Луценко Р. Р. Поведінкова економіка віртуальних активів

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0825U001260

Облікова картка дисертації

0825U001260.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 051 - Економіка

Спеціалізована вчена рада

PhD 8114

Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Анотація

Дисертаційна робота присвячена теоретико-методичному обґрунтуванню та розробці механізмів і моделей поведінкової економіки віртуальних активів, які дозволяють здійснювати моніторинг даних соціальних мереж в контексті визначення поведінкових детермінант стейкхолдерів ринку віртуальних активів. У дослідженні проаналізовано основні концепції поведінкової економіки у контексті віртуальних активів та визначено специфіку різних їх типів. Особливу увагу приділено впливу соціальних мереж на формування поведінкових детермінант стейкхолдерів ринку віртуальних активів. Розроблено механізм моніторингу даних соціальних мереж, який дозволяє оперативно збирати та обробляти інформацію про настрої інвесторів, їх реакції на ринкові зміни та динаміку обговорень. Ідентифіковано та класифіковано основні поведінкові фактори, які впливають на процес прийняття рішень стейкхолдерами ринку віртуальних активів. Побудовано моделі динаміки криптовалютного ринку з урахуванням поведінкових метрик. Практичне значення отриманих результатів полягає у розробці комплексного підходу до аналізу динаміки ринку віртуальних активів на основі поведінкових детермінант стейкхолдерів. Використання запропонованої системи моніторингу даних із соціальних мереж дозволяє здійснювати збір інформації в режимі реального часу. Запропоновано підходи до інтеграції поведінкових метрик у моделі машинного навчання для підвищення точності прогнозів. Визначені ключові платформи для моніторингу ринкових трендів, аналізу поведінкових факторів та прогнозування цінових змін. Досліджено основні евристики та когнітивні викривлення, які визначають поведінку стейкхолдерів ринку віртуальних активів. Особливу увагу приділено ефектам володіння, якорування, підтвердження, доступності, статусу-кво, FOMO, надмірній впевненості та колективній поведінці. Показано вплив емоційних чинників, таких як страх та жадібність, а також емоційного інтелекту, особливо в умовах нестабільності й новизни ринку віртуальних активів. Розроблено класифікацію поведінкових упереджень стейкхолдерів на афективні, когнітивні та конативні, що дозволило запропонувати категоризацію інвесторів ринку віртуальних активів. Соціальні мережі визначено як важливий фактор, що посилює масову поведінку та вплив лідерів думок. Підкреслено необхідність врахування емоційних і поведінкових аспектів під час розробки бізнес-стратегій для віртуальних активів. Наголошено на важливості рівня цифрової грамотності стейкхолдерів. Розглянуто поведінкові аспекти ринку віртуальних активів у контексті теорії поколінь X, Y, Z, акцентуючи увагу на відмінностях у підходах до використання віртуальних активів залежно від рівня цифрових навичок. Систематизовано сучасні підходи для моделювання прийняття технологій у контексті віртуальних активів. Проведений порівняльний аналіз методів інтелектуального аналізу даних, включно з машинним навчанням, часовими рядами, нейронними мережами, NLP, які застосовуються для досліджень настроїв і поведінкових детермінант у соціальних мережах. Результати аналізу соціальних мереж створюють основу для ефективної інтеграції даних соціальних мереж у моделі прогнозування динаміки ринку віртуальних активів. Дані активності користувачів, зміст публікацій і тональність обговорень є індикаторами настроїв і поведінкових патернів інвесторів. Сформовані рекомендації щодо вдосконалення підходів до збору, обробки та аналізу даних соціальних мереж для досліджень у сфері поведінкової економіки віртуальних активів. Використання машинного навчання (поліноміальна регресія, дерева рішень, випадковий ліс, ARIMAX) підтвердило важливість багатофакторного підходу для моделювання динаміки цін. Нелінійні методи дозволяють враховувати складні взаємозв'язки між активністю в соціальних мережах, психологічними факторами та фінансовими показниками. Тестування моделей показало, що врахування соціальних даних значно підвищує точність прогнозів. Моделі машинного навчання продемонстрували найвищу ефективність завдяки здатності враховувати нелінійні ефекти. Дисертаційна робота розкриває переваги інтеграції поведінкових метрик стейкхолдерів ринку віртуальних активів у моделі прогнозування динаміки ринку, використовуючи дані із соціальних мереж. Результати моніторингу сприяють вдосконаленню моделей прогнозування динаміки ринку віртуальних активів за рахунок інтеграції соціальних індикаторів настроїв стейкхолдерів ринку віртуальних активів.

Читати повністю

Публікації

Danich V., Lutsenko R. Virtual assets of the distributed register. Bulletin of V. N. Karazin Kharkiv National University Economic Series. 2023. № 104. С. 5 –10. DOI: https://doi.org/10.26565/2311-2379-2023-104-01.

Луценко Р.Р. Аналіз поведінкових факторів стейкхолдерів ринку криптовалют серед користувачів соціальних мереж. Вчені записки університету “КРОК”. 2024. №3 (75). С. 172 – 182. DOI: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2024-75-172-182.

Луценко Р. Р. Прикладний програмний інтерфейс як метод моніторингу даних соціальних мереж для досліджень у поведінковій економіці. Бізнес-інформ. 2024. №8. С. 133–141. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-8-133-141.

Гур’янова Л. С., Луценко Р. Р. Моделі аналізу динаміки ринку криптовалют з урахуванням поведінкових метрик стейкхолдерів за даними соціальних мереж. Бізнес Інформ. 2024. №9. C. 129–138. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-9-129-138.

Danich, V., Lutsenko, R. Developing professional digital competencies for cryptocurrency market beginners (Case study of economics students). Baltic Journal of Legal and Social Sciences. 2024. № 1. P. 60-65. DOI: https://doi.org/10.30525/2592-8813-2024-spec-5.

Vitaly Danich, Rostyslav Lutsenko. Problems of operation of the cryptocurrency market in Ukraine. Сучасні інноваційно-інвестиційні механізми розвитку національної економіки в умовах євроінтеграції: матеріали VІІІ Міжнародної науково-практичної Інтернет- конференції, 28 жовтня 2021 р. – Полтава: Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», 2021. – 262 с. С. 27-29. URL: https://drive.google.com/file/d/1Ggcp4WCSzEDJX2do4gO6vJTFZ9F3E83c.

Луценко Р. Р., Даніч В. М. Можливості технологій розподіленого реєстру. Електронне наукове видання. Збірник тез доповідей за матеріалами Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів освіти та молодих вчених «Науковий простір: Актуальні питання, досягнення та інновації», 23-24 листопада 2021 р., м. Вінниця, 2021. – 370 с. С. 310-312. URL: https://enpuir.npu.edu.ua/bitstream/handle/123456789/43600/ 80_Tytul_Zmist.pdf.

Даніч В. М., Луценко Р .Р. Віртуальні активи у контексті теорії поколінь. Міжнародна науково-практична конференція «Реформування економіки в контексті міжнародного співробітництва: механізми та стратегії», 4-5 лютого 2022 року, м. Запоріжжя, 2022. – С. 63-67. URL: https://ir.vtei.edu.ua/g.php?fname=27906.pdf

Луценко Р. Р. Цифрова компетентність – запорука успішної підготовки спеціалістів з економічної кібернетики. Збірник матеріалів: Міжнародної науково-практичної конференції «Економічна кібернетика: теорія, практика та напрямки розвитку». 29-30 листопада 2022 року, м. Одеса, 2022. – С. 55-63. URL: https://economics.net.ua/wp-content/uploads/2023/01/tezy.pdf

Луценко Р., Даніч В. Аналіз поведінкових упереджень стейкхолдерів ринку криптовалют серед користувачів соціальної мережі ТікТок. Збірник тез доповідей ІІ Міжнар. наук.-практич. конфер. «Інновації та перспективні шляхи розвитку інформаційних технологій» (06 груд. 2023 р., м. Черкаси) [Електронний ресурс] / упоряд. : Т. О. Прокопенко, Я. В. Тарасенко ; М-во освіти і науки України, Черкас. держ. технол. ун-т. – Черкаси : ЧДТУ, 2023. – С. 69 - 71. URL: https://drive.google.com/file/d/1f0cc_HaFDH4G3AI_NfwqfTjaMjyWBvkc.

Rostyslav Lutsenko. Algorithm for monitoring social network data for behavioral economics research. Modern problems of social and economic systems modelling. XV International Scientific Practical Conference. April 11-12, 2024 – Multimedia Sciences. electron. Kharkiv, KHNEU named after S. Kuznetsia, 2024. URL: https://mpsesm.org/book/2024/pages/sections/ section05/page1155.html

Луценко Р.Р. Моделі поведінкової економіки віртуальних активів. Тези доповідей. ХІІ Всеукраїнська науково-практична конференція Форум молодих економістів-кібернетиків «Моделювання економіки: проблеми, тенденції, досвід», 22-23 листопада 2024 р., м. Львів. – 2024. – С. 68-71. URL: https://econom.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2024/11/2024_ Zbirnyk-OK_END.pdf

Lutsenko R. Intelligent Data Analysis Systems for Research in Behavioral Economics of Virtual Assets. The Ukrainian Scientific and Practical Conference «Scientific Research Methodology – 2024». Cherkasy, 15-16 November 2024. Cherkasy, 2024. P. 19-21. URL: https://pmkt.chdtu.edu.ua/scientific-research-methodology/

Гур’янова Л.С., Луценко Р.Р. Прогнозування динаміки ринку криптовалют на основі даних соціальних мереж. Моделювання та прогнозування економічних процесів : зб. тез доп. XVIIІ Міжнар. наук.-практ. конф., м. Київ, 5 груд. 2024 р. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, Вид-во «Політехніка», 2024. – С. 27-30. URL: https://mpeproc.fmm.kpi.ua/

Rostyslav Lutsenko, Vitaly Danich. Developing professional competencies for cryptocurrency market beginners (case study of economics students). The XII International Research-to-Practice Conference «Society Transformations in Social and Human Sciences». Rīga: BSA, 2024. 381 pp. P. 184-187. URL:https://bsa.edu.lv/docs/science/book/conference_20231125.pdf.

Читати повністю

Схожі дисертації

0825U001251

Дідківський Андрій Олександрович

Економічна діагностика потенціалу розвитку підприємства торгівлі

0825U001242

Токар Катерина Сергіївна

Використання маркетингових інструментів для підвищення конкурентоспроможності бізнесу на ринку продукції виноградарства в Україні

0825U001248

Герасимчук Василь Григорович

Стратегія залучення інвестицій на розвиток сільських територій України.

0825U001223

Бушинський Євгеній Валерійович

Регіональні відмінності інвестиційного розвитку територій

0825U001218

Терещенко Артем Миколайович

Формування фінансового потенціалу підприємства торгівлі