2026年A股增量资金估算：预计在3万亿元左右
本报告评估2026年A股可供吸纳的增量资金来源与规模，得出总体潜在入市规模约3.04万亿元，主要来自公募（≈8773亿元）、保险（≈7245亿元）、银行理财（≈5687亿元）、私募（≈3506亿元）、融资（≈3079亿元）与北向资金（≈2089亿元）；结论基于居民定期存款到期规模推算、海外降息与弱美元导致外资回流、以及公募新发/理财固收+与险资政策推动三大中坚力量的测算 [page::0][page::5][page::7]
金融研报AI分析
交易独特性选基策略2025年获取44.70%收益率
本报告回顾了2025年12月基金与ETF资金流与主题表现，比较并跟踪三类量化选基策略：基于交易动机+股票价差的因子策略、基于基金经理持股网络的交易独特性策略、以及基于申报信息的行业主题ETF轮动策略；其中交易独特性策略在2025年累计取得44.70%收益并显著跑赢偏股混合型基金指数，报告同时给出各策略的回测及风险指标供参考 [page::5][page::6][page::4]
量化视角下开门红行情能否延续？
本报告基于量化轮动与因子视角分析，认为国内通胀止跌回升与央行向非银提供流动性等政策工具扩容构成开年行情的流动性与基本面双重支撑，短中期行情有延续可能；建议采用“哑铃型”战术（科技硬科技+周期/资源）并关注微盘股向茅指数的轮动信号与因子表现的动态变化 [page::1][page::4]
2025年机器学习因子指增策略表现优异【国金金工高智威】
本报告回顾并评估了2025年多条指数增强策略的表现，重点展示了基于TimeMixer改进的TSGRU+LGBM机器学习因子在沪深300/中证500/中证1000上的有效性与超额表现，并对国证2000增强因子的构建、样本外年化超额（13.03%）与风险特征进行了量化归纳，此外还报告了中证红利选股与固收+组合的收益与风险指标，为指数增强与固收+类产品的配置与风险控制提供实证参考 [page::2][page::3]
【方正金工】开年首周主动全市场基金平均上涨4.67%，500/1000指增产品明显跑输对标指数
本报告回顾开年首周（0105-0109）基金市场表现：主动全市场型基金周均值上涨4.67%，主动量化平均涨幅4.43%，国防军工与医药生物主题基金领涨（均超11%）；与此同时，500/1000指增产品本周显著跑输对标指数（500/1000超额收益均值分别为-1.85%/ -1.78%），ETF板块呈现显著风格分化且债券ETF出现大额净赎回，基金发行和申报节奏同步活跃，且公募费率改革已正式施行对行业有长期影响 [page::0][page::6]。
Quantile Selection in the Gender Pay Gap
本文提出一种基于工具变量与逆概率加权的半参数方法，用以识别并估计在选择性观察下的潜在工资分位数（无需对选择概率作参数化假设），并将该方法应用于德国行政数据以量化全职工资的性别差异分布；结果表明，女性在工资分布下端呈显著正向选择（尤其是低教育组），这加大了低端的性别差距，而高学历男性在上端的强正向选择则在上分位压缩性别差距 [page::0][page::4][page::18].
SoK: Market Microstructure for Decentralized Prediction Markets (DePMs)
本报告系统化梳理去中心化预测市场（DePMs）的市场微观结构，提出包含八个模块的流程（基础设施、市场主题、份额结构与定价、初始化、交易、裁决、结算与存档），并比较了早期设计（Truthcoin/Princeton）与现代实现（如Polymarket）的关键差异与权衡，指出包括AMM适配、MEV、仲裁投票以及可验证市场谓词等若干研究空白，为后续理论与工程工作提供路线图 [page::0][page::7][page::15]
Black-Scholes Model — Mathematical Modeling and Continuous/Discrete Simulation
本论文系统介绍了 Black–Scholes 期权定价模型的推导（从 GBM 与 Ito 引理出发）、解析解（变量分离法）与数值解（显式/隐式有限差分）的实现与稳定性要点，展示了数值解的价格曲面并给出实现代码以便复现与教学用途 [page::1][page::6][page::9][page::11][page::13][page::17][page::14]
The heterogeneous causal effects of the EU’s Cohesion Fund
本文采用基于矩阵补全的因子模型（generalized synthetic control）估计欧盟Cohesion Fund对区域产出（GVA）与投资（GFCF）的时变因果效应，发现资金效应高度异质且“前置化”：大部分收益在首次纳入后前七年内实现，且对较贫困区域影响更大；另外资金强度与效果之间呈明显非线性，存在最优强度阈值，超过该阈值边际收益递减 [page::0][page::3][page::21]
Model Combination in Risk Sharing under Ambiguity
本文提出一种基于chi-squared散度的多模型组合下的单代理风险分摊准则，将单一参考模型下的monotone mean-variance偏好推广到多模型加权惩罚的情形，并通过对偶与辅助过程扩展状态空间以保证时间一致性 [page::1][page::6]. 我们在Cramér–Lundberg跳跃损失框架下解析求解了最优分摊合同与最优决策测度，并得到最优财富流程关于各模型的Radon–Nikodym辅助过程的线性表示及其均方性质，证明了策略可行性与验证条件 [page::3][page::13][page::16]. 最后用西班牙汽车保险数据做交叉验证估计并通过蒙特卡洛模拟展示了模型惩罚参数θ对终端财富方差的显著抑制以及对对价（safety loading η）的影响 [page::29][page::31].
Floods do not sink prices, historical memory does: How flood risk impacts the Italian housing market
本文基于约55万笔2016–2024年意大利按揭交易与空间风险图，构建“历史记忆/风险意识”指标并采用hedonic回归和差分-在-差分设计，发现：单次洪灾不会显著降低同一区域内未被淹没房产的价格，但长期反复暴露导致价格折让（在高意识地区折让可达2.5–4%），且低收入群体更易定居于洪水高风险区 [page::0][page::8][page::16]
New Compensating and Equivalent Variation Closed-form Solutions for NonSeparable Public Goods
本文在同次性的但非可分效用框架下，推导出针对公共物品（可为边际或非边际变动）的补偿变换（CV）和等效变换（EV）精确封闭解，并识别出影响其规模的三大机制（收入效应、绝对偏好效应、相对偏好效应），同时引入单一充分统计量 φ = −θ/η，便于用现有WTP/WTA估计进行标定和跨收入组推算 [page::11][page::17]
Regulation and Frontier Housing Supply
本文提出并估计“frontier cost + regulatory tax”框架：仅用公寓单位价格与建筑层数识别无监管下的前沿非土地成本，并以价格与前沿成本的差额计量以货币化形式表达的监管负担（regulatory tax）；在以色列1998–2017年新建住宅样本中估计得到的均值监管税率约为48%，并随地点、中心性与密度显著异质 [page::0][page::4].
Tab-TRM: Tiny Recursive Model for Insurance Pricing on Tabular Data
本报告提出 Tab-TRM，一种将 Tiny Recursive Model 的潜在递归推理机制适配到保险定价的表格数据网络，通过维护可迭代更新的 answer 与 reasoning 两个前缀 token，实现参数高效的递归“改进算子”，在法国 MTPL 基准数据上以仅约14.8k参数达到有竞争力的 Poisson 偏差得分，并展示出递归动态在学习到的嵌入空间中近线性的行为与良好可解释性 [page::0][page::12][page::21]
Managing Situations of Complexity and Uncertainty The Contribution of Research and Development
本文论述在VUCA环境下企业管理面临的复杂性与不确定性，主张以R&D的文化、流程与治理为借鉴，提出将研发式的试验-反馈-成熟路径（包括TRL/SRL思路）引入战略与组织设计，从而在不确定性中保持学习、可控试错与洞见 [page::0][page::21][page::23].
Non-Convex Portfolio Optimization via Energy-Based Models: A Comparative Analysis Using the Thermodynamic HypergRaphical Model Library (THRML) for Index Tracking
本文提出将有基数约束的指数跟踪问题表述为对 Ising 哈密顿量的概率推断，利用 THRML 的 GPU 加速块 Gibbs 采样从 Boltzmann 分布中抽样高质量组合，提出动态 VIX 适应耦合、重平衡偏置权重与行业感知后处理等三项创新，从而在 2023–2025 的 100 股票回测中实现 4.31% 年化跟踪误差与 128.63% 总回报，且对比基线在统计上显著优越 [page::8][page::6]
Modelling Distributional Impacts of Carbon Taxation: a Systematic Review and Meta-Analysis
本文系统回顾并元分析利用微观模拟（environmental microsimulation）评估碳税分配影响的文献，汇总模型构建中的关键概念选择与实现方式，并基于217个估计（覆盖71国）用Probit模型检验建模选择对“是否得出回归性（regressive）结论”概率的影响；结果显示：对进口所含排放的建模（coverage of imported emissions）显著降低发现回归性结论的概率，而考虑家庭需求侧反应、使用较旧调查数据或采用明确的不平等/进步性指标也倾向于得出更“非回归/进步”的结论，但引入一般均衡（GE）效应则提高了发现回归性结论的可能性 [page::0][page::25][page::33]
Symmetry-Preserving Neural Singular-Value Cleaning for Cross–Covariance Matrices
提出了一种保对称（随机矩阵不变性）且可扩展到不同维度的双流神经网络，用于在奇异值分解（SVD）基底上对经验交叉相关/协方差进行非线性清洗；该方法在理论 BBP 清洗的限制（平稳性与有界谱）下可退化为解析解，但在包含市场主模和时间非平稳性的真实权益数据上表现出更优越的OOS重构误差和更好的偏差-方差折中 [page::0][page::1][page::3].
Crypto Pricing with Hidden Factors
本研究使用 Giglio–Xiu (2021) 三遍法在包含隐含因子的框架下估计加密货币横截面风险溢价，发现加密资产的预期收益不仅对加密特有因子暴露，同时对若干股票行业因子（如 Software 与盈利能力因子）也存在定价关系，且相较于传统 Fama–MacBeth 估计，隐含因子方法对关键因子的溢价估计差异显著，凸显控制未观测风险的重要性 [page::0]
Reinforcement Learning for Micro-Level Claims Reserving
本文将个别赔案准备金（OCL）估计问题构造为逐期决策的 Markov Decision Process，并用 Soft Actor–Critic（SAC）实现连续动作空间下的递归更新与时间差学习，同时设计了包含精度、稳定性与平滑性的复合奖励并引入按 OCL 加权以修正组合级别低估偏差，实证表明在 CAS 与 SPLICE 合成数据集上对未成熟（高贡献）分段具有有竞争力的个案精度与较好聚合表现 [page::0][page::12][page::20][page::23][page::29].
