文摘
本研究旨在解决信贷问题在供应链中的商品和货币流通环节从分类的角度,而采用博弈模型方法。研究首先回顾了分布式分类技术之间的关系和货币的基本职能。然后,通过构造two-agent单一阶段和多阶段的博弈模型在整个供应链中,研究人员分析了激励机制和均衡解决方案的分布式节点的中央银行数字货币(CBDC)。这项研究的结果包括分布式节点的激励机制和优化基于许可的分布式分类技术,这是一个很重要的问题,CBDC面临在执行货币职能。本研究的意义主要涵盖公共链的底层技术的局限性及其在供应链管理和奖励机制提供支持的合理性CBDC基于国有商业银行发行机制,它提供了一个参考CBDC实践。研究的主要价值不仅符合CBDC发行决策部门也提供了思想数字货币的运行方式进行数字货币领域的研究。
1。介绍
目前,全球macroenvironment复杂和严重,经济增长下降,大宗商品价格上涨,流行趋势和经济趋势已经变得复杂,风险和挑战继续。在这种情况下,符合数字化发展趋势,做一个优秀的商品质量管理工作在一个长期和可靠的方式已经成为供应链管理的一个重要话题。
商品质量管理和信贷问题长期以来一直关注供应链管理的研究领域。虽然研究表明之间的信息共享的供应链可以显著提高产品质量和经营业绩1),生产商可以合同设计和收益分配机制,以避免不道德的行为的供应商2];仍有差距研究的真实性保证信贷和商品质量的技术水平。一些研究指出,区块链是一个新的、革命性的技术,大大影响了供应链网络和讨论区块链技术在供应链管理的意义3,4]。因此,如今,创新和发展的分布式分类技术及其应用在央行数字货币(CBDC)的研究和开发,使用CBDC支持信息共享活动和解决信贷和商品质量管理问题在供应链场景中已经逐渐成为可能。
分布式分类技术可以通过算法程序表达规则,使参与者信任标准算法程序和建立互信的R & D和应用CBDC解决信任问题商品质量管理在供应链场景中更高的效率和更低的成本。本研究打算借此为研究目标,建立一个博弈模型来模拟分布式节点的激励选择在分布式分类技术,并获得最优可信的商品质量经理通过分析平衡解决方案,提供了一个参考分布式分类技术在供应链管理中的应用和CBDC实践。
本文的后续结构组织如下。部分1讨论函数的理论依据有可能实现数字货币的分布式分类技术,简要介绍其优化现有的汇率机制以及如何使用分布式分类技术实现的功能货币和迫切需要解决什么问题。部分2分析数字货币的激励和约束机制基于分布式分类技术通过构建博弈模型。部分3试图解决平衡条件,提出了最优分布式节点选择数字货币。部分4本文的结论。
2。相关的工作
2.1。分布式分类技术的概述
分布式分类技术是基于密码学。设计和实现多个分布式节点的“共识”机制可以完全、准确地记录完整的交易和支付的历史过程。分类基于分布式分类技术是公开可见分散共享分类帐。“共识”是一个必要条件的分布式分类实现多节点记录的一致性,共识协议的健壮性,达到稳定状态的效率通过高速收敛,和系统的安全5]。从技术的角度来看,目前公认的共识机制包括工作证明(战俘)股份的证明(POS) PBFT, RSCoin,混合共识,共识机制基于DAG技术。
2.2。货币函数下许可的分布式分类技术
根据分布式分类技术许可,每笔交易和支付更新许可的分类帐分布式节点。达成的共识是通过确认是否确认为真正的事务或付款绝对多数。其中,如何设计绝对多数协议以确保交易和支付的分布式节点数据变化是由绝对多数确认协议最终达成协议,也就是说,“共识”机制。目前,它已经被用于安全结算系统、贸易结算系统、中央银行数字货币的设计,稳定的货币”。
在单个事务和支付,具体过程如下:不同许可分布式节点根据各自更新总帐交易和支付。每次更新需要证实了绝对多数的协议。如果确认为一个真正的交易和付款,它将被更新在分散的分类帐(DSL)共享。有执照的分布式分类技术的工作原理如图1。
在社会的交易和支付,聪明的合同将记录交易的商品和服务,收到和支付资金的过程。聪明的使用合同促进分布式帐的记录和验证。产生劣质产品的制造商和提供劣质服务混合交易和支付过程中,大多数的节点授权分布式分类将验证和更新信息,为决策提供信息基金支付。许可的分布式分类技术的工作原理在社会事务和支付如图2。
分布式分类技术的主要作用在执行货币的功能是防止“双花。“所有交易和支付,使用传统的在线或离线模式或配备智能合约,可以通过授权验证节点使用分布式分类技术来避免“双花”的问题。分布式分类技术下的交易和支付记录通过加密技术。我们可以知道历史记录被篡改了加密和解密。如果绝对多数“真正”的授权验证分布式节点,它证明了数字货币没有被“双花,”和交易和支付是有效的。
2.3。数字货币所面临的问题,基于分布式分类技术执行货币功能
2.3.1。如何选择分布式节点?
在没有执照的分布式分类技术,任何愿意并能够经济个人可以作为分布式节点更新和验证分类帐。当前公共链选择使用未经授权的分布式分类技术。然而,数字货币需求者包括几乎所有的经济个体,和交易和支付的数量是巨大的。每笔交易和支付需要证实基于共识机制的绝对多数。需要大量的计算能力下的分布式分类技术没有执照。同时,考虑到快速布局和量子技术的发展,基于大量的防篡改功能计算能力投资在被破解的风险。因此,电子货币具有高度安全需求应采取许可分布式分类技术。
然而,即使有执照的分布式分类技术,数字货币仍面临问题的分布式节点执行其货币功能的有效性。有效的分布式节点需要激励提供真实的身份验证信息以达到antitampering,避免“双花。”许可的分布式节点,很难在技术上确保他们充分参与每笔交易的确认和签名,也很难在技术上禁止他们验证多个帐簿冲突的会计项目。因此,如何正确选择所需的分布式节点选择和验证“正确”的分类帐和“错误”的分类?
2.3.2。如何设计激励机制?
如何设计一个激励机制,确保完整性和真实性的验证可接受的许可分布式节点?选中的分布式节点可以提供真正的身份验证信息,并确保每个事务都可以得到证实。此外,如何设计一个更好的激励机制,使验证过程的分布式节点可以促进经济的交易规模和质量的提高?
在这方面,诺和Rocheteau6)提出,如果分布式节点可以公开获得的历史交易数据,他们的动机就会减少错误的验证。同时,由于减少了验证成本可大大提高验证的完整性。此外,历史交易的信息披露有助于促进交易的完成,以促进经济增长和高质量的发展。然而,历史交易数据无法完全和实时获取7]。如何设计一个有效的激励机制不完全信息条件下,获得的收入信息校验大于成本,这样的分布式节点可以提供“一对”验证和验证每个事务,提高交易的规模和质量在同一时间?包括在激励机制是什么?
3所示。方法
3.1。模型概述
没有执照的分布式分类技术可能更容易受到历史篡改攻击基于上述分析。因此,本文中的模型构造应该基于许可的分布式分类技术。同时,在不完全信息的假设下,应该建立一个激励机制,使所需的分布式节点提供“正确”的验证交易信息的验证器验证每个事务,提高交易的规模和质量的决策。因此,激励机制应该启用验证器的“验证”部分观察和奖励,反之亦然。在这方面,Carlsson和Damme8)提出了研究方法的可替换主体信息不完整的多级游戏和全球游戏,这是本研究的建模方法。假设决策者只能观察损益与经济持续不断的噪音在游戏中不完整的信息,和均衡结果是独特的,这是一个高一致性的研究方法和本文的研究目的。
莫里斯和胫骨9- - - - - -11)使用该方法进行一系列的研究对金融危机的自我实现机制和根据均衡结果提出政策建议。布朗et al。12),劳工和Schliephake13],他和Manela [14],先令[15杨,et al。4]运用博弈分析方法研究金融领域的流动性和系统稳定性。一些研究也用博弈论来研究供应链中的供应商和销售商之间的交互(16,17]。因此,本文拟在此基础上建立一个博弈模型和设计数字货币事务验证激励机制和共识机制基于许可的分布式分类技术根据模型的均衡结果。
3.2。模型的假设
基于许可的分布式分类技术的工作原理在社会事务和支付如图2,本研究建立了一个模型来分析生产者和审核员的选择。模型的操作遵循以下假设。
假设1。整个社会生产分为两个阶段,和消费者只能获得最终产品或服务的效用由下游制造商提供。制片人分为i期生产者和ii期生产商。前生产的原材料,包括上游和中游制造商在图2阶段ii生产商生产最终产品,即。,下游制造商在图2。
假设2。在整个社会里,消费者的生产商。然后,消费者包括i期生产者和ii期生产者,也就是说,最终的产品图的要求者2。
假设3。劣质的生产者和劣质服务提供商只存在于ii期生产商。这是因为ii期生产商生产最终产品,和ii期生产商使用最终产品。因此,对于ii期生产商,这组消耗他们所提供的产品或服务。因此,假设没有生产劣质产品或提供劣质服务的可能性。
假设4。基于许可的分布式分类技术,因为只有i期生产商可以选择生产劣质产品或提供劣质服务,只能参与阶段我生产商确认交易和支付信息”是否正确。”因此,它假定确认交易和支付信息是否“true”只能完成阶段ii生产商。
假设5。交易和支付系统包含多个周期。在第一个生产周期,如果阶段ii生产商提供了虚假信息的信息证实者,它将受到惩罚,被排除在事务和支付系统。因此,假设阶段ii生产商不会在第一次生产周期提供虚假信息。
假设6。每个实体的当前策略的选择根据其他实体的历史决定的。
3.3。模型开发
3.3.1。各种主题的效用分析
如果制造商的生产劣质产品的比例,在舞台上我是提供劣质服务(代表错误),制造商在II期的总数(这是因为制造商生产劣质产品和提供劣质服务的阶段我也观察到,所以他们被排除在ii期交易系统)总数的阶段。
(1)阶段我合格的生产商。效用的一个合格的生产商在舞台上我来自的区别商品或服务享受,提供的商品或服务。因此,效用函数的一个合格的生产商在舞台上我 在哪里代表了合格的生产商在舞台上我的效用函数,指的是合格的商品或服务的生产和销售的生产商在舞台上我,也就是说,合格的产品或服务被生产商在第二阶段中,指合格产品或服务生产和出售的ii期生产国,也就是说,合格商品或服务消耗的阶段我生产商指的是合格的产品或服务被合格的生产商在舞台上我,指的是一个合格的生产商获得的效用在舞台上我从合格的商品或服务被他,表示商品或服务的一般价格水平,代表我合格的生产商的生产收入阶段,和代表了消费支出合格的生产商在舞台上我。
(2)差生产者和劣质服务提供商在舞台上我。劣质的实用工具生产商和服务提供商在舞台上我来自合格的商品或服务在第二阶段。因此,效用函数下生产商和服务提供商在舞台上我 在哪里指的是合格的产品或服务被劣质生产商在舞台上我,指的是劣质生产商获得的效用在舞台上我合格的商品或服务的消费,和代表劣质生产商在舞台上我的消费支出。
(3)ii期合格的生产商。阶段ii的效用生产商来自合格享有的效用之间的区别商品或服务从舞台我生产商购买原材料和提供的商品或服务。因此,效用函数的阶段我是生产商 在哪里是指享有的实用阶段ii生产商采购合格的商品或服务为原料的阶段我和生产商代表生产阶段ii生产者的收入。
3.3.2。游戏策略选择不同的科目
(1)i期生产商。在舞台上我,生产商可以选择两种策略:一是生产合格产品或提供合格的服务,另一个是生产劣质产品或提供劣质服务。
(2)阶段ii生产商。根据本文的假说的分析部分,ii期生产商只能生产合格产品或提供合格的服务,所以没有生产战略选择。如图2的战略选择阶段ii生产商可能发生在信息确认阶段基于许可的分布式分类技术。同时,根据本文的假说的分析部分,只有i期生产商可以选择生产劣质产品或提供劣质服务。因此,只有i期生产商可能需要确认的信息,这意味着阶段ii生产商可以选择两种策略:一是确认为“没错,”,另一个是不确认为“真正的”。
3.3.3。游戏损益矩阵的各种主题
(1)损益矩阵在第一个完整的生产周期。在第一个生产周期,各种实体不主的历史策略选择其他实体;尤其是ii期生产商,他们承担的任务信息确认,可能会做出错误的决定在第一个生产周期。根据各种实体的效用分析,以下四个象限损益矩阵,如表所示1。
损益分析每个实体在第一象限。如果所有阶段我生产商选择生产合格产品或提供合格的服务,和ii期生产商,作为保兑人的信息,做出正确的判断和确认它是“真的”,获得的利润和亏损阶段ii生产商如下。 是指享有的效用合格的商品或服务购买从i期原材料生产商,减去消费支出支付,然后扣除支付ii期生产,加上由此获得的收入,最后加上保兑人作为信息获得的报酬。获得的利润和损失我是生产者在相应的阶段 ,享有的效用,合格的商品或服务购买阶段ii生产商-支付的消费支出,然后扣除支付阶段我生产,加上由此获得的收入。
损益分析每个实体在第二象限。如果i期生产商选择生产劣质产品或提供劣质服务,和ii期生产国,随着信息证实者,让一个错误的判断和确认它是“真的”,获得的利润和亏损的ii期生产商 ,指合格商品或服务购买享有的效用为原料从i期生产商-支付的消费支出。因为阶段ii生产商只能从合格获得效用i期生产商提供的产品或服务,但不确认劣质产品,他们只能享受1−的效用f比,但是,必须支付所有产品或服务(包括劣质产品和服务),排除支付阶段ii的生产,增加收入从而获得,最后添加获得的报酬作为保兑人信息。获得的利润和损失我是生产者在相应的阶段 ,享有的效用,合格的商品或服务购买阶段ii生产商-支付的消费支出,加上所有的收入提供产品或服务(包括劣等商品和劣质服务)。
损益分析三个象限的实体。如果所有阶段我生产商选择生产合格产品或提供合格的服务,但ii期生产者,信息证实者,确定比例的部分F劣质产品生产商或劣质的服务提供者,因此不证实了它作为“真的”,获得的利润和亏损阶段II生产商 ,指合格产品或服务享有的效用从i期购买生产商为原料,减去消费支出支付,然后扣除支付ii期生产,加上由此获得的收入。应该解释说,基于许可的分布式分类技术如果信息决心不“真的”,它不需要确认,所以无法证实者获得的薪酬信息。因此,在这种情况下,ii期生产商只获得相应的报酬部分确认为“真正的确认。“损益生产商获得的我是在相应的阶段 ,享有的效用,合格的商品或服务购买阶段ii生产商-支付的消费支出,不包括支付阶段我生产,加上产品或服务的收入确认为“真正的”。
损益分析四象限的实体。如果i期生产商选择生产劣质产品或提供劣质服务和II期生产国,证实者的信息,做出正确的判断,不确认这是“真的”,获得的利润和亏损的II期生产商 ,即。,the utility enjoyed by the qualified goods or services purchased as raw materials from the producers in stage I, minus the consumption expenditure paid for this purpose and plus the recognition remuneration obtained for the part confirmed as “true.” The profit and loss obtained by the producer in the corresponding stage I is ,享有的效用,合格的商品或服务购买阶段ii生产者-消费者支出支付这个。
(2)损益矩阵在随后的生产周期。适应性预期的假设下,ii期生产商的信息证实者可以获得反馈根据消费感觉第一次生产周期后,识别和消除劣质生产者和劣质交易和支付系统的服务提供者,以便调整信息确认在随后的生产周期。在此基础上,ii期生产商的信息证实者可能做出错误的判断,因为i期生产者不再提供合格的产品或服务,选择生产劣质产品或提供劣质服务。基于此,以下4个成像限制后续生产周期的损益矩阵,如表所示2。
损益分析每个实体在第一象限。如果所有的阶段我生产商选择生产合格产品或提供合格的服务和ii期生产商,证实者的信息,做出正确的判断和确认它是“真的”,获得的利润和损失的ii期生产商一样第一个完整的生产周期和不会改变。
损益分析每个实体在第二象限。第一个生产周期阶段ii生产商不排除i期生产商选择提供劣质产品或服务的交易和支付系统,但他们确认后消费体验。“错过了鱼”只能幸运一次。因此,在随后的生产周期,只有i期生产商可以选择提供劣质产品或服务,与此同时,ii期生产商的信息证实者,让一个错误的判断和确认它为“真实的。“因此,生产商的利润和损失的I期和II期每个生产周期保持不变,但个体生产者阶段我选择提供劣质产品或服务已经改变了。
损益分析三个象限的实体。三个象限的损益在随后的生产周期是类似于两个象限。所做的错误判断阶段ii生产商在第一个生产周期将通过消费体验,确定之后,错误只会发生一次。因此,在随后的生产周期,它只能是一个新的误判,i期生产商提供合格的产品或服务是没有“真正的证实。“因此,生产商获得的利润和亏损的I期和II期每个生产周期保持不变,但是个人判断失误已经改变了。
损益分析四象限的实体。阶段ii的生产商在每个生产周期正确识别阶段我生产商提供劣质产品或服务和删除它们从交易和支付系统,应该有越来越少的阶段我生产者积极选择提供劣质产品或服务;然后,获得的利润和亏损的ii期生产商 ;获得的利润和损失我是生产者在相应的阶段 。
4所示。结果与讨论
4.1。平衡解决方案在第一个完整的生产周期
以下4.4.1。当i期生产商提供合格的产品或服务
阶段ii生产商的信息证实者,当i期生产商选择提供合格的产品或服务,ii期生产者会选择做出正确判断和确认生产,付款。和交易信息的阶段我作为“真正的生产商。“这是因为,从损益矩阵,当 ,阶段ii生产商获得的利益时确认为“true”更大,获得的效用的ii期生产者从i期必须大于支出,所以 。同时,ii期生产商误判率 ,和信息确认奖励 。
因此,当i期生产商选择提供合格的产品或服务,ii期生产者会选择做出正确判断并确认生产,付款和交易信息阶段我制片人的“真实”的东西。
4.1.2。当一些i期生产商提供劣质产品或服务
当一些i期生产商提供劣质产品或服务,ii期生产商是否可以选择做出正确的判断,而不是确认生产,付款和交易信息的阶段我生产商为“true”取决于信息确认奖励 。这是因为它可以从损益矩阵时获得 ;阶段ii生产商获得的收入不能确认为“true”时更大,也就是说,当阶段ii生产商更小更有可能做出一个正确的判断。然而,阶段ii生产商的激励手段是保兑人信息。如果R太小,ii期生产者缺乏动力去确认信息。
因此,当一些i期生产商提供劣质产品或服务,ii期生产商可能不愿意成为信息证实者,或很难做出正确的判断,和生产、支付和交易信息的阶段我生产商提供劣质产品或服务不确认为“真正的”。
4.1.3。当阶段ii生产商确认信息“真实的”
当阶段ii生产商确认信息为“真的”,i期生产者会选择提供劣质产品或服务。这是因为,从损益矩阵,当 ,生产商提供劣质产品或服务的收入在舞台上我更大。根据边际效用递减的原则,区别生产者的效用和支出阶段我和消费的增加,减少和上面的不平等是正确的。
4.1.4。当阶段ii生产商不确认的信息“真实的”
当阶段ii生产商不确认的信息“真实”,舞台我生产商选择是否提供劣质产品或服务取决于速度阶段ii生产商认为它提供了劣质产品。这是因为,从损益矩阵,当 ,生产商提供劣质产品或服务的收入在舞台上我更大。根据边际效用递减的原则,区别生产者的效用和支出阶段我随消费的增加而减小。与此同时,更大的F,上面的不平等的可能性就越大。
,未能确认的信息“真实的”将激励生产者在舞台上我提供劣质产品或服务。
4.1.5。分析平衡解决方案在第一个完整的生产周期
根据上面的分析,基于假设4阶段ii生产商应给予一定的信息确认奖励作为激励。这时,确认为“真正的”,提供劣质产品或服务的纳什均衡博弈矩阵,和损益的组合 和 。
在纳什均衡下,ii期生产商只考虑当前的收入有更多的动力去确认信息作为“true”并获得相应的报酬。阶段我生产商只考虑当前的收入部分倾向于将提供劣质产品或服务,以便享受销售产品或提供服务的收入,但支付更少的费用。可以看出,短视的行为的激励机制应该优化各种主题,和长期均衡应该通过构建一个解决multiproduction循环博弈模型。
4.2。在后续生产周期中平衡的解决方案
4.2.1。准备当i期生产商提供合格的产品或服务
当生产商阶段我选择提供合格的产品或服务,损益矩阵是在相同的形式作为第一个生产周期,所以平衡点也是一样的。生产者在第二阶段会选择做出正确判断并确认生产,付款和交易信息生产者在舞台上我的“真实”的东西。
i期时,生产者选择提供合格的产品或服务,ii期生产者会选择做出正确判断并确认生产,付款和交易信息阶段我制片人的“真实”的东西。
4.2.2。当一些i期生产商提供劣质产品或服务
当一些i期生产商提供劣质产品或服务,ii期生产商是否可以选择做出正确的判断,而不是确认生产,付款和交易信息的阶段我生产商为“true”取决于比例F阶段我的生产商提供劣质产品或服务和信息确认奖励r可用。这是因为,从损益矩阵,当 ,阶段ii生产商获得的收入更大时不确认为“真的”,也就是说,当很小,ii期生产商更有可能做出一个正确的判断。然而,同样的大小是很难控制,太小了吗将导致缺乏激励的ii期生产商的确认信息。
因此,当一些i期生产商提供劣质产品或服务,ii期生产商可能不愿意成为信息证实者,或很难做出正确的判断,和生产、支付和交易信息的阶段我生产商提供劣质产品或服务不确认为“真正的”。
4.2.3。当阶段ii生产商确认信息“真实的”
当阶段ii生产商确认信息为“真的”,损益矩阵形式一样第一个生产周期,所以平衡点也是一样的。阶段我生产商必须选择提供劣质产品或服务。
4.2.4。当阶段ii生产商不确认的信息“真实的”
阶段ii生产商不确认信息时“真的”,i期生产商选择是否提供劣质产品或服务取决于有多少生产周期阶段ii生产商充当信息证实者和比例阶段ii生产商认为它提供了劣质产品。这是因为,我们可以看到从损益矩阵,如果阶段ii生产商充当信息保兑人很长一段时间,可能会有不足的消费在经济中消除由于太多的阶段我生产商的交易和支付系统;可能是消极,然后积极,但随着利率的增加阶段ii生产商认为i期生产商提供劣质产品,的价值 也会减少;然后, 更容易建立。
,未能确认的信息“真实”,充当信息保兑人很长一段时间将激励生产者在舞台上我提供劣质产品或服务。
4.2.5。分析均衡解决方案在后续生产周期
根据上面的分析,确认为“真的”,提供劣质产品或服务的纳什均衡博弈矩阵,和损益的组合 和 。
在纳什均衡下,ii期生产商有更多的确认信息作为“真正的动机。”作为信息证实者在多个生产周期,ii期生产商有更多的动力去确认的交易和支付。“当然,与此同时,虚假交易和支付的生产商是排除在外,他们会得到回报,如果他们被确认为“真实的。“在舞台上我,生产商将部分倾向于提供劣质产品或服务,以便享受销售产品或提供服务的收入,但支付更少的费用。
4.3。更好的分布式节点的选择
从上面multiperiod游戏不完整信息的分析和均衡结果,可以看出,从参与者的角度来看,如果阶段ii生产商充当信息证实者,它将面临的矛盾是否充当信息证实者连续多个时期:如果它充当信息证实者只在一些生产周期,也可以确认“true”来获取报酬。如果你作为一个信息证实者在连续生产周期,有经济的消费不足的风险。同时,生产者在舞台上我也容易受到激励提供劣质产品或服务。
因此,一个更好的选择是使用受信任的金融中介机构作为授权分布式节点。值得信赖的金融机构为代表的具有系统重要性的银行有一个明确的动机来识别生产商提供劣质产品或服务,也可以避免错误的问题确认为“true”以获取信息确认报酬。在这种机制下,ii期生产商将不再作为证实者的信息,但是值得信赖的金融机构,如商业银行有更多的信息,制造商将确认信息的功能。事务信息可以确认相关的智能形式的合同,和交易信息可以确认为“true”如果是与银行账户一致。数字货币分布式节点的优化方案的基础上允许DLT如图3。
5。结论
货币和信贷的关系是分不开的。货币必须有一个良好的信用基础。与此同时,货币执行基本功能依赖于信贷。与分布式分类技术的创新发展,货币信贷的需求可能进一步满足。本文探讨了货币之间的密切关系,信贷,帐簿和为解决信贷问题提供了一个理论解释外汇从帐的角度。基于分布式分类技术高度一致关系和货币的基本功能,分析了激励机制的分布式数字货币的节点。它获得平衡解决方案通过构造两个主体单级和多级游戏模式。这项研究发现,如果最终产品的生产者或提供者最终服务的是最许可分布式节点,它可能导致的风险识别和经济消费不足。在此基础上,针对以上可能出现的问题,结合中国现实的数字货币发行,提出数字货币的最佳选择分布式节点。它使用受信任的金融中介机构作为授权分布式节点,为的研究和开发提供参考依据中国的数字货币和其在经济和金融的实践。
因此,本文的研究有一些贡献CBDC领域。国际清算银行(11)和肖(2020)提出,既然CBDC涉及巨大的交易和支付数据,分布式分类帐无照技术不适用在选择分布式节点。为此,诺和Rocheteau6)已经证明,授权分布式分类技术可以提高验证的完整性。然而,对于授权分布式节点,在技术上很难禁止他们验证多个与冲突的会计帐项。本文赞同这一观点,在此基础上,进一步讨论了如何选择CBCD的分布式节点,以确保它可以执行货币功能良好,考虑到成本问题,即如何选择所需的分布式节点,以便它可以正确地选择验证“正确”的帐,帐不验证“错了。”
此外,本研究仍存在一些局限性。提出的观点具有系统重要性的商业银行作为最优分布式节点。这个观点基于的结论最终产品生产商或最终的服务提供者不能最优分布式节点。因此,它仍然缺乏严格的数学推理,这也将是下一步的研究方向和重点。此外,由于数字货币没有被广泛使用在任何国家或地区,本文的结论还缺乏经验数据的支持,将补充在随后的阶段与数字货币的持续应用的研究。
数据可用性
使用的数据来支持这个研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称他们没有利益冲突的声明和状态,(我)不支持,金融或否则,已经收到任何可能有兴趣的组织提交的工作,(ii)没有其他关系或活动似乎已经影响了提交工作。
确认
这项工作是由基础研究基金支持ICBR(研究blockchain-based供应链合作创新的竹子和藤产业,批准号1632021028)。