Дек А. О. Моделювання поведінки агентів ринку криптовалют

Дисертаційна робота присвячена моделюванню поведінки агентів ринку криптовалют. У роботі проаналізовано концепції інформатизації економіки і суспільства, запропоновано використання терміну «криптоекономіка» для позначення галузі, що формується навколо криптовалют, розподілених реєстрів та стійких методів шифрування. Розглянуто основні елементи криптоекономіки, включаючи публічний реєстр, блокчейн, алгоритми консенсусу, розумні контракти, електронні гроші, криптовалюти та нові види залучення коштів. Було визначено ряд питань, що наразі недостатньо досліджені. Одним з таких питань є визначення витрат електроенергії на майнінг криптовалют. Прийняття майнерами економічних рішень щодо вибору обладнання впливає на такі глобальні характеристики мережі, як середня швидкість і вартість транзакцій, хешрейт і пов’язані з цим витрати електроенергії та відповідний вуглецевий слід. Іншим недостатньо дослідженим питанням є вплив інформації з соціальних мереж та суб’єктивних суджень на прийняття рішень економічними агентами про купівлю чи продаж криптовалюти, про доцільність майнінгу за заданих умов, про доцільність інвестування в проєкти. У роботі були поставлені та вирішені такі завдання: проаналізовано концепції інформаційної економіки; виявлено зв’язок цих концепцій з криптоекономікою; досліджено інформаційні джерела, що можуть бути використані для моделювання поведінки агентів ринку криптовалют; розроблено модель енергоспоживання мережею майнерів біткоіна; оцінено екологічний вплив майнінгу на довкілля; встановлено рівень рефлексії. 3 трейдерів та експертів галузі криптовалют за допомогою «гри на відгадування»; виявлено типи поведінки трейдерів криптовалют на основі показників прибутковості їх біржової торгівлі та рівня рефлексії; удосконалено комплекс моделей прогнозування часового ряду ціни біткоіна за рахунок використання фактуальної та концептуальної інформації з соціальних мереж і новин. Ключові слова: моделювання поведінки, криптовалюти, біткоін, майнінг, трейдинг, експериментальна економіка, поведінкові фінанси, споживання електроенергії біткоіном, вуглецевий слід майнінгу, нейронні мережі, обробка природної мови, гра на відгадування, кластеризація.