Статьи, Журналы
A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty
Статьи, Журналы
A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty
Kolesnik, G.V. A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty / G. V. Kolesnik, A. D. Slastnikov // Экономика и математические методы. — Москва, 2026С.115-128 — N 3. Том 62. — Библиогр. в конце ст.
Kolesnik, G.V. и Slastnikov, A.D., (2026С.115-128), "A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty", Экономика и математические методы, Москва, 2026С.115-128, N 3. Том 62.
Kolesnik G V, Slastnikov A D. A dynamic model for optimizing decentralized project financing under uncertainty. Экономика и математические методы. 2026С.115-128; (N 3. Том 62). DOI:DOI.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
One of the trends of the last decade in the modern economy has been the active development of decentralized solutions designed to ensure the sustainability, transparency, and inclusiveness of financial and management processes. Blockchain technologies and distributed systems enable interaction between participants without intermediaries, reducing transaction costs and increasing trust. This paper examines the problem of determining the optimal token locking strategy aimed at maximizing the long-term effectiveness of the project. A dynamic model is considered in which the fundamental value of a project described by a stochastic process, reflecting the high uncertainty typical of startups in this field.
-
УДК:330.43
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Эконометрика в MS Excel и Libre Calc / С. А. Зададаев, И. В. Орлова, В. П. Невежин [и др.]. — Москва : Центркаталог, 2022. — 286 с.. — (Вузовский учебник). — ISBN 978-5-903268-69-6.
- 2. Методы оптимальных решений / Самарский государственный экономический университет. — Москва : КноРус, 2022. — 298 с.. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-09775-5.
- 3. Малюгин, В. Модели по данным смешанной частоты и их применение для наукастинга и причинного анализа индексов цен / В. Малюгин // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 8. — С.22-36.
- 4. Смирнов, А.Д. Осцилляции макродинамики денег и долга / А. Д. Смирнов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.551-588.
- 5. Щепелева, М.А. Построение системы опережающих индикаторов для прогнозирования валютного кризиса / М. А. Щепелева // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 4. Том 29. — С.146-162.
- 6. Габов, М.А. Сравнительный анализ моделей прогнозирования региональной инфляции / М. А. Габов, Т. В. Букина, Д. В. Кашин // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2025 — N 4. — С.87-117.
- 7. Morozov, Y. Input – output network structure and shock propagation / Y. Morozov. — Moscow : Bank of Russia, june 2026. — 21 с.. — (Working Paper Series. # 169).
- 8. Джункеев, У. MOSES: макроэкономическое прогнозирование на основе синтеза моделей и текстовой информации / У. Джункеев // Деньги и кредит. — Москва, 2025 — N 4. Том 84. — С.63-84.
- 9. Ниворожкина, Л.И. Эконометрика / Л. И. Ниворожкина, С. В. Арженовский, Е. П. Кокина. — Москва : Инфра-М, 2020. — 207 с.. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-369-01698-5.
- 10. Box, G.E.P. Time series analysis / G. E.P. Box, G. M. Jenkins, G. S. Reinsel. — 4th ed.. — USA : Wiley, 2015. — 755 p.. — ISBN 978-0-470-27284-8.
Отзывы читателей
0