本论文提出一个行为奇异随机控制问题的抽象优化框架，涵盖有限变差控制过程，适用含交易成本的库存管理和多资产投资问题，建立了含有累计前景理论偏好的最优策略存在性，并采用Meyer–Zheng拓扑简化证明，首次系统研究了行为库存管理的良定性，且实现了市场模型与目标泛函的假设分离[page::0][page::1][page::3][page::9][page::11][page::12][page::13][page::14]
本文提出扩散因子模型，将潜在因子结构嵌入扩散生成过程，有效解决高维资产收益数据中维度灾难和样本不足问题。通过分解扩散模型中的分数函数，设计结构感知的神经网络，实现高效训练和理论误差界。实证和数值研究表明，模型能精准重构因子子空间，提升均值-方差组合优化表现，在实证股票数据中的投资组合夏普比率显著优于传统方法。[page::0][page::3][page::16][page::28]
本文提出了ChronoBERT与ChronoGPT两套时间一致的大型语言模型，通过限制训练数据仅使用当时可获得的信息，解决了传统语言模型中存在的“未来数据泄露”问题。实验证明，即使在严格的时间约束下，这些模型依然在语言理解任务及资产定价预测中表现优异，能显著提升基于金融新闻的股票收益预测的Sharpe比率，且在财务领域应用的未来偏见影响有限，确保了模型预测的可信性与实用性[page::0][page::1][page::3][page::11][page::26][page::28]。
本论文提出一种基于绩效的变动保费方案，用于再保险定价，该方案使保费同时依赖于分出损失的分布及实际实现损失，带来保费随机性。研究从保险人的角度刻画了最优再保险策略，采用凸序保持且具法律不变性的风险度量，特别是扭曲风险度量，推导出最优策略的结构。当保险人与垄断再保险人之间存在博莱最优关系时，数值实例表明此变动保费方案显著降低再保险人的风险暴露，优于传统期望值保费原则[page::0][page::2][page::3][page::9][page::11][page::27]。
本报告提出了一种结合已知渐近行为和无约束深度神经网络（DNN）的方法，通过乘以特殊多项式实现渐近形式，在函数逼近和回归问题中显著提升了拟合精度和收敛速度。以线性渐近形式为例，展示了该方法在一维函数及Black-Scholes定价函数拟合中的优越性能，固定渐近参数优于可训练参数，且包含导数信息的差分机器学习（DML）较单纯函数值拟合（VML）进一步提升效果[page::0][page::3][page::6][page::9][page::22]。
本论文利用日本BizReach私营高技能在职求职平台2014-2024年专有数据，采用Lange和Papageorgiou（2020）提出的非参数方法估计匹配函数，发现私营平台匹配效率更高且波动更大，匹配弹性对用户约为0.75，对职位约为1.0，较公营平台“Hello Work”更为平衡且响应灵敏。此外，不同行业间存在显著匹配效率和弹性差异，反映出行业异质性[page::0][page::1][page::10][page::11][page::13]。
本论文构建了基于批判水平功利主义的动态最优规划框架，在带有资本积累和回转式生产的模型中，内生确定了王朝的最优代际长度。研究表明，即使在无折现条件下，最优世代数也不必趋于无穷，且为兼顾代际公平，限制王朝长度是合理的。通过有限期限动态规划，得到显式最优消费轨迹，并数值分析了技术参数和时间偏好对最优规划的影响。不同参数设置下，模型展示了有限最优规划期和无穷规划期的多样性，且未来代际的权重影响当前消费和代际间财富不平等的走向[page::0][page::2][page::3][page::4][page::9][page::12]。
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]。
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]。
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]
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].
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]
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]
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]
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]。
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]。
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]。
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]
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]
