本论文基于2010-2021年加州58县面板数据，采用带工具变量的log-linear回归模型，实证发现每增加每万居民2辆电动车，居民年人均用电量提升约0.23%。研究创新地选用民主党选民注册比例作为电动车采用的工具变量，验证了其对电动车采纳的显著影响及间接提升用电的效应。此外，人口密度、住房拥有率和夏季气温等社会经济和地理因素均显著促进用电增长，表明电动车普及与清洁能源发展同期提升，为政策制定提供重要量化依据[page::1][page::4][page::22][page::26][page::28][page::16].
本文基于Scopus数据库构建作者面板数据，利用差分中的差分设计和倾向得分匹配方法，研究生成式人工智能（GenAI）采纳对社会与行为科学领域科研产出数量和质量的影响。研究发现GenAI使用显著提升了研究产出，特别是在早期职业研究者和非英语国家作者中表现突出，同时带来研究质量（期刊影响因子）适度提升，表明GenAI推动学术生产效率提升且有助于降低语言等结构性障碍，促进学术参与平等。[page::0][page::14][page::18]
本论文基于1971-2015年柬埔寨数据，采用OLS方法验证了政府固定资本形成和政府最终消费支出对经济增长存在倒U型关系，分别估算出最优政府支出占GDP比率为5.40%和7.23%。研究发现劳动力和出口增长促进经济增长，超过最优支出水平会降低经济效益，提示柬埔寨财政政策应控制支出规模以提升增长效率[page::0][page::6][page::10][page::11][page::12].
本研究基于FOI模型，测算了38个OECD国家2020年的未来（F）、外部（O）及内部（I）潜力指标，识别出福利参与型国家群体与个别异常值国家在绿色增长方面表现最佳。研究通过因子分析提取绿色增长因子，聚类结果显示绿色增长表现存在明显异质性，且福利参与型集群在绿色增长方面明显优于市场导向型集群。该研究也验证了环境监管强度与绿色增长表现的关联，为政策制定提供了实证支持 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
本研究采用FOI模型对比匈牙利与其他34个OECD国家在2000年至2020年的发展表现，发现匈牙利的未来潜力和内部潜力排名长期靠后，均排在倒数第二，外部潜力略好但也只处于中游水平，表明匈牙利依赖外部资源的发展模式未见根本变化，未实现明显的经济趋同，长期竞争力及居民福祉均无显著改善，发展模式陷入中等收入陷阱[page::0][page::3][page::5][page::6]。
2025年9月基金投顾产品中，行业轮动型股票型投顾产品表现突出，平均收益超过沪深300指数。9月投顾产品调仓活跃，纯债型增配利率债和货币市场基金，固收+型加大固收+基金配置，股债混合型和股票型投顾重点增配有色金属、电子等行业，同时增配港股和全球权益类基金。报告详细披露不同类型基金投顾的业绩及调仓行为，反映市场热点及风格变化 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::7]。
本系列报告全面展望“十五五”期间中国宏观经济、金融改革、资本市场以及产业升级等多维投资机遇，涵盖宏观政策、金融开放、固收变化、消费升级、科技创新及先进制造等重点主题，强调新质生产力的战略价值和内卷反转带来的投资空间，为投资者提供系统化的前瞻性策略指导 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]。
本文件为开源证券金融工程团队2025年社会招聘启事，介绍岗位要求、团队背景及联系方式，重点强调招聘金融工程研究员，侧重资产配置与量化研究方向，团队成员具有深厚学术背景和丰富量化研究经验，致力于原创量化研究及金融工程领域突破，欢迎有志青年加入 [page::0][page::2]。
本文件内容为多页杂乱无序的HTML表格数据，主要涉及欧洲预选联赛相关的交易、盘口、赔率等碎片化信息，缺乏系统的分析框架和清晰的研报结构，无法获取有效的金融研究洞见，亦无具体投资建议或量化策略描述[page::0][page::7]。
本报告聚焦2025年9月新能源行业动态，强调国补回款显著提速，推动新能源企业财报和估值双重修复；山东机制电价竞价显示风电较光伏具有明显盈利优势。报告分析传统火电、水电和核电潜在表现及投资机会，建议关注风电高占比及应收账款占比高的企业，揭示新能源行业发展新机遇与风险[page::0][page::1][page::2]。
报告聚焦具身智能作为人工智能的下一个浪潮，强调中国在政策支持、技术研发和供应链上的领先优势，指出2025年人形机器人迎来量产元年，市场规模预计2026年突破万亿，至2040年将接近3万亿元，建议关注产业链上下游具有核心竞争优势的企业。报告系统评估技术与市场发展格局，提出具身智能将成为新质生产力的重要引擎，推动产业和效率全面升级[page::0][page::1]。
本报告深入分析当前美债市场在降息周期开启背景下的走势，详细梳理美债利率及各类中资美元债利差变化，结合美国通胀、就业等宏观数据，提出降息路径的多情景推演，预计年内美债收益率区间为3.5%至4.7%，并重点关注劳动力市场供需变化及通胀结构性因素对收益率的影响，为固定收益投资提供政策与市场参考。[page::0][page::1][page::11]
本文提出了一种在线多变量正则化分布回归算法，能够高效建模德国日前电力价格的24小时联合概率分布。该方法结合了多变量分布回归与坐标下降和LASSO正则化，实现了高维协变量空间下的可扩展估计。实证研究表明，考虑价格的依赖结构显著提升了预测的校准度和准确性。同时，本文详细分析了在线与批量估计间的计算成本与预测性能权衡，并提供了高性能Python实现（ondil包）。该研究首次系统地实现了多变量概率电价预测的在线学习框架，具有重要的理论和实际应用价值。[page::0][page::1][page::3][page::15][page::33]
本文针对涉及寿命相关性的联合寿险产品，建立了考虑依赖不确定性的稳健风险评估框架。研究证明基于扭曲风险度量的风险评估函数对生存copula存在单调性，并通过设定以参考copula为中心的范数球不确定集，利用线性规划有效计算期望、VaR和ES的上下界。数值结果表明该方法能够展现风险评价对依赖结构不确定性的敏感性，且可改进传统基于已知信息的界限，提升定价和风险管理的保守性和鲁棒性 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::9][page::11][page::12][page::24]
本论文基于欧洲EPEX电力市场，针对电池储能系统在日前和盘中连续市场的套利交易进行了深入优化研究。采用rolling intrinsic方法，纳入流动性约束（买卖价差）以反映真实市场环境，系统分析多市场竞价策略的盈利性。结果显示，结合多市场的竞价策略显著优于单市场参与，且最大日循环次数限制对收益影响明显，灵活调配年循环限制能够释放额外价值 [page::0][page::1][page::4][page::12][page::18][page::19]。
本报告提出FINCH，一个覆盖33个金融相关数据库的大规模财务领域Text-to-SQL基准数据集，包含292张表及75725条自然语言和SQL配对样本。此外，针对财务领域特有的SQL结构和执行容忍性，设计了FINCH评分指标，实现对模型性能更精准的衡量。基于此数据集，评估了多种大中小规模及推理专用模型，发现领域微调显著提升SQL结构和语义准确率，且FINCH指标能更细致地反映财务查询的实用价值。[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5]
本论文提出多尺度节点嵌入方法（MSM），实现了网络节点向量在不同层级下的统计一致性，保证了聚合节点嵌入等于其子节点嵌入之和。通过对荷兰工业部门输入输出网络（ION）和世界贸易网络（WTW）的多尺度分析，MSM在低维度嵌入下成功复现了三角结构等关键网络性质，且计算复杂度较传统单尺度模型大幅降低，为网络多尺度建模提供了理论和应用基础[page::0][page::1][page::3][page::4][page::11]。
本研究基于LocalBitcoins P2P交易数据，从微观交易层面构建基于比特币价格的影子汇率（SER），揭示其与官方汇率（OER）之间的偏差（BTC溢价）。研究表明，P2P市场中BTC溢价与区块链微观结构关联不大，但与BTC价格波动及回报显著相关。同时，国际资本管制和高额汇款成本等经济与监管摩擦，对溢价有显著影响，尤其在资本受限货币中升高BTC溢价几乎全额传递汇款成本。对于自由浮动汇率货币，BTC溢价还可短期预测官方汇率的贬值趋势，展现加密货币在跨境资本流动中的重要角色和市场预期功能 [page::0][page::6][page::13][page::15][page::16]
本文在连续时间经济体系中，将投资者对贴现股利的Epstein-Zin偏好形式化为Epstein-Zin奇异控制效用，并证明其与Maenhout偏好的鲁棒股利政策等价，股利政策呈阈值策略特征，由Hamilton-Jacobi-Bellman变分不等式确定阈值。该研究实现了EZ效用的良定义性，揭示了投资者和公司执行者在信息不确定性和股利信号中的博弈，提出“信心信号”理论，为理解股利策略及其风险厌恶提供数学严密框架[page::1][page::2][page::4][page::10][page::15][page::42]。
本文提出了Expert Question Decomposition（EQD）模型，针对领域专属的复杂量化推理任务设计了一种两步微调框架，通过生成简洁的支持性子问题提升大模型在金融领域问答中的表现，有效提升了多个金融问答数据集的准确率达0.6%至10.5%，且训练资源需求低、推理时开销极小，优于多种先进提示方法，表明单一关键子问题往往胜过冗长步骤指导 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::8]。
