【基金】中证A500ETF流入规模超300亿元，中证东盟数字经济主题指数发布——公募基金周报
本周公募基金市场以ETF为主线，整体资金净流入显著（ETF净流入871.36亿元），其中股票型ETF净流入552.23亿元，中证A500单只标的流入规模超300亿元；债券类基金整体表现稳健，固收+与纯债正收益占比高，偏股型基金承压且仓位小幅回落至79.84%。报告同时披露基金发行与市场热点（如中证东盟数字经济主题指数发布），并提示风格切换与市场波动风险。[page::0][page::1]
金融研报AI分析
UNIVERSAL APPROXIMATION ON NON-GEOMETRIC ROUGH PATHS AND APPLICATIONS TO FINANCIAL DERIVATIVES PRICING
本文提出并证明了针对非几何（non-geometric）rough paths 的多项式-签名混合类通用逼近定理，弥补了传统签名方法对 Itô（非几何）提升的空缺；在此基础上给出将路径依赖衍生品（特别是能源市场的 exotic 期权）表示为若干签名系数的函数并用多项式或正交基（例如 Hermite、Bernstein、Taylor）逼近的具体框架，从而把价格问题归结为计算有限阶签名矩的期望（correlators），并讨论了在半鞅/Itô 模型下这些矩的可计算性与数值实现要点 [page::0]
THE CRITICAL DISORDERED PINNING MEASURE
本文证明了在边界/关键（critical）窗口下，边界带无序的捆绑（pinning）模型的点对点配分函数经适当缩放后作为随机测度收敛到唯一的极限——临界无序捆绑测度（CDPM）；该极限具有平移与尺度自洽关系，并与关键的随机 Volterra 方程与带乘性噪声的随机热方程的临界解相对应 [page::5].
A Unified Metric Architecture for AI Infrastructure: A Cross-Layer Taxonomy Integrating Economics, Performance, and Efficiency
本文提出一个将物理设施效率、计算/工作负载效率与经济/可靠性效率三大元域，与电网→设施→硬件→互联→运行时→服务经济的六层架构结合的 6×3 统一度量分类法，并引入 Metric Propagation Graph（MPG）以形式化跨层依赖，支持复合度量构造与多目标优化，从而为集群设计、容量规划与生命周期经济分析提供可比较、可解释的系统性指标框架 [page::0][page::11][page::14]。
Political Interventions to Reduce Single-Use Plastics (SUPs) and Price Effects: An Event Study for Austria and Germany
本文利用2020–2025年高频零售价格面板和固定效应事件研究设计，估计奥地利与德国针对一次性塑料(SUP)的生产者费用/基金支付在货架价上的传导。结果显示：奥地利总体SUP在12个月窗口内对比非SUP上涨约13.01指数点，整个后期平均为19.42点，气球类产品传导显著且持续，而外带塑料杯证据弱且波动较大；德国样本因2024年才生效且后期窗口短，估计不显著应被视为描述性证据 [page::6][page::18].
Needles in a haystack: using forensic network science to uncover insider trading
本文提出并验证了一种基于时间序列对齐的网络化筛查方法：以2014–2024年约2.9百万份SEC Form 4 报告为样本，构建了以“每周线性核”衡量交易时间相似性的内部人交易相似性网络，并通过两个严格的空模型（校准生成模型与受限时间置换）检验网络结构显著性，发现实证网络在节点数、边数与超强连边等指标上显著超出随机基线，表明存在统计上不易由监管窗口或共同市场事件解释的协调交易群体 [page::0][page::10][page::12][page::16]
Smart nudging for efifcient routing through networks
本文将数字化的可退押金回收体系建模为一个控制与优化问题，提出三大模块：去中心化的泊松信号负载均衡以缓解投放点拥堵、基于扩展AIMD的隐私保护式押金分割算法以最大化回收通量、以及基于PI的缓慢闭环押金调节以实现目标回收率。仿真展示了在纸杯回收场景下这些模块协同工作能显著提升回收率并收敛到理论最优分配 [page::0][page::3][page::27].
The Narrow Corridor of Stable Solutions in an Extended Osipov–Lanchester Model with Constant Total Population
本文构建了在总人口守恒条件下的扩展 Osipov–Lanchester 模型，并将相对变量比率 y=R/B 化简为 Riccati 方程，给出了解的显式形式与稳定性分类：仅当 α≤0 且 β≤0 时存在向心不变集，并进一步区分三种稳定情形；在参数时变扰动下需缓冲动力学以维持稳定（“走廊狭窄”条件），且在相互合作（α<0,β<0）情形下绝对量级呈指数增长（合作溢价）[page::1][page::5][page::9]
What’s the Price of Monotonicity? A Multi‑Dataset Benchmark of Monotone‑Constrained Gradient Boosting for Credit PD
This paper defines a Price of Monotonicity (PoM) metric and benchmarks monotone‑constrained vs unconstrained gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) across five public credit PD datasets, showing that PoM in AUC is typically near zero on large portfolios (often <0.2%) but can reach ~2–2.9% on smaller, high-coverage datasets, while wrong-sign constraints inflict substantially larger costs; paired bootstrap is used to quantify uncertainty [page::0][page::40]
MULTIMODAL LLMS FOR HISTORICAL DATASET CONSTRUCTION FROM ARCHIVAL IMAGE SCANS: GERMAN PATENTS (1877–1918)∗†‡
本文提出并开源一套基于多模态大语言模型（Gemini-2.5 系列）的管道，用于从 9,562 张档案影像中自动构建 306,070 条德国专利记录，并在基准测试中显示出比人工更高或相当的数据质量，同时在速度上快约 795 倍、成本低约 205 倍，显著降低历史微观数据构建的门槛 [page::0][page::14].
Counterexamples for FX Options Interpolations - Part II
本文系统检视了 FX 市场中不同“精确插值”方法（例如对数违约价的三次样条、forward-Δ 的三次样条、Δ 多项式等）对标的 vanilla 隐含波动率的影响，发现即使市场 MS / RR / ATM 报价被完全复制，不同插值也会在 10Δ / 25Δ Put/Call 上产生显著差异；此外，直接在 Δ 空间校准会引入数值与可达性问题（非单调 Δ、求根失败、SABR 展开失效等），因此实务上建议以精确插值生成 vanilla vols（优先考虑 log-moneyness 的 cubic spline），再对模型（SABR/XSSVI）进行二次校准以兼顾稳健性与计算复杂度 [page::4][page::5][page::8][page::9]
Wage-Setting Constraints and Firm Responses to Demand Shocks∗
本文构建并检验了一个包含上升劳动供给曲线与制度性工资约束（最低工资、集体谈判/企业工会）的理论与实证框架，证明当工资约束存在且约束部分企业时，常规基于需求冲击的估计会高估劳动供给弹性并低估租金分享弹性；在葡萄牙、挪威与哥伦比亚的比较证据表明，被约束企业对需求冲击的工资传导显著较弱，从而导致整体估计出现系统性偏误 [page::2][page::4][page::49]
Owning the Intelligence: Global AI Patents Landscape and Europe’s Quest for Technological Sovereignty
本论文基于2010–2023年专利与企业/所有权/引文数据，描绘全球AI专利版图：中国在专利数量上领先，美国在被引影响力与技术主导上占优，而欧盟整体专利规模较小但质量信号较高；重力模型显示科技能力与技术相似度是跨国AI知识流的主要驱动因素，欧盟成员关系在控制技术因素后并非显著促进引文流动[page::0][page::2][page::30]
Structured Event Representation and Stock Return Predictability
本文提出以大语言模型（LLM）提取的结构化事件表示（SER）作为可解释输入，并通过事件-股票交互的注意力网络预测截面股收益，显著优于情感与嵌入基线模型 [page::0][page::2]. 基于301,409条日观测与6,157,014条事件的滚动OOS评估，长短组合在日频实现年化10.93%与Sharpe 0.78（周频年化5.23%，Sharpe 0.63），并产生显著的五因子α，表明超额收益并非风险因子所致 [page::25][page::27]. 报告同时展示基于梯度归因的事件/实体层面可解释性分析与实体驱动的股票共动性检验，证明高重要性实体对应更强的信息传播与共动效应 [page::28][page::46].
Backward Growth Accounting: An Economic Tool for Strategic Planning of Business Growth
This paper introduces Backward Growth Accounting (BGA), a reverse-engineered application of Solow-style Growth Accounting that converts an ex-post decomposition framework into an ex-ante planning tool for firm-level supply-side growth. It formalizes an eight-step BGA workflow (identify inputs/output, data collection, production function spec/estimation, set targets, choose growth sources, compute required input/TFP paths, implement/evaluate) and demonstrates its use with numerical examples and a propane-delivery case study to compute the required input increases and TFP contributions to hit specified output targets [page::0].
Transitivity in International Trade: Evidence from Colombia-U.S. Firm Relationships
本论文提出并实现了一种针对企业间贸易关系中“传递性（transitivity）”的非参数检验方法，并在哥伦比亚—美国花卉进出口微观数据上发现：Savannah 地区呈现显著且经济上重要的三角闭合（传递性）效应，而 Antioquia 地区未检出显著传递性 [page::2][page::3]。面板 IV-DDML 估计显示，共同交易伙伴数量的增加显著提高两家企业形成交易关系的概率，并经由嵌入模型的反事实模拟表明传递性可放大对贸易成本冲击的网络响应（对高度连通者影响尤为显著）[page::22][page::31]。
Returns to U.S. and Foreign Experience among Immigrant Men: Evidence from IPUMS Microdata
基于IPUMS多期截面微观数据，本文用Mincer式回归与分组（5年）经验变量，比较移民与本地工人的经验回报，并将移民的潜在经验拆分为在美经验与国外经验进行估计，发现：在美经验对工资的正向关联更强且呈单调上升，而国外经验的回报普遍较小，且不同来源国存在显著异质性（高收入来源国经验回报更陡）[page::0][page::8]
Optimal Catastrophe Risk Pooling
本论文在极值理论与重尾假设下，研究基于VaR的多参与方灾难性风险池（layered coverage）如何通过帕累托最优分配分散收益：在p→1的极限下给出DR（diversification ratio）的渐近解析式，并据此构造“渐近最优池”（asymptotic optimal pool），证明该池既达成帕累托最优，也使每一参与者获得其能达到的最大分散收益；通过蒙特卡罗模拟与NFIP洪水损失实证验证了渐近解对实际（p接近1时）优化问题的良好近似性且计算成本远低于直接全局数值优化 [page::0][page::28]。
Optimal Signal Extraction from Order Flow: A Matched Filter Perspective on Normalization and Market Microstructure
本文提出将订单流强度的归一化问题视为信号处理中的matched filter问题，证明以市值（market capitalization）为分母能更好恢复信息性交易信号：理论推导、千次蒙特卡洛仿真与韩股实证均显示市值归一化相比按交易额归一化能显著提高与未来收益的相关性（基准下1.32×，在高换手率异质性下达1.97×），并在韩市场样本中实现482%解释力提升，该结论对高频交易、因子构建和信息驱动策略具有直接影响 [page::0]
Risk-Aware Financial Forecasting Enhanced by Machine Learning and Intuitionistic Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making
本文提出一个面向BIST 100的风险感知金融预测框架，融合结构化财报、文本情感与宏观指标，采用XGBoost、LSTM、GNN、BNN与TabNet等模型并给出概率性预测与置信区间，案例中XGBoost对净利润的MAPE为3.03%，最佳模型TabNet进一步降至2.91%，并结合直觉模糊Entropy-EDAS-MARCOS对模型进行群体决策排序，显示TabNet>BNN>DRL>Transformer>GNN的次序；风险调整指标显示Sharpe＝1.25、Sortino＝1.80，敏感性分析表明通胀、利率、情绪与汇率为关键驱动因子 [page::0]
