区块链是当下非常热门的一个话题,具有广泛的应用前景。2021年6月7日,工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室联合发布《关于加快推动区块链技术应用和产业发展的指导意见》,《指导意见》提出要从政策支持、产业落地、人才培养等多方面促进区块链技术的发展,到2030年使区块链成为国家发展的重要支撑,这体现出了区块链技术对国家未来发展的意义十分重大。首次代币发行（ICO）是一种为区块链项目筹资的方式,具有融资速度快、范围广等特点,为初创企业筹集资金提供了一种高效、便捷的新途径。然而,这种融资方式却被滥用,成为投机分子牟取非法利益的手段。尽管世界上很多国家和地区的金融监管机构都发布了风险警告,提醒投资者提高风险防范意识,警惕其存在的风险,但在“一夜暴富”的神话推动下,ICO热度依然还在,虚拟代币的投资与交易隐藏着巨大风险。因此,探究首次代币发行欺诈风险的甄别模型具有一定的意义。为了实现该研究目的,本文做了如下工作。本文以哈耶克自由货币理论、郁金香效应理论、信号理论作为理论基础。从哈耶克的自由货币理论出发,揭示当前虚拟货币的实质。结合郁金香效应理论,解释投资者为何热衷于追逐ICO投资狂潮,以致于做出不理智的行为。以信号理论为基础,分析ICO过程中由于信息不对称带来的委托-代理问题、逆向选择和道德风险问题。依据信号理论,从信息披露的角度出发,研究相关因素在ICO欺诈风险识别过程中的效能。具体而言,基于项目的发行数据、项目概况、项目开发进度、项目团队、生态运营五个层面,构建首次代币发行欺诈风险识别指标体系。本文一共选取了12个初选指标,手动收集到118个样本。其中,首次代币发行欺诈项目有68个、非欺诈项目有50个,以8:2的比例将样本划分为训练组和检验组。在训练组和检验组中,ICO欺诈项目样本量和非欺诈项目样本量的比例构成基本相同。接着,对数据进行描述性统计分析,本文发现ICO欺诈项目和非欺诈项目在大多数指标上具有明显差异。运用单样本K-S检验进行正态性检验,结果显示样本来自的总体不符合正态分布。在这种情况下,本文使用曼·惠特尼U检验（一种非参数检验方法）对两组样本进行差异性分析。本文发现选取的12个指标在ICO欺诈项目和非欺诈项目之间均存在显著差异。对这12个指标进行相关性检验和多重共线性检验,以保证进入logit模型的各指标间不存在多重共线性,最终筛选出7个指标进入logit模型的构建过程。从logistic回归结果来看,有3个指标的显著性水平小于0.05,分别为项目信息披露的完整性、Github累计提交次数、团队成员信息的可靠性;有2个指标的显著性水平小于0.1,分别为换手率、持币集中度。接下来,比较模型在不同阈值下的正确率。当阈值为0.4时,模型的预测效果最好,总体预测的准确率达到了92.6%,因此本文选择0.4作为所建模型的阈值。最后,本文用ROC曲线和混淆矩阵对模型的有效性进行了检验。ROC曲线的AUC值接近于1,检验组总体预测的正确率达到了87.5%。两种检验方法的结果均表明本文所构建的区块链首次代币发行（ICO）欺诈风险识别模型预测效果较好。通过上述工作,本文得出以下结论。换手率、项目信息披露的完整性、Github累计提交次数、团队成员信息的可靠性、持币集中度能够显著影响一个ICO项目是否为欺诈项目。将这5个指标带入模型,模型预测的准确率也比较高,说明本文所建立的logit模型能够用于ICO欺诈风险的甄别。本文丰富了首次代币发行相关领域的研究成果,为识别首次代币发行欺诈项目提供了一个可以量化的工具,具有一定的理论意义和现实意义。