苯心聚力·期开得胜— 纯苯上市系列直播（7/2-7/7 15:30）
本报告为纯苯期货上市系列直播预告，涵盖纯苯产业链、供需格局、下游分析、全球贸易与纯苯期货规则等内容，助力专业投资者洞察市场动态与策略设计，提升交易能力。[page::1][page::2]
金融研报AI分析
专题报告 | 扩产周期持续，PC提供需求增量——“苯心聚力，期开得胜”纯苯期货上市系列报告
本报告聚焦中国苯酚产业链扩产周期，苯酚产能从2019年265万吨扩张至2024年639万吨，新增产能主要集中在以双酚A和聚碳酸酯（PC）为代表的下游集成装置。PC需求增速超过10%，带动双酚A产能扩张，酚醛树脂需求则承压下行。进口依赖度大幅下降，出口显著增长，显示中国苯酚产业正向供应链自主转型。上述趋势为纯苯期货上市提供坚实需求基础。[page::0]
【轻工】国补夯实家居业绩改善基础，持续关注高景气的宠物食品行业——轻工制造&纺织服饰行业7月投资策略展望
报告分析了2025年前5个月家居和服装鞋帽类零售额增长态势，重点指出家具类同比增长21.4%，受以旧换新国补政策推动家居内销持续回暖；宠物食品行业在618电商促销中销售额同比增长36.36%，行业高景气度明显；出口端受中美关税扰动短期承压，但预期缓和，建议关注相关出口链企业订单。维持轻工制造与纺织服饰行业中性评级，推荐相关优质个股作为重点关注标的[page::0][page::1]。
【两融】主要指数全部上涨，两融余额小幅上升 融资融券7月月报
2025年6月期间，A股主要指数均实现上涨，创业板指涨幅最大达到8.02%。沪深两市融资融券余额微幅增加，融资余额较上月增长484.94亿元，融券余额增长5.93亿元。市场ETF融资余额小幅下降。主板融资余额比例下降，而科创板和创业板比例上升。计算机、医药生物和汽车行业融资净买入明显，非银金融、银行及通信行业融资买入占比较高。融资和融券业务面临成本及监管政策的风险。整体反映投资者对市场信心有所增强，市场结构发生调整趋势。[page::0][page::1]
【基金】小盘成长风格表现突出，主动权益基金发行市场火热公募基金7月月报
本月公募基金整体市场表现稳健，小盘成长风格显著跑赢，主动权益基金发行数量和规模大幅增长，市场活跃度提升。ETF资金继续流入债券型基金，股票型基金净流出。风险平价与风险预算模型均实现正收益。基金仓位略有下降，提示市场风格转换风险 [page::0][page::1][page::2]。
政策部署两大方向，短期市场强势震荡— A股市场投资策略周报
本报告聚焦近期政策对A股市场尤其是行业竞争格局及海洋经济的影响，指出短期市场呈强势震荡态势，重点推荐医药生物、国防军工、TMT及银行板块的投资机会，强调市场成交活跃度对后续行情的决定性影响[page::0][page::1]。
【山证新材料】新材料周报（250623-0627）：工信部印发绿色低碳重要实施方案，生物航煤价格持续上涨
本报告跟踪分析2025年6月新材料行业二级市场及产业链价格变化，聚焦绿色低碳政策与生物航煤的价格走势，揭示欧盟绿色航空燃料补贴政策对生物燃料需求的积极推动作用，结合多项产业链价格趋势及行业动态，提供投资建议及风险提示，为新材料投资提供决策参考 [page::0][page::1][page::13][page::14]。
山西证券研究早观点（20250704）
本报告对新材料行业进行了周度市场及价格跟踪分析，指出欧盟绿色航空燃料补贴政策将显著提升SAF需求，带动相关企业发展。报告还聚焦骏鼎达新设山东基地和功能性保护套管业务的成长潜力，提供具体业绩预测和风险提示，为投资者提供重要参考。[page::0][page::1][page::2]
Finding good bets in the lottery, and why you shouldn’t take them
本报告通过数学建模和经济理论分析了各种彩票（如Mega Millions、Powerball等）中奖概率和预期收益，发现部分彩票在特定条件下存在正的期望收益，但由于极高的风险，从投资组合视角来看，购买彩票在理性投资者眼中几乎不构成合理投资。报告详细阐述了中奖概率、销售量与奖金之间的关系，并给出了可判断正收益的彩票开奖条件及其风险分析[page::0][page::8][page::16][page::27][page::29]。
Arbitrage with bounded liquidity
本论文针对两个流动性有限的市场间套利获利情况，导出了包含广义交易成本的Loss Versus Rebalancing (LVR) 表达式，揭示流动性提供者收益的再分配机制。模型结合GBM价格动态，采用二次交易成本以量化DEX及CEX中套利损耗，指出传统无限流动性假设对利润的系统性高估问题。通过对CPMM的应用，明确了流动性相对比率对LP收益的长期影响，并提出多项模型扩展与实证研究方向 [page::0][page::1][page::3][page::4].
NGAT: A Node-level Graph Attention Network for Long-term Stock Prediction
本文提出了一种面向长期股票收益率与波动率预测的节点级图注意力网络（NGAT），通过为每个公司节点赋予独特的注意力机制，有效建模公司关系图中不同节点的异质特征。该方法弥补了传统图模型泛化能力差和下游任务单日预测局限，显著提升预测准确率和波动率拟合度。实验基于两个公开数据集验证，NGAT在多周期预测任务中均优于传统GNN和基准方法，且显示了不同图构造方式下的模型鲁棒性，支持长期投资策略制定 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::9]。
MACHINE LEARNING BASED STRESS TESTING FRAMEWORK FOR INDIAN FINANCIAL MARKET PORTFOLIOS
本论文提出一种基于机器学习的印度金融市场部门组合压力测试框架，采用PCA、Autoencoder和变分Autoencoder对市场风险因子进行降维与模拟，支持确定性与概率性情景生成。通过 Monte Carlo 采样实现风险分布的逼真仿真，框架有效捕捉非线性依赖关系并量化VaR与预期损失，验证了在2008年金融危机及COVID-19等历史事件下的有效性，为金融风险管理提供新颖工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]
Fair sharing ratios of Profit and Loss sharing contracts
本文研究了伊斯兰损益共享(PL)合约中的$c$-公平利润分配比率,涵盖mudharabah与musharakah合约，结合代理合同，提出将合约合伙人的利润分配比例与其资本与劳动贡献通过权重$c$联系起来的理论模型。核心成果揭示了利润分配比例与投资风险、劳动贡献及资本贡献之间的动态关系，提出了适用于多方合约的理论解，并指出风险水平影响利润的资本和劳动贡献权重。研究利用随机金融模型，尤其是Black-Scholes模型给出关键变量的计算表达，结合实际经济因素支撑利润分配策略决策，对于伊斯兰金融机构设计合同以及风险管理提供理论指导和量化基础[page::0][page::3][page::5][page::7][page::14][page::16][page::23]。
FinAI-BERT: A Transformer-Based Model for Sentence-Level Detection of AI Disclosures in Financial Reports
本研究提出FinAI-BERT，一种基于Transformer架构的领域自适应语言模型，针对财务报告中的AI相关句子进行分类。模型采用手工标注的1586条句子数据训练，实现了99.37%的准确率和高达0.993的F1分数，优于传统机器学习模型。同时，结合SHAP方法进行模型可解释性分析，展示了对关键AI术语的语义理解能力，且具备时间稳健性和对对抗样本的高鲁棒性，为金融文本的细粒度主题识别提供了实用工具 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::10]。
Integrating Large Language Models in Financial Investments and Market Analysis: A Survey
本文系统综述了大型语言模型（LLMs）在金融投资与市场分析中的应用，涵盖四大框架：基于LLM的系统架构、混合集成方法、微调与适应技术及多智能体架构。报告详述了多模态数据结合、情感分析、风险评估与交易策略生成等关键技术及其在股票预测、组合管理中的实际表现，揭示了LLM在提升金融决策效率和准确性方面的潜力与未来研究趋势[page::0][page::2][page::17]。
Currents Beneath Stability: A Stochastic Framework for Exchange Rate Instability Using Kramers–Moyal Expansion
本研究通过Kramers–Moyal展开及Fokker–Planck方法，实证分析伊朗、土耳其和斯里兰卡美元汇率的随机波动特征。结果确认汇率对数收益率的马尔科夫性质，构建二阶Fokker–Planck模型，推断出带有稳定性漂移项与非线性扩散项的Langevin系数。利用滚动窗口估计系数并结合结构断点检测，揭示汇率动态中的关键转折点，与政治经济事件高度契合，实现对汇率不稳定的早期识别与风险建模 [page::0][page::1][page::5]。
Predicting and Explaining Customer Data Sharing in the Open Banking
本论文提出了一个用于预测客户在开放银行环境下数据共享倾向的框架，结合ADASYN和NEARMISS算法处理数据不平衡，采用XGBoost模型达成超91%的准确率，并通过SHAP和CART方法解释模型决策，发现移动端交互和信贷特征是影响数据共享行为的关键因素，为金融机构制定策略提供实证依据 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::8]
A UNIFIED MODEL OF HORIZONTAL DIFFERENTIATION WITH GENERAL SPACES AND IRRATIONAL CONSUMERS
本论文提出一种基于黎曼几何的新型水平差异化微观经济模型，统一并扩展了Hotelling模型，容纳无限多企业和非理性消费者，允许一般差异空间（如非欧几里得流形）。模型以softmin决策规则描述消费者选择，克服传统模型中理性假设和空间边界限制。理论分析展示集中均衡（最小差异）仅在特殊条件下成立，诸如存在边界或有限理性等，并通过迭代模拟验证高维或带周期特征空间中的市场动态，揭示了差异化行为的新视角与适用范围[page::0][page::1][page::14][page::19][page::26]。
Comparing Bitcoin and Ethereum tail behavior via Q–Q analysis of cryptocurrency returns
本研究基于七参数广义调谐稳定分布（GTS），通过分位数-分位数（Q-Q）图分析比特币与以太坊的收益率尾部特征。结果表明，两个加密资产均表现出厚尾特性，且以太坊尾部极端事件更频繁，显示其更高的尾部风险和极端波动可能性。GTS分布优于传统模型，适合捕捉加密货币的复杂风险动态，为风险管理和定价模型提供理论支持 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
Detecting Fraud in Financial Networks: A Semi-Supervised GNN Approach with Granger-Causal Explanations
本文提出了SAGE-FIN，一种基于半监督图神经网络的金融欺诈检测模型，能够在包含节点和边属性的二分图上识别异常。通过利用部分标记数据和图卷积自编码器，模型结合结构学习与分类，显著提升了欺诈检测性能。利用Granger因果原理，提出了因果解释方法，提供了针对识别结果的局部可解释子图。实证分析表明，SAGE-FIN在Elliptic++数据集的节点和边检测中表现良好，同时因果解释能帮助审计人员理解欺诈行为的关联结构，有助于实际金融监管和调查 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::8][page::10][page::12][page::15][page::19][page::22]。
