本论文探讨了人工智能决策支持系统对特定专业领域内人类自主性的影响，重点分析了技能胜任力和真实价值形成两个核心维度，揭示AI系统的不透明性与长期依赖可能导致能力退化及无意识的价值偏移，从而侵蚀领域特异性自主性。基于跨医疗、金融、教育等实例，作者提出了包括明确角色分工、引入失败提醒机制及促进反思实践等社会技术设计模式，为打造尊重人类自主性的AI辅助系统提供了实用框架与建议 [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][page::15]
本文提出了FairMarket-RL框架，结合大型语言模型（LLM）与多智能体强化学习(IPPO)，实现去中心化点对点市场中的公平交易。LLM作为实时公平评判者，计算买方与卖方公平性指标，动态嵌入奖励，帮助智能体达成超过90%的买方需求满足率和高公平性评分（FTB和FBS均超0.80），显著提升收敛效率及利润平衡，且无需手工规则设计，具备良好扩展性和应用潜力。[page::0][page::1][page::4][page::5]
本文提出了普适性-准确性-简洁性（GAS）框架，分析大型语言模型（LLM）如何重塑组织和竞争策略。报告阐释了AI用户界面简洁背后，复杂性转移至基础设施与组织内部的管理挑战，尤其在准确性受限的高风险场景。研究强调竞争优势来源于掌控隐藏复杂性的组织设计与流程优化，揭示AI集成中普适性、准确性与简洁性的不可避免权衡，并提出应对策略与人才培养方向 [page::0][page::1][page::6][page::11][page::29][page::53]
本文提出了基于含跳跃的子混合分数布朗运动（smfBm–J）的金融衍生品定价框架，构建了相应的分数阶积分-偏微分方程(PIDE)，并证明了其解的唯一性。通过Mellin–Laplace变换得到欧洲期权的解析定价公式，设计了格伦瓦尔德-莱特尼科夫隐式差分数值解法，实现了无条件稳定性和收敛性。模型结合长记忆效应和跳跃特点，经实证标定S&P500数据，表现出优于经典跳跃扩散模型的定价精度，特别适用于障碍期权定价与风险管理 [page::0][page::11][page::15][page::16][page::18][page::19].
本文Derive出适用于Cheyette利率模型的显式局部波动率公式，通过对Bachelier隐含方差的时间和行权价导数进行扰动展开，提供了多因子模型的推广方法，并通过理论推导与数值实验验证了该公式在定价波动率微笑和模型校准中的有效性[page::0][page::2][page::6][page::11].
本论文提出了TinyXRA，一种轻量级且可解释的基于Transformer的财务风险评估模型，区别于传统仅用波动率的方法，综合使用偏度、峰度和Sortino比率实现更细致的风险刻画。TinyXRA采用TinyBERT编码器，有效处理冗长文本，通过层次注意力机制和基于注意力的词云实现透明解释。模型在2013-2024年数据上验证了优越的排序预测性能，且通过消融实验和解释性实验证明了方法的有效性和可信度，为金融风险自动分析和监管透明度提供了新工具[page::0][page::3][page::4][page::9][page::28][page::42]。
本文研究了后验漂移（posterior drift）对过参数化线性机器学习模型外样本预测精度的影响，特别是在股票超额收益预测中的应用。结果显示，后验漂移会导致模型性能在不同子区间和模型复杂度控制参数（带宽）间表现出显著差异。小带宽对应的高复杂度模型虽能带来较高收益，但收益高度波动且风险较大；大带宽则收益更稳健但风险调整后表现较差，建议对大规模线性模型持谨慎态度。该结论通过理论推导、蒙特卡洛模拟及实证数据（宏观经济指标及CRSP市场回报）验证。[page::0][page::4][page::7][page::12][page::15][page::16]
本文通过向量量化方法实现在混合Bergomi模型中快速定价和校准VIX期货及期权，效率显著优于传统积分法，展示了模型对VIX衍生品的高拟合精度和参数稳定性，首次实现在数月数据上的长周期校准[page::0][page::1][page::10][page::25]。
本论文构建了一个多国家、多部门的通用均衡贸易模型，首次内生化欧盟排放交易体系（ETS）与碳边境调整机制（CBAM）价格，分析CBAM对贸易流、福利和排放的影响。结果显示，CBAM使欧盟国民总支出略增0.005%，进口中直接碳排放减少近4.80%，但考虑供应链上游替代效应后整体间接排放减幅降至3%。此外，CBAM有效缓解碳泄漏，且对欧盟贸易结构和价格具有显著影响，强调需从供应链全局视角评估政策效应 [page::0][page::4][page::17][page::24][page::27]
本文运用2023年前中国上市公司招聘数据和基于大语言模型的数字化指数，研究数字化转型如何影响企业招聘结构。研究发现数字化推动管理、专业及技术岗位招聘增加，辅助和体力岗位需求下降；同时抽象任务强度提升，常规及体力任务需求减少。机制分析表明，数字化提升管理效率与高管薪酬，凸显企业技能任务重构趋势，为理解技术进步与劳动力市场结构演变提供微观证据 [page::0][page::1][page::3][page::24][page::26][page::30]
本论文针对具有递增失效率（IFR）约束的分布不确定性下的极端风险度量——区间VaR（RVaR）展开研究，构建了极端分布的参数族，通过均值和方差约束，给出IFR条件下RVaR的上下界解析表达式和构造方法，并将结果应用于止损与有限损失随机变量的极端风险分析，为保险及定量金融风险管理提供理论支撑 [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][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26]
本政策评论回顾了Food Policy期刊2020及2021年发表的关键论文，介绍了基于全球零售价格计算最低成本营养均衡饮食的方法及其在食品安全监测中的应用。该方法通过区分高食品价格、低收入和饮食替代三大因素，指导制定政策以改善营养状况和保障健康饮食的可负担性。图表显示相关研究主题的文献频率大幅上升，反映该领域方法的广泛应用和政策影响力 [page::0][page::1][page::2][page::3]
本文提出结合结构化SABR模型和多任务高斯过程的SABR-MTGP模型，用合成稠密数据辅助稀疏市场观测，实现隐含波动率曲面构建。该方法通过层级贝叶斯正则化自适应调节结构信息传递，实验表明在Heston模型生成的真实数据和实际SPX市场数据中均优于传统GP和单纯SABR插值，表现出更高的预测准确性和稳定性，尤其在稀疏数据区域效果显著[page::0][page::3][page::17][page::23][page::26]。
本研究基于1978-2023年126国数据，采用贝叶斯部分池化模型探讨全球住宅能源需求对温度的非线性响应，揭示极端冷温度下电力和天然气需求显著上升，极端高温下电力需求也有所增加，但发展中国家对高温反应较弱。研究强调极端温度对能源需求的非对称影响，为气候变化相关能源政策提供量化依据 [page::0][page::1][page::9][page::11][page::18]。
本报告基于多模态学习框架，整合了结构化宏观经济指标与美联储官方文本情感信号，采用多种机器学习和深度学习模型对联邦基金利率决策进行分类预测。基于TF-IDF文本特征与Loughran–McDonald词典情感得分结合经济指标的XGBoost模型表现最佳，测试AUC达0.83，实现准确率77.91%。相较之下，FinBERT情感概率虽丰富语境但分类准确性较低，且受类别不平衡影响显著。模型通过SHAP解释揭示政策惯性、债券收益率差及住房指标等为核心驱动因子，体现了结构化数据与政策话语解析的互补价值，为金融政策预测提供了兼顾性能与透明度的有效解决方案 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7]
本论文提出利用开放银行(Open Banking)数据构建潜在客户生命周期价值(PCLV)框架，结合XGBoost模型预测客户贡献利润(PCM)和客户留存概率，实现对客户未来价值的综合评估。实证结果表明PCLV可提升21.06%的客户价值估计，相较传统仅依赖单一机构数据的CLV更全面，有助于银行精准营销和客户管理 [page::0][page::3][page::8].
本研究运用意大利禁用ChatGPT的自然实验，实证分析了大语言模型（LLMs）对开源软件开发者生产力、知识共享及技能获取的多维影响，发现ChatGPT显著提升生产力6.4%、知识共享9.6%及技能获取8.4%，且影响因开发者经验而异，初学者主要提升生产力，中级开发者显著促进协作与技能增长，复杂及快速演进语言环境下技能提升尤为明显 [page::0][page::3][page::5][page::38][page::42].
本文基于深度神经网络，提出一种模型无关的尾部风险对冲方法，以凸风险度量（CVaR/ES）为优化目标，结合危机时期的自助式市场模拟器进行数值实验。结果表明，该端到端框架显著降低投资组合1天99%CVaR，同时兼顾交易成本、流动性约束和市场冲击，具备良好的实用性和稳健性，为金融机构资本充足性和风险管理提供数据驱动的新路径 [page::0][page::2][page::4][page::19][page::55]。
本报告聚焦人形机器人、智能驾驶、低空经济等制造行业热点，详述行业动态、政府政策与公司发展，重点推荐龙溪股份、金帝股份、应流股份等标的，展示机械设备板块优异市场表现和盈利预测，为投资者提供系统性投资参考 [page::0][page::1][page::5][page::8]。
本报告对2024年7月份券商推荐的273只金股进行了梳理分析，涵盖新进与重复金股动态，行业权重显著向电子、电力设备等成长属性行业倾斜。2024年6月金股整体组合收益率为3.4%，新进金股表现优于重复金股，优选金股组合年化收益率达20.1%，明显优于沪深300及中证500指数，体现出优选策略在提升收益上的有效性[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
