烤友记 | INS3小课堂：探索去中心化保险--精算模型

在传统金融领域，精算定价能力是保险公司的最核心以及最备竞争力的能力，精算师在国民经济分工中享有较高的地位和收入。

与NXM将保费与staking金额挂钩，利用staking的预期来为项目违约率进行定价的单一方式不同， INS3采用预期模型、KMV模型与自主链上评分卡三者结合的精算模型来确定保费。

1、预期模型

预期模型通过客户的staking金额数量来映射保费。

其中Risk Cost与staking金额指数递减相关，staking金额等于0时，年化保费为85%，当单个项目的skaking超过50万美元时，保险费用达到最低，最低的保费等于年化2%。该部分精算模型借鉴了NXM

2、KMV模型

信用险的保费定价=保额×(无风险利率+违约率)。

根据KMV模型：

其中，V为公司资产价值，μ为资产价值漂移率，δ为其波动率，dW为标准维纳过程。

假设债务期限为T，公司股权价值为E、负债为D，无风险利率为r，根据期权定价理论，有

由此计算违约距离DD：

并估算最佳违约点参数：

其中：  α为短期借款乘数，SD为公司短期借款，β为长期借款乘数，LD为长期借款。

实践中，我们将Defi的锁仓量以及交易所的公开热钱包存币量与币价市值之和作为资产，投保额作为债务，平台币或者项目治理代币的波动率作为波动率，建立和目前项目风险之间的映射关系。

DD = (marketcap + TVL - sumCover)/δ

其中，marketcap代币市值，TVL为锁仓市值或者钱包市值，sumCover为已销售总保额，δ为其代币波动率

kucoin保费模拟（sumCover为测试链数据，因此不具备参考意义）：

3、评分卡

INS3团队针对每个defi项目的链上信息制作了评分卡模型：

其中，智能合约风险权重占45%，抵押物风险占20%，流动性风险占10%，协议管理权风险占12.5%，预言机风险占12.5%。

评分卡具体模型参见（附录1：评分卡）：

通过评分卡，Defi项目的质量将更为量化，并反映在保费上。 评分和年化保费是反向线性映射关系，满分10分的保费为2%，0分的保费年化保费为定格85%。

INS3的精算模型融合预期模型、KMV模型以及评分卡模型进行联合精算定价，充分考虑市场预期与链上数据，其精细程度、精算的稳定性和准确性，相比目前去中心化保险产品都所提升。