Artificial intelligence and financial crises
本文利用博弈理论模型研究了人工智能（AI）对金融危机的影响，指出AI通过信息处理能力、共用数据源及交易速度优势，放大了金融体系的杠杆、流动性压力与不透明等脆弱性，导致危机发生更快且更剧烈。文章同时提出金融监管应构建自主AI系统，促进AI间通信，实施自动化危机应对措施，实现对AI使用的动态监控，以有效缓解AI驱动的系统性风险 [page::0][page::1][page::15][page::17]。
金融研报AI分析
Competitive balance in the UEFA Champions League group stage: novel measures show no evidence of decline
本论文提出6种替代性指标衡量欧洲冠军联赛小组赛阶段竞争均衡性，基于Elo评分和动态排名对比，在2003/04至2023/24赛季间未发现竞争均衡性的长期下降趋势，挑战以往基于HHI指标的结论，提示未来研究应采用更丰富的衡量方法 [page::0][page::1][page::5][page::9][page::10][page::11]。
Piercing the Veil of TVL: DeFi Reappraised
本报告针对去中心化金融（DeFi）广泛使用的总锁仓价值（TVL）指标存在的双重计数问题，提出了更精确稳健的总可赎回价值（TVR）框架，剔除因包装和杠杆效应带来的虚增额。实证发现，DeFi系统中双重计数量巨大，TVL在2021年12月达到峰值时，TVL与TVR之差高达1398.7亿美元，比例约为2。敏感性测试显示，TVL对ETH价格下跌更为敏感，衍生代币加剧了市场风险传染。研究还首次定义了DeFi货币乘数，揭示其与加密市场指标正相关、与宏观经济指标负相关。整体上，TVR优于传统TVL，能更真实反映DeFi系统价值，为投资决策提供理论与数据支持 [page::0][page::1][page::10][page::12][page::14][page::15]
Computation of Greeks under rough Volterra stochastic volatility models using the Malliavin calculus approach
本论文基于Malliavin微积分技术，系统推导了粗糙Volterra随机波动率模型下多种希腊字母的计算公式，涵盖Delta、Gamma、Rho、Vega以及新引入的粗糙度参数灵敏度。针对粗糙Volterra模型族中的αRFSV模型（包含粗糙Bergomi和SABR特例）、混合αRFSV模型及粗糙Stein-Stein模型做了详细分析，证明其定理公式的收敛性，并通过蒙特卡洛模拟验证数值表现，首次展示了Delta对Hurst参数的依赖关系，有效推进了粗糙波动率模型希腊字母的量化计算方法研究 [page::0][page::1][page::15][page::17][page::18][page::22].
Consumption Partial Insurance in the Presence of Tail Income Risk
本文提出一套简明框架，测量收入冲击对消费的保险程度，特别考虑收入分布的高阶矩特征（偏度与峰度）。基于1999-2019年PSID数据，发现永久性负面冲击对消费传递率（17%）显著高于同等正向冲击（9%），且随着冲击恶化传递率进一步增加。该传递率随年龄、财富和收入分布位置存在异质性，表明尾部风险对消费影响显著，为评估家庭收入风险和消费不平等提供定量依据 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::30][page::39][page::64]
On time-consistent equilibrium stopping under aggregation of diverse discount rates
本论文研究了在成员具有多样化贴现率时，中央规划者如何基于一种聚合态度函数构建时间不一致的最优停时策略，提出迭代一致性规划方法并给出一维扩散过程中的平衡策略刻画，结合典型模型分析了贴现率分布及态度函数对最优均衡的影响，展现了最优策略与传统单一贴现率模型的显著差异 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::8][page::15][page::22][page::28]
The connection of the stability of the binary choice model with its discriminatory power
本文探讨了二元选择模型稳定性指标（如PSI和KS）与模型判别能力（Gini指数）之间的关系。研究推导出实际Gini指数应低于观测Gini，提出基于KS指标校正Gini误差的公式，并通过理论推导和实证数据验证了PSI与KS的关联性及其对Gini值的影响，为风险评分模型的稳定性评估和误差考量提供了量化工具及方法 [page::0][page::2][page::7][page::9][page::10]
skfolio: Portfolio Optimization in Python
本论文介绍了skfolio，一个基于Python并与scikit-learn兼容的开源组合优化库。它涵盖从传统均值-方差优化到最新的聚类和集成方法，支持多种风险度量和先验估计技术，并提供适合金融时间序列的先进交叉验证方法，有效解决过拟合和数据泄漏问题，实现组合优化的数学严谨性与实践透明性的统一 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]。
Heterogeneous participation and allocation skews: when is choice “worth it”?
本文考察经济与计算领域中基于个体复杂偏好设计的公共资源分配机制，关注参与异质性及其导致的资源配置偏差问题。通过纽约市居民众包报告、复杂民主机制和学校匹配三大案例，揭示现有机制因参与者能力差异导致参与不均，从而影响了资源分配公平性和效率性。文章提出应设计兼顾参与信息利用与非参与者合理服务的“最佳平衡”机制，呼吁理论、算法和界面等方面协同改进以提升制度正当性与效果[page::0][page::2][page::4][page::8]。
F&O Expiry vs. First-Day SIPs: A 22-Year Analysis of Timing Advantages in India’s Nifty 50
本研究基于印度Nifty 50指数2003至2024年数据，比较了每月首次交易日（FTD）与期权到期日（EXP）系统投资计划（SIP）执行时点的表现。发现EXP-SIP在短中期（1-3年）内年化收益率优于FTD-SIP 0.5%-2.5%，但长期（10年以上）差异趋于消失，验证长期持续投资为财富积累核心。研究同时揭示Nifty 50 SIP实际年化收益率约为6.7%，远低于行业常宣称的12%-15%。该研究为零售投资者及理财规划提供了投资时点选择的量化依据和实证参考[page::0][page::1][page::5][page::9][page::11]。
The Geopolitical Determinants of Economic Growth, 1960–2019
本文利用超过44万条1960-2019年重大双边政治事件，构建基于LLM的大规模事件驱动地缘政治关系指标，实证揭示地缘政治对经济增长的长期因果效应。研究发现，地缘政治关系每提高一个标准差，25年后人均GDP增长9.6对数点，经济增益通过政治稳定性增强、投资增加、贸易扩张及生产率提升四条渠道传导，并在全球范围内对不同国家产生-35%至+30%的GDP差异。[page::0][page::17][page::43][page::44]
Measuring Social Media Network Effects
本研究利用接近2万名美国用户的激励相容在线选择实验，首次大规模实证测量社交媒体平台的局部网络效应，发现社交媒体每月每用户价值为78美元至101美元，约20%-34%由用户的直接社交连接贡献。不同平台的网络效应及用户连接价值表现异质性，强关系在Facebook和Instagram更有价值，弱关系则在LinkedIn和X表现更佳。研究揭示了网络效应对平台战略和社会福利监管的重要启示 [page::0][page::8][page::9][page::10][page::22]
Does Overnight News Explain Overnight Returns?
本文基于约240万篇新闻文本，应用机器学习主题模型与回归分析，系统揭示过夜新闻如何解释美股标普500成分股的过夜收益偏高现象。研究发现新闻主题的时变流行度及市场对主题响应的差异共同导致盘中与过夜收益的收益差异。利用新闻驱动的因子，成功预测未来一年的股票盘中和过夜表现，显著复现过夜收益优于盘中收益的效应，且剔除极端选股后该效应不显著。此外，新闻驱动因子有效解释了收益的延续与反转现象，且独立于动量、特征以及库存管理效应，提供了对过夜收益谜题的新视角。[page::0][page::1][page::11][page::23]
Behavioral Probability Weighting and Portfolio Optimization under Semi-Heavy Tails
本文构建统一框架，将行为概率加权函数（PWFs）嵌入基于不同重尾分布的理性组合优化，通过对DJIA成分股均值-CVaR前沿、Sharpe和CVaR极值投资组合的分析，揭示尾部厚度提升加剧投资者对极端盈亏的“恐惧-贪婪”非线性扭曲，且利率期限结构变化影响PWF曲率，融合分布非对称性与行为偏差，有助极端风险环境下的组合风险管理 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::7][page::8]
Evolutionary Dynamics: Unboxing the Wealth of Data Packed in Input-Output Tables
本文提出了一种基于达尔文进化原理的宏观经济多代理模型（ABM）方法，利用投入产出表作为演化适应性限制，实现了极高计算效率和现实经济结构的自然涌现。模型仅需5-6个国家特定参数，无需复杂假设，成功再现财富分布、企业规模、部门就业等经济模式，并在标准消费级硬件上完成校准和预测，彰显其政策分析潜力与理论价值 [page::0][page::5][page::11][page::14][page::16]。
Perpetual American Standard and Lookback Options in Insider Models with Progressively Enlarged Filtrations
本文在扩展的Black-Merton-Scholes模型框架下，研究了具有内线信息的永续美式标准和回望期权的定价问题。通过对信息流的渐进扩充，基于资产全局最大值或最小值的时间构造三维马尔可夫过程，将原始最优停止问题转化为自由边界问题，并应用反射和入口条件，获得了期权价值函数及其最优行权边界的解析闭式解，揭示了内线信息对期权价值和最优行权策略的影响 [page::0][page::1][page::3][page::7][page::15][page::20]。
USER LOCATION DISCLOSURE FAILS TO DETER OVERSEAS CRITICISM BUT AMPLIFIES REGIONAL DIVISIONS ON CHINESE SOCIAL MEDIA
本研究利用新浪微博用户高频实时数据，借助突发的用户位置公开政策变更，实证分析该政策对海内外用户在线评论行为的因果影响。结果显示，政策未减少海外用户参与，反而短期刺激对国际议题评论；但显著降低了国内用户对本省外本地议题的评论意愿，且批评性评论明显减少。同时，位置公开引发跨省歧视性言论，增强了区域身份冲突和表达成本，导致跨区域讨论的活跃度下降。研究揭示威权政体通过暴露社会身份加剧网络空间分裂，从而间接压制异议言论和公共舆论活力[page::0][page::6][page::8][page::9][page::34][page::42][page::47][page::48].
Economic Policy Taxonomy Framework for categorizing economic policies
本文提出了一个经济政策分类框架，采用树形分类法系统化囊括政府和货币当局可施行的“原子政策”，基于政府和中央银行的收益与支出项目，细化财政政策、货币政策及国际贸易政策的具体行动，为经济模型变量和经济策略设计提供标准化基础, 并展示了政策特征“traits”的扩展性及其与政策类别的关联分析[page::0][page::1][page::2][page::3][page::8][page::20][page::21][page::22]
权益市场主要指数震荡修复，红利风格领涨—公募基金周报
本报告回顾了2024年12月23日至27日的权益市场表现，指数整体震荡修复，红利风格板块表现突出。公募基金中，量化基金周涨幅最大，债券型基金表现稳健。ETF市场显示债券型ETF资金流入稳定。基金发行方面，主动权益基金募资规模下降，增强指数型及被动指数型基金继续活跃。报告对不同基金类型收益分布及ETF资金流向进行了详尽统计与分析，为投资者提供了市场动态及资金流趋势的全面视角 [page::0][page::3][page::7][page::10][page::12]。
