The model of a decentralized project tokens allocation

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The development of distributed ledger technologies (blockchain) led to the alternative ways to finance projects based on the issuance of tokens — digital accounting units in blockchain platforms. Unlike traditional financing mechanisms, the use of tokens allows for greater flexibility in fundraising and income and management rights allocation among stakeholders. An urgent problem that arises when using this mechanism is to determine the proportions in which tokens are distributed among the stakeholders of the project. Currently, this problem is solved by each project individually, based on its organizers’ subjective vision. In the article, the problem of token allocation of a decentralized project is investigated from the point of view of cooperative game theory. A token allocation model is considered in the form of a three-party cooperative game and the properties of its solutions are investigated, based on the core, Shapley value and nucleolus. The model allows to obtain estimates of rational token allocations corresponding to the participants’ contributions in the project, as well as stable to individual parties and their coalitions deviations. It also makes possible to solve the inverse problem of assessing the contribution of participants and their coalitions to the value of the project based on information about the past token allocation.

About the authors

G. V. Kolesnik

Plekhanov Russian Economic University

Email: kolesnik.gv@rea.ru
Moscow, Russia

References

  1. Авдошин С. М., Цветков Д. Д. (2019). Методика проведения ICO // Информационные технологии. Т. 25. № 10. С. 615–628. doi: 10.17587/it.25.615-628 [Avdoshin S. M., Tsvetkov D. D. (2019). Methodology for ICO Implementation. Information Technologies, 25 (10), 615–628. doi: 10.17587/it.25.615-628 (in Russian).]
  2. Алиев О. М., Ибрагимова Д. М. (2024). Особенности и факторы успешности проведения ICO // Экономика и предпринимательство. № 7 (168). С. 459–468. doi: 10.34925/EIP.2024.168.7.089 [Aliev O. M., Ibragimova J. M. (2024). Features and success factors of ICO. Economics and Business, 7 (168), 459–468. doi: 10.34925/EIP.2024.168.7.089 (in Russian).]
  3. Беларев И. А., Стародубцева Е. Б. (2019). ICO как новая форма финансирования инновационного бизнеса // Финансовый журнал. № 5 (51). С. 104–118. doi: 10.31107/2075-1990-2019-5-104-118 [Belarev I. A., Starodubtseva E. B. (2019). ICO as a new form of financing of innovative business. Financial Journal, 5 (51), 104–118. doi: 10.31107/2075-1990-2019-5-104-118 (in Russian).]
  4. Бритвин С. В., Тарашнина С. И. (2013). Алгоритмы нахождения пред-N-ядра и SM-ядра в кооперативных ТП-играх // Математическая теория игр и ее приложения. Т. 5. № 4. С. 14–32. [Britvin S. V., Tarashnina S. I. (2013). Algorithms of finding the prenucleolus and the SM-nucleolus of cooperative TU-games. Mathematic Games Theory and Applications, 5 (4), 14–32 (in Russian).]
  5. Колесник Г. В. (2010). Моделирование формирования инвестиционной стоимости инструментов корпоративного контроля // Экономика и математические методы. Т. 46. № 3. С. 93–100. [Kolesnik G. V. (2010). A model of investment value of the corporate control instruments. Economics and Mathematical Methods, 46 (3), 93–100 (in Russian).]
  6. Кондырев В. А. (2018). Децентрализованные автономные организации: новый путь к принятию решений // Цифровая экономика. № 2. С. 23–30. [Kondyrev V. A. (2018). Decentralized autonomous organizations: A new way to the decision making. Digital Economy, 2, 23–30 (in Russian).]
  7. Лукасевич И. Я. (2021). Токенизация активов как долгосрочный тренд в корпоративных финансах // Финансы. № 4. С. 36–43. [Lukasevich I.Ya. (2021). Asset tokenization as a long-term trend in corporate finance. Finance, 4, 36–43 (in Russian).]
  8. Луняков О. В. (2024). Децентрализованные автономные организации (DAO) как новый формат организации сотрудничества // Финансовые рынки и банки. № 5. С. 23–31. [Lunyakov O. V. (2024). Decentralized autonomous organizations (DAO) as a new format for cooperation organizations. Financial markets and banks, 5, 23–31 (in Russian).]
  9. Матыцин Д. Е. (2023). Развитие правового регулирования ключевых технологий Индустрии 4.0: цифровые токены как особые инвестиционные инструменты // Правовая парадигма. Т. 22. № 2. С. 109–113. doi: 10.15688/lc.jvolsu.2023.2.14 [Matytsin D. E. (2023). The legal regulation development of key technologies of Industry 4.0: digital tokens as special investment instruments. Legal Concept, 22 (2), 109–113. doi: 10.15688/lc.jvolsu.2023.2.14 (in Russian).]
  10. Нагорных Д. Ю. (2021). Токены как финансовые инструменты: сущность и классификация // Финансовая экономика. № 11. С. 354–360. [Nagornyh D.Yu. (2021). Tokens as financial instruments: Essence and classification. Financial Economics, 11, 354–360 (in Russian).]
  11. Bruschi F., Tumiati M., Rana V., Bianchi M., Sciuto D. (2022). A scalable decentralized system for fair token distribution and seamless users onboarding. Blockchain: Research and Applications, 3 (1), 100031. doi: 10.1016/j.bcra.2021.100031
  12. Chod J., Lyandres E. (2021). A theory of ICOs: Diversification, agency, and information asymmetry. Management Science, 67 (10), 5969–5989. doi: 10.1287/mnsc.2020.3754
  13. Cong L. W., He Z. (2019). Blockchain disruption and smart contracts. The Review of Financial Studies, 32 (5), 1754–1797. doi: 10.1093/rfs/hhz007
  14. Davydiuk T., Gupta D., Rosen S. (2023). De-crypto-ing signals in initial coin offerings: Evidence of rational token retention. Management Science, 69 (11), 6584–6624. doi: 10.1287/mnsc.2022.4631
  15. Fisch C., Masiak C., Vismara S., Block J. (2021). Motives and profiles of ICO investors. Journal of Business Research, 125, 564–576. doi: 10.1016/j.jbusres.2019.07.036
  16. Fisher G., Kuratko D. F., Bloodgood J. M., Hornsby J. S. (2017). Legitimate to whom? The challenge of audience diversity and new venture legitimacy. Journal of Business Venturing, 32 (1), 52–71. doi: 10.1016/j.jbusvent.2016.10.005
  17. Furnari S. L. (2021). Trough equity crowdfunding evolution and involution: Initial coin offering and initial exchange offering. Lex Russica, 74, 1 (170), 101–117. doi: 10.17803/1729-5920.2021.170.1.101-117
  18. Gan J. R., Tsoukalas G., Netessine S. (2023). Decentralized platforms: Governance, tokenomics, and ICO design. Management Science, 69 (11), 6667–6683. doi: 10.1287/mnsc.2021.02076
  19. Kotiloglu S., Ometto M. P. (2024). An exploratory look at the role of ownership in initial coin offerings (ICO): Different audiences and ICO success. Journal of Business Venturing Insights, 21, e00438. doi: 10.1016/j.jbvi.2023.e00438
  20. Li J., Wan X. S., Cheng H. K., Zhao X. (2024). Operation Dumbo drop: To airdrop or not to airdrop for initial coin offering success. Information Systems Research, 35, 4, 1928–1947. doi: 10.1287/isre.2021.0450
  21. Maschler M., Peleg B., Shapley L. S. (1979). Geometric properties of the kernel, nucleolus and related solution concepts. Mathematics of Operations Research, 4, 4, 303–338. doi: 10.1287/MOOR.4.4.303
  22. Myalo A. S. (2019). Comparative analysis of ICO, DAOICO, IEO and STO. Case study. Finance: Theory and Practice, 23, 6 (114), 6–25. doi: 10.26794/2587-5671-2019-23-6-6-25
  23. Naik P. G., Oza K. S. (2023). Leveraging the power of blockchain technology for building a resilient crowdfunding solution. Procedia Computer Science, 230, 11–20. doi: 10.1016/j.procs.2023.12.056
  24. Owen G. (1974). A note on the nucleolus. International journal on Game theory, 3, 101–103.
  25. Schmeidler D. (1969). The nucleolus of a characteristic function game. SIAM Journal on Applied Mathematics, 17, 6, 1163–1170.
  26. Shapley L. (1953). A value for n-person games. In: H. W. Kuhn, A. W. Tucker (eds.) “Contributions to the Theory of Games”. Princeton: Princeton Univ. Press, 307–315.
  27. Shoetan P. O., Familoni B. T. (2024). Blockchain’s impact on financial security and efficiency beyond cryptocurrency uses. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6, 4, 1211–1235. doi: 10.51594/ijmer.v6i4.1032

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».