區塊鏈如何改善實時會計（jì）及信用（yòng）風險建模

　　注：論文作者是瑞典隆德大學經濟學教授Hans Byström，原文刊登在Ledger 2019 Vol 4 期刊。

　　以（yǐ）下（xià）是譯文：

　　摘要：在本論文中，我將討論區塊鏈如（rú）何潛在地影響信用風險的建模方式，以及討（tǎo）論使用區塊鏈技術的實時會計如何能改進違約預測（cè）。

　　為了證明這種（zhǒng）變化會對眾所周知的信用風險（xiǎn）度量產生(相當大的)影（yǐng）響，我們會使用一個簡單的案（àn）例來進行研究對比（bǐ）。

一（yī）、引言

　　大（dà）多（duō）數（shù）金融界人士（shì）都聽說（shuō）過比特幣這種虛擬貨幣。不過，卻很少有人聽說過比特幣背後的技術-區塊鏈。雖然到目前為止（zhǐ），區塊鏈技術主要被用作比特幣的管道，但區塊鏈還可用於債務合約以及金融衍生品等傳統金融（róng）產品（pǐn）的基礎設施（shī）。(1)

　　在會計方麵，區塊鏈可通過兩（liǎng）種方式潛在地提高投資者所獲信息的質量（liàng）：一是使會計信息更加可信，二是使信（xìn）息變得更加及時。對於信任而言，如果公司將其財務記（jì）錄保存在區塊鏈上，則與會計（jì）相關的操縱和欺詐等機會可能會大幅減少，公司間交易也將變得更加透明。(2) 對（duì）於（yú）時間而言，由於基（jī）於區（qū）塊鏈的賬簿將使公司賬本中的每筆交易即時可用，因此會計信息（xī）的實時更新將成為可能。(3) 此外，該信息不僅對（duì）公司內（nèi）部人員是即時可用的，對監管機構等(選定（dìng）的)外部人員也同樣（yàng）如此。 (4)(5)(6)

　　在這篇論文中，我的重點在於信用風險建模，以及未來區塊鏈的廣泛使用可能會如何影（yǐng）響我們（men）對信用風險建模的（de）方式。眾所周知，會計信息，諸如資產負債表、損益表等是不完善的。(7)會計（jì）數據存在著一些問題，如不明確和不統一的會計做（zuò）法、管理者從事創（chuàng）造性會計或報告滯後於真實事件。由於大多數信用風險模型都依（yī）賴於會計數據，因此，公（gōng）司將賬簿保存在區塊鏈上(無論是公鏈還（hái）是私鏈（liàn）)所帶來的財（cái）務（wù）報表透明度、準確性和及時性（xìng）的（de）提高，都可顯著改善信用（yòng）風險（xiǎn）模型。(8)

　　當然（rán），沒有人知道上述情（qíng）景是否（fǒu）會實（shí）現，或者何時會實現。在本文的分析中，我通常（cháng）假設(I)上市公司將其財務數（shù）據上傳到一個公共區塊鏈上，(ii)數據上傳將非常頻繁，可（kě）能是每天，以及(iii)信用風險建模所需的任（rèn）何會計數據，確實上傳到（dào）了該區塊鏈上。換言之，本（běn）文的重點並不是討論公司是否會參與未來的區塊鏈計（jì）劃。

二、區塊鏈

　　2008年，筆名為Satoshi Nakamoto(中本聰)的作者首次公布（bù）了比特幣的白皮（pí）書，這是一種類似現金，但缺乏央行支持的數字貨幣，其提供了一種（zhǒng）基於點對點的所有權交換方式，重要的是，比特幣並不依賴於類（lèi）似銀行這樣的中心清算所。相反，每（měi）一（yī）筆曆史比特幣（bì）交易都存（cún）儲在一個全球分布的電子賬本當中，我們稱這個賬本為區塊鏈，它記（jì）錄了比（bǐ）特幣（bì）曆史上所有（yǒu）的交易。(9)(10)(11)

　　比特幣賬本之所以被稱為區塊鏈，是因為新的比特幣交易（yì）記錄(或區（qū）塊)會被（bèi）添加到曆史交易鏈當中，它們是由特（tè）殊的比特幣用戶(稱為礦工)負責添加的（de）。礦工們通過解決一個困（kùn）難的密碼學問題來驗（yàn）證區塊中的每（měi）一筆（bǐ）比特幣交易都是（shì）合法的。(12)這項創新技術將新（xīn）交易添加到(比特幣)區塊鏈中，並由整個去中心化網絡進行驗證，這大大降低了交易成本。另外，比特幣區塊鏈也是（shì）完全透（tòu）明的，並（bìng）且通過複雜的加密技術(使（shǐ）用稱為哈希函數的數學算法)和礦工的工作來保護它（tā）。

三、區塊（kuài）鏈和實時會計

　　區塊鏈基本上是一個無法更改和銷毀記錄的賬本。因此，它可作為一個值得信賴、不（bú）斷更新的公司會計記錄賬（zhàng）本。(13)這是因為區塊鏈技術不僅可用（yòng）於在買賣雙方之間轉移數字貨幣，其還可廉價（jià）、高效且可靠地在兩家公司（sī）之間轉移任何（hé）其他資產的所（suǒ）有權。(14)

　　財務（wù）報表是定期編製的，它總結了一家公司在（zài）一定時（shí）期內（nèi）賬（zhàng）本所發生的事情。然後，審計師對財務報表的（de）準確性發表意見。

　　投資者和信貸風險經（jīng）理等外部人士必須相信審計工作是徹底和公（gōng）正的，而且（qiě）公司沒（méi）有向審計（jì）師提供虛假信息。也就是說，在編製財務報表和審計過程中，信任的概念都是至關重要的。這就是（shì）比（bǐ）特（tè）幣背後（hòu）的區塊（kuài）鏈（liàn）技術可發揮作用的（de）地方（fāng）。(13)

　　如果一家（jiā）公司自願(可能（néng）是由於市場壓力)將其（qí）所（suǒ）有業務交易發布在區塊鏈上，每筆交易都有（yǒu）永久的時間戳（chuō），那麽該（gāi）公司的整（zhěng）個賬本將立即可見，任何人都可以將該公司的交易（yì）實時匯總到損益表和資產負債表。(2)也就是說，審計師在當今會計界所做的很多事情，在明天，區（qū）塊鏈可能會做得（dé）更有效率和及時。通過構建，如果（guǒ）一家公司將其所有交易和餘額都保存在區塊鏈上，那麽區塊鏈本（běn）身在很大（dà）程（chéng）度上可取代審計師來確認公司會計的準（zhǔn）確（què）性(避免潛在的（de）道德風險和代理風險)。由於區塊鏈中過去的交易不能（néng）被篡改，不信任的問題就自然從公司的財務報表中刪除了。

　　除了信任問題外（wài），實時自動更新賬（zhàng）本（běn），其中每一筆交易(或多或（huò）少)都即時納入公（gōng）司的（de）區塊鏈中，可能使公司的會計信息像股票價（jià）格一樣及時和（hé）動態。也（yě）就是說，由於（yú）區塊鏈與會計的天然平行性，區塊鏈技（jì）術（shù）可通過兩種方式提高投資者獲得會計信息的質量：一是使信息更（gèng）可信，二是使信息更及時。

四（sì）、 區塊鏈和（hé）信用風險模型

　　當前，最著名的兩個信用風險模型是阿特曼Z-score模型以及莫（mò）頓(Merton，1974)模型。(15)(16)預測破產的Z-score公式是（shì）由愛德華·阿特（tè）曼(Edward Altman)於20世紀60年代後期提出（chū）的，其（qí）使用了各種公司收入及資產負債表變量(即會計信息)加上股票價格來預測公司是否會（huì）破產。

　　Z-score是五個財務比率的線性組合，其計算公式（shì）為：

　　其中

　　X1=營運資本/總資產; X2=留存收益/總資產（chǎn）; X3=息稅（shuì）前收益/總資產; X4=權益市值/負債總額（é）賬麵價值; X5=銷售（shòu）額/總資（zī）產;

　　而得出的Z-score值越大，說明（míng）公（gōng）司違約的可能性就越小。

　　而默頓(Merton)模型，它也依賴於會計信息和股（gǔ）票價格作為輸入，但（dàn）將公司的權益和債務視為針對公司標的資產（chǎn）發行的或有債（zhài）權（quán）。(17)在默頓(Merton)模型中

　　其中，N為累積正態分（fèn）布，以及

VE是（shì）公司股票的市場價值; VA是公司資產的市場價值; D是公司負債的總額; T-t是公司負債的到期時間; rf 是無風險利率;

　　此外，股票波動率（lǜ） 和資產波動率 通過以下等式關聯：

我們可以解（jiě）VA和 的非線性方程（chéng）組(1)和(2)。默（mò）認距離定義（yì）為：

　　DD值越大，說明公司違約的可（kě）能性就越（yuè）小。

4.1 案（àn）例研究

為了（le）演示從（cóng）會計信息（xī）的季度更新到近乎即時（shí）更（gèng）新的效果，我研究了上述兩種信用風險模型，並將它們分別用（yòng）到美（měi）國兩家知（zhī）名公（gōng）司：蘋（píng）果(Apple)和Groupon。因為這些公司的會計信息是每季（jì）度抽樣一次的(即（jí）風險度量不能（néng）每（měi）三個月更新多次)，我必須模擬Z-score和DD度量的日常移動情況。(18)這些每日變動是通過抽樣正態分布隨機數產生的（de）。

　　通過這種方式，我得到了未來可能的區塊鏈實時Z-score和DD合理實（shí）現結果。

　　圖1顯示了這兩家公司的Z-score和默頓違（wéi）約距離(DD)度量，分別有每日和季度會計數據。(19)(20)由於假設的每日風險（xiǎn）變化的波動性，是根據公司的實際季度風險和債務變化的波（bō）動性來選擇的（de），因此兩（liǎng）個數字中的(相當大的)波動（dòng）提供了一個合（hé）理（lǐ）的現實證明，說明在企業賬本（běn）中引入區（qū）塊鏈，估（gū）計的（de）風險度量將如何變化以及變化有（yǒu）多少（shǎo）。

季度內的波動並（bìng）不顯（xiǎn）著，表明當會計信息從季度更新（xīn）改（gǎi）為每日更新時，信用風險模（mó）型得到了改進。(21)

　　圖1蘋果（guǒ）和Groupon的Z-score和Merton DD(違約（yuē）距離)，包括2014年10月至2015年10月的每日和季度會計數據。

　　如前所述，圖1中Z-score和違約距離(DD)的動態性（xìng）表明，如果基於區塊鏈的實時會計可用，則信用風險度量可得到顯著改（gǎi）進。例如，(針對兩家公司在這個時間段的)Z-score和DD從一個季度到下一個季度的平均變化分別為13%和36%。換言之，即使我們稍簡單地假（jiǎ）設，從一個季度到下一個季度，實際 Z-score和DD呈線性變化，在季度更新之間（jiān）的（de）任何一天（tiān），信用風險（xiǎn）建模誤差與實際（jì）信用風險水平相比平（píng）均為6.5%和18%。此外（wài），如果使用本文中（zhōng）的隨機過程對風險（xiǎn）的季度（dù）內變化進行建模，則（zé）建模誤（wù）差可能遠大於這些（xiē）數字，如圖1所（suǒ）示。一個極端的例子（zǐ）是Groupon與默認值之間的第三季（jì）度距離，在（zài）這個距離中，建模誤差要大（dà）得多。此（cǐ）外，在默頓模型或（huò）者（zhě）Z-score的情況（kuàng）下，當考（kǎo）慮到違約概率(PD)而不是違約距離時，誤差的大（dà）小甚至更大。(22)至於（yú）風險評估的時機，無論信用風險建模方法如何，基於（yú）區塊鏈的（de）風險（xiǎn）度（dù）量會更早達到下季度的信用風險（xiǎn）水平，其中蘋果早75%，Groupon早67%。

　　平均而言，通過實時會計，下一季度（dù）的風險水平在（zài）大約兩個月後(即提前（qián）一個月)就可達到，在某些情況下，幾周後就可達（dá）到。

　　圖1顯示了Z-score和默頓DD度量的風險動（dòng）態相似，但是，考慮到默頓模型更典型的動態(每日)實現，Z-score可能是在實踐中受實時會計影響最大的度量方（fāng）式。甚（shèn）至有可能(已相當過時的)Z-score方法，會（huì）因為區塊鏈的引（yǐn）入而經曆複興。

　　事實上，隨著上述會計和審計做法的重大變化，目前的Z-score可能會被包（bāo）含其（qí）他財務比率或係數的新score方法所取代。

　　破產預測的整個領域也有可（kě）能發生變化，重點放在新工具(區塊鏈術語中的智能合約)或直接根（gēn）據違約可能性調整的財務比率上。由於外部人士也可接觸到公司的所有交易，破產過程也可能發生（shēng）根（gēn）本性的變化，管理者、債權人、投資者和監管機構都在遵（zūn）守全（quán）新的規則。反身性等問題可能會比今天的影響會更大。

　　最後應強調的是，即使公司在區塊鏈上發布的業務交易有限，信貸風險模型仍有可能以某種方式受到影響（xiǎng）。

五、結論

　　上麵，我已經討論了比特幣背後的區塊鏈技術如何（hé）通過提（tí）高信任和更好（hǎo）的會計（jì）數據發布時機來改進信用風險建模。

　　如果我的提議在未來幾年內能夠實（shí）現，它對我們的信用風險建模方式所帶來的影響，可能是巨大的。通過（guò）一個簡單的案例研（yán）究，我發（fā）現區塊鏈也會對當今廣泛使用的信用風險度量產生重大影響。

　　致謝 ： 感謝Marianne和Marcus Wallenberg基金會以及Handelsbankens Forskningsstiftelser 提供（gòng）的經濟資助，論文的部分是當作者在巴塞羅那訪問ESADE時寫的，作（zuò）者想感謝五位匿名介紹人。

　　注（zhù）釋和參（cān）考文獻

　　1、最近的一個例子是（shì）澳大利亞證券（quàn）交易所於2016年2月決定（dìng）成（chéng）為世界上第一家使用區塊鏈結算股（gǔ）票交易的市場，參見《金（jīn）融時報》(2016年1月25日)https://www.ft.com/content/fba2346-c370-11e5-b3b1-7b2481276e45。

　　2、Yermack, D. “公司治理與（yǔ）區塊鏈” http://www.nber.org/papers/w21802.pdf。

　　3、雖然實（shí）時會（huì）計傳統上（shàng）通常意味（wèi）著公司的賬簿每月或每季度更新一次，但在本文所設想的未來區塊鏈世界中，該術語實際（jì）上意味著（zhe）會計信息的（de）近即時(每日)更新;

　　4、在本（běn）文中，當提到區塊鏈（liàn）時，我通常（cháng）指的是公共區塊鏈（liàn），而不是私有區塊鏈。當然，雖然很多公司可能不會自願在公（gōng）共賬（zhàng）本上披露所有的檢查數據，但人們可以想到這樣（yàng）一種情況：最重要的數字(如銷售額、杠杆率等)是公開的，而其餘的是保（bǎo）密的，或者是通過私人區塊鏈分發（fā）給少數選定的參與者。換言之，即使未來的區塊鏈環境將由許多隱藏在公眾視線之外的私有(許可)網絡構成，某些經過審查的（de）實體(如監管機構和信用評級機構)也可通過分布式賬本隨（suí）時獲得更新的資產（chǎn）負債表（biǎo）信息。

　　資產負債表信（xìn）息的（de）全部或（huò）部分發布（bù），可（kě）能受（shòu）到監管或（huò）市場力量的推動。另一種可能的（de）途徑是（shì）使用所謂的側鏈，即公司使用定（dìng）期(部分)連（lián）接到主(公共)區塊鏈的私有區塊鏈。

　　5、隱私問題（tí）對大多數公司來說都是重要的，而想要（yào）盡可能減少實時獲取財務報表參與者數（shù）量的力量可能永遠存在。例如，人們可以想到隻有持有（yǒu）一定數量股份的股東，才能訪問賬本的情（qíng）況(即（jí）賬（zhàng）本不是完全公開的（de）);

　　6、至於區塊（kuài）鏈賬本的擴展性問（wèn）題，本文沒有（yǒu）進行詳細討論;

　　7、Duffie, D., Lando. D，“會計信息不完全的信用利差期限結構” https://doi.org/10.1111/1468-0262.00208.

　　8、當然，與區塊鏈管理相關的操作風險，不應（yīng）忽（hū）視。毫無疑問，完全公開的賬本也會出現錯誤和意味的問題，但這種(潛在的)風險將不會在本文中進一步討論。

　　9、中本聰，“比特幣：一種點對點的（de）點子現金係統(2008)” https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.

　　10、Antonopoulos, A. M “精通比特幣” (2014);

　　11、Swan, M. “新經濟的區塊鏈藍圖”(2015);

　　12、動作最快的礦工會因為這項服務獲得一（yī）些比特幣獎勵，每大約10分鍾就會誕生一個新區塊，而在競爭中落敗的礦工什麽都不會（huì）得到，比特幣挖礦有時被稱為（wéi）“競爭記賬”。參（cān）見Harvey，C.R.“加密金融” https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract _id=2438299.

　　13、Lazanis, R. “比特幣背後的技術（shù）如何改變我們所知道的會計” https://techvibes.com/2015/01/22/how-technology-behind-bitcoin-could-transform-accounting-as-we-know-it-2015-01-22;

　　14、沿著（zhe）這一途徑，已經有一些試驗正在進行，例如納斯達克(NASDAQ)正在試驗使用“染色幣”技術作為一種使用區塊鏈記錄股票交易的方法，參見：Hern，A. “納（nà）斯達克（kè）押注比（bǐ）特（tè）幣區塊鏈成為金融的未來” https://www.the Guardian.com/technology/2015/May/13/Nasdaq-Bitcoin-Blockchain。

　　15 Altman, E. “Financial Ratioses, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy.” Journal of Finance 23.4 589-609 (1968) https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x. 16 Merton, R. “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates.” Journal of Finance 29.2 449–470 (1974) https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1974 .tb03058.x.

　　17、通過從股票價格和資產（chǎn）負債表信息中剔除資（zī）產價值和波（bō）動性，該模型產生了對公司（sī）違約概率的估計。默頓模型（xíng）使用Black和Scholes框架來求解股票價格和波動性所（suǒ）隱含（hán）的資產價值和波動性。然後，資產價值和資產波動率可以組合成一個稱為違約距離(DD)的風險度量，該度量與公司的（de）違約（yuē）概率成反比，見Black，F.，Scholes，M.“期權和公司負債的定價” https://doi.org/10.1086/260062.

　　18、必要的會（huì）計變（biàn）量是總資產（chǎn）、總負債、營運資本、留存收益、息稅折舊及攤（tān）銷前利潤(EBITDA)、Z-score 的銷售額和默頓模型的總負債（zhài）。這些數據是從雅虎財（cái）經（jīng）(Yahoo Finance)下載的。

　　19、為了分離實時會計對兩種信（xìn）用（yòng）風險（xiǎn）度量的動態影響，我每（měi）季（jì）度對股票（piào）價格進行（háng）抽樣分析，雖然這在（zài）Z-score的應用中可能是典型的（de），但在使用默頓模型時，更常見的是每天更新股票價格（gé）。

　　20、在默頓模型中，股票收益（yì）波動率（lǜ）是根據上一季度的每日（rì）數據（jù）計算出來的，無風險利率設定為10bp;

　　21、通過改進，由於使用了更多更新的輸入信（xìn）息，因此風險度量更加更新或及時。

　　22、其原（yuán）因是（shì）PD和DD之間（jiān）的高度非線（xiàn）性關係（xì），標準的（de）默頓模型由正態分布的數學性質（zhì）給出，而穆迪（dí）KMV模型則由內（nèi）部數據庫（kù）給出。