PANews 9月8日消息，人大金融科技研究所發布《Journal of International Money and Finance》上穩定幣研究的編譯文章，相關研究基於LLM智能體解析穩定幣脫錨風險，其中指出穩定幣脫錨具有明顯的非線性和閾值特徵，套利機制能夠吸收一定程度的資訊壓力，但當敘事嚴重程度達到「臨界閾值」後，系統可能迅速進入持續脫錨狀態。

研究認為，危機並非簡單由「壞消息→價格下跌」直接導致，而是可能經歷「嚴重敘事衝擊→恐懼上升→流動性惡化→零售投資者集中賣出→套利者撤退→訂單失衡→持續脫錨」的自我強化過程。研究還發現，在最高嚴重度敘事衝擊的實驗中，不同風險來源導致的平均脫錨程度不存在統計顯著差異。這意味著在該模型設定下，敘事衝擊的嚴重程度可能比具體敘事內容更重要。