Artificial Intelligence and Systemic Risk: A Unified Model of Performative Prediction, Algorithmic Herding, and Cognitive Dependency in Financial Markets
创建于 更新于
摘要
本文提出一个三层统一模型，表明AI采纳通过（1）performative prediction、（2）algorithmic herding（信号相关性）和（3）cognitive dependency（三个相互强化的通道）共同放大系统性风险，核心均衡量为耦合项 r(φ)=φρβ/λ′(φ) ，由此得到乘数 M=(1−r)^{-1}，并随AI渗透率呈超线性上升；基于完整的13F持仓面板与Bartik工具变量估算，论文将尾部损失放大估计为约18%–54%，具有重要宏观审慎含义 [page::0][page::15][page::1].
