[发明专利]基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法

说明书

本发明公开了一种基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法，包括以下步骤：S1、基于虚拟货币市场的历史数据，选择出风险因子；S2、针对步骤S1选择出的出风险因子，进行数学建模，建立风险因子与违约概率之间的关系模型；S3、将目标公司的风险因子观测值代入步骤S2中的关系模型，求解预期违约概率；S4、通过结果评估指标对步骤S2中关系模型的预测能力进行评估。本发明围绕结合虚拟货币和区块链本身的一些独有特性参数进行建模，将一些历史实践证明有效的量化方法进行融合和改进，采用逻辑回归模型代替Z‑score模型来评估违约概率，完成对虚拟货币初创公司的违约风险进行评估和预测，大大地提高了预测违约概率的准确率和适用性。

技术领域

本发明涉及虚拟货币技术领域，更具体涉及一种基于区块链和虚拟货币特征的公司违约风险评估预测方法。

背景技术

区块链技术在金融领域的应用，产生了虚拟货币。2009年，第一只基于区块链技术的虚拟货币—比特币出现；2014年，第一个智能合约平台以太坊出现，伴随其平台出现的是以太币。以太坊的智能合约平台使得ICO(Initial Coin Offering)在实践上成为可能，程序开发者只需要通过简单的程序开发，就可以在以太坊平台发行一只属于自己的虚拟货币。ICO是一种通过区块链技术手段来模拟IPO的、在虚拟货币市场进行低成本融资的方式。募资者向投资者发售自有虚拟货币，投资者用市场上公开交易且价值被认可的虚拟货币—如比特币或者以太币—购买募资者出售的虚拟货币，之后募资者发售的虚拟货币将在虚拟货币交易所进行公开交易。以太坊是第一只ICO的虚拟货币，以太坊团队向投资人发售以太币以换取比特币。随着以太坊的出现，越来越多的初创公司通过ICO发行虚拟货币，进而生成了虚拟货币公开交易市场。截止2019年底，虚拟货币市场公开交易的虚拟货币有3000种左右，总市值达10亿美元的规模。

作为新兴市场，虚拟货币市场的运营和监管有待完善。随着虚拟货币初创公司不断增多，虚拟货币的欺诈和违约行为时常出现。截止2019年11月，总计有1778只虚拟货币产生了违约。这些违约公司所进行的区块链初创项目失败，创始合伙人或被调查或被定性为金融欺诈，公司发行的虚拟货币则多为价格归零或者不再能进行市场公开交易。相关项目投资人蒙受巨大损失。对虚拟货币及其背后初创公司违约风险的评估和预测，是投资人、ICO运作公司、虚拟货币交易所以及监管机构共同的需求。而现有数学模型和计算机技术，对虚拟货币相关的风险评估是相对缺乏的。

对公司违约风险的评估，主流方法是用莫顿模型。但是基于莫顿模型的假设和限制，莫顿模型并不适用于虚拟货币领域。

莫顿模型有两个问题：1.其估算需要用到公司的财务数据，而财务数据可以造假。在虚拟货币相关违约中，有很多案例属于金融欺诈，则公司财务数据很难反映真实情况。2.莫顿模型对初创公司，乃至虚拟货币初创公司的评估适用性存疑。莫顿模型的评估对象为相对较为成熟的上市公司。如：其模型估算中，债务和公司资产是很重要的参数。而虚拟货币相关公司多为初创公司，公司融资多为股权形式而非债务借贷形式，且资产多为轻资产，比较难以用莫顿模型建模。

针对莫顿模型的问题，一些新型探索被用来估算违约风险，比如，利用虚拟货币市场自由特性找出相关的风险因子并利用Z-score模型来评估违约风险。虽然Z-score模型也是非常传统风险评估模型，但是Z-score模型具有灵活且可操作性可以有效应用于虚拟货币市场。

Z-score模型非常灵活并可以利用有效的基于比特币市场的风险因子做出对违约风险的评估，但是Z-score模型的问题在于：最终决定公司是否违约，需要根据Z-score值以及相关给定阀值来确定，而阀值的确定依赖于定性的主观判断。虽然Z-score模型对虚拟货币有一定针对性，但是其方法并不完全是主流金融系中数学量化方法，所以Z-score模型从某种程度上来说并不客观且依赖于风控人员的主观经验，其有效性值得推敲。

发明内容