• 以太坊燃气费由基础费（base fee）和优先费（priority fee）构成，基础费根据网络拥堵自动调整并被销毁，优先费作为激励直接支付给区块构建者 [page::1][page::3]。

- 过去360天内基础费与优先费的中位数呈波动性变化，显示出燃气费的动态特征。

• 提出多维燃气供给模型，将区块链操作消耗的计算、存储等多种资源分别转化为不同的燃气资源维度，并相应设定独立的资源约束 [page::5][page::6][page::7]。

- 动态燃气因子（dynamic gas）用以细化资源层面约束，超出单一“基础费”的限制，实现对资源紧张度的灵敏反应。
- 该模型以矩阵形式表达燃气成本计算，结合区块中交易对应的资源需求与费用构成优化区块内容选择。

• 通过二维资源示意图和几何分析阐释交易优先级筛选过程，图形展示了交易基于资源消耗与优先费的比较方法，为区块构建者挑选最有利交易提供支持 [page::8][page::9][page::10]。

• 需求侧，采用分数Ornstein-Uhlenbeck过程建模燃气价格的均值回复特性及长程记忆，合理解释燃气价格时间序列中的集群和自相关现象 [page::12][page::13][page::14][page::15]。

• 利用该价过程基础，设计并定价多种燃气费衍生品（如看涨期权），展示了依据燃气价格路径和时间到期的期权价值曲面，支持用户对冲燃气费波动的潜在需求 [page::16][page::17]。

• 附录通过实证数据估计分数Ornstein-Uhlenbeck模型参数，拟合中位燃气价格的对数正态分布，验证模型对实际数据的描述能力与局限性 [page::24][page::25]。

• 燃气费价格表现出日内及年度变动趋势，关联美国市场开闭时间，近年来波动性呈下降趋势，反映以太坊协议升级与生态变化影响 [page::26][page::27][page::28]。

• 详细评述了以太坊多项重要升级（如EIP-2929、EIP-1559、EIP-4488及2024年Dencun升级）对交易燃气费的实际影响，尤其是对Layer-2扩容费用的显著降低 [page::29]。

- 未来研究方向包括开发燃气费远期合约，以帮助用户锁定燃气费成本；探索更高效区块生成协议；以及减少最大可提取价值（MEV）对交易排序的潜在操纵风险 [page::18][page::19]。

金融报告深度分析报告

标题：Gas Fees on the Ethereum Blockchain: From Foundations to Derivatives Valuations

作者：Bernhard K Meister & Henry C W Price
发布机构：Imperial College London, Centre for Complexity Science
发布时间：2024年11月7日
主题：以太坊区块链上的Gas费用机制及其衍生品估值模型

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一、元数据与报告概览

该报告围绕以太坊区块链中的“gas费用”展开，主要分为两部分：一是基于区块链资源（计算、存储等）的供应端分析，研究如何将多维资源消耗转化为以gas计价的费用；二是基于需求端，引入分数型Ornstein-Uhlenbeck过程模拟gas价格波动，并基于该模型估值相应的衍生品。目标是通过供应与需求的结合，更好地理解和预测gas费用波动，提出以太坊gas费用的定价机制和衍生品交易策略。

报告核心论点为：

• 提出了多维资源约束下的gas定价框架，以解决当前单一价格机制难以反映复杂资源消耗的问题；

- 利用分数型Ornstein-Uhlenbeck随机过程刻画gas价格的持久性和均值回归特性，从而构建气费衍生品的定价模型；

• 提议未来建立gas费用的远期合约和其他衍生工具，助力用户对冲费用波动风险。

整体立场较为前瞻，既涵盖区块链技术细节，也结合金融数学模型，具备较强理论创新与实践潜力。[page::0][page::1]

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二、逐节深度解读

1. 引言与供应端分析

报告指出区块链区块容量作为“真实地产”的稀缺资源，区块的发布是递增且有限的。gas作为交易执行的核心“资源量”度量，是用户支付以获得区块打包优先权的重要成本元素。以太坊的EVM执行智能合约，其中交易的性质（从简单转账到复杂逻辑）决定了消耗的资源类型及多少。作者特别提醒，转账本身不构成“合同”，这一点法律与技术交叉的说明展现了学者在区块链机制背后的严谨态度。[page::1]

供应端部分强调，gas价格函数决定哪些交易能够被纳入区块，从而决定区块经济效益最大化。然而，区块生产者追求自身最大经济利益（优先级费最大化）未必符合所有网络节点和广大用户的利益。不同交易对延迟敏感度和资源消耗差异很大，且节点负担因硬件配置不同差异显著。因此，简单的单一gas计价机制存在局限。报告提出应通过多维度gas定价以更精准地反映资源消耗，并且借鉴了中央银行的多抵押品拍卖机制，对区块生产者和交易用户的“竞价拍卖”机制提出了新颖类比。[page::2][page::3]

以太坊当前存在的gas费用结构（基础费、优先费和最高支付费）被详细介绍，基本费为协议自动调节且被销毁，优先费激励矿工/节点，最高费限制用户支出。该设计平衡了区块拥堵与用户控制成本。数据统计采用Dune数据库，计算了360天的每日基础费与优先费中位数，为后续模型提供实证基础。[page::3]

2. 多维度供应模型设计

该部分数学化表达了多资源约束下交易到区块气费转换的具体框架。交易操作分解为需消耗不同资源（计算、存储等）组成的多维向量，利用“静态gas矩阵”表示各操作对资源的消耗结构；“动态gas向量”则捕捉资源约束的时间动态调整，用以替代传统EIP-1559的单一基础费调整机制。这允许区块生产者根据不同资源的拥堵状况，动态调节不同资源的“气费权重”，实现多约束的平衡。公式
$$Ct = \overleftarrow{\Lambda}t \overleftrightarrow{\mathbf{G}}t \overleftrightarrow{\Pi}t (Bt \overrightarrow{\textbf{I}} + \overrightarrow{\mathbf{P}}t)$$
为该关系核心表达式，详细定义了符号维度与含义，充分展示了设计的严密性和对以太坊现有机制的兼容性。[page::5][page::6][page::7]

为便于区块生产者比较交易经济效益，作者更进一层提出用图示法对交易的资源消耗与优先费进行二维及多维可视化，将优先费分配给资源轴，交易由折线表示。图2和图3表明，比较直观地判断在不同资源约束权重下哪个交易更优。在二维资源情况下，当两条代表交易的线有交点时，优选交易受资源权重向量影响，当两线无交点时，较靠近原点的线对应交易更优。图4则进一步强调了这一点。[page::8][page::9][page::10]

该供应模型跨越了EIP-1559单一gas限制的局限，引入多个约束并动态微调，增强了模型对大规模资源异质性状态的适应性。这一创新为区块链“硬件约束”更合理科学的反映提供了技术基础。对于动态因子调整，作者提示可依据需求侧波动强度采用不同的平滑或漂移检测方法。[page::10][page::11]

3. 行业比较与需求侧引入

报告附带对多种区块链的费结构对比，例如比特币基于交易大小的费用，IOTA无费交易模型，EOS资源押注模式等，表明Gas费机制具多样化发展。[page::12]

引入分数型Ornstein-Uhlenbeck过程建模gas价格。该过程具均值回复及长期相关性（通过Hurst指数体现），适合气费这种时序持久性明显且有群集波动的变量。图5展示了数据对数中位数及其滚动均线走势，匹配对数正态分布，进一步验证模型选取的合理性。蓝色曲线拟合与实际观测高度吻合，说明模型具较强解释能力。[page::13][page::14]

模型数学定义及其参数估计披露（回归法估计漂移率κ、均值μ、波动率σ，Hurst指数约0.38，意味着存在负相关尾部），并提供模拟轨迹图（图6），强调在区块链费率波动中，均值回复属性及长期记忆的经济含义。波动率度量了不同百分位数的费用变动，强调最小费用波动较低且均有下界为0的限制。[page::14][page::15]

4. Gas费用衍生品与估值

基于上述分数型OU过程，报告探讨了气费衍生工具如期权的设计与定价问题，参考了在天气衍生品中该类模型的应用。定义了加权期权（call和put）支付结构，即基于一段时间内费率相对于行权价格的超额部分的累计收益。相关定价公式可参照Brody et al.[2]，并给出了具体的3D期权价值曲面（图7），揭示期权价值如何随到期时间与底层价格波动。[page::16][page::17]

特别指出，由于gas价格不可直接交易，该衍生品价格不能通过传统无套利复制策略直接构建，面临实务中部分对冲难点。报告展望未来将进一步研究这些问题。[page::16][page::18]

5. 结论及展望

作者总结gas费用对链上生态系统各方的重要性，不同群体对其的不同关注焦点：用户关注成本效率，节点关注成本运维，链设计者关注竞争力。多维气费模型更贴合区块链的技术真实状况。利用分数型OU过程作为价格驱动模型可用于构建风险对冲工具，并赋能用户在时间与费用中做成本效益平衡。

进一步，开拓了建立gas费用远期市场的想法，有助于锁定未来成本，降低使用风险。提出未来区块链协议可结合预测性改进打包效率。对于最大可提取价值（MEV）问题，讨论了限制交易重排序的潜在方法，强调交易排除带来的延迟风险及其经济影响。

作者谨慎指出模型及实施挑战巨大，未来市场接受度存在很大不确定性，基于生态发展和协议演进。提及基础风险（basis risk）与流动性可能带来的问题。总的来说，提出了高度学术性与实践前瞻性的研究框架，领域价值突出。[page::17][page::18][page::19][page::20]

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三、图表深度解读

图1（页4）

• 描述： 展示了过去360天内每日以太坊区块链的基础费中位数和优先费中位数（单位：Gwei）。

- 解读： 底层费变化幅度大，明显峰谷交替，如2024年3月出现高峰，优先费波动虽较基础费小但趋势一致。基础费波动更剧烈，约2至80 Gwei不等，反映区块链使用需求强烈波动与拥堵状况。

• 联系文本： 支持多维gas调整模型设计背景，现实中燃料费复杂且动态，单一价格调整难反映细节，需细分资源对应价格调整。[page::4]

图2 & 3（页9）

• 描述： 图2(a)显示交易优先费全部归于存储或计算资源轴的两个极端，图2(b)通过反射线展示最优搜索方向。图3比较两交易线的相对距离和交点，分别表现绝对优先选择和依赖资源权重的选择。

- 解读： 交易可视化为斜线，斜率表达资源消耗比例，位置表示费用大小。交点体现资源成本变化带来的优先级切换，说明不同资源约束下交易优先级是动态多样的。

• 联系文本： 实证了模型可视化的直观易用性，利于区块生产者在多资源约束下挑选经济效益更优的交易。[page::9]

图4（页10）

• 描述： 两条交易线与蓝色检测向量的交点展示不同情形下的优先交易选择。

- 解读： 蓝色向量代表资源约束方向，掠过斜线优先选中的交易。向量方向的差异导致优先选择变化，直观体现资源权重对交易排序的影响。

• 联系文本： 说明约束权重如何影响区块构建的经济优化，强化多维价格机制合理性。[page::10]

图5（页13）

• 描述： 左图为近900天的分分钟中位数气费对数值及1天滚动均线，右图为对数气费的频率分布与对数正态拟合。

- 解读： 数据表现明显均值回复特性，滚动均线抚平短期波动；分布多头偏斜，拟合度良好。说明气费具持久相关性和长尾风险，适合用分数型OU过程模型处理。

• 联系文本： 为后续气费价格过程建模提供实证基础，模型选择合理性体现。[page::13]

图6（页15）

• 描述： 分数型Ornstein-Uhlenbeck过程模拟的以太坊气费价格路径示例，包含多条模拟路径与重点路径（红线）。

- 解读： 曲线展现均值回复和短期波动聚集特性，红线便于观察单一轨迹特征。模拟表现气费波动的持久性和群集效应。

• 联系文本： 表现模型对气费时间序列特性的模拟能力，为衍生品构建及风险缓释提供理论支持。[page::15]

图7（页17）

• 描述： 基于分数型OU过程的以太坊气费看涨期权价值3D曲面，展示期权价值随标的价和剩余期限的变化。

- 解读： 期权价值随底层价格上涨和到期时间减少增大，曲面符合金融期权定价逻辑。此图说明衍生品估值具连续敏感性，有利于确定合理价值区间。

• 联系文本： 期权定价结果验证模型适用性，开创气费风险管理工具的可能性。[page::17]

图8（页25）

• 描述： 对数中位数气费的观测频率分布与对数正态拟合及分数型OU模型模拟的对比柱状图。

- 解读： 模拟曲线虽能一定程度重现分布峰态，但仍有偏差，表明模型需进一步调整以完全捕捉数据分布特征。

• 联系文本： 反映出模型在实际数据再现上的局限，未来研究方向包括模型改进和参数调优。[page::25]

图9（页27）

• 描述： 2022至2024年每日中位数气费走势与各年中位数水平线。

- 解读： 气费整体呈下降趋势，极端峰值在2022年较多且幅度高，2023年波动有所缓和，2024年前半年气费较低且相对稳定，表明升级方案和市场调整效果显著。

• 联系文本： 指示外部升级（如EIP-1559等）对气费影响，并暗示多维机制和衍生品市场可能辅助稳定价格。[page::27]

图10（页28）

• 描述： 2022至2024年三个年度的小时中位气费分布及标准差误差条，标明美股开闭市时间。

- 解读： 价格峰值集中在美国交易时间段内，2022年波动最大，随时间减少，体现气费与传统金融市场存在一定同步效应或反映了区块链活动习惯。

• 联系文本： 为理解气费时段相关性提供基础，重要用于衍生品定价中的时间依赖性与风险管理。[page::28]

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四、估值分析

本研究采用分数型Ornstein-Uhlenbeck过程建模gas价格，结合该动态过程对气费衍生品进行估值。分数型OU过程拓展了经典OU模型，增加了自相关调整（Hurst指数），能更准确反映市场长期记忆特性。估值模型主要包括：

• 基本期权定价： 依据Brody et al.[2]对天气衍生品的期权定价框架，模型定义了期权对指定区间内gas费与行权值偏离程度的累计支付，具有连续时间线性集成特征。

- 模型关键参数： 漂移率κ控制均值回复速度，均值μ体现长期均衡费用水平，波动率σ表现短期波动强度，Hurst指数赋予长期记忆。

• 模拟实现： 使用Davies-Harte方法生成分数型布朗运动，实现OU过程的驱动模拟，匹配实际数据的统计特性。

- 估值限制： 由于gas价格不可直接交易，衍生品不可复制，期权市场需克服套保和流动性难题。

估值结果通过图7展现了期权价格对基础费用和剩余期限的敏感度，强化其经济意义与可行性。[page::14][page::16][page::17][page::24]

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五、风险因素评估

报告主要风险包括：

• 模型风险： 当前基于简化假设和部分数据拟合而成，未来更复杂行为（如极端拥堵、协议升级）可能导致实际气费波动超出模型解释范围。

- 市场接受度： 气费衍生品及远期合约市场尚未形成，流动性不足和基础风险（basis risk）可能引发价格偏离，铸成对冲盲点。

• 技术实现风险： 多维气费模型的实施依赖协议底层支持，存在技术与共识门槛，且需动态调整资源权重，过程复杂且可能增加节点负担。

- 合约设计风险： 不同合约标准、对标的资产的覆写条款可能导致合约间不兼容或参与者行为失衡。

• MEV与订单操纵风险： 交易重排序与排除导致的效率损失与经济波动，难以完全透过gas费机制控制。

报告虽未详述缓解方案，但提及基于协议内逐渐引入“严格排序”机制及期权市场的发展，期望减轻部分风险。[page::18][page::19]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告提出的多维气费构架核心是权衡复杂性与用户易用性，虽在数学上严谨，但现实中“区块生产者的额外计算效率成本”及“系统稳定性”如何权衡未详，存在实现挑战。

- 基于过去360天至近三年数据拟合价格过程的长期适用性、以及面对潜在新协议变动的适应性存疑。

• 衍生品市场关注度和流动性不足可能导致真实定价与理论价偏差，未来推广路径和诱因还不明朗。

- MEV及链上中心化问题虽被识别，但解决方案仍较为初步，实际影响深远。

• 价格过程对市场参与者的行为假设较理想针对性不强，尤其对策略性交易行为考虑不足。

整体报告在数学建模与机制设计上较强，但结合实际应用和生态动态仍需后续深入。[page::19][page::20]

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七、结论性综合

本文全面探讨了以太坊区块链gas费用机制，从供应端的多维资源消耗转换为多参数气费价格公式，到需求端基于分数型Ornstein-Uhlenbeck过程对气费价格进行建模，再到基于此模型的气费衍生品设计，无缝连接了技术细节与金融创新。

核心见解包括：

• 单一气费价格机制难以适应多资源消耗异质性，提出多维气费机制实现了更加合理的gas资源调配与经济激励。

- 分数型OU过程科学地捕捉到了气费的持久相关性和均值回复特征，为合约设计提供统计学支撑。

• 气费期权等衍生品估值模型可促进市场风险管理，打造区块链上费用风险的解决方案。

- 远期合约和多资源价格机制是未来区块链经济模型的创新方向，有助于生态健康与用户体验。

• 实践层面存在模型适用性、市场流动性、系统实现和MEV相关风险，需进一步研究和完善。

图表分析为上述结论提供了丰富数据支撑：图1揭示过去一年基础费和优先费的波动性；图2-4的多维资源映射说明了供应模型的效率；图5-6以及附录图8则量化了需求侧价格动态并验证建模的有效性；图7的期权估值曲面展示了衍生品定价应用。附录数据补充了参数估计和模型拟合的实证基础，确保分析的科学严谨。

综上，报告系统展示了区块链gas费用从底层供应机制到高阶金融工具设计的全景轮廓，兼具理论深度和应用前瞻，奠定了未来经济与技术交叉创新的重要基石。[page::0-29]

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参考页码溯源

本文所有结论均有对应页码标识，详见文中部分，方便追溯与验证。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::25][page::27][page::28]

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总结

本报告系统结合区块链资源经济学与先进随机过程建模方法，对以太坊gas费用机制及其衍生品估值进行了细致且全面的分析。对供应和需求两端均进行了创新性建模，详尽解读了关键图表及数据，提出了未来研究与实践发展的丰富路线图，堪称同类领域的高水准学术与实践指南。

报告