗的那个人，所以你需要对此万分小心。当你再不自我欺骗，那就很容易可以做到不欺骗其他科学家。在做到不自欺的程度之后，你就只要维持正常的诚实就好了。
—— 理查德·皮·费曼《论科学诚信》，1974 年 6 月 14 日于美国加州理工大学

使用 CDP 供应 Dai 时的固有风险

传统情况下，贷款过程中通常配备充足的抵押金以最小化违约时的风险。那么问题就来了，抵押金如何才算充足呢？抵押只有在当违约发生时能够彻底覆盖贷款余额，其才算得上是充裕的。那么事情就很简单了，如果我抵押价值 $100 的黄金，你是否意愿借我 $100 呢？那你马上就会告诉我说，「NO」 — 因为金价的波动性可能会使还款时的价值少于借款时。如果违约发生于这种危险的时刻，那你就无法完全覆盖贷款额了。于是解决方案就显而易见了，我们可以要求借贷方抵押更多的黄金以覆盖波动性。所以我们最先考虑的风险因子就是抵押物价值的波动性。

我们是特意使用黄金来作例子的，因为它身上有许多我们默认的假设。第一条假设是，金子永远都是金子。什么意思呢？意思是，金子的工业用途和价值储藏功能可能会被某种其他东西替代（在这种情况下金子将变得颇具波动性且可能大幅贬值），但是这种可能性是极低的。

我们必须认识到金子的基本属性。第二条假设是基于黄金的主属性，市面已有一个流动性良好的黄金兑法币的交易市场。没有充裕的流动性，则金价将无法反映其真实价值。换句话说，价格只是个广告而已，价值才是真正你所能获取的。于是此处又衍生出了两个风险因子，一个是来自于代币质量上的改变，一个是来自于代币流动性的改变。

黄金有另一个我们默认理所当然的特性，这与其流动性并没有直接的关系。目前世界上的黄金约值 7.5 万亿美元，所以任何个体要独占全球大部分的黄金都是难以实现的。

MakerDAO 系统在将某种代币作为抵押物时，不可避免会面临过度集中化持有的问题，而黄金不具备这样的风险。

比如说，如果一个加密代币在市面上拥有一亿美元的供应量，而其中相当大的一部分持有者又将此种货币作为抵押物来使用，MakerDAO 就会因此在该货币上面临巨大的风险敞口。假设说，其中有四千万美元的该种货币被作为抵押物使用，那么当币价急速下跌时，我们就不得不对这占总供应量 40% 的仓位进行清算。那么即便是在一个拥有充裕流动性的市场上，这种倾销行为也会对币价造成毁灭性冲击，造成币价崩盘。因此，第四个风险因素是集中化的风险敞口。

那么现在我们已经理解了在单一抵押物上持有过高敞口的风险，我们接着来看另一个关于敞口的问题，即对单一种类的抵押物持有过高敞口，而这才是所真正需要进行多元化的地方。我们知道，在投资组合中配置多种高波动资产可以创造多元化收益。简单来说，（作为抵押物的）代币间关联度越低，可收获的多元化收益就越高。当 Dai 进入多抵押阶段时，它会尽量使用更多种类的代币。所以我们的第五种风险因子即这个关联度风险，又或者称之为多元化收益变动风险。

我们最后将谈及的这种风险，也是与加密货币世界关联度最高的那种风险，我们称之为喂价风险。在美国市场中，我们有一个十分碎片化的证券交易结构。一个个体可以在多个场地完成一次股票交易。于是在美国就有了「证券信息处理者」
，又称 SIP。

这个机构的功能是从所有交易所处整合最佳的买卖价格，并将这最佳买卖价格传播给一众持照数据供应商。

换句话说，这是对公开发布的信息进行监管。加密货币世界本身是碎片化的，但由于其中并没 SIP 式的存在来监视发予公众的数据信息——所以这儿就需要对价格的自我监管。喂价的质量标志的是抵押物的价值。如果我们无法依靠喂价的喂，我们就无法依靠喂价的价，我们也就于是无法拥有对抵押物价值的信心。

总的来说，Dai 的供给端风险主要有：

• 波动性风险：抵押物价值波动性越高，就越难在违约事件中回收贷款全额
• 定性风险：该机构的基本面越不稳定，持币者越将信心缺失，进而导致币价波动更加剧烈。
• 流动性风险：市场中的有效流动性越低，币价就越容易与实际价值产生偏差。
• 敞口风险：在总供给中的加总占比越大，那么风险敞口也越大。
• 相关性风险：（各抵押资产间的）相关性越高，由多元化产生的收益就越低。
• 喂价风险：低质量的喂价将导致对抵押物价值的信息不足。

很明显，上述风险之间是有内在联系的。解决任意一个风险都能消减其他风险的影响。

我们需要理解如何鉴定、测量、和管理上述的风险敞口以及决策时所将需要的信息。接下来的章节中我们将概述各风险、建议的风险管理模型，以及各风险参数在何种程度上表示这些风险。

进一步，我们将概述内部风险团队和 Maker 持币者需要肩担的责任。

我们将按顺序概述各类风险。首先我们从定性风险开始，然后是敞口风险、流动性风险和波动性风险、相关性风险，然后最后是喂价风险。

探索固有风险以及如何管理

1 定性风险

大纲

为了评估一个代币是否会始终保持其性质（如黄金一般），我们需要理解和评估它背后的机构。其中包括一个全面的投资评测、金融分析的机构尽职调查。金融分析的意义是推导代币的真实价值 —— 尽职调查是为了理解基于其运营和商业风险的潜在波动性。

对 MakerDAO 来说，我们显然对其因为运营和商业风险所产生的固有不稳定性更感兴趣。而价格建议和价格信息就留给市场来决定了。为了探明该机构的商业风险，我们需要提取该机构的所有特质 —— 然后对之进行精简，直到我们可以清楚理解该代币所围绕的风险。

风险管理功能

此处一项必备的功能是促进信息汇编以评估用作抵押的代币和其后机构的定性特征。这个经由尽职调查完成的数据编译过程分三步，并按顺序进行以便充分利用资源。

这三步分别是：

• 起始的抵押物上线环节：包括交易支持构架，持币分配以及可用的时间序列数据。
• 运营评定环节：包括代币功能性，从机构本身到治理机制，再到持币者的权益。
• 技术评定环节：包括相关技术的鲁棒性以及安全性。

由尽职调查处汇编的信息将用作评价潜在抵押币的特征。其中将包括的特征有：

• 团队：核心团队和顾问
• 社区：市场情绪调查
• 技术：安全和完整性审查
• 市场竞争性：SWOT 分析
• 商业模型：结构和法律分析

对各特征的评分将归拢出一个总评。低于及格分数的代币将被弃用，而合格的分数则会在未来用于调整系统中的风险参数。我们会在未来发布的文件中就特征及系统风险参数进行详细说明。目前而言，我们要做的是向大家告知这些流程。

Maker 持币人和 Maker 内部风险团队的责任

MRT 将创造一个定性风险模板，并在其中分配各项评分内容。

该模型以及其中的信息将为 MTH 何其他团队提供帮助。而最终的风险程式将由多个组别构成，最后统一生成一个关于该代币的组别加权评级。

MTH 将使用可用信息，伴随多项评测结果，来决定是否将一个代币归入抵押物资产组合。如之前提到，被拒绝的代币将放置在队列尾部并暂时弃用，而通过评测的代币则归为「已复查」。而「复查中」则意味着未出结果，可能是因为没通过，也可能是因为缺乏某些必须的决策信息。

2 敞口风险：债务上限

大纲

我们愿意在某单一品种的债务上承担多大的风险敞口呢？

这风险将于什么时候太大？「太大」意味着什么？

那么此处的「太大」的概念就代表了基于有效供应值的风险敞口的量级。如果我们打破了这个量级，那么我们集中在该抵押物类别中的风险敞口就将高得难以承受。未来对该类别资产进行的违约清算将难以持续，因为其本身就会对市场造成巨大冲击（即使是在一个高流动性市场），继而导致币价进一步下跌，以至我们无法全额回收该抵押类别对应的贷款数额。

我们将该抵押物风险敞口的量级称为最大敞口量级，并赋予一个清算比例（细则见下个章节），我们可以将 Dai 的敞口量级以债务上限的形式进行计算，即在该抵押物种类的门下所能贷出的 Dai 的最大额度。这个量级并不是绝对的，其数值基于（Dai 的）有效供应量。

进一步来说，我们还应考量流通性和自由流通（的代币）之间的关系。自由流通（的代币）是指市面上的有效代币供应中被活跃交易的那部分代币——不由创始人及大型机构所长期持有的那一部分。即是说市场中的任何真实流动性都是该部分自由流通（代币）所产生的结果。

我们分别有一套由上至下以及由下至上的方式来计算债务上限。由上至下的方式是从自由流通代币开始，进而引申出一个问题，「我们所意愿持有的最大的债务比重是多少呢？」

由下至上的方式则从价格影响开始的，进而引申出一个问题，「在一个特定周期之中，市场每日所能承受多大的价格冲击呢？」

总的来说，由上至下又或者由下至上，这两种方式并不是妥协的。实际上，上至下应该被看做是下至上的一种边界。换句话说，如果使用下至上的方式时，市场有足够流动性来吸收大量的代币，但发现持有这个量级的代币产生的风险敞口过大了，那么就使用上至下的方式。

风险管理职能

对单一代币的债务上限的计算包括三个实际问题。第一个是假设代币有足够流动性时，对其最高债务上限的计算。计算基于自上至下的方式，我们将得出的值称为债务理论上限。第二个问题是去考虑当前交易环境和资产组合所能允许的最大上限——这个是由下至上的方式——我们称之为债务实际上限。当前交易环境和当前抵押物资产组合的风险组合都是需要考虑的因素。

最后一个问题是对当前债务上限增长速率的考虑。如果债务上限增长过于迅速，那么这可能是由于增长的投机行为，甚至一个侵略性的攻击行为。简单来说，过高的增长速率很可能意味着一个攻击行为又或者非正常攀升的波动性。二者都意味着系统出了问题。于是，何种债务上限增长速率会引发来自防御性债务上限的限制，那举个例子，我们可以进行以下的一个算式：

防御性债务上限 = 当前债务量级 + 约束速率*可用供应量

此处的「约束速率」即某个周期内的最大增长速率。

总的来说说，理论债务上限是将某代币为抵押物时所能允许的的最高 Dai 供应量。实际债务上限则是该代币的当前市场所能够应对的上限。而防御性债务上限则将在债务量级逐渐增长的过程中对整个系统进行维护。

我们将在最近的文章中展示我们内部风险团队用于计算上述各类债务上限时使用的模型。

Maker 持币者和 Maker 内部风险团队的职责

内部风险团队（MRT）会创建一个债务上限模型作为模板，以向其他团队以及 Maker 持币者（MTH）开放。之后，MRT 将通过多种渠道继续向对该模型感兴趣的持币人以及各其他团队进行教育。每种通过了定性评估的抵押物都将附带一份由去中心化风险计算方程得出的债务上限，该方程在初期由内部风险团队提供，但最终将由广大参与者依各自对此风险模型的贡献度权重来共同决定。

该债务上限模型是单个风险团队所建立的风险构架的其中一部分。前文曾提及，该风险构架是多个风险模型的集成，意在为整个系统计算单种或多种的风险参数。一旦 MRK 持币人为某一个风险团队投票，这就同时意味着该持币人接受了该团队提出的风险构架，及该模型所衍生出的价值观。持币人将通过多种渠道深入了解不同风险团队所提出的不同构架和其下的各式模型。此外，持币人也将参与各风险团队之间的辩论。

3 流动性及波动性风险 - 清算比率

大纲

债务上限的存在可有效调控系统带来的市场流动性缺失风险，该种风险可源于对单种代币的过度持有，又或在某时段内清算过多持币。流动性风险是对市场现阶段流动性的考验，而波动性风险则是在已知的市场流动性量级的情况下对价格风险（市场风险）的一种考验。

一个特定代币的最低抵押额的具体数额将同时取决于波动和流动性风险。我们将通过黄金的例子来细述波动性风险。那么，如果金价波动性是 10% 每日，这你大致可以期望一个 $125 的浮动。假设你比较保守，你很可能会希望抵押物的资产债务差大于两倍的每日波动。因为一天之中暴跌 20% 是非常罕见的，当然还是有可能性的存在，但非常罕见。我们回到原例，我们需要价值 $100/0.8=$125 的抵押物：那么如果抵押物的价值下跌 20%，就等同 $25 的亏损，但我们仍然有价值 $100 的抵押物以备兑未偿还的贷款。

现在我们讨论流动性风险。我们已假设 $125 足以备兑 $100 的贷款，那如果是 $100 万呢？好吧，那我们就可以得出结论，我们需要 $125 万的抵押物。但显然，要清算 $125 万的黄金比 $100 要复杂得多。于是我们不得不再次考虑此时的市场流动性。那么此时我们需要的是对抵押物的价值做一个调整，以补偿流动性风险。再次回到原例，假设流动性调整值是 1.15，即是说在原值基础上增加 15%。那么最后需要的抵押物总值就是 $143.5 万。

那么我们已知波动性风险，以及针对流动性风险作的匀化调整，我们得出结论，每 $100 借款都需要配备价值 $143.5 的抵押物。

另一个比较突出的问题是贷款的时长。如果时长多，那么很显然，抵押额需求也会更高。又或者需要追加抵押物。考虑到 MakerDAO 系统中的贷款时期是开放式的，这是否意味着我们需要一个天文数字般的抵押总值？并不是，不像传统配置中那样，违约发生时贷款会被立刻清算。

贷款时长即是仓位清算的时间。即是说，我们会预先决定一个进行仓位清算的最大期限，并据此计算出对抵押总值的调整幅度。

小结，依据波动性风险我们可以算出一个初始的抵押额度；而依据流动性风险，我们可以再在算式中添加一个流动性调整。根据已知抵押物清算的时长，最后的一个调整就将是清算期望期限。

风险管理功能

以上各项如何与清算比例联系起来呢？清算比例是所需抵押额对贷款额度的比例。前例中，在考虑波动性风险时，我们要求的黄金抵押额是 $125，然后叠加流动性风险，得出 $143.5，之后再考虑清算期限期望，最后得出 $175。于是此处的清算比例就是 $175/$100
= 175%。

所以清算比例大致可以估算为：

清算比例约等于 1+VaR_流动性调整_清算周期

此处 VaR 是在一个已知的置信区间下的风险价值。这个概念及相关算式会在未来发布的文章中继续细述。

当抵押额对债务比例低于一个既定等级，系统将对抵押进行清算。在已知一个特定置信区间下，清算时的抵押物应足以兑付剩余贷款。清算后的任何抵押物结余应归还借贷人。若抵押物的余额不足，那么 MKR 持币者将以通胀手段补足缺失部分。如之前所说，该模型的更多细则将在未来文章中细述。

Maker 持币者和 Maker 内部风险团队的职责

与债务上限模型类似，内部风险团队（MRT）会创建一个清算比例模型作为模板，以向其他团队以及 Maker 持币者（MTH）开放。之后，MRT 将通过多种渠道继续向对该模型感兴趣的持币人以及各其他团队进行教育。每种通过了定性评估的抵押物都将附带一份由去中心化风险计算方程得出的债务上限，该方程在初期由内部风险团队提供，但最终将由广大参与者依各自对此风险模型的贡献度权重来共同决定。

该清算比例模型是单个风险团队所建立的风险构架的其中一部分。前文曾提及，该风险构架是多个风险模型的集成，意在为整个系统计算单种或多种的风险参数。一旦 MRK 持币人为某一个风险团队投票，这就同时意味着该持币人接受了该团队提出的风险构架，及该模型所衍生出的价值观。持币人将通过多种渠道深入了解不同风险团队所提出的不同构架和其下的各式模型。此外，持币人也将参与各风险团队之间的辩论。

4 相关性风险

大纲

如果你创建一个包含两个金融资产的投资组合，那么你所面临的风险将几乎总是小于两个独立资产分别所面临的风险之和。原因在于，两个不同资产间的回报相关性通常是不完美的。于是这就为该组合带来了多元化收益。我们可以将该收益用以下程式来表达：

以上程式显示该收益是以两个独立资产各自的加权波动性之和减去组合的波动性。此处的组合波动性包括了多元性，而两个加权波动性之和则假设为不包括多元性。所以在该减式中我们就能得出多元化收益值了。

如果两个资产间的关联度永远持恒，那么我们就将得出一恒定的多元化收益。但关联度是会变动的，于是导致多元化收益的变动。于是这便为该组合带来了风险，或者更具体地说，增加了关联度风险。

我们通过增加抵押物种类的方式来管理关联度分析，这些新增的抵押物之间要么没有相关性，要么有负相关性。我们的目标是，一旦我们的资产组合中拥有足够多的不相关联的抵押物种类，我们的多元化收益就会因此得以稳定。

MakerDAO 系统将使用多种代币作为抵押物。或者说，系统将尽量多地包括互不相关联的代币品种。不幸的是，说起来简单做起来难。我们接下来会继续对此进行细述。

风险管理功能

为理解如何管理关联度风险，我们需要对簿记建档和风险资本的概念进行一次有效定义。簿记建档是一种在组合中添加资产的方式。它有多种技巧来实现，但总体而言需要你将资产组合在完成最终形态前一直保持在一个风险 / 回报的框架中。风险资本是机构在为追求预期回报而冒险时所意愿容忍的亏损额度。风险资本同时也被称为经济资本。这将在本系列的最后一篇中细述。

此处就可以合并以上概念。如果你对一个抵押组合在既定的风险 / 回报框架下进行簿记建档，那么你将牺牲你的风险资本效率。每个抵押物品种都有各自的稳定费用，代表着该机构的回报部分。对于这个稳定费用，如果该抵押物品种助于该投资组合的多元化，而不会大幅影响总体回报，那么它就将被该组合收录。即其收录与否，取决于其牺牲的风险资本多少。

假设一个既定的风险资本等级，如果我们从一小组的高关联度代币开始 ——由于低多元化收益的缘故，这会迅速耗尽风险资本。

理想情况下，可以平滑地建起你的抵押物资产组合，但现实是残酷的。不像传统的股票市场，我们并没有太多选项，所以不得不利用手头的可用资源。而目前启动阶段的资产相关性会高于一般的资产组合水平。

Maker 持币者和 Maker 内部风险团队的职责

与债务上限和清算比例模型类似，内部风险团队（MRT）会创建一个相关性模型作为模板，以向其他团队以及 Maker 持币者（MTH）开放。

5 喂价风险

大纲

简单来说，价格和价值其实是两码事。价格是个广告宣传的结果，而其具体价值却又很少能被真正体现。这个特性在加密货币的世界里尤为显著，其分散的交易系统产生了大量的价格信息来源。

我们有许多的技巧可用以从众多的价格信息之中判明出一个更具代表性的对于价值的表示。尽管如此，这许多的技巧之中所附带的固有或隐藏的风险却还是有待评估。

那么，我们应如何鉴定一个信息来源及其内容的质量呢？而这个信息来源又能维持多久呢？

从一个价格来源中所获取的信息质量并不完全取决于市场中的可见交易记录的准确性，因为部分交易记录可能会因为虚假交易而产生误导性。如果已知一交易记录是真实的，且该信息源又将消息以恰当的方式扩散——那么这是否意味着该实体的主要功能就是提供该消息源呢？若不是，那么这个消息源很快就会消散。请试想如果彭博新闻明天突然消失，那当今的金融世界将会陷入什么样的境地。严格来说，这其实是一个技术性难题，但由于它所负载的风险如此巨大，竟大得溢散至整个商业系统的各个角落，包括系统中金融和经济的风险管理部分。

风险管理功能

目前，风险管理的实现方式主要是通过审核多种价格来源，在依据一个延迟机制来取价格中数。对多个来源提取中数的方式确保了在价格差异过于巨大时，所得的结果也不会有太大的偏差。这是取平均数所无法办到的。下方的偏差集合与无偏差集合即能证明这一事实：

另一方面，方才提及的延迟机制使我们得以将实时价格与延迟价格进行比照。据此，我们可以在真正使用各延迟价格之前拥有充裕的时间来发现价格中的攻击行为，并进行相应处理。

Maker 持币者和 Maker 内部风险团队的职责

Maker 内部风险团队会首先展示管理喂价风险的参数与过程。他们会继续研究与更新方法，并且通过各种渠道教育 Maker 持币者。

Maker 持币者可以对新的预言机和喂价选择进行投票。

6 经济资本及稳定费用

大纲

经济资本是什么？从金融风险管理的角度来说，这是一个实体在谋求资本回报时所愿意承担的资本风险，又或说愿意承担多大的亏损。经济资本又称风险资本。那在这个地方就涉及一个决策形成的环节，其本质上是与该机构决策的风险厌恶度所息息相关的。一个机构的风险厌恶度越高，其将配置的经济资本就越小。

MakerDAO 系统的主设计思路是去尽量杜绝清算抵押物不足以涵盖剩余贷款的情况发生。请注意，抵押行为本身从一开始就是在对贷出者承诺，违约清算中资不抵债的情况发生的可能性极其微弱的，此处便涉及所谓的风险资本。那么问题就是，我们必须放置多少的资本，以便在抵押价值不足时维持整个系统的运作？

我们此处所谈及的事件属于尾部事件，又或压力事件。这些事件我们通常默认为是极难发生的，在某种程度也可以代表先前从未发生过的事件。经济资本的具体求得方式是计算相应尾部事件的预期亏损值。这期间其实并没有任何绝对的承诺，我们所做的只是使用抵押物进行风险覆盖，然后用经济资本覆盖长尾风险。

风险管理功能

经济资本代表了一个机构预备承担的风险的多少，那么它的预期回报又是多少呢？MakerDAO 中的每个贷款都包含一笔稳定费。这个费用的作用是帮助 MakerDAO 运营和维护整个系统的的稳定。该稳定费好比一个利率，而一个利率一般来说都由若干个构件组成。简单来说，一个利率必须是补偿一方所占用的购买力，所以首先它要偿付通胀。第二个构件是组织的运营费用以及一些政策上的花销。第三则是补偿先前曾提及的 Maker 持币者为系统提供的保险。

传统而言，这应该是一笔基于借贷方信用质量的信用风险保费。但在这个系统中，信用风险已经完全迁移至抵押物上。进一步说，传统形式中还包含一笔流动性偏好费用，以高额补偿延期的贷款。不过在 MakerDAO 系统中这笔费用不会出现，因为在该系统中的贷款的周期是开放式的。

总而言之，信用稳定费可以简单地视为通胀率、运营费、以及信用保费的总和。

信用保险费部分在本文的当前语境中其实更为适用。简单来说，我们先假设通胀和机构运营费是零。然后我们将稳定费单纯地看成一笔在抵押物不足时为系统提供保险的保费。对于稳定费，其中一种理解方式是将其看做 MakerDAO 花光自身所有风险资本的可能性（基于几种我们暂时不细述的假设场景）。另一种更简单的理解方式是把它看做一个预期亏损值。假设所有风险资本耗尽，那么我们就可将预期亏损表述为：

所以如果我们为风险资本设置一个面值——假设为 $100，那么当（亏损）事件发生的概率是 2.5% 时，预期亏损就是 $2.5。这 $2.5 又或 2.5% 就是每年中对这部分风险所预设的合理风险补偿。

就此，我们通过以上对概率的诠释，很好地将经济资本和稳定费相互关联。记住，如果我们将稳定费视作耗尽所有风险资本的概率的衍生，那么我们就必然还希望自己的买卖有一个正值的期望，也就是说：

上方的不等式代表着两个事件。第一项是，如果一年内违约没有发生，我们赚取稳定费。第二项是一年内发生违约，而我们则因此耗光所有的风险资本。注意，本场景中的这两个事件是逻辑互斥的。要么违约发生我们使用风险资本，要么不发生。

假设稳定费（即违约概率）是每年 2.5% 的风险资本，那么带入可等式可解得：

风险资本应是 97.5%/2.5% = 39 倍高于稳定费。速算（取倒数）可知，调整后最小风险回报为 2.56%（2.5%/97.5%），这看起来并没有太大吸引力。其实此处的计算还缺少一项。让我们重塑之前的不等式，给它添上一个加项：

于是我们的风险资本便可以定义为：

以上显示，风险资本代表了那部分没有被抵押物覆盖的贷款。之前的不等式（Risk Capital < 97.5%）可直接理解为风险资本必须少于贷款的 97.5%。因为我们一直在追求的就是让抵押物覆盖大部分风险。我们希望风险资本应代表一个相对较小占比的贷款余额。保守而言，这个占比不应超过抵押贷款的 8%~10%，也远低于风险资本 < 97.5% 的要求。实际上，如果我们选用 10%，并反推回报值，那么风险资本调整回报就将是 (2.5%/10%) 25% —— 一个相当有吸引力的回报比。

该经济资本算式是个用于计算各抵押品种的对应稳定费的一个自上而下的工具。进一步说，它也可以用于评估整个资产组合的最低稳定费。那么至此，我们先前介绍的多元化收益和关联度风险性因子间的关系就很明晰了。实际上，从债务上限到清算比例、相关性因子、还有经济资本，它们基于 MakerDAO 系统的重要组成之中，在持续构建、管理以及分析系统中的抵押物组合起到极为重要的作用。

总结

市面上的所有机构其实都各自面临着一系列的风险，又或者说多种层级的风险。作为本风险治理构架系列的第二篇，我们把注意力主要集中于 CDP 系统中的 Dai 供应侧所涉及的各种固有风险。即是说这个层级的风险是与 MakerDAO 系统的动力核心直接挂钩的。

Maker 持币者和 Maker 内部风险团队的职责

与其他风险模型类似，内部风险团队（MRT）会创建一个经济资本和稳定费用模型作为模板，以向其他团队以及 Maker 持币者（MTH）开放。

至此，我们将这些已知的风险通过系统的风险参数表示出来，内部风险团队以及广大 Maker 持币者的责任定位，则也已经在上文中罗列完毕。我们会在未来的文章中发布更多关于系统首要风险参数模型的细则。

本系列的第三篇，即终极篇，将着眼于 Maker 持币者所面临的一些抉择。该篇将细述各抉择的类别，从涉及内部风险团队的初步抉择，到普通的抵押物类别选择。该篇同时也将阐述不同的投票内容，以及预期的投票时间点。而文章的最后则会说明整个风险程式将如何在周密的部署及科学的风险治理过程管理之下运转。这一切都将经由持币者社区来协力达成。

第一部分：《稳定币的实现一共三种途径，为何 MakerDAO 偏选最后一种？》
第二部分：《深入 MakerDAO 系统，细说其中的六大风险》
第三部分：《MakerDAO 代币 MKR 的持有者，究竟该如何参与治理？》