本文提出基于银行流水数据的现金流承保流程，构建首个马来西亚微小中型企业（MSME）贷款申请银行流水数据集，并基于该数据开发多种机器学习信用评分模型。研究发现银行流水衍生特征在区分违约与非违约方面具有更高的信息价值，且结合应用信息能显著提升信用评分模型效果，实现对传统信贷评估的有效补充，推动MSME金融包容性提升[page::0][page::4]。
本文基于2010-2024年印度尼西亚、马来西亚和菲律宾股票市场日指数收益率，采用EGARCH/TGARCH模型与滑动窗口方法分析危机冲击（2013年Taper Tantrum、2020-2021年COVID-19疫情、2022-2023年加息周期）对波动率结构的动态影响。研究发现危机期间波动率持久性和非对称效应增强，尾部厚度加剧，体现极端波动增加。马来西亚制度成熟缓冲波动放大，菲律宾市场薄弱导致波动持久性延长。研究首次将制度差异与多危机波动率动态结合，揭示危机放大与制度缓冲机制，提出提升信息透明度和流动性支持的政策建议以降低危机下波动率持久性[page::0][page::1][page::12][page::24][page::27].
本文基于乌拉圭2021年微观调查数据，模拟三种信用数据可见性制度，探讨正面信用数据共享对信贷可获得性、利息负担及贫困率的影响。研究发现，扩大正面数据访问显著降低借贷成本，压缩利率差异，减少信用负担的基尼系数，促进金融包容与贫困缓解，数据作为非竞争性公共资产展现出强大再分配潜力[page::0][page::6][page::9][page::10][page::15][page::16]。
本论文研究了两类自适应市场参与者——做市商与市场买卖方，在内生价格形成的随机市场中，通过简单财富最大化学习算法（如梯度上升）演化出默契性合谋策略，使价格远高于竞争水平。结果表明，即使在高流动性且交易规模较小的市场中，学习动态也趋向于合谋均衡，揭示了AI驱动市场中未明示协调的合谋形成机制，为算法交易监管提供理论依据[page::0][page::1][page::2][page::6][page::8]。
本报告提出FLARKO框架，通过结合大语言模型(LLM)、行为知识图(KG)和Kahneman-Tversky优化(KTO)，实现了金融资产推荐的盈利性与用户行为偏好对齐。支持集中式和联邦学习架构，显示出在FAR-Trans数据集上的显著优越性，且资源高效，适合隐私敏感的金融环境[page::0][page::1][page::6][page::8]。
本文针对高频交易中限价单簿的最优策略构建问题，修正并完善了文献[6]中的部分计算错误，最终得出近似一致的价差和报价公式。通过解析贝尔曼方程和对报酬函数的渐近展开，提出了明确的报价扩展表达式，指出报价对库存的敏感度以及价差中的主要组成部分，且通过Feynman-Kac公式推导求解关键偏微分方程，辅助验证了优化策略的合理性 [page::0][page::9][page::16][page::17]。
本文提出了一种基于掉期利率分布及其相关性的新型Bermudan swaption定价模型，无需特定产品校准。该模型通过置换传统难以观测的均值回复参数为利率相关性指标，实现了对Bermudan swaptions风险管理的改进，并提供了多种解析与格点方法，支持不同市场条件下的估值计算。回测结果显示模型具有较强的市场拟合能力，且计算效率优于传统LGM模型 [page::0][page::1][page::8][page::9][page::12][page::14]。
本报告基于对标普500企业环境、社会与治理（ESG）得分及其与债务总资本比率（DTCR）的回归分析，发现ESG尤其是环境与社会得分能显著积极地信号传递企业的借债能力和风险状况。报告揭示ESG在人工智能盛行与投资主题转换中依然有效，且结合多种ESG得分组合的模型进一步验证了信号通道的稳健性。报告还提出针对机构投资者的资产配置建议，强调ESG与AI可并存并肩发展 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::7][page::9][page::12][page::14][page::15]
本论文基于离散Ollivier-Ricci曲率和Ricci流方法，提出了一种全连接股票相关图上的曲率手术算法，揭示NASDAQ-100市场中的内在几何结构和股票群体层次。利用Ricci流迭代凸显正曲率与负曲率链接的差异，实现市场股票的自动聚类，无需预设簇数。通过多层迭代，成功识别半导体、生物制药、大型科技等细分子群和异常点，证明其在市场几何分析和复杂网络社区发现中的潜力[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本文构建了一个结合金融中介角色的统一框架，系统对比了碳税和碳排放交易体系（ETS）两种主流碳定价机制在减排目标相同条件下的经济及环保表现。研究发现，在完全竞争市场下，两种机制结果等价；但引入金融中介后，ETS下中介行为导致监管财富及整体经济财富低于碳税方案，主要因中介操纵价格形成并截留部分收益。此外，碳税相比ETS能更有效激励绿色技术投资和集中化减排，特别在不确定排放情形下表现更优，这为碳市场设计和政策选择提供了理论与数值支持[page::0][page::2][page::3][page::13][page::22].
本研究基于动态因子模型（DFM）应用于菲律宾股票市场，利用卡尔曼滤波和最大似然估计分析提取的公共因子与因子负载，揭示市场系统性动态及趋势与波动的双重因子结构。所提模型优于CAPM与PCA，在捕捉系统风险及价格动态方面表现优良，并将提取因子应用于菲律宾GDP的即时预报，实现外样本预测误差降低34%以上，展示了动态因子分析在市场价格运动理解与宏观经济预测中的价值 [page::0][page::1][page::10][page::16][page::18][page::19]。
本文提出FR–LUX框架，结合加强学习与白盒控制障碍函数（CBF）-二次规划（QP）安全层，实现了针对波动率和流动性机制的成本感知且对多变市场状态稳健的SPX–VIX对冲策略。核心贡献包括无套利SSVI波动率曲面构建、Cboe合规VIX估计、多重尾部安全机制设计及理论保证（QP可行性、稳定性、正向不变性和无震荡），并通过可复现的合成实验显著降低尾部风险与交易振荡[page::0][page::2][page::5][page::7][page::10][page::11][page::14][page::15][page::19][page::33][page::34]。
本论文扩展了基于Student-$t$ copula的PELCoV方法，解决了之前依赖强相关假设的局限，动态追踪外汇市场中美元兑英镑和欧元的风险传染关系。实证显示该方法可有效预警极端风险事件，并成功捕捉多个金融波动期的风险。[page::0][page::1][page::4][page::15][page::18][page::19]
本研究基于印度股市五年每日新闻头条情绪得分与收盘价数据，利用Granger因果检验方法发现情绪得分能够显著影响股价收盘价，而收盘价并不反向影响情绪得分，证实了投资者情绪对股市走势具有预测作用，为股价趋势预测提供了情绪分析的实证支持[page::0][page::1][page::2]。
本文重新审视Sleeping Beauty问题，提出以Kelly准则最大化财富增长率的方法，支持“thirder”概率立场，即被唤醒时应以1/3概率看待正面。通过倍增财富的投注策略，论证“thirder”立场避免了Dutch book的漏洞，而传统“halfer”策略易遭受套利攻击，体现增长率最大化的理性决策框架 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本研究提出结合变分模态分解（VMD）与长短期记忆网络（LSTM）的混合深度学习模型，用于比特币价格预测。通过将比特币价格序列分解为若干内禀模态函数（IMFs）并对其分别建模，最终聚合预测结果。与传统单一LSTM模型相比，混合模型在RMSE、MAE、R²等指标上表现更优，且能稳定实现30天的价格走势预测，展现出捕捉比特币价格非线性及非平稳性的强大能力 [page::0][page::4][page::7][page::9][page::10]。
本论文提出基于几何代数与线性注意力机制的经济分析框架，创新性地将宏观经济变量嵌入多向量空间，区分周期性经济关系与危机放大反馈机制。通过对1980-2024年美国产生的季度数据实证，识别了三种消费者信用周期机制及其几何特征，揭示了经济状态的旋转动态和路径依赖，为信用周期风险监测和政策制定提供新的解释性工具 [page::0][page::16][page::23][page::26]。
本论文基于2013-2014年选取的9个股票拆分事件样本，研究了拆股对市场交易量、股东数量、信息不对称及流动性的影响。结果显示：股票拆分短期内微弱提升交易量，显著增加股东数，降低信息不对称并改善市场流动性，但拆股股价表现复杂，多数公司拆股当年存在估值偏离，投资者对公司基本面认知不均衡，体现出投资者行为的非理性特征 [page::0][page::5][page::15][page::16][page::20][page::27][page::30][page::33][page::34]
报告分析当前权益市场低波动策略的运行环境，指出转融通新规导致融券资源减少使中性策略难度上升，股指期货对冲面临较大基差损失，中小市值股票风险和收益预期下降。同时，推荐以沪深300为标的的中性产品作为较优选择。商品市场方面，CTA策略不等同于做多波动率，通过多策略复合可降低波动敏感性，主观与量化CTA收益存在互补性。多资产组合低波策略稳定性较高，公募中性产品收益表现良好，套利策略在风控严格下具备低波优势。综合收益预期、质量管理及对冲成本等维度，权益低波策略应优先选择沪深300相关产品，商品和其他策略产品则注重规范操作及风险控制 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6]
本报告聚焦医药生物行业最新动态，涵盖翰森与罗氏许可协议、ESMO会议中国创新药企表现及三季报业绩展望。报告指出医药板块整体估值较高，建议关注创新药械和受益于集采优化的子行业，维持行业“看好”评级及恒瑞医药买入评级，提示海外地缘政治等风险 [page::0][page::1].
