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目前市场上存在多种基于资金池的DeFi贷款服务，每一种服务都提供不同的利率模型，以保持贷款人和借款人需求之间的平衡。

存款人从基于资金池的DeFi贷款服务中获得的利息与借款人创造的利息成正比。因此，对于储户来说，以尽可能高的利率借出尽可能多的代币的服务是最可取的。同时，从借款人的角度来看，以尽可能低的利率借款是有益的，因此在上述双方之间找到平衡是至关重要的。

这个过程中的主要因素是利用率。对于这些基于资金池的DeFi贷款服务，资金池是由贷款者存入的资金维持的，贷款者从资金池中取出贷款。利用率是贷出资金的一个指标(总借款)，而代币的总可贷出金额(总存款+协议权益)则是另一个指标。

通常，高使用率表示用于贷款的资金池的百分比较高，因此，存款人的利率更高。相反，较低的利用率意味着更少的贷款，更低的利率。

这种决定利率的机制有两个主要目的：

1、存款利率高

为存款提供高利率，提高存款的利用率势在必行。

如果贷款者和借款者的需求在当前的市场利率下得到满足，那么更高的利用率将为存款人带来更高的利率。这在系统中创建了一个健康的强化循环。然而，如果利率很低，那么提供给存款人的利率也会很低，从而降低了他们将资金留在系统中的动机。这将导致提现的增加，导致资金池不断减少。这最终导致系统的活动降低。

2、稳定的提款

为了能够统一地响应取款请求，重要的是保持一定数量的资金可用来立即取款。如果系统无法处理所有的取款请求，则增加了发生银行挤兑的可能性。这将破坏系统的信誉，并导致用户流失。为了防止这一切发生，必须将利用率保持在一定的水平。如果利率接近100%，就必须通过迅速提高利率来鼓励收回借出的资金或增加存款，以确保资金池的流动性。

如你所见，利率模型在基于资金池的DeFi贷款服务中发挥着至关重要的作用。每一种服务都花费了大量的时间和精力来完善模型。

以下是对各种DeFi贷款服务及其利息模型的深入分析。本文分析选择的DeFi项目包括：compound、Fulcrum、dYdX、DDEX和Divine。它们的利率模型主要分为三类:线性模型、多项式模型和指数模型。

线性模型

Compound和Fulcrum使用的是线性利率模型。

线性利率模型(Compound和Fulcrum)

随着利用率从0%上升到100%，Compound的利率保持在[5%，20%]之间，Fulcrum的利率保持在[8%，100%]之间。

1、在目前市场利率(DAI为12.5%)下，Compound在50%的利用率下达到平衡，而Fulcrum是在61.3%，Compound

2、在90%利用率下，Compound斜率为0.15，Fulcrum斜率为8.2125 (x = 0.9+时的导数)，Compound

我们假设提取资金池的配置为10%，因此选择了90%的利用率进行比较。

对于Compound等简单的线性模型，必须选择较低的坡度才能获得较高的利用率。当利用率较高时，与其他模型相比，降低利用率以达到稳定的压力较低，且该模型存在较大的银行挤兑风险。然而，Fulcrum引入了另一个具有一定值的线性模型，从而降低了该模型所具有的风险。

多项式模型

dYdX和DDEX是使用多项式模型计算利率的服务。

利率多项式模型(dYdX, DDEX)

随着利用率从0%上升到100%，dYdX的利率保持在[0%，50%]，DDEX的利率保持在[10%，100%]之间。

1、在当前市场利率下，dYdX达到均衡的利用率为75.5%，DDEX为49.1%。(dYdX< DDEX)

2、在90%利用率下，dYdX斜率为1.55，DDEX斜率为3.08 (x = 0.9+ 时的导数)(dYdX < DDEX)

多项式模型的利率随着利用率接近100%而急剧上升。与线性模型相比，多项式模型能更好地实现资金的稳定性，便于提取资金。

指数模型

最后，Divine是一个使用利率指数模型的服务。(目前由Trinito使用)

利率指数模型(Divine)

随着利用率从0%上升到100%，Divine的利率保持在[3%，100%]之间。最小利率通过值b设定，斜率由值a确定。

1、在目前市场利率下，Divine达到均衡的利用率为88.4%。

2、在90%的利用率下，Divine的斜率为2.63。(x = 0.9+ 的导数)

指数模型与多项式模型相似，可以在利用率较高时迅速提高利率，增加资金实现流动性的动力。同样，从上图中可以看出，曲率系数高(a = 20)，在一定的利用率(70%)以下，可以提供一个相当固定的利率。这是一个很大的优势，因为该系统可以在不进行额外干预的情况下提供流动性和利率的稳定，本质上解决了大多数基于池的DeFi贷款服务固有的风险。

正如您所看到的，每个DeFi贷款服务都有一个适合其服务的不同利率模型。因此，很难说哪一个是完美的。这些都在经受市场的检验，完善利益模型机制、提高效益的工作还将继续。