金融研报AI分析

Can renewable energy sources alleviate the pressure of military expenditures on the environment? Empirical evidence from Turkiye

Using annual data (1990–2021) and an ARDL bounds approach, the paper tests whether renewable energy mitigates the environmental impact of military expenditures in Turkiye and adds an interaction term to capture joint effects [page::7]. Empirical results show military expenditure raises CO2 emissions in both short and long run while renewable energy reduces CO2; importantly, the interaction term is negative and significant, indicating renewables attenuate the military-related increase in emissions [page::9]. Policy implications include promoting renewable adoption in military infrastructure, mandatory environmental assessments for defense projects, and civil–military cooperation to achieve greener security [page::10].

Analysis of Provincial Export Performance in Türkiye: A Spectral Clustering Approach

This paper applies spectral clustering (with Eigen-Gap selection and Silhouette validation) to 2023 import, export and net-export data (raw and exchange-rate adjusted) for Türkiye's 81 provinces, finding an optimal 3-cluster partition (Low/Medium/High) and revealing pronounced regional disparities — e.g., İzmir has the highest net-export performance while İstanbul records the lowest net-export values; exchange-rate adjustments materially change some province rankings [page::0][page::11].

Does Military Expenditure Impede Sustainable Development? Empirical Evidence from NATO Countries

基于1995–2019年29个NATO国家面板数据,本文采用Durbin–Hausman协整检验与Panel AMG估计,实证表明:总体上军事支出与工业产出对可持续发展指数(SDI)具有显著负向长期影响,而外资流入对SDI具有显著正向影响;一次能源消费的负向影响存在但较弱;不同国家之间关系的方向、显著性和系数量级差异显著,提示需要因国制宜的政策设计 [page::0][page::13][page::15]

Bread Upon the Waters: Corporate Science and the Benefits from Follow-On Public Research

本文研究企业发布的学术论文如何通过激发外部“后续研究”(follow-on research)反向提升企业研发投入、专利产出与研究人员留存。基于1990–2012年DISCERN与MAG等数据,作者采用以同卷其他作者H-index构造的议期注意力工具变量,使用2SLS识别因果效应,发现后续研究能显著提高企业后续科研产出、增加专利(直接与间接)并提高研究人员长期留任概率,[page::0]

Partial multivariate transformer as a tool for cryptocurrencies time series prediction

本文提出并评估Partial-Multivariate Transformer(PMformer),通过在训练中采样特征子集以在信息稀缺的单变量与噪声易增的全多变量之间取得平衡,并在BTCUSDT与ETHUSDT上对比11种基线模型,结果显示部分多变量策略能显著降低预测误差但不必然提高交易收益,这强调了统计误差指标与实际交易效用之间的脱节 [page::0][page::3][page::4]

基本面量化系列(26):大模型赋能,行业景气构建新思路

本报告提出利用大模型(LLM)结合中金点睛中观指标库,进行定性筛选→定量检验(单位根、格兰杰因果、Spearman相关)→打分合成行业景气指数,进而用于预测未来行业盈利增速并支持行业轮动决策;整体样本(2010-01-01至2025-10-31)显示景气指数对未来盈利增速具有显著解释力(秩相关均值/中位数约0.25,并约80%的行业单调性得分≥0.5),以月频选取景气排名前20%行业构建的高景气组合在一/二/三级行业均取得正的年化超额收益(示例为约2.4%、2.9%、2.8%)[page::1][page::7]

【浙商金工】回调或是风险资产的买入时机——2025年12月大类资产配置月报

本报告基于浙商证券金工的量化配置与宏观因子模型,认为美国财政收缩短期可能导致硬数据弱于预期并触发脉冲性衰退交易,但财政重启后影响或迅速收敛,若出现回调将为风险资产买入良机;同时日本加息担忧因套息规模已收缩或冲击有限,短期在联储议息前各类资产或震荡,黄金在降息预期升温时率先受益;量化资产配置策略在11月表现稳健(当月-0.2%,近一年+12.2%,最大回撤2.9%),模型通过宏观因子调整风险预算并给出12月具体配置建议(提高标普500、黄金、铜配置,降低中证800与10年国债配置)。[page::0][page::3][page::5][page::7]

Zooming In on Equity Factor Crowding

本文通过对匿名市场微观数据与机构metaorder(Ancerno)数据的统计分析,提出并使用基于交易/成交量/簿记不平衡的直接拥挤度度量,发现以动量因子(Momentum)最为显著的拥挤效应:动量策略的再平衡可解释约1–2%的订单流且近年来该比例上升,动量策略由于共同影响(co-impact)已接近饱和、盈利被侵蚀,为因子投资的交易成本与系统性风险提供了量化依据[page::0][page::10]。

《业绩波动收敛,基金调仓放缓——权益基金月度观察(2025/12)》

报告指出:2025年11月主动权益基金平均收益-2.5%,收益波动(标准差)回落且收益四分位差收敛,表明业绩波动在收敛;同时基金策略边际变动有限,调仓节奏放缓,流动路径以中证500、创业板指为主;基金评级中价值类与中小盘类绩优占比上升,AAA与AA+数量小幅增加,为后续配置提供参考 [page::0][page::1][page::5]

资产配置模型系列-基于周期理论的改进BL资产配置模型与应用展望

本报告提出基于周期嵌套理论的改进版Black‑Litterman(BL)资产配置模型,以市场隐含均衡收益为基准,结合基于周期定位的主观观点并按置信度加权修正,从而输出更稳健的预期收益与最优组合配置。实证覆盖海外与国内多组四资产组合回测,结果显示改进后模型能显著提升组合夏普比率与胜率,并在控制回撤与优化风险收益比方面表现突出;此外对风险厌恶系数与观点置信度的敏感性分析揭示了参数对配置结果的影响。[page::0]

Target search optimization by threshold resetting

We develop a unified theoretical framework for target-search first-passage problems under event-driven threshold resetting (TR), derive an exact MFPT expression for N independent searchers with collective resets, and show nontrivial optimization of MFPT and a trade-off with resetting cost for both ballistic and diffusive searchers [page::0][page::1][page::3]

Comparative Analysis of OECD Countries Based on Energy Trilemma Index: A Clustering Approach

本文基于World Energy Council的Energy Trilemma Index(安全、可及、公平/环境可持续三维)对OECD国家进行K‑means聚类,采用Elbow与Silhouette判定最优簇数并以三类(高/中/低)区分国家,结果显示瑞典、瑞士、丹麦等国处于高位,墨西哥、土耳其、哥伦比亚等处于低位,研究为制定针对性的能源政策(如提升可再生投资、能效、社会保障)提供参考 [page::0][page::15][page::17]

Governance, productivity and economic development

本文构建一个含异质代理人与政府的两期一般均衡模型,证明了政治—经济均衡的存在并解析了税收、再分配、公共研发投资与贪腐之间的相互作用。研究表明:贪腐总是对经济发展有害,但在高效的公共研发或针对性转移下,即使存在一定贪腐,政府干预仍可能优于不作为;此外,税制设计失衡(过度征税高产出/高储蓄主体)会显著损害投资与产出 [page::9][page::12][page::15]

Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?

本文比较了用公开市场数据校准的线性/非线性价格—交易模型与真实metaorder执行轨迹的差异,发现统计模型往往产生几乎线性的执行期价格增长与极小的回落,这与实证中常见的执行期凹形与结束后凸形回落不符。作者提出并解析了一种带参数α的修正Transient Impact Model(TIM),其中α量化了子单对市场订单流的触发强度;在内核参数接近临界条件时(order-flow核积分→1),即使是短程核也会产生长期或永久冲击,适当降低α可恢复实证的凹增与回落特征 [page::0][page::7][page::11][page::23]

Detecting AI Hallucinations in Finance: An Information-Theoretic Method Cuts Hallucination Rate by $92\%$

本论文提出 ECLIPSE 框架,将“语义熵”与“证据容量(evidence capacity)”的关系作为幻觉(hallucination)风险的核心判据,通过多样本语义聚类估计熵并用困惑度分解(perplexity decomposition)量化模型对证据的利用,从而在财务问答数据集上用仅 API 可得的 token logprob 实现 0.89 ROC AUC,并在覆盖率为 30% 时将幻觉率相比熵-only 方法降低 92% [page::0][page::4]。

From Oracle Choice to Oracle Lock-In: An Exploratory Study on Blockchain Oracles Supplier Selection.

本研究基于对32个Web3协议(覆盖约55%相关DeFi TVL)的问卷与高管访谈,分析了协议在选择链上/链下oracle时的make-or-buy决策、第三方供应商选择标准与多源策略,并揭示智能合约不可变性如何放大供应商锁定效应;研究发现声誉与安全是首要选择标准,尽管多数协议更倾向于外包,但历史时点与技术嵌入导致路径依赖与高切换成本 [page::0][page::10][page::14][page::32]

Polarization by Design: How Elites Could Shape Mass Preferences as AI Reduces Persuasion Costs

本文构建动态多数決模型,展示在具備低成本、精准说服技術(如生成式AI)下,精英能把公众偏好当作治理工具:单一精英有动力将民意拉向最大分裂以降低未来调整成本,且说服成本下降会加速这一极化趋势;当两派交替执政时,则可能出现“半锁定(semi-lock)”区间,使得更有凝聚力的社会结构可以成为理性选择,因而技术进步可能放大或抑制极化,视制度与不确定性而定 [page::0][page::2][page::23].

A Co-evolutionary Approach for Heston Calibration

本文提出一种“共演化”(co-evolutionary)标定框架,将遗传算法(GA)与进化神经逆映射耦合,以加速 Heston 模型参数标定并生成在线即时推断;研究发现 NN 驱动的注入能显著加速 GA 收敛,但当训练集来源于优化器历史时会造成数据集中化并引发过拟合,而采用 Latin Hypercube Sampling 的空间填充数据能在保持相似精度的同时显著提升对未见曲面的泛化稳定性 [page::0][page::16].

Equalizer or amplifier? How AI may reshape human cognitive differences

本文探讨人工智能(AI)是否会缩小或放大人类认知能力差异,基于ICT革命的经验证据发现:传统计算技术在扩大教育差距的同时,压缩了同一教育水平内的认知能力差距;早期关于生成式AI的实证研究多指向对低技能者更大的短期生产力提升,但也存在“认知债/向下同质化”的风险,因而结论尚不确定,需通过有设计的课堂与实地实验验证AI与人类能力的交互机制与长期效应 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]

DOES GLOBALIZATION PROMOTE OR HINDER SUSTAINABLE DEVELOPMENT? EVIDENCE FROM TÜRKİYE ON THE THREE DIMENSIONS OF GLOBALIZATION

本文基于2000–2021年土耳其面板,采用ARDL界限检验与长短期估计,发现:经济全球化短期与长期均正向促进可持续发展;社会全球化短期为负、长期转正;政治全球化短期与长期均显著正向且长期弹性最大;总体全球化短期影响强于长期(结论来源于文首摘要与表格回归结果) [page::0][page::13][page::15]