本报告提出一种基于生成对抗网络（GAN）方法的鲁棒效用优化模型，通过神经网络模拟投资者与对抗市场策略，以最小化市场不确定性带来的风险，实现最优的鲁棒投资组合。该方法可处理任意连续效用函数及含交易成本的现实市场，广泛适用。实证研究表明，在已知解析最优策略的摩擦无市场中，模型可准确恢复最优解；在含交易成本和通用效用函数的复杂场景下，所学策略优于所有参考策略，并揭示训练的路径依赖策略未必优于Markovian策略。此外，GAN生成的策略能够作为经典无摩擦渐进最优策略的有效替代品，提供现实市场的新方案[page::0][page::3][page::40]。
本报告基于德甲足球联赛的高质量射门表现数据，采用因果机器学习方法，系统揭示了团队成员绩效对个人绩效评价的显著正向溢出效应。结果表明，队友射门表现不仅显著影响经理的上场决策，也影响第三方专家的球员评分，且效果达自身表现影响的三分之一，且该效应在不同球员群体和团队环境中存在异质性，突出展示了团队合作背景下贡献评价的复杂性和偏差来源，为组织绩效管理和职业发展研究提供了新视角和实证依据 [page::0][page::2][page::5][page::19][page::21][page::31]。
本报告提出新数学技术识别美股60个细分行业的市场结构非线性变化，重点应用Wasserstein距离捕捉市场危机信号，结合网络分析揭示行业社区及黄金资产多样化重要性，并通过采样实验比较多头、空头与多头空头组合表现及行业配置，为中长期资产配置和投资组合管理提供理论与实用指引 [page::0][page::1][page::2][page::11][page::12].
本报告构建了一个含经济状态影响的信用评级迁移马尔可夫模型，统一分析了点时点(PIT)与穿周期(TTC)评级体系，给出了两者的数学刻画与分类标准。通过加入经济状态的联合马尔可夫链，明确了评级过程的性质及渐近行为，并基于Merton模型示例实现PIT与TTC评级的构造与比较，验证了评级体系在会计与监管资本标准中的适用性 [page::0][page::1][page::12][page::21][page::29]。
本文针对在线市场中的Sponsored Listings Ranking问题，提出基于线性规划（LP）的排名算法，解决传统得分排序方法面临的多目标权衡和性能受限问题。通过与某领先全球市场平台（Marketplace A）合作开展的为期19天、覆盖3.29亿次访问的A/B实地实验，发现LP方法相较极致调优的得分排序算法，能在GMV、购买率及平台收入等主要指标分别提升1.39%、1.55%和1.80%。该方法不仅效率高，满足0.1秒的时延要求，还具备灵活性，可整合长期全局规划约束，推动Sponsored Listing的多维度优化和实践落地 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::14][page::15][page::18][page::22][page::23][page::27]
本文提出了一种基于随机化仿射扩散（RAnD）方法的随机Hull-White模型（rHW），该模型通过状态依赖系数的SDE，结合多个Hull-White模型的凸组合，有效捕捉利率衍生品市场波动率笑脸和偏斜的现象，实现了对利率估值调整（xVA）中波动率微笑与偏斜影响的准确建模与计算。rHW模型延续了仿射扩散模型的解析可解性，实现了对多期限协同欧式交换期权的半解析标定，并结合回归蒙特卡洛技术高效计算敞口。数值实验证明，波动率笑脸和偏斜对线性及早期行权利率衍生品的敞口与xVA指标影响显著，为风险管理及定价提供理论与实务层面的重要参考[page::0][page::16][page::20][page::24][page::25]
本报告针对金融时间序列预测，比较了贝叶斯优化（TPE）、Hyperband和强化学习三种神经架构搜索策略，以及多层感知器（MLP）、1D卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和时序融合变换器（TFT）四种架构。研究表明，贝叶斯优化和Hyperband表现最佳，1D CNN和LSTM优于MLP和TFT，且优化过程中存在较大随机种子方差影响，通过重复训练与测试缓解该问题，最后建议采用集成方法以降低方差风险。整体预测性能受限于金融时间序列的噪声与非平稳特性，测试集AUC最高约0.56，反映任务难度之大。报告还针对优化策略和架构选择给出实践建议，并指出未来可探索更高级的NAS方法如分块搜索空间和遗传算法等 [page::0][page::6][page::12][page::14][page::15]
本报告提出利用弱监督学习和时间卷积网络(TCN)构建限价单簿表示，旨在识别和排序潜在的欺骗性交易行为。通过标签算法生成训练数据，实现91%准确率的预测。结合专家标注和相似度搜索，该框架有望有效检测及排名复杂的欺骗交易模式，推动市场操控识别技术迈进新阶段。[page::0][page::1]
本报告提出一种基于扩展Omega比率及二元随机基准的可变比例投资组合保险（VPPI）最优策略。通过引入随机凹化技术，解决了非凹目标函数和随机基准相结合的复杂优化问题，导出最优风险乘数的半解析解。数值模拟验证了策略有效性，且最优风险乘数呈驼峰型且低于固定乘数，具有保护底线与捕捉超额收益的能力。性能指标显示VPPI策略在追踪基准和下行保护方面优于传统策略。[page::0][page::3][page::15][page::21]
本报告结合多重分形小波分析与动态模态分解方法，系统分析了沙特12个顶尖品牌价格与销量的时间序列特征。通过小波分解揭示品牌价格和销量在不同时间尺度上的波动性和长期趋势，利用动态模态分解提取关键频率和空间模式，揭示品牌间的协同作用及周期性行为，揭示了市场动态的多尺度、多模态波动特征，为营销数据建模和预测提供理论与实践新思路 [page::0][page::4][page::9][page::18][page::22][page::50][page::51][page::53].
本报告围绕第一序随机优越性（FSD）下的极大稳定性（max-stability）和极小稳定性（min-stability）性质展开研究，建立在非退化性和半连续性公理基础上，给出满足极大稳定性的泛函的表示定理，表明该类泛函可由某个双变量函数的上确界表示。类似地，极小稳定性也被刻画。两者结合进一步刻画了金融及政治科学中的$\Lambda$-分位数。通过多个风险度量（如VaR、基准损失VaR和$\Lambda$-分位数）示例，系统阐述理论结果及其金融含义，为随机优越性下风险度量的理解提供了新视角。[page::0][page::1][page::3][page::6][page::8][page::16]
本报告提出了一种无模型假设的统计套利新框架，通过最小化经验均值回复时间构造均值回复组合，并基于强化学习动态优化交易策略。实证结果显示，该方法在US股市各行业中显著优于传统距离法和OU模型基准，表现出更高的夏普率和累计收益，具备良好的实用价值和鲁棒性 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::9][page::10][page::11]。
本报告构建了基于计算资源视角的经济框架，分析自动化进程及其对产出和工资的动态影响。不同的任务复杂度分布导致截然不同的经济结局：复杂度无界且尾部足够厚时，资本积累可持续推动工资增长；复杂度有界或尾部过薄时，全面自动化引发工资崩溃。资本积累速度与自动化速度的博弈决定长远工资走势，固定要素约束、创新自动化、社会自动化选择等深入影响增长动力及收入分配。模拟结果验证多场景演化特点，为理解AGI时代经济转型提供理论基础和政策启示 [page::0][page::1][page::3][page::14][page::22][page::23][page::24][page::26][page::28][page::29]
本报告深入研究了粗糙波动率模型下市场风险溢价的随机性质，揭示了非确定性风险溢价如何影响定价度量下的价格动态与模型结构。通过引入广义分数算子，建立风险溢价的多种构造方法，特别涵盖由伊藤扩散及CIR过程驱动的风险溢价模型，解决了收益率与波动率之间的非平凡耦合问题。此外，结合欧元区主要指数的波动率数据及方差互换市场报价，报告提出基于粗糙Bergomi模型的风险溢价估计方法，实证展示风险溢价的时变特性及其与模型参数（如Hurst指数、波动强度、相关系数）的关联性，为粗糙波动率在风险管理与衍生品定价中的应用提供了理论和实证支持 [page::0][page::3][page::6][page::9][page::12][page::15].
本文研究引入ESG约束对资产管理中追踪误差方差（TEV）最小化投资组合前沿及市场风险溢价的影响。实证和理论结果均表明，存在负ESG溢价时，ESG委托能提升投资组合的均方差效率，尤其当超额收益目标适中时。此外，负ESG溢价源于资产管理者受限于ESG约束而非ESG风险因子，支持资产管理者的信托责任不受损的结论[page::0][page::2][page::13][page::23]。
本报告基于经济学、公共卫生、社会学等多学科，理论化界定“系统性歧视”的核心在于不公所致的不平等通过复杂系统的内在放大机制被加剧。通过建立放大机制的分类体系，报告指出政策可选择直接中断放大机制或利用其放大对公平干预效果的正向影响，从而实现反歧视效果最大化。四大放大机制包括跨部门溢出、跨部门协同、社会乘数及强化过程，且后两者能够导致长期持续性歧视，提供了多项政策干预路径的系统框架 [page::0][page::3][page::12][page::23][page::31][page::40]。
本文针对银行网络中共同外部资产价格波动引发的冲击，提出了“违约韧性边界”衡量金融网络能承受的最大价格扰动幅度。超过该阈值后，可能发生违约连锁反应。研究进一步通过线性规划精确计算系统在最坏价格波动下的总未偿债务损失，且分别以$\ell_{\infty}$和$\ell_1$两种范数量化资产价格扰动，揭示两种范数情形下的不同冲击路径和风险传导机制，提出了评估系统性风险的新颖工具[page::0][page::2][page::3][page::9][page::11][page::13][page::15][page::16]。
本报告利用加拿大税务行政数据，基于三大城市近20年内城市化进程研究了原居居民在社区升级（gentrification）过程中的流动性和收入表现。研究发现，社区升级并未造成原居低收入户的迁出，反而提高留住率，且迁出的居民不会流向更差社区。不同城市间租户保护法规强度差异，是拒绝迁出效应的重要机制。此外，社区升级对原居居民收入轨迹无显著影响，表明劳动市场机会未被削弱 [page::0][page::2][page::3][page::14][page::18][page::17][page::29].
本报告研究了在交易方向受限的多玩家及均场博弈框架下的最优投资组合清算问题，证明此类交易约束下的博弈等价于确定市场入场和退出时机的时序博弈。通过构造高阶非线性积分方程，证明了均衡交易率的唯一存在性，并给出求解均衡的两维非线性方程组与参数一致性条件，确保了在买卖双方初始仓位偏离零的情况下，均衡的存在性与唯一性。此外，数值模拟表明交易方向约束可降低市场总交易成本，且均场博弈能有效近似有限玩家博弈，具备较强的应用价值 [page::0][page::3][page::15][page::21][page::24][page::25].
本报告研究了包含矩阵值Volterra传播子驱动跨冲击和暂时性价格冲击的连续时间最优组合选择问题，利用算子解析方法求得显式解，提出了防止价格操控的充分条件，并通过数值实验展示跨冲击对最优策略及上市信号衰减的影响，为高频交易中的资产跨冲击建模和执行策略优化提供理论和实践指导 [page::0][page::3][page::13][page::14][page::15][page::16][page::31].
