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].
本报告研究了Gas费用更低、出块速度更快的Layer 2链对Uniswap v3协议的市场结构影响。通过对比以太坊主网与Arbitrum、Optimism、Polygon等L2链，发现大多数交易在L2上有更优的Gas调整执行价格，流动性交换效率提高约50%，套利产生的手续费回报也提升20%。此外指出L2的2秒出块时间可能对做市收益并非最优。研究表明更快更廉价的链条显著改善了自动做市商的使用体验与资本效率，有望推动AMM在加密之外的广泛采用 [page::0][page::1][page::7][page::8][page::11][page::13][page::15]。
本报告系统性探讨了利用深度学习技术对NASDAQ不同类股票的高频限价单簿（LOB）中间价变动进行预测。通过提出开源代码库LOBFrame和应用顶尖模型DeepLOB，展示了股票的市场微观结构特征对预测性能的显著影响；尤其，大价位跳动股票的预测准确率显著高于小跳价股票。此外，报告提出了一种创新的无假设、基于交易执行概率的新评估框架，更好地衡量预测实用性，揭示传统机器学习指标在LOB环境下的局限，为学术和实务界提供了可操作的深度学习应用指南及挑战展望 [page::0][page::1][page::6][page::11][page::16][page::26][page::27]
本报告基于德国2025年电力市场的BZR数据集，分析了分区定价（zonal pricing）与节点定价（nodal pricing）规则在日内市场的短期影响，重点比较了不同价格配置下的市场清算、价格差异、发电及再调度成本以及补偿支付。结果显示，尽管节点定价提高了发电成本，但总成本最低，显著减少再调度，且不同分区方案价格差异及价格波动均较小，表明区域划分变化对短期市场价格影响有限。节点定价规则中的Join定价在侧支付和拥堵信号质量间取得良好平衡，适合未来市场规则设计。[page::0][page::1][page::5][page::20][page::23][page::28][page::31][page::34]
本文研究两个决策者联合概率选择规则的分离性，完全刻画了可分选择的有限不等式系统，揭示了非唯一分布导致的“纠缠选择”现象，并提出基于贝尔不等式和Afriat类不等式的全面测试方法，为区分独立决策与相互影响机制提供了数学工具 [page::0][page::7][page::15]
本报告提出了一种基于逆向优化的电力市场基础模型，融合统计学习方法，创新性地估计发电技术的边际成本并预测捕获电价。该模型在对西班牙、德国和法国市场的多期数据进行回测时表现优异，特别善于应对市场结构变化，如疫情与能源价格剧烈波动，为企业采购长期可再生能源电力购电协议（PPA）提供精准价值评估和谈判支持 [page::0][page::3][page::17][page::18][page::27]。
本报告回顾了2014年至2023年间英国大学退休金计划（USS）评估，重点揭示其养老金缴纳成本对英国国债收益率（gilt yield）的高依赖性（95%-99%相关）。研究指出，USS特有的“自我维持”定义中的资金比率条件在模型中占主导，推高了自我维持负债，导致过度审慎和成本波动剧烈；并分析了USS的“实际”和“目标依赖性”指标及其对技术准备金负债（TP）设定的影响，辅以多项图表数据支持该机制解释贡献率对gilt yield的高度敏感性，进而引发监管关注并导致多次劳资纠纷。[page::0][page::2][page::11][page::29]
本报告提出了一种改进的微正则梯度下降采样方法（MF–MGDM），针对传统MGDM在高维能量基模型采样中出现的熵塌陷问题，通过同时对多样本进行平均场优化，有效降低熵损失并提升采样多样性。理论上证明了MF–MGDM的熵下界优于MGDM，并在包括AR模型和金融时间序列等合成及实证数据上，验证该方法在保持似然拟合度同时，实现了逆KL散度的显著改善及稳定收敛性能 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7].
本报告通过模拟广州BRT快线的一段拥挤多站点走廊，首次揭示了在站点排队的公交车形成的恶性循环，即随着车辆沿走廊前进，车间距波动逐渐加剧，导致公交车及乘客延误累积。研究提出并验证了一种简单改进的公交发车控制策略——在控制点以略低于或等于计划车间距释放公交车，显著缓解了恶性循环并降低整体延误。此外，基于公交线路分组的持车策略对多线路、跨组乘客选择情形更为有效。数值结果显示，该改进策略在减少车头间距波动和总延误方面不逊于甚至优于已有复杂策略，为公交优先控制提供了可行、易实施的方案 [page::0][page::5][page::15][page::19][page::21].
本文提出了一种基于图匹配的创新型股票对交易配对选择方法，通过构建加权图最大权重匹配，避免配对间股票重叠，显著降低组合方差并提升风险调整收益。实证基于2017-2023年标准普尔500指数数据，匹配方法在夏普比率（1.23对比基准0.48）和交易成本控制方面均表现优异，验证了理论分析中财务和统计模型的有效性，开创了将图论应用于量化配对交易的新路径 [page::0][page::1][page::9][page::10][page::18][page::23].
