本报告提出“游戏挖矿”概念，研究非合作博弈中玩家通过与第三方达成结果相关合约以获取收益的机制。通过构造不同的博弈结构，分析挖矿者与玩家间合同形成过程及其对均衡的影响，揭示游戏挖矿能带来效率提升或降低，同时界定挖矿者利润上限和策略优势，提供博弈论中关于合同约束与时序博弈的新视角 [page::0][page::5][page::15][page::20][page::21].
本报告提出反单调改进定理，揭示了风险寻求型预期效用（EU）和秩相关效用（RDU）代理人在风险交换经济中的帕累托最优配置与纳什均衡结构。首次刻画风险寻求EU代理人的帕累托最优与竞争均衡均为“头奖（jackpot）”配置，统一了福利经济学两大基本定理的适用性。对具有局部风险寻求行为的同质RDU代理人，展示小规模财富情况下头奖配置的帕累托优越性，但在大额财富下则被比例分配优越，解释了人类小赌行为的经济学机理[page::0][page::2][page::12][page::15][page::24][page::25][page::26]。
本报告研究经纪商在执行风险下受限于客户基准策略情况下的大宗订单执行问题。基于Almgren-Chriss模型，构建了最大化超额盈亏效用的最优执行策略，闭式解明确展示在无执行风险情况下最优策略的确定性及其基于实施短差（IS）和目标收盘（TC）订单的仿射结构。研究结果揭示了复杂参考策略可用分段常数策略逼近，最优策略相应近似为IS与TC订单线性组合。数值实验对比最优与TWAP策略，验证了最优策略在收益和风险控制上的优势[page::0][page::2][page::4][page::10][page::16][page::21][page::24][page::38]。
本文在随机环境下扩展了Larson-Gonedes及Yagil确定合并交换比率的经典模型，提出在考虑风险测度时，股东面临交换比率的上下界限。利用Kulpa的区间图示法，将二元议价区域转化为二维平面上的点，直观呈现不同风险与预期协同效应下可接受交换比率的范围，深化了合并中风险调整股权价值的理解，为财政决策提供理论支撑。[page::0][page::2][page::3][page::5][page::9][page::12]
本文提出了一个基于几何布朗运动参考价格的自动化做市商（AMM）价格动态模型，考虑手续费影响及套利行为，利用局部时间和游程理论刻画AMM价格边界和过程特性，推导出AMM价格的时间变换表示及渐近行为，首次系统分析了AMM价格过程的概率结构，为区块链去中心化交易提供理论基础 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6].
本报告提出了一个新颖的温室气体（GHG）抵消信用（OC）市场框架，结合随机控制和博弈论分析单玩家和双玩家情形下的最优行为。通过数值方法和蒙特卡洛模拟，揭示了最佳OC交易与生成策略对市场参与者收益的显著提升，且双玩家模型刻画了异质与同质项目机会下的纳什均衡。多期扩展亦展示了策略的动态调整能力，为理解加拿大GHG OC市场的行为提供了理论基础 [page::0][page::2][page::6][page::13][page::24][page::28]
本文围绕基于Shannon小波的SWIFT方法进行深入复盘，重点分析了用于欧式期权定价的各类数值积分方案对关键系数计算精度和价格误差的影响。通过Heston模型案例，比较了Vieta展开、中点法、梯形法及Euler-Maclaurin公式等多种计算方法，验证更高阶逼近虽提升系数精度但不显著改善价格准确度。同时揭示了参数选取的敏感性及多种初始化策略对算法性能的重要影响，并指出SWIFT与COS方法在极端参数下的共性缺陷，强调SWIFT方法在稳健性方面的潜力及实用限制 [page::0][page::4][page::6][page::7]。
本报告通过文本挖掘和自然语言处理技术，分析了1997至2022年间arXiv上约16,000篇定量金融论文的全文内容及引用信息，揭示了研究主题的演变趋势、最受关注的作者和期刊。多种主题建模算法对比显示，基于Doc2Vec和K-means的方法效果最佳。研究还发现，近年来去中心化金融、区块链、深度学习股票预测和经济学相关主题增长迅速，展示了量化金融研究领域的动态变化和多样化。该方法为大规模预印本库研究提供有效范式 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9][page::11][page::12][page::13][page::15][page::16][page::17]
本文首次对以太坊去中心化交易所的非原子套利进行深度实证研究，发现该类套利占五大DEX交易量近30%，并由极少数集成搜索者主导，体现为区块构建市场强烈的中心化趋势。该套利类型在加密货币高波动期尤为活跃，显著影响区块空间竞争及以太坊生态安全，文中提出包括分离区块顶部交易和缩短出块时间在内的多种缓解措施 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12]
本报告针对加密货币领域比特币价格预测问题，系统比较并评估了多种机器学习模型（线性回归、Lasso回归、决策树、LSTM），强调模型的解释性和性能的协同提升。通过时间序列预处理手段（分解、ACF、指数平滑等）挖掘复杂模式，实验结果显示Lasso回归在准确性和泛化性上优于其他模型，揭示了特征选择在金融时序预测中的关键作用，为加密资产分析提供了有效的理论框架和实用方法 [page::0][page::1][page::3][page::7][page::8]
本论文系统阐述了“极简市场设计”框架，强调经济学者从外部批评者视角，通过识别制度使命、避免非必要变更及内嵌说服策略，结合定制化理论推动制度改革。该方法广泛应用于学校择校、肾脏与肝脏交换、军队专业分配、印度平权政策及COVID-19医疗资源分配等领域，取得实际政策影响并促进理论创新，彰显以目标导向和最小干预实现制度优化的科研范式之价值 [page::1][page::6][page::10][page::50][page::75][page::140][page::175][page::189][page::204][page::220].
本文研究了逆向欧式期权（Inverse options）在一般随机波动率模型下的平值隐含波动率短期期限行为，利用 Malliavin 微积分的预期 Itˆo 公式推导了隐含波动率及其偏度的渐近公式，并将结果应用于 SABR 和分数 Bergomi 模型，同时结合 Deribit 交易的比特币期权实证验证模型对市场数据的拟合能力，为加密衍生品定价和对冲提供了理论依据 [page::0][page::2][page::5][page::14][page::17][page::18][page::19]
本报告基于欧洲79个沿海区域自1900年以来120年的经济与海平面上升（SLR）数据，实证分析SLR对地区人均GDP的长期影响。结果显示，当前约39cm的SLR已造成约4.7%的GDP累计损失，长短期效应存在差异，反映了适应投资的动态调整。未来情景预测表明，若无额外适应措施，至2100年GDP损失可能达6.3%-20.8%，突出通过资本重分配和保护投资对经济增长的影响，为区域气候适应策略设计提供了统计学实证基础[page::0][page::2][page::5][page::6][page::11]
本报告系统性介绍了合成数据在金融行业的多样应用，涵盖了表格数据、事件序列、时间序列以及非结构化数据，详述了生成技术、质量衡量指标和隐私保障机制。通过量化实验和案例分析，展示了合成数据在反欺诈、客户转化、市场模拟和OCR等方面的实用性和隐私风险防护，为金融领域合成数据的研发和应用提供了全面视角与未来方向指引 [page::0][page::1][page::11][page::25][page::27][page::38][page::45]。
本报告提出一个基于生产成本的保险负债估值框架，结合偿付能力监管（如Solvency II和SST）和破产法律，明确考虑资本成本、履约条件和非流动资产的影响。通过递归构建生产策略，框架实现保险负债在有限离散时间内的合理估值，且可涵盖市场价格的延伸，支持资本成本计量和监管要求的统一解释 [page::0][page::1][page::14][page::22][page::29]。
本报告提出结合自回归滤波器与因子回归的离散时间计量经济学模型，用于预测股票收益并进行投资组合优化。以道琼斯工业平均指数和标准普尔500指数为投资标的，对比稳健线性回归（RLR）和广义加性模型（GAM）的因子模型对均值-CVaR最优化投资组合的6年期样本外表现。结果显示，采用GAM估计因子模型可显著提升投资组合的收益和风险调整表现，尤其在高效市场中表现稳定，为策略优化提供新思路和方法。[page::0][page::3][page::13][page::15][page::16]
本报告拓展了含随机捐赠（random endowment）的不完全市场中前瞻性绩效准则的理论，提出动态且适应性强的前瞻性最优确定性等价（forward OCE）。我们构建了两个新的正向-反向随机微分方程（FBSDE）系统，分别刻画原始和对偶问题的最优控制策略，并给出了必要充分条件及两者之间的凸对偶关系。报告涵盖了完全及不完全市场的代表性示例，特别针对指数型准则，探讨了forward OCE与前瞻性熵风险度量的联系，为动态风险定价和投资决策提供了理论基础和实用框架 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::9][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15][page::21][page::23][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31][page::32][page::33][page::34][page::35][page::36][page::37][page::38][page::39][page::40][page::41][page::42][page::43][page::44][page::45][page::46]
本报告研究了再生柴油产业扩张对本地大豆基差的影响。通过合成控制差分法和面板回归，发现新建压榨厂对基差影响不显著，但现有厂提升近场基差23.36至9.20美分/蒲式耳，影响随距离递减，空间效应主要集中在80英里以内，体现了生物燃料政策对农村经济的重要支持作用 [page::0][page::3][page::13][page::15][page::16].
本报告提出了QubitSwap，一种结合外部预言机价格与内部资金池动态的混合去中心化交易所模型。通过引入参数z调节两种价格来源的权重，模型大幅降低了传统DEX中流动性提供者面临的无常损失和交易者遭遇的滑点，尤其当z趋近1时，滑点几乎为零，极大提升了交易稳定性和效率，为DeFi生态带来创新的设计思路和实践方案[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告提出了一种基于隐含波动率曲面联合动态的深度强化学习对冲框架，涵盖多种对冲标的及交易成本，通过引入状态依赖的无交易区域和软约束，有效提升对冲性能。实证和回测均显示该方法显著优于传统的delta及delta-gamma对冲方法，尤其在考虑交易成本环境下表现稳定，成功整合波动率风险溢价信息，实现更灵活和低风险的风险管理策略 [page::0][page::2][page::14][page::18][page::30]。
