本论文提出了Diffusion-Augmented Reinforcement Learning（DARL）框架，通过结合去噪扩散概率模型（DDPM）与深度强化学习（DRL），利用合成市场危机场景增强训练数据，有效提升了投资组合优化模型在极端压力下的鲁棒性。实证结果显示，DARL在道琼斯30只成分股上的表现显著优于传统方法，获得更高的风险调整收益和抗危机能力，尤其在2025年关税危机情形下表现出色 [page::0][page::2][page::3][page::4]。
本研究通过应用Kenneth Blanchard情境领导模型的诊断工具，在10家公司中实证分析了管理者行为的情境适应性及其对组织效能的影响。结果表明，支持型管理风格在样本中占主导地位，对于团队凝聚力和士气具有显著正面作用，但其效能依赖于明确目标设定和有效反馈机制。研究强调了灵活切换管理风格以提升领导效能的重要性，为领导力发展培训提供了实用指导 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::15]
本论文围绕新兴市场经济体的货币动态，重点检验了财政政策对货币价值和汇率的影响机理，实证否定了传统的双赤字假说（TDH），指出中央银行对长期利率拥有决定性影响，并创新构建结合Solow增长模型的实际有效汇率（RER）均衡理论，揭示增长与资本流动的内生关系，阐释了新兴市场经济的货币脆弱性和汇率冲击机理，为货币政策和财政空间的理解提供理论与实证支持 [page::1][page::4][page::8][page::10][page::12].
本文基于Richstein等人提出的双周期多部分投标模型，研究了市场清算价非均匀分布情况下多部分、多期投标的最优性。通过构建分段常数且对称的非均匀价格分布，并推导不同投标形式（简单投标、区块投标、多部分投标）的期望利润的解析表达式，数值结果验证了多部分投标在非均匀价格分布假设下依然能带来最高期望利润，为电力市场多期投标策略提供理论支持[page::0][page::2][page::5][page::7][page::8][page::9]。
本文基于50个GPT-5多智能体在网络效应博弈中的实验，系统考察大型语言模型代理如何形成参与预期。结果显示，LLM代理未能达到经济学中的满足预期均衡，低价时低估参与，高价时高估参与，表现出持续的预期分散性。历史信息的呈现方式影响协调效果，单调历史有助于稳定预期，非单调历史加剧路径依赖。网络效应非直接驱动偏差，而是放大价格和异质性引起的偏差，历史则在调节这一过程。研究为理解多智能体AI系统中机器行为及其与经济均衡理论的差异提供了实证依据 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6][page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::22][page::23]
本论文提出了一种离线非参数估计方法，用于多资产凹形传播器市场影响模型，避免了多资产模型的参数爆炸，并建立了估计器的置信区间。通过使用CFM机构的专有Metaorder数据及S&P公共订单流数据，验证了自影响的平方根凹形衰减规律及交叉影响的显著性和非对称性。引入形状约束投影进一步提升了预测准确度，优于多种参数模型，实现了多资产市场影响的无偏且稳定的估计，具有重要的理论和实证意义 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::9][page::17][page::19][page::20][page::21][page::22][page::26]
本文提出了一个路径依赖的Kyle均衡模型，价格函数依赖于总需求的整个历史轨迹，利用泛函数Itô微积分推导了均衡存在的充分必要条件，涵盖了风险中性与风险厌恶的内幕交易者情形。通过构建严格的价格函数正则性条件和策略可行域，明确了价格均衡的数学性质和经济含义，为微观结构量化模型拓展了理论边界 [page::0][page::9][page::13][page::18][page::20][page::22]
本论文采用地热动力学（Geometrothermodynamics）框架，结合统计热力学方法，分析了哥伦比亚波哥大体育产业中的赌博与娱乐活动（$\mathbb{S}_{15}$）和休闲体育活动（$\mathbb{S}_{16}$）两大经济部门的经济熵、热容量和资源流动。结果显示，$\mathbb{S}_{15}$的经济熵显著低于$\mathbb{S}_{16}$，反映其组织结构更为有序且受监管较严，同时赌博部门成为休闲体育部门的经济资源供给源。热容量曲线揭示系统可能存在经济相变和危机临界点，几何曲率标量为经济系统的潜在危机提供定量预警工具。该热力学类比为公共政策中的资源再分配和经济稳定性分析提供了新的定量工具。[page::0][page::5][page::10]
本研究验证了焦虑诱导情境下，先进大语言模型（LLM）作为自主代理人在预算约束购物任务中表现出类似人类的情绪偏见。结果显示，焦虑叙事显著降低模型所选购篮子的营养健康评分，且效果在不同模型和预算条件下一致，揭示了LLM在实际行动中存在的情绪敏感脆弱性，具有重要的数字健康和伦理意义 [page::1][page::9][page::12]。
本研究基于对两家波兰汽车租赁公司的220名员工的定量调查，深入比较了其内部沟通系统在管理实践、员工感知和沟通工具应用上的差异。结果显示，公司X在沟通清晰度、反馈文化及技术应用方面显著优于公司Y，表现出更开放透明的沟通氛围和更高的员工满意度。研究强调双向沟通、数字化工具及参与式沟通模式对提升组织绩效和员工归属感的重要性，为类似行业企业提供了切实有效的沟通改进路径[page::0][page::19][page::20][page::21]
本研究通过问卷调查和统计分析，探讨情商（EI）在领导力及团队建设中的作用。结果发现情商高的领导者更具同理心、伦理性和激励能力，情商与社会能力、领导成功高度相关。情商驱动的领导力有助于增强团队凝聚力、减少冲突并提升团队绩效。研究强调结合Goleman和Mayer-Salovey模型评估情商，并建议在领导培训中强化情商发展，促进组织文化健康与效率[page::0][page::4][page::8][page::24][page::23]。
本文构建了一个结合金融市场、死亡率和保单持有者行为的联动保险-金融框架，采用多随机时间的渐进滤波扩张技术，基于离散时间的仿射过程提出了带保证的寿险产品（尤其是变额年金）无套利定价公式。模型允许死亡率与股市动态存在灵活的依赖关系，合同包括最低累计保证、退保利益和死亡利益，详细给出了各组成部分的定价解析表达，确保了计算的可操作性与市场一致性，为长期保险产品的价值评估提供了理论支持与实用方法 [page::0][page::3][page::6][page::11][page::17][page::19]
本报告利用纽约及新泽西大规模合成出行数据和市场级联合模式-目的地选择模型，评估纽约市拥堵收费对出行福利的分布性影响及其补偿策略。结果显示，拥堵收费整体提升交通速度和公交乘客量，带来约10亿元总收入及2.4亿美元的出行福利损失，且福利损失主要集中于曼哈顿上城、布鲁克林及新泽西哈德逊县等地区。研究进一步计算了通过公交等候时间缩减和票价补贴实现补偿的需求量，揭示不同群体对时间及费用敏感性存在差异，提示结合多种补偿手段才能兼顾效率与公平，支持纽约拥堵收费项目的公平合理实施 [page::0][page::18][page::20][page::23][page::26][page::27]
本论文提出一种融合患者依从性与政策时机的连续时间仿真框架，用于评估慢性病管理中依从性提升干预的投资回报率（ROI）。研究发现早期且适应性干预显著提升ROI且降低长期医疗成本，结合MEPS和NHANES数据进行参数校准，量化了不同政策方案与患者异质性的影响，强调了行为改变与成本效率的非线性关系，为制定稳健且经济可行的慢病管理策略提供工具和理论支持 [page::0][page::3][page::10][page::16][page::18]。
本论文基于海森堡的“仅观察量”原则，摒弃金融模型中的不可观测信息变量，建立了以价格状态转移为核心的量子数学框架，用算子代数和频率差定义金融定价动力学。构造了完备正的、具有平移协变性的Lindblad半群，将风险中性条件引入非局部跳跃定价偏微分方程，实现了对BSM模型的扩展与归纳。文中还通过实证数据逆傅里叶变换重建了风险中性一步转移核，利用Esscher变换进行风险中性调整，验证了该模型的统计表现与蒙特卡洛预测的有效性 [page::0][page::15][page::23].
本研究提出了首个针对金融领域大语言模型（LLM）Qwen2.5的统一检测框架，量化并揭示了二元金融决策中的位置偏差及其机理来源。结果显示位置偏差普遍存在且随模型规模和提示设计变化而波动，风险类任务中的偏差尤为顽固。通过机制可解释方法，研究定位偏差主要集中于模型的中后层及特定注意力头，提示了针对性去偏策略的方向 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
本文系统分析了在两个恒定函数做市商（CFMM）构成的耦合市场中，资产价格耦合带来的篮子价值膨胀和通缩效应。基于恒定积做市商（CPMM）案例，报告深入量化耦合机制对价格漂移、交易规模、市场深度与滑点的影响，揭示市场设计时流动性分布需平衡以避免过度滑点，进一步探讨了此类耦合结构在程序化资产发行和数字内容市场的宏观意义及潜在风险。[page::0][page::2][page::4][page::6][page::10][page::11][page::14][page::15][page::16][page::17]
本论文介绍了Cosmos 1.0数据集及其构建方法，涵盖23,544个技术邻近实体，采用100维实体嵌入向量，基于Wikipedia文本及多源数据，通过无监督机器学习方法构建了七个主题技术簇和三个元技术簇。引入了多个技术指数（技术认知指数、普遍性指数、深科技指数、技术年龄指数等），并结合专利、文献、资本投资等多维验证，实现金融科技、公共政策等领域对新兴技术的早期识别与分析[page::0][page::1][page::5][page::9][page::10][page::11][page::12].
本论文提出SAE-FiRE框架，利用稀疏自编码器对上市公司财报电话会议文本进行特征提取与选择，有效抑制冗余噪声。通过统计筛选判别性激活特征，结合逻辑回归模型，实现对财报盈余意外方向的准确预测。实验证明该方法在准确率、加权F1和AUC指标上显著优于多项基准模型，且通过透明的特征解释提升模型可解释性[page::0][page::1][page::4][page::6][page::7]。
本研究构建了智能合约介导的资源分配机制设计框架，形式化证明了合约均衡的存在性与唯一性，并设计了具备收敛保证的去中心化价格调整算法。数值实验展示机制在效率、公平性及鲁棒性上的显著提升，且对工业场景中的费用波动与需求冲击表现出良好适应性。结合真实数据（MovieLens）和综合敏感性分析，研究揭示智能合约不仅作为技术工具，更是实现透明、公平及抗扰动资源配置的制度性机制，为供应链、能效管理及公共基础设施等领域提供理论与实践参考[page::0][page::5][page::13][page::14][page::18][page::19][page::22][page::23]。
