Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

ценообразование токен денежный инвестиция

Введение

Глава 1. ICO как инновационный способ привлечения капитала

1.1 Механизм сбора денежных средств с помощью ICO

1.2 Исследование ролей токенов в компаниях

1.3 Сравнительный анализ ICO, венчурного инвестирования и краудфандинга

1.4 Обзор индустрии привлечения капитала с помощью публичного размещения монет

Глава 2. Методы ценообразования и размещения токенов в ходе первичного размещения монет

2.1 Метод дисконтирования текущей полезности в определении стоимости токена

2.2 Аукционные модели размещения токенов

Глава 3. Статистический анализ влияния факторов на объемы привлекаемых в ходе ICO инвестиций

3.1 Описание переменных моделей

3.2 Оценка влияния факторов на успех проведения ICO

3.3 Анализ факторов различий между группами наблюдений

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

Индустрия инноваций и высоких технологий в бизнесе сильно изменилась в последние два десятилетия. Возникший в 1995 году вместе с «бумом доткомов» «Бум доткомов» - рост индекс технологических компаний в 1995-2001 гг. на фоне возрастающего интереса к технологии интернет и интернет-компаниям. вектор развития индустрии, направленный на диджитализацию и централизованный интернет, потерял свою актуальность в конце 2010-х. На смену упомянутым выше концепциям пришли роботизация и децентрализованные системы. Классическая работа (Nakomoto, 2008) предлагает использование вычислительных мощностей компьютеров сети для подтверждения правильности выполнения алгоритма действий на компьютере исполнителя. Этот метод позволяет существенно снизить расходы на проведение экспертизы третьей стороной для достижения консенсуса. Сейчас эта технология известна под названием «блокчейн».

Блокчейн получил наибольшее распространение в тех индустриях, где пользователям важна безопасность и скорость операций. В финансовом секторе технология используется в том числе и для сбора денежных средств инвесторов. В основном, таким образом привлекают инвестиции молодые высокотехнологичные компании, этот процесс получил название «первичное размещение монет» (Initial Coin Offering - ICO).

Интерес к ICO растет колоссальными темпами: с 2015 по 2017 годы количество компаний, проведших первичное размещение монет, выросло с 15 до 1266 (Coindesk: Stats). Рост числа ICO проектов негативно сказывается на качестве привлекаемых инвестиций. Проблемой становится тот факт, что основным драйвером к вложению средств в высокотехнологичные компании становится «синдром упущенной выгоды», при котором инвесторы практически полностью игнорируют фундаментальный анализ компании, руководствуясь лишь фактом высоких доходностей в индустрии блокчейн-проектов в целом.

Объектом исследования в моей работе является процесс первичного размещения монет. Предмет моего исследования - показатели, влияющие на количество собранных в ходе ICO денежных средств.

Актуальность данного исследования обосновывается высоким интересом к ICO как среди компаний, так и среди инвесторов в последние годы, в то время как в академической среде феномен практически не исследуется.

Цель работы - выявить факторы успеха первичного размещения монет. Результаты моего эмпирического анализа помогут инвесторам принимать более взвешенные решения, ориентируясь на характерные для ICO с высоким потенциалом маркеры.

Задачи данной работы можно сформулировать следующим образом:

• Обзор теоретической литературы по данной тематике и рассмотрение ранее применявшихся исследовательских практик

• Выявление объясняющих признаков для эконометрических моделей

• Сбор данных и обеспечение их максимальной достоверности

• Определение взаимосвязей между выбранными показателями

• Оценка влияния метрик популярности компании, качества технологии, управленческих навыков CEO и принадлежности к определенным индустриям

• Поиск факторов, оказывающих наибольшее влияние на разницу в привлекаемых инвестициях успешных и неуспешных ICO кампаний

• Интерпретация полученных результатов

Основными источниками информации для данного исследования послужили сайты-агрегаторы данных об ICO: icorating.com, tokendata.io, icobench.com, icodrops.com и другие. Данные по используемым в анализе переменным собирались с помощью парсинговых скриптов на языке программирование Python с использованием библиотек request и BeautifulSoup или вручную.

В первой главе будет представлена основная информация, необходимая для введения в индустрию привлечения капитала с помощью публичного размещения монет. Будут описаны особенности проведения продажи токенов и работы компании, которые впоследствии будут так или иначе включены в эмпирический анализ.

Во второй главе будет проведен анализ существующих подходов к оценке перспектив ICO. Фокус внимания будет сосредоточен на двух факторах, оказывающих влияние на успех привлечения инвестиций и обозреваемых в тематической литературе. Будет сформулирована собственная модель фундаментального анализа стоимости токена и предложен формат аукционного размещения токенов.

В третьей главе основное внимание уделено авторскому статистическому анализу и интерпретации его результатов. Будут четко сформулированы критерии успешности результатов ICO и выявлены объясняющие переменные для моделей. С помощью инструментов статистического анализа будет выделены маркеры потенциально успешных размещений монет.



Глава 1. ICO как инновационный способ привлечения капитала

1.1 Механизм сбора денежных средств с помощью ICO

В ходе проведения первичного размещения монет инвесторам предлагается купить монеты, внутреннюю валюту компании, за одну из существующих криптовалют. В дальнейшем купленные монеты могут быть использованы для совершенно разных целей: покупка товаров и услуг внутри системы, создаваемой компанией, проведшей ICO; разделение прибыли компании или обмен на другие криптовалюты или реальные деньги. Более подробно различные роли монет и токенов будут рассмотрены по ходу этой главы. На данном этапе важно определить, как проходит непосредственно продажа монет и что ей предшествует.

Несмотря на то, что публичное размещение монет является сравнительно новым инструментом - первые ICO прошли в 2015 году, механизм его работы можно назвать по-настоящему консервативным. Любая компания, ставящая своей целью сбор средств с помощью продажи монет широкому кругу инвесторов, начинает свою ICO кампанию с публикации на сайте bitcointalk.org, крупнейшем форуме для криптоинвесторов. В этой публикации содержатся ссылки на страницы компании в социальных сетях, на сайт компании и базовая информация о том, что из себя компания представляет на данный момент и как планирует развиваться. Более подробную информацию потенциальные инвесторы получают из Whitepaper компании - документ объёмом 15-20 страниц, где подробно описано, как будет организована продажа монет, какую роль играет токен в компании и на что планируется потратить привлеченные в ходе ICO денежные средства.

После первого упоминания о намерениях компании провести ICO до самого размещения монет проходит, как правило, 2-3 месяца. За это время компания старается привлечь как можно больше внимания к себе, рассказать о своей технологии на популярных медиаресурсах: medium.com, coindesk.com и smithandcrown.com.

На данный момент подавляющее большинство компаний прибегают к помощи компании-посредника для обеспечения безопасности и быстроты транзакций во время ICO. Схема покупки токена будет выглядеть в таком случае следующим образом (см. Рисунок 1.):

Рисунок 1. Схема покупки токена через Ethereum

(Источник - собственные построения)

1. Инвестор отсылает запрос на покупку токена компании, проводящей ICO;

2. В ответ инвестор получает зашифрованное сообщение;

3. Это сообщение отсылается инвестором вместе с денежной суммой, называемой «gas price», компании-посреднику;

4. Посредник отдает на расшифровку сообщения инвестора производственные мощности, пропорциональные размеру gas price;

5. Инвестор получает расшифрованное сообщение от посредника и отправляет его компании, проводящей ICO;

6. Компания добавляет запись в блокчейн о принадлежности очередного токена тому инвестору, который раньше всех прислал расшифрованное сообщение;

7. Предыдущие пункты повторяются для следующего блока токенов.

Те инвесторы, которые не смогли купить очередные токены, могут поучаствовать в следующей продаже, изменив значение своего gas price. Все указанные выше пункты исполняются на компьютерах участников продажи почти мгновенно, поэтому большое их количество не должно вводить в заблуждение.

Безусловно, такая схема продажи токена не единственная, однако статистика показывает, что более, чем в 80% случаев токены продаются именно по такой схеме (см. Рисунок 2.):

Рисунок 2. Доли использования платформ-посредников среди ICO в 2017 году (%)

(Источник: Icowatchlist)

Компания Ethereum оказалась первой на рынке, способной предложить удобную технологию для проведения ICO, поэтому она стала столь популярна. Waves и другие платформы предлагают по сути то же решение, но со своими техническими особенностями. Использование собственной платформы компанией, проводящей ICO, также по большей части соответствует показанной на Рисунке 1. схеме, но без участия компании-посредника. Наибольший интерес для анализа с точки зрения экономики в целом и теории игр в частности представляют альтернативные аукционные модели. Более подробно достоинства и недостатки всех аукционных моделей токенов будут рассмотрены в Главе 2.

Далее необходимо определить, что же покупают инвесторы во время ICO, есть ли разница между монетами и токенами и какую роль они могут играть в компании.

1.2 Исследование ролей токенов в компаниях

Во время ICO инвесторы не просто перечисляют деньги на счета компании, как во время краудфандинговой компании, и не покупают долю в компании, как во время IPO. Вместо этого покупается не совсем обычный актив, называемый токеном или монетой. Далее будет представлен сравнительный анализ ролей токенов в компании и консенсус-методов, то есть алгоритмы, по которым будут распределяться не проданные в ходе ICO токены.

Ранее слова «монета» и «токен» были использованы как синонимы, однако в качестве синонимов они могут быть использованы только для упрощения восприятия. Например, на уровне стороннего наблюдателя не так важно, что конкретно продаёт компания - токены или монеты - важно то, сколько они стоят и сколько окажется покупателей. С точки зрения инвесторов, принимающих взвешенные решения об участии в том или ином ICO, важными оказываются гораздо больше факторов:

· имеются ли ограничения на количество токенов во всей экономике системы;

· какая доля токенов продаётся публично во время ICO;

· сколько токенов оставляет себе команда разработчиков;

· для чего будет использован токен в системе.

Для инвестора существует разница между монетой и токеном, так как эти инструменты будут выполнять разные функции в компаниях.

Существует несколько подходов к категоризации токенов и монет по их ролям в компании. В этой работе будут рассмотрены два подхода: универсальный с тремя категориями токенов (Wilmoth J., 2017) и авторский, включающий в себя шесть ролей токенов (Mougayar, 2016).

В работе (Wilmoth J., 2017) выделены три основные роли токена: токены-акции (equity token), инвестиционные токены (security token) и утилитарные токены (utility token). ICO компании, продающей токены-акции, наиболее приближено к публичному размещению акций (IPO), так как в продажу поступают права претендовать на часть прибыли от деятельности компании. Такие токены продаются в ходе ICO финансовых компаний и криптовалютных фондов (Crtypto20, Kick). Инвестиционные токены наиболее приближены к определению рыночного ценного актива - торгуемого блага, имеющего под собой реальное обеспечение. Именно этот вид токена часто подразумеваются, когда речь идёт о монетах. Связано это с тем, что, подобно любой валюте, инвестиционные токены выступают в роли внутреннего расчётного эквивалента системы. Утилитарные токены тоже используются в качестве платы за использование инструмента компании, выпустившей токены, однако единственное возможное обеспечение такого токена - интерес пользователей к технологии. Например, компания Filecoin, привлекшая в ходе ICO 257 млн. долларов, продавала первым инвесторам валюту, которую можно было использовать исключительно для того, чтобы заплатить за хранение больших объёмов данных децентрализовано с использованием вычислительных мощностей системы Filecoin.

Таким образом, приведенная классификация позволяет сориентироваться инвесторам в стимулах компании: для компании, выпускающей токены-акции, важно как можно скорее начать получать прибыль, чтобы повысить интерес к своим токенам; для обладателей инвестиционных токенов важно, чтобы выбранный реальный эквивалент не терял в своей стоимости; обладатели утилитарных токенов рассчитывают, что компания, выпустившая токен, будет улучшать продукт и привлекать новых пользователей. То есть если компания выпускает токены-акции, но заявляет о том, что её основной инструмент не будет выпущен ещё 3-5 лет, то участвовать в ICO этой компании не стоит. Следуя этой логике, ролевая принадлежность токена может стать одним из факторов успеха публичного размещения монет.

Чаще всего, компании выпускают более универсальные утилитарные токены, так как в ICO участвует много высокотехнологичных компаний, которые предлагают использование новой технологии. В среднем по всем ICO роли распределены в пропорции 70/15/15 - 70% утилитарных токенов, 15% токенов-акций и 15% инвестиционных токенов (Wilmoth J., 2017). В данном случае возникает потребность в отнесении утилитарных токенов к более специфичным категориям. Эта задача успешна решена в книге (Mougayar, 2016). В Таблице 1. можно заметить ранее встреченные роли токенов: акции (токены-акции) и валюта (инвестиционные токены). Утилитарные токены в данной классификации разделены на четыре категории в зависимости от их предназначения.

Таблица 1.

Распределение токенов и монет по ролям

Роль	Предназначение	Особенности
Право голоса	Вовлечение пользователя	Использование продукта; Голосование; Управление; Владение
Обмен	Создание рынка	Плата за работу; Покупка/Продажа внутри системы
Пошлина	Оплата услуг	Исполнение смарт-контрактов; Безопасный депозит
Входной билет	Верификация	Присоединение к системе; Коммуникация пользователей
Валюта	Проведение транзакций	Платежная единица
Акция	Распределение выгоды	Распределение прибыли

(Источник: Mougayar, 2016)

Такая классификация очень полезна, так как компания, в которой токен играет роль права голоса и компания, где токен призван создавать новый рынок, будут развиваться по-разному. Однако некоторые роли оказываются не слишком популярны среди разработчиков - единицы компаний используют токены в качестве входного билета (Gnosis, Tezos, Ethereum). В связи с этим использование классификации из шести ролей не будет удобным. В дальнейшем анализе будет использована классификации из трёх основных ролей: токены-акции (equity token), инвестиционные токены (security token) и утилитарные токены (utility token).

1.3 Сравнительный анализ ICO, венчурного инвестирования и краудфандинга

Пик интереса к теме сравнения разных способов финансирования высокотехнологичных проектов пришёлся на начало третьего квартала 2017 года. Именно тогда стало понятно, что ICO позволили привлечь суммарно больше инвестиций, чем вложили в блокчейн-проекты венчурные фонды (см. Рисунок 3.).

Рисунок 3. Объемы вложенных в блокчейн-проекты средств с 2016 по 2017 гг. (в млрд. долларов)

(Источник: EY Research: Initial Coin Offering (ICO), December 2017)

На графике можно видеть, что по результатам третьего квартала на ICO было собрано на 800 млн. долларов больше, чем с помощью венчурных инвестиций. Отрыв увеличился почти вдвое в четвертом квартале 2017 года, составив 1,9 млрд. долларов.

Подобную разницу и общее превалирование ICO над венчурным инвестированием можно объяснить спецификой блокчейн-проектов. В большинстве случаев продукт, который собирается выпускать высокотехнологичная компания, редко находится даже на этапе прототипа. Чаще всего, получение прибыли планируется через 3-5 лет. В то время как максимальный срок жизни даже самого успешного VC - 5-7 лет. Существуют исключения, однако в среднем содержать фонд венчурного инвестирования дольше этого срока оказывается нерентабельно. То есть можно сделать вывод о том, что рынок высокотехнологичных компаний просто не то рынок, на который стоит ориентироваться VC фондам. Однако и здесь в силу вступает упомянутый в самом начале работы «синдром упущенной выгоды». Венчурные фонды подстраиваются под существующие условия. Стоит отметить, что и самим компаниям бывает выгодно прибегать к помощи VC, потому что убедить 4-10 человек инвестировать в собственный продукт может оказаться проще, чем убедить в этом сотни потенциальных участников ICO. Особенно хорошо это правило работает для проектов с готовым продуктом или прототипом.

Важно отметить, что по итогам венчурного инвестирования фонд получает не только долю в компании, но и места в совете директоров, то есть основатели компании теряют управленческую силу и вынуждены руководствоваться мнением фонда. Это может стать достаточной причиной для того, чтобы рассмотреть в качестве альтернативы ещё один способ инвестирования в молодые высокотехнологичные компании - краудфандинговые компании.

Платформы для краудфандинга существуют дольше, чем платформы для ICO - самая популярная платформа Kickstarter появилась в 2009 году. За восемь лет более 100 000 проектов собрали на Kickstarter чуть более 3 млрд. долларов. За 2017 год около 200 ICO проектов собрали 3,78 млрд. долларов. В этом и заключается одна из причин, почему блокчейн-проекты отдают предпочтение ICO перед краудфандингом - масштабы инвестиций отличаются на порядок. Краудфандиговые кампании зарекомендовали себя как один из способов участия в благотворительности для широкого круга пользователей. Неравнодушные пользователи участвуют в краудфандинге тех компаний, продукт которых им было бы интересно купить в дальнейшем. В обмен на свои инвестиции участники кампании, чаще всего, получают лишь право первыми воспользоваться услугой или приобрести продукт по скидке. Токены и монеты предоставляют гораздо больше вариативности в поведение инвестора.

Но все же главной причиной, почему краудфандинг уступает в популярности ICO, можно назвать время его появление. Успехи краудфандиговых не так активно обсуждались в СМИ во время его наибольшей популярности 2011-2013 гг. Высочайшие доходности некоторых ICO, достигающие десятков тысяч процентов (NEO, Ethrereum), напротив, широко обсуждаются и рекламируются. То есть если бы краудфандинговые платформы были популярны в 2014-2015 гг., возможно, они бы получили большее внимание среди инвесторов и не проиграли бы конкуренцию публичному размещению монет.

Можно говорить о том, что ICO выигрывает конкуренцию у венчурного инвестирования за счёт сохранения управления в руках основателей, а у краудфандинга - за счёт своевременного появления. Однако в тех случаях, когда компания готова выйти на рынок с прототипом или для её развития ключевым фактором оказывается массовость, ей целесообразнее будет выбрать венчурное инвестирование и краудфандинг, соответственно.

В этой работе игнорируются такие способы привлечения капитала как IPO, банковские займы и прямое инвестирование (private equity). Все указанные выше способы также могут быть использованы для привлечения денежных средств на ранних стадиях развития компании. Тем не менее, все они остаются дорогими для компании и высокорисковыми для инвесторов.

1.4 Обзор индустрии привлечения капитала с помощью публичного размещения монет

ICO как способ привлечения инвестиций на ранних этапах развития компании продолжает набирать популярность. Тем не менее, в последние два года формируется устойчивая тенденция к снижению количества успешных ICO на фоне общего роста числа проектов. В данной работе будут использованы две наиболее очевидные метрики успешности: объем собранных средств и доля собранных средств от заявленной целевой суммы. Первая метрика за единичными исключениями (Tezos Компания Tezos привлекла в ходе ICO 230 млн. долларов, однако большая часть инвестиций будет безвозмездно передана основателям компании и не будет использована для развития платформы.) хорошо демонстрирует будущий успех компании и возможности создавать ценность для своих инвесторов. У компании, собравшей большую сумму денежных средств в ходе ICO гораздо больше шансов полностью осуществить свои идеи, нежели у той компании, которая собрала меньше инвестиций. Однако для более детального анализа важно учитывать то, собрала ли компания желаемую сумму инвестиций в ходе ICO. Например, завершившая ICO в конце декабря компания Bankex собрала 70 млн. долларов инвестиций, что на 40 млн. долларов больше медианного значения за 2017 год. Но в процентном соотношении компания собрала лишь 70% необходимых для полноценной разработки платформы средств, что нельзя считать полностью успешным размещением монет.

Ниже представлена статистика, где в качестве успешности ICO выступает именно метрика, оценивающая долю собранных средств от объема требуемых инвестиций (см. Рисунок 4.):

Рисунок 4. Общее число проведенных и успешных ICO в период с 2015 по 1кв. 2018 года

(Источник: Coindesk)

Легко видеть, что снижение доли успешных с точки зрения заявленных целей ICO - один из трендов индустрии. Объяснять данный тренд можно с помощью различных факторов. Одним из таких объяснений может стать избирательность инвесторов: со временем потенциальным покупателям токенов становится доступно все больше информации о компании, ее планах, конкурентах и рынке. Инвесторы менее подвержены синдрому упущенной выгоды. В таком случае наличие академической работы, помогающей ориентироваться в информационном поле ICO, может оказаться чрезвычайно полезным.

Таким образом, описывая состав индустрии ICO, важно отметить, что высокотехнологичные проекты не всегда ставят своей целью развитие технологии блокчейна или сопутствующих ему инструментов, например, смарт-контрактов. Более того, не так часто продукт компании, проводящей ICO, непосредственно связан с технологическим прорывом. Согласно данным отчёта Ernst&Young лишь 40% ICO связано исключительно с технологиями: блокчейн, смарт-контракты, искусственный интеллект. Остальные же 60% занимают проекты из социальной сферы, маркетинга и финансов (см. Рисунок 5.):

Рисунок 5. Распределение ICO-проектов по индустриям

(Источник: EY Research: Initial Coin Offering (ICO), December 2017)

Безусловно, категоризация по индустриям не ограничивается пятью секторами. Каждую из индустрий можно разделить на несколько категорий: финансы - на банкинг и инвестиции, маркетинг - на рекламу и медиа, социальную сферу - на бизнес и социальные сети. Более подробный анализ и учёт влияния принадлежности к той или иной категории для успеха первичного размещения монет будет представлен в Главе 3.

Несмотря на сравнительную молодость индустрии привлечения капитала с помощью ICO, компании при подготовке и во время самого ICO придерживаются консервативных подходов к рекламе своего будущего продукта. Медийное освещение, основы для технологии, особенности токенов - все эти параметры не сильно варьируются от компании к компании. Данный факт позволяет предположить, что существуют универсальные модели, объясняющие разный успех ICO.



Глава 2. Методы ценообразования и размещения токенов в ходе первичного размещения монет

2.1 Метод дисконтирования текущей полезности в определении стоимости токена

В работе (Conley J.P. 2017) автор выделяет два фундаментальных способа оценки и прогнозирования стоимости токена. Один из них наиболее приближен по своей сути к мультифакторной модели, где в качестве объясняющих переменных выступают разнообразные факты о компании и токене. Подобная модель будет рассмотрена в третьей главе. На данный момент в практических исследованиях применяются методы фундаментального анализа, основанные на переработанных моделях дисконтирования денежных потоков и внедрении мультипликаторов. В этой главе будет рассмотрен именно фундаментальный подход к оценке стоимости токена.

Традиционный метод дисконтирования денежных потоков применяется для оценки стоимости компании. Главный показатель в этой модели - денежный поток (cash flow) дисконтируется с соответствии с нормой доходности. В общем виде текущая ценность компании по DCF-методу будет выглядеть следующим образом:

, (1)

где PV - текущая ценность компании, CF_t - денежный поток в момент времени t, r - дисконтная ставка, TCF - денежный момент в терминальный период, g - темпы роста денежных поток.

Данный метод является универсальным и подходит даже для тех компаний, для которых денежные потоки спрогнозировать сложно, например, для стартапов. В таких случаях анализируются конъюнктура рынка и показатели конкурентов. Однако специфика проектов, участвующих в ICO, заключается в том, что не всегда существует даже рынок - компании привлекают с помощью продажи монет инвестиции для инновационных, не имеющих аналогов продуктов. Практическое решение задачи оценки текущей ценности таких компаний заключается в имплементации в анализ макроэкономической теории.

Ключевым элементом метода дисконтирования текущей полезности токена является уравнение обмена, имеющее вид:

(2)

На первый взгляд, данная формула является обыкновенным уравнением обмена, знакомым по курсу макроэкономики. Несмотря на то, что правая часть уравнения также помогает оценить ВВП индустрии, а левая описывает скорость обращения денег, сами переменные имеют отличную от уравнения обмена интерпретацию. Переменная M - это объём базисного актива, необходимый для работы компании. Именно относительно этого параметра решается уравнение выше. V - это скорость обращения актива. Наравне с Q - количеством предоставляемого ресурса, V - крайне сложный фактор для анализа, так как на этапе ICO редко можно встретить рабочий продукт. Таким образом, объёмы активов и скорость их обращения инвесторам и остальным заинтересованным лицам приходится предполагать самостоятельно. В то время как P - цена за услугу, чаще всего представлена в описании проекта ICO. Авторы работы отмечают, что не стоит путать цену за услугу и цену за криптоактив. Первый упомянутый показатель лишь помогает в конечном счёте рассчитать цену за криптоактив.

В модели (Burniske, 2017) переменная CF_t стандартной DCF-модели заменяется показателем CUV_t (current utility value) - текущая полезность токена:

, (3)

где P_t - цена за услугу в момент времени t, Q_t - количество предоставляемого пользователям ресурса в момент времени t, V - скорость обращения актива, N_t - количество токенов в свободном обращении.

Можно заметить, что в данной модели текущая полезность токена (CUV_t) равна объему базисного актива (М), который необходим для работы компании. Подобно тому, как денежный поток обеспечивает работу классического бизнеса, токены в блокчейн-проектах обеспечивают работу компании.

На данный момент до конца не ясно, как оценить цену и количество ресурса во время t. Формулу (3) можно легко расписать до состояния, где все переменные будут известны или могут быть предположены. Так, например, формула цены продукта компании в момент времени t имеет вид:

, (4)

где P₀ - цена услуги в момент времени t₀, то есть в момент анонса компании, d - темпы снижения стоимости услуг компании. Показатель d включается в анализ из расчёта, что со временем на рынке будут появляться похожие продукты, и, следовательно, рынок будет становиться более конкурентным, а цена продукта будет падать.

Количество предоставляемого пользователям ресурса будет иметь вид:

, (5)

где Q₀ - объёмы ресурса в момент анонса компании, g - CAGR индустрии, p - доля компании в индустрии.

Ещё одним параметром, который необходим для расчёта текущей полезности токена, является N_t - количество токенов в свободном обращении в момент времени t. Данный параметр рассчитывается с использованием информации из анонса о количество размещаемых токенов и их доли среди всех токенов. Так можно рассчитать количество токенов в момент анонса, далее в ход идёт предположение о добыче 1% токенов ежегодно, то есть количество токенов в свободном обращении увеличивается на 1% от числа оставшихся после ICO токенов, не принадлежащих основателям компании.

Таким образом, итоговая формула CUV-модели по аналогии с DCF-моделью будет иметь вид:

, (6)

В формуле (6) в отличие от формулы (1) r - субъективная норма доходности. Так, например, в работе (Burniske, 2017) для оценки стоимости актива была выбрана норма доходности, равная 40%. Список переменных, известных в момент анонса выглядит следующим образом: P₀, Q₀, N_t, V. Показатель V - скорость обращения токена - выражен в количестве операций в секунду. Его оценка основывается на роли токена. Например, Биткоин имеет V = 7, в то время как токен компании Filecoin, являющийся токеном-пошлиной за пользование инструмента, имеет значение V = 20.

Оценка же остальных параметров: d, g, p, r - сложная аналитическая работа, результаты которой могут зависеть от целей инвестора. Инвестор, имеющий перспективные альтернативы вложения собственных средств, может сильно повышать дисконтную ставку r. Показатель p, долю компании в индустрии, сложно предсказать в долгосрочном периоде, так как существует бесконечно много факторов, способных изменить конкуренцию на рынке и распределение долей рынка между его участниками. 15 лет назад сложно было представить, что компании Nokia и Ericsson полностью потеряют влияние в индустрии средств связи. В то время аналитики прогнозировали лишь увеличение их долей на рынке.

Результат CUV моделирования - оценка стоимости токена. Именно к этому показателю должна быть приближена цена токена во время ICO, утверждается в работе (Conley J.P. 2017).

Цена токена - важный показатель, однако его влияние на итоговый объем привлеченных инвестиций неочевидно. В работе (Kaal, 2017) был проведен корреляционный анализ, ставящий своей целью обнаружить взаимосвязи между ценой токена и объемами инвестиций. Итоговая корреляция оказалась слабой и незначимой, однако было выявлено, что присутствуют значимые различия в инвестициях в компании с ценой токена больше одного доллара и меньше.

2.2 Аукционные модели размещения токенов

В подходе, сформулированном в работе (Conley J.P. 2017), два важных элемента, влияющих на успех публичного размещения монет - справедливая цена токена и метод его продажи. Ранее была разобрана тема ценообразования токена - эта глава будет посвящена моделям размещения токенов.

Из-за растущей популярности ICO наиболее удобным методом продажи токенов становится аукцион. Действительно, если инвесторы с ажиотажем скупают токены, а их количество, чаще всего, ограничено, то разумным решением с точки зрения компании будет продажа токенов тем, кто предложит наибольшую цену. Несмотря на идейную простоту, вопрос о лучшей модели аукциона для ICO занимает умы исследователей не меньше, чем вопросы о факторах успеха первичного размещения монет. Более того, удачно выбранная модель размещения поможет выполнить поставленные цели с точки зрения привлечения капитала.

Большой вклад в развитие этой исследовательской области внёс один из основателей платформы Ethereum Виталик Бутерин. В его работе (Buterin, 2017) описаны все самые популярные аукционные модели и дана характеристика идеального аукциона ICO. На основании описания Бутерина можно точно определить достоинства, недостатки и области применения тех или иных аукционных моделей.

В начале Главы 1. был описан типичный аукцион с участием компании-посредника, где вероятность покупки токена напрямую зависела от объема арендованных мощностей для расшифровки кода токена. Данная модель обладает достоинствами и недостатками для всех участников продажи (см. Таблица 2.):

Таблица 2.

Достоинства и недостатки традиционной модели размещения токенов

Участники	Достоинства	Недостатки
Инвестор	Контроль на ситуацией	Высокая комиссия (gas price)
Посредник	Высокая комиссия (gas price)	Перегрузки системы
Компания	Быстрое ICO	Мало участников

(Источник: Собственный анализ)

При традиционном размещении инвестор точно знает, что, назначив высокую комиссию, он станет обладателем токена. Тем не менее, не всегда понятно, на сколько высокой должна быть эта комиссия. Так, например, во время ICO токена BAT, который в будущем может быть использован для оплаты интернет-рекламы с высочайшим уровнем конверсии, самое высокое значение gas price достигало 6 600 долларов при среднем значении по всем прошедшим ICO в 3 доллара (Etherscan).

Такая высокая комиссия, несомненно, является плюсом для компании-посредника. Но высокая комиссия также означает и большой интерес к ICO, потому что в любом другом случае у инвесторов нет стимулов переплачивать за возможность купить очередной токен. Из этого следует, что во время ICO с высокими комиссиями за аренду вычислительных мощностей посредника, оказывается очень много желающих купить токен. Так и произошло в ходе ICO упомянутого выше BAT: из более чем 10 000 участников аукциона только 185 инвесторов купили токены. Само ICO продлилось около 30 секунд, что существенно меньше среднего значения по индустрии в 7 дней, но не является редкостью.

Компания, проводящая ICO, стремится выполнить поставленные цели по привлечению капитала в максимально короткие сроки. Большой ажиотаж вокруг ICO играет на руку компании, которая его проводит. Однако тот факт, что из-за подобного ажиотажа существенно снижается база потенциальных пользователей системы - в случае с BAT обладателей токенов могло быть на 10 000 человек больше, является серьезным минусом для компании.

Уже после анализа первого примера можно делать вывод о том, что выбор аукционной модели размещения - это поиск компромиссного варианта, который устраивал бы все участвующие стороны. Главным минусом традиционной модели были выбраны высокие комиссии. Их причина - ограничения на количество продаваемых токенов и, как следствие, высокий ажиотаж. Решив проблему с ограничениями, можно было бы более справедливо продавать токены и снизить нагрузку на системы посредника.

Но у инвесторов нет стимулов покупать токены, если их может быть выпущено бесконечное количество. Ценность таких токенов приближается к нулю. Поэтому аукционная модель, решающая указанную выше проблему, имеет следующую схему:

1. Компания заявляет, что, если продажи токенов заканчиваются в первый день, то инвесторы получают 5% всех токенов компании. В то же время инвесторам известна верхняя планка оценки стоимости всех токенов (например, 12,5 млн. долларов).

2. Каждый день доля токенов инвесторов увеличивается, то есть цена токена продолжает падать каждый день.

3. В течение 14-30 дней доля инвесторов достигает традиционных 50-60% от общего количества токенов.

Предполагалось, что такой аукцион создает стимулы для инвесторов тщательно анализировать стоимость токена компании - например, с помощью модели из предыдущей главы. То есть инвестор выбирает для себя оптимальный уровень входа в ICO. Если ICO закончилось раньше предполагаемой точки входа, инвестор счастлив, потому что смог избежать участия в невыгодном вложении денежных средств. Если инвестор успел поучаствовать в ICO до его завершения, то он счастлив, потому что стал участником выгодной, по его мнению, сделки.

Однако опыт ICO компании Gnosis и нескольких менее заметных компаний заставили пересмотреть и эту аукционную модель. Токены компании Gnosis были раскуплены в первый же день, что оказалось чрезвычайно невыгодно для инвесторов, потому что 95% токенов остались у основателей. Эти токены могут быть проданы в дальнейшем по высокой цене, так как тот факт, что все токены были проданы в первый же день - даже с учетом сильных стимулов не участвовать в их продаже так рано - говорит о высоком интересе к технологии и увеличивает ценность токенов компании.

Проводя подобного рода анализ, Бутерин в своей работе формулирует 5 принципов, которым должен отвечать справедливый аукцион:

1. Определенность в оценке токена - должен быть известен денежный или количественный потолок токенов.

2. Ориентация на успех - инвестор, принимающий участие в ICO, должен получить токены.

3. Ограничение на объемы привлекаемых инвестиций - компания должна закончить ICO в момент, когда цель по привлечению средств будет достигнута.

4. Децентрализация - не должно получиться так, что один инвестор выкупит все токены.

5. Эффективность - аукцион не должен обладать чистыми невосполнимыми потерями.

Основная проблема обозначенных принципов - утопичность их одновременного выполнения при том, что каждый из них очень важен с точки зрения успешного и справедливого размещения монет. Так, например, сложно представить одновременное выполнение пунктов 1 и 2, так как при наличии ограничения на количество токенов, очевидно, что не все заинтересованные покупатели смогут приобрести их. Можно представить ситуацию, когда продаваемые токены равномерно распределяются между инвесторами, однако в таком случае нарушается принцип под номером 5, так как чистые потери несет компания, ставящая своей целью привлечь как можно больше инвестиций.

Потенциально наиболее подходящей аукционной моделью размещения токенов может стать несколько измененный аукцион первой цены, описанный в работе (Dannen, 2017), где покупатели заявляют цену лишь однажды, а токены распределяются пропорционально заявленным ценам. Такое размещение решает несколько проблем из списка Бутерина, однако по-прежнему не является идеальным.

В конечном счете, правильная модель аукциона для ICO и грамотное определение цены токена существенно влияют на успех проведения первичного размещения монет. Но независимо от выбора модели ценообразования и размещения токена существует большое количество факторов, влияющих на объем привлекаемых в ходе ICO инвестиций.



Глава 3. Статистический анализ влияния факторов на объемы привлекаемых в ходе ICO инвестиций

3.1 Описание переменных моделей

Одной из важных особенностей индустрии привлечения капитала с помощью ICO является специфичная форма распределения инвестиций среди компаний. Данное распределение приближено к парето-распределению, в котором 20 процентов компании, завершивших ICO, привлекли около 60 процентов всех собранных средств (см. Рисунок 6.).

Рисунок 6. Гистограмма привлеченных в ходе ICO инвестиций в исходной выборке

(Источник - Icodrops)

Главная задача этой главы - предложить модели прогнозирования успешности ICO, основываясь на исторических данных об объемах привлеченных инвестиций. Однако на данном этапе использование классического инструмента для построения необходимых моделей - МНК-регрессий - не даст достоверных результатов. Для того чтобы оценки регрессионных моделей стали более состоятельными, следует привести данные к нормальному распределению. С этой целью из исходной выборки было удалено более 20 выбросов, а главная зависимая переменная - инвестиции, привлеченные в ходе ICO - прологарифмирована. Этого оказалось достаточно для того, чтобы отвергнуть с вероятностью ошибки 5% гипотезу о ненормальности распределения по критерию Колмогорова-Смирнова и с вероятностью ошибки 10% - по критерию Шапиро-Уилка (см. Приложение 1).

Таким образом, в итоговой выборке оказалось 221 наблюдение об объемах привлекаемых инвестиций во время ICO в 2016-2017 гг.. Следующим этапом стал поиск объясняющих переменных. Главным источником на данном этапе стали выводы из работы (Kaal, 2017), где выделялись две группы факторов, оказывающие наибольшее влияние на объемы привлекаемого в ходе ICO капитала. Эти группы можно условно назвать медийность и технологии. Идея такого подхода в том, что по-настоящему лишь два агрегированных параметра влияют на успех ICO:

· как много обсуждают компанию в профессиональных кругах;

· действительно ли технология, предлагаемая компанией, инновационна.

В своем исследовании я взял за основу именно этот подход. Тем не менее, ни в работе (Kaal, 2017), ни в остальных публикациях подобного рода нет уточнений о том, какие конкретно переменные должны объяснять эти ключевые параметры.

Итоговый список переменных, которые были учтены в моем анализе, выглядит следующим образом:

Ln_Inv - логарифм количества собранных в ходе ICO инвестиций;

Ln(Bit) - логарифм количества просмотров страницы компании на крупнейшем форуме, посвященном криптоактивам;

Ln(Twt) - логарифм количества подписчиков официального Твиттера компании;

Dst - доля размещенных в ходе ICO токенов в процентах от общего числа токенов;

Goal - выполнение цели по сбору средств (1 - цель выполнена, 0 - собрано инвестиций меньше, чем планировалось);

Mba - дамми-переменная, характеризующая наличие степени MBA или Ph.D. у CEO компании;

Demo - дамми-переменная, характеризующая наличие работающей демоверсии технологии или прототипа;

P1 - дамми-переменная, характеризующая используемый для вознаграждения пользователей системы консенсус-метод: proof-of-work, proof-of-stake, собственный метод (1 - proof-of-work, 0 - остальное);

P2 - дамми-переменная, характеризующая используемый для вознаграждения пользователей системы консенсус-метод (1 - proof-of-stake, 0 - остальное);

P3 - дамми-переменная, характеризующая используемый для вознаграждения пользователей системы консенсус-метод (1 - собственный метод, 0 - остальное);

R1 - дамми-переменная, характеризующая роль токена в системе: токен-акция, инвестиционный токен, утилитарный токен (1 - токен-акция, 0 - остальное);

R2 - дамми-переменная, характеризующая роль токена в системе (1 - инвестиционный токен, 0 - остальное);

R3 - дамми-переменная, характеризующая роль токена в системе (1 - утилитарный токен, 0 - остальное);

Sec - перекрестная фиктивная переменная принадлежности компании к одной из пяти индустрий (блокчейн, финансы, маркетинг, социальная сфера, технологии);

Ind - перекрестная фиктивная переменная принадлежности компании к одной из категорий (19 категорий).

Так как не существует единой базы данных, где можно было бы собрать всю необходимую для анализа информацию, данные по переменным собирались в три этапа. На первом этапе данные запрашивались напрямую у представителей сайта-агрегатора. Если ответа не поступало, применялись парсинговые скрипты на языке программирования Python с использованием библиотек request, json и BeautifulSoup для выкачки данных с сайта. После данные обрабатывались. На третьем этапе данные собирались вручную из whitepaper компаний, участвующих в анализе.

Стоит отметить, что итоговая выборка по структуре оказалась максимально приближена к общему распределению по индустриям по всем завершившимся ICO (см. Рисунок 5. и Рисунок 7.):

Рисунок 7. Распределение ICO-проектов по индустриям в выборке

(Источник: собственные построения)

В каждой из 5 индустрий было выделено от 2 до 5 более узких категорий (см. Приложение 2). Одной из гипотез дальнейшего анализа становится предположение о том, что одни категории ICO оказываются в среднем успешнее, чем остальные. Такое вывод может иметь смысл, так как подавляющее большинство ICO-проектов находится на ранней стадии, поэтому фактор принадлежности к популярной сейчас или в будущем категории может оказать решающую роль. Инвесторы обладают очень малым объемом информации для принятия решения, так что фактор того, что компания будет развивать продукт в сфере искусственного интеллект, смарт-контрактов или энергетики - «индустрий будущего» - может сыграть решающую роль.

Ниже приведены дескриптивные статистики за исключением выбросов и до взятия логарифма зависимой переменной (см. Таблица 3.).

Таблица 3

Дескриптивные статистики количественных переменных

Переменная	Индекс	Среднее	Минимум	Максимум	С.О.
Объемы собранных инвестиций	Inv	25 570 170	1 566 283	196 874 404	29 975 851
Количество просмотров страницы на формуе bitcointalk.org	Bit	48 621	3 758	263 783	56 463
Количество подписчиков официального Твиттера компании	Twt	17 983	630	138 000	28 305
Доля размещенных в ходе ICO токенов	Dst	0,44	0,1	0,93	0,23

(Источник - расчеты автора)

Одной из особенностей всей индустрии ICO являются высокие значения среднеквадратических отклонений. Одной из важных гипотез дальнейшего анализа является значимость и высокое влияние переменных Bit и Twt и незначимость с точки зрения успеха проведения ICO переменной Dst. Первые две переменные описывают популярность компании в технических кругах - переменная Bit - и популярность в целом - переменная Twt. Результаты существующих исследований в этой области свидетельствуют о том, что медийность ICO-проектов оказывает наибольшее влияние на успешность ICO. Переменная Dst описывает техническую сторону проведения ICO - продажу токенов. Размах в 80% и среднее значение в районе 50% хорошо описывают индустрию - компании размещают столько токенов, сколько требует их бизнес-план, но при этом придерживаются общей тенденции отдавать своим первым инвесторам около половины всех имеющихся токенов.

Следующий блок описательных статистик также касается технических особенностей проведения ICO - метода передачи оставшихся после ICO токенов пользователям системы и роли токена в компании (см. Таблица 4).

Таблица 4

Дескриптивные статистики объясняющих дамми-переменных

Индекс	Доля компаний, использующих консенсус-метод (1 - proof-of-work, 2 - proof-of-stake, 3 - собственный метод )	Доля компаний с ролью токена (1 - токен-акция, 2 - инвестиционный токен, 3 - утилитарный токен)
1	0,24	0,30
2	0,18	0,27
3	0,58	0,43

(Источник - расчеты автора)

Около 60% компаний использует собственный метод проверки работы пользователя для определения вознаграждения, около 24% используют универсальный алгоритм proof-of-work и 18% внедрили улучшенную его версию - proof-of-stake. С точки зрения анализа можно ожидать, что лишь использование компанией proof-of-stake (индекс 2) алгоритма консенсуса вносит значимые различия в объемы привлекаемых инвестиций и выполнение поставленных целей. Фактор, оценивающий роль токена в компании, подобно переменной Dst, зависит исключительно от пути ее развития, монетизации и позиционирования. То есть он вряд ли будет значимо влиять на успех размещения монет.

Большая часть анализа будет посвящена проверке гипотезы о влиянии принадлежности к определенной индустрии (5 индустрий) и категорий (19 категорий). В связи с этим следует обратить внимание на некоторые переменные в разрезе индустрий.

В Таблице 5 представлен логарифм основной зависимой переменной в анализе и его среднеквадратическое отклонение, а также количество наблюдений по каждой индустрии.

Таблица 5

Средние значения логарифма привлеченных инвестиций по индустриям

Индустрия	Количество наблюдений	Среднее значение логарифма собранных инвестиций	С.О.
Блокчейн	67	16,69	1,07
Финансы	57	16,67	1,05
Маркетинг	26	15,82	0,93
Социальная сфера	34	16,24	1,14
Технологии	37	16,35	0,96

(Источник - расчеты автора)

Можно заметить, что достаточно высокая неоднородность характерна и внутри индустрий. Ранее было отмечено высокое значение средне-квадратического отклонения в целом по выборке.

В Таблице 6 представлены описательные статистики для объясняющих переменных в разрезе индустрий.

Таблица 6

Описание некоторых объясняющих переменных по индустриям

...