Поведінкова економіка віртуальних активів - Луценко, Ростислав Русланович; Lutsenko, R. R. (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2025)
Дисертаційна робота розкриває переваги інтеграції поведінкових метрик стейкхолдерів ринку віртуальних активів у моделі прогнозування динаміки ринку, використовуючи дані із соціальних мереж. Розроблено механізми моніторингу, які дозволяють здійснювати аналіз настроїв стейкхолдерів ринку віртуальних активів і динаміки ринку. Результати моніторингу сприяють вдосконаленню моделей прогнозування динаміки ринку віртуальних активів за рахунок інтеграції соціальних індикаторів настроїв стейкхолдерів ринку віртуальних активів, підвищують якість прогнозу та управлінських рішень, що 7 підкреслює роль соціальних мереж у поведінковій економіці віртуальних активів.

The dissertation reveals the benefits of integrating behavioral metrics of virtual asset market stakeholders into a market dynamics forecasting model using data from social networks. Monitoring mechanisms have been developed that allow for analysis of virtual asset market stakeholder sentiment and market dynamics. The monitoring results contribute to improving models for forecasting virtual asset market dynamics by integrating social indicators of virtual asset market stakeholder sentiment and improving the quality of forecasts and management decisions, which emphasizes the role of social networks in the behavioral economics of virtual assets.
Behavioral economics of virtual assets
Науковий керівник: Гур’янова Лідія Семенівна, доктор економічних наук, професор
Keywords: SOCIAL SCIENCES::Business and economics; TECHNOLOGY::Information technology; поведінкова економіка; віртуальні активи; патерни поведінки; блокчейн технології; ринок криптовалют; інвестиції; альтернативні інвестиції; інвестиційні рішення; соціальні мережі; моніторинг; аналіз даних; машинне навчання; моделювання; прогнозування; аналіз настроїв; behavioral economics; virtual assets; behavioral patterns; blockchain technology; cryptocurrency market; investments; alternative investments; investment solutions; social networks; monitoring; data analysis; machine learning; modeling; forecasting; sentiment analysis