注:本文作者是瑞典隆德大学经济学教授汉斯·比斯特伦(Hans Byströ)。原文发表在《分类账2019》第4卷 以下是翻译: 摘要:在本文中，我将讨论区块链如何潜在地影响信用风险的建模方法，以及使用区块链技术的实时会计如何能够改善违约预测。 为了证明这一变化将对众所周知的信用风险度量产生(相当大的)影响，我们将使用一个简单的案例进行研究和比较。 我介绍 大多数金融人士听说比特币是一种虚拟货币。 然而，很少有人听说过比特币背后的技术——区块链。 尽管区块链技术迄今为止主要被用作比特币的管道，但区块链也可以用于传统金融产品的基础设施，如债务合同和金融衍生品。 (1) 在会计方面，区块链有可能通过两种方式提高投资者获得的信息质量:一是使会计信息更加可信，二是使信息更加及时 就信托而言，如果一家公司将其财务记录保存在区块链，与会计相关的操纵和欺诈的机会可能会大大减少，公司间的交易也会变得更加透明。 (2)从时间上看，由于基于区块链的账簿将使公司账簿中的每一笔交易立即可用，会计信息的实时更新将成为可能 (3)此外，该信息不仅可立即提供给公司内部人员，也可立即提供给(选定的)外部人员，如监管机构。 (4)(5)(6) 在本文中，我的重点是信用风险建模，以及区块链的广泛使用将如何影响我们未来对信用风险建模的方式。 众所周知，资产负债表和损益表等会计信息是不完善的。 (7)会计数据存在一些问题，如会计实务不清晰、不一致、管理者从事创造性会计或报告滞后于实际事件 由于大多数信用风险模型依赖于会计数据，公司在区块链(无论是公共的还是私人的)保留账簿所带来的财务报表的透明度、准确性和及时性的提高可以显著改善信用风险模型。 (8) 当然，没有人知道上述情况是否或何时会实现 在本文的分析中，我通常假设(一)上市公司将它们的财务数据上传到一个共同的区块链，(二)数据将非常频繁地上传，可能是每天都上传，以及(三)信用风险建模所需的任何会计数据将确实上传到区块链 换句话说，本文的重点不是讨论公司是否会参与未来的区块链计划。 二。区块链· 2008年，作者以笔名中本聪(中本聪)首次发表了关于比特币的白皮书。这是一种类似于现金但缺乏中央银行支持的数字现金。它提供了点对点所有权交换。重要的是，比特币不像银行那样依赖中央结算所。 相反，每一笔历史比特币交易都存储在全球发行的电子书中，我们称之为区块链，它记录了比特币历史上的所有交易。 (9)(10)(11) 比特币书籍被称为区块链，因为新的比特币交易记录(或块)被添加到历史交易链中。它们是由特殊比特币用户(称为矿工)添加的 矿工们已经解决了一个难题，即验证该区块中的每一笔比特币交易都是合法的。 (12)这项创新技术为(比特币)区块链增加了新的交易，并得到了整个分散网络的验证，大大降低了交易成本 此外，比特币区块链完全透明，并受到复杂加密技术(使用称为散列函数的数学算法)和矿工工作的保护。 iii。区块链和实时会计 区块链基本上是一本不能改变和销毁记录的书 因此，它可以作为一个可靠的和不断更新的公司会计记录簿 (13)这是因为区块链技术不仅可以用来在买卖双方之间转移数字现金，还可以廉价、高效和可靠地在两家公司之间转移任何其他资产的所有权。 (14) 定期编制财务报表，并总结某一时期公司账簿中发生的情况 然后，审计员就财务报表的准确性发表意见。 投资者和信贷风险经理等外部人士必须相信审计工作是彻底和公正的，而且公司没有向审计师提供虚假信息。也就是说，在编制财务报表和审计过程中，信任的概念都是至关重要的。这就是比特币背后的区块链技术可发挥作用的地方。（13） 如果一家公司自愿（可能是由于市场压力）将其所有业务交易发布在区块链上，每笔交易都有永久的时间戳，那么该公司的整个账本将立即可见，任何人都可以将该公司的交易实时汇总到损益表和资产负债表。（2）也就是说，审计师在当今会计界所做的很多事情，在明天，区块链可能会做得更有效率和及时。通过构建，如果一家公司将其所有交易和余额都保存在区块链上，那么区块链本身在很大程度上可取代审计师来确认公司会计的准确性（避免潜在的道德风险和代理风险）。由于区块链中过去的交易不能被篡改，不信任的问题就自然从公司的财务报表中删除了。 除了信任问题外，实时自动更新账本，其中每一笔交易（或多或少）都即时纳入公司的区块链中，可能使公司的会计信息像股票价格一样及时和动态。也就是说，由于区块链与会计的天然平行性，区块链技术可通过两种方式提高投资者获得会计信息的质量：一是使信息更可信，二是使信息更及时。 四、 区块链和信用风险模型 当前，最著名的两个信用风险模型是阿特曼Z-score模型以及莫頓(Merton，1974)模型。（15）（16）预测破产的Z-score公式是由爱德华·阿特曼（Edward Altman）于20世纪60年代后期提出的，其使用了各种公司收入及资产负债表变量（即会计信息）加上股票价格来预测公司是否会破产。

Z分数是五个财务比率的线性组合，其计算公式为:

其中 X1=营运资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=EBIT/总资产；X4=权益市值/总负债账面价值；X5=销售额/总资产。从 得出的Z分值越大，公司违约的可能性就越小。 默顿模型也依赖会计信息和股票价格作为输入，将公司的权利和债务视为针对公司基础资产发行的或有债权。(17)在默顿模型中

其中n()是累积正态分布， 价值是公司股票的市场价值；价值评估是公司资产的市场价值；d是公司负债总额。T-t是公司负债的到期日。Rf是无风险利率。

此外，股票波动性QE和资产波动性质量保证通过以下等式联系在一起:

我们可以解质量保证和24 (1)和(2)的非线性方程。默认距离定义为:

日差值越大，公司违约的可能性就越小。 4.1案例研究 为了证明从会计信息季度更新到近乎即时更新的效果，我研究了上述两种信用风险模型，并分别将其应用于两家美国知名公司:苹果和团购。因为这些公司的会计信息每季度抽样一次(即风险度量不能每三个月更新多次)，所以我必须模拟Z-score和DD度量的每日变动。(18)这些日变化是通过对正态分布的随机数进行采样而产生的。 通过这种方式，我获得了未来可能出现的区块链的实时Z值和DD的合理实现结果。 图1显示了两家公司的Z分数和默顿违约距离(DD)度量，分别包含每日和季度会计数据。(19)(20)由于假设的每日风险变化的波动是根据公司实际季度风险和债务变化的波动来选择的，因此这两个数字中的(相当大的)波动提供了一个合理和现实的证据，证明当区块链被引入公司账簿时，估计的风险度量将如何变化以及变化多少。 季度波动不显著，表明当会计信息从季度更新到每日时，信用风险模型得到了改进。(21)

图1苹果和Groupon的Z-score和Merton DD（违约距离），包括2014年10月至2015年10月的每日和季度会计数据。 如前所述，图1中的Z分数和违约距离的动态显示，如果基于区块链的实时会计可用，信用风险度量可以显著提高。 例如，从一个季度到下一个季度，Z值和DD值的平均变化分别为13%和36%。 换句话说，即使我们简单地假设实际的Z分数和DD从一个季度到下一个季度线性变化，与季度更新之间任何一天的实际信用风险水平相比，平均信用风险建模误差为6.5%和18%。 此外，如果本文中的随机过程用于对风险的季度变化进行建模，那么建模误差可能比这些数字大得多，如图1所示。 一个极端的例子是Groupon和默认值之间的第三季度距离，其中建模误差要大得多。 此外，在默顿模型或Z分数的情况下，当考虑违约概率而不是违约距离时，误差的大小甚至更大。 (22)至于风险评估的时机，无论采用何种信用风险建模方法，基于区块链的风险度量都将提前达到下一季度的信用风险水平，苹果提前75%，团购提前67% 平均而言，通过实时会计，下一季度的风险水平可在大约两个月内(即提前一个月)达到，在某些情况下可在几周内达到。 图1显示了Z分数和默顿DD指标的风险动态相似。然而，考虑到默顿模型更典型的动态(每日)实现，在实践中，Z分数可能是受实时会计影响最大的度量。 由于区块链的引入，甚至有可能(已经相当过时的)Z分数法将会复兴。 事实上，随着上述会计和审计实务的重大变化，当前的Z分数可能会被包括其他财务比率或系数的新分数方法所取代。 破产预测的整个领域也可能发生变化，重点是新工具(区块链术语中的智能合同)或直接根据违约可能性调整的财务比率。 由于外部人士也可以进入公司的所有交易，破产程序也可能发生根本性变化，经理、债权人、投资者和监管者都遵循全新的规则。 反身性等问题可能比今天的影响更大 最后，应该强调的是，即使公司在区块链公布的商业交易有限，信贷风险模型仍可能受到某种程度的影响。 v结论 以上，我讨论了比特币背后的区块链技术如何通过增加信任和更好的会计数据发布时间来改善信用风险建模 如果我的提议能在未来几年得到实施，它对我们模拟信贷风险的方式可能会产生巨大影响。 通过一个简单的案例研究，我发现区块链也会对今天广泛使用的信用风险度量产生重大影响。 谢谢:感谢玛丽安和马库斯·瓦伦堡基金会以及handels banken s for skningstiftelser的财政支持。论文的一部分是作者在巴塞罗那访问东南大西洋经济合作与发展组织时写的。作者要感谢五位匿名介绍人。 注释和参考文献 1。最近的一个例子是澳大利亚证券交易所在2016年2月决定成为世界上第一个利用区块链结算股票交易的市场。见《金融时报》(2016年1月25日)https://www.ft.com/content/fba2346-c370-11e5-b3b1-7b2481276e45 2，叶马克，http://www.nber.org/papers/w21802.pdf，“公司治理与区块链” 3。虽然实时会计传统上意味着公司的账簿每月或每季度更新一次，但在本文设想的未来区块链世界，该术语实际上意味着会计信息几乎立即更新(每天)； 4。在这篇文章中，当提到区块链时，我通常指的是公共区块链，而不是私人区块链 当然，尽管许多公司可能不会自愿披露公共图书上的所有检查数据，但人们可以想到一种情况，即最重要的数字(如销售额、杠杆率等)。)是公开的，而其余的是保密的或通过私人区块链分发给少数选定的参与者。 换句话说，即使未来的区块链环境将由许多隐藏在公众视野之外的私有(许可)网络组成，一些被审计的实体(如监管机构和信用评级机构)也可以通过分发的账簿随时获得最新的资产负债表信息。 全部或部分资产负债表信息的发布可能受监管或市场力量的驱动。 另一种可能的方法是使用所谓的侧链，即公司使用定期(部分)连接到主(公共)区块链的私人区块链 5.隐私问题对大多数公司都很重要，将实时财务报表中的参与者数量降至最低的权力可能永远存在。例如，可以想象只有持有一定数量股份的股东才能访问账簿(即账簿不是完全公开的)； 6.至于《区块链分类账》的扩充，本文没有详细讨论。 7.杜菲特区，兰多。https://doi.org/10.1111/1468-0262.00208.“会计信息不完全的信用利差期限结构” 8.当然，与区块链管理层相关的运营风险不容忽视。毫无疑问，在完全开放的书籍中会有错误和暗示，但是这种(潜在的)风险将不会在本文中进一步讨论。 9.中本聪，“比特币:点对点现金系统(2008)”https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. 10.安东诺普洛斯，硕士，“精通比特币”(2014年)； 11.区块链新经济蓝图(2015)； 12.最快的矿工将从这项服务中获得一些比特币奖励，每10分钟左右就会有一个新的区块诞生，而在竞争中失利的矿工将一无所获。比特币开采有时被称为“竞争性簿记”。参见https://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?“加密金融”哈维文摘_id=2438299。 13.“比特币背后的技术如何改变我们对会计的了解”https://techvi bes . com/2015/01/22/how-technology-behind-bitcoin-can-transform-accounting-as-we-know-it-2015-01-22； 14.沿着这条道路，一些实验已经在进行中。例如，纳斯达克正在测试使用“染色货币”技术作为利用区块链记录股票交易的一种方式。参见:埃尔恩，“纳斯达克押注比特币区块链将成为金融的未来”，https://。 财务比率、判别分析和公司破产预测金融杂志23.4 589-609(1968)https://doi.org/10.1111/1540-6261 . 1968金融杂志29.2 449–470(1974)https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1974 17.通过从股票价格和资产负债表信息中排除资产价值和波动性，该模型产生了对公司违约概率的估计。默顿模型使用布莱克和斯科尔斯框架来求解股票价格和波动所隐含的资产价值和波动性。然后，资产价值和资产波动性可以组合成一个风险度量，称为违约距离(DD)，它与公司的违约概率成反比。见布莱克，弗，斯科尔斯，米。“定价期权和公司负债”https://doi.org/10.1086/260062. 18.必要的会计变量是总资产、总负债、营运资本、留存收益、息税折旧摊销前利润、销售收入和默顿模型总负债。这些数据是从雅虎财经下载的。 19.为了区分实时会计对两种信用风险度量的动态影响，我每季度对股票价格进行抽样分析。虽然这可能是典型的在应用Z-score时，当使用默顿模型时，更常见的是每天更新股票价格。 20.在默顿模型(Merton model)中，股票收益率的波动性是基于上一季度的日数据计算的，无风险利率设定为10bp。 21.通过改进，随着更多更新的输入信息被使用，风险度量被更新或更及时。 22.原因是局部放电和放电之间的高度非线性关系。标准默顿模型由正态分布的数学性质给出，而穆迪KMV模型由内部数据库给出。