本文提出面向宏观经济建模的JaxMARL-BC，将JAX即时编译、GPU加速与多智能体强化学习结合，使MARL-BC经济模型的训练时间由数小时降至数十秒，并支持最多约20万户独立学习家庭。研究通过代表性代理RBC与Krusell–Smith模型极限验证模拟器正确性，发现训练后资本聚合关系、财富分布和消费倾向均能复现既有理论特征；扩展资本生产率异质性后，资本基尼系数可由约0.20升至约0.72，且110次校准实验仅需约两小时，显著拓展了异质性宏观模型的实验与校准范围。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7]
本文通过预注册、激励相容的现场活动搜索实验，比较传统筛选器、RAG驱动聊天界面及二者结合的混合界面。结果显示，纯聊天界面在选择价值、搜索耗时及满意度方面均显著弱于其他界面，而混合界面与传统筛选器基本无差异；该劣势主要源于开放式探索用户的目录认知偏差与提示疲劳。研究表明，AI更适合作为结构化搜索的补充，而非替代品，且更换更强模型并未显著改善结果。[page::4][page::16][page::20][page::27]
本文基于自我决定理论与动机拥挤理论，对41项研究进行元分析，区分贡献努力与持续贡献意愿两类结果。研究发现，八类前因变量对持续意愿的解释普遍强于对实际努力的解释；内在动机并未显著优于外在动机，声誉主要在存在声誉系统的平台上促进贡献努力，且没有证据表明金钱奖励会挤出贡献者的兴趣。研究进一步指出，平台设计的关键在于将贡献意愿转化为可观察、可持续的实际行动。[page::0][page::12][page::13][page::14]
本文利用哥伦比亚2011—2026年公共采购全量数据，研究采购方是否通过压低估算金额规避更严格的程序门槛。结果显示，小额采购和招标门槛下方分别存在49,631笔和3,157笔显著超额聚集，且聚集随最低工资调整、仅出现在各实体自身门槛附近。地方政府操纵程度高于中央机构；门槛下方的招标项目竞标者更少、折扣更低并更易追加合同。总统选举前的直接采购禁令还促使采购行为提前发生，并部分转向小额采购程序。智利数据及已取消门槛的自然对照进一步支持门槛操纵解释。[page::0][page::2][page::3][page::18][page::20][page::22]
本文将去中心化交易所集中流动性提供建模为有限状态连续时间均值场博弈，分析流动性提供者的区间宽度选择、边界再平衡、交易费用竞争与无常损失。研究推导出最优区间、价值函数、持仓偏移的稳态分布及可由链上数据计算的临界波动率，并证明自由进入会使池子的参与边际略低于临界水平。[page::0][page::15][page::17]基于五个WETH/USDC池的链上数据，临界波动率总体能够跟踪实现波动率，其中以太坊0.3%费率池的实证结果与自由进入均衡相符。[page::18][page::19]
本文将阻尼 sinc（DSINC）方法从仿射 Heston 模型推广至一般单因子随机波动率模型，证明塌缩恒等式仍可将美式期权提前行权积分化为单一谱积分，并提出适用于基本阻尼条带的残差修正。通过 Itô 坐标分解条件特征函数，论文分别构建了 3/2 模型的 Kummer 函数闭式变换、零相关 SABR 的 Bessel/Hankel 表示，以及一般模型的逐频率后向方程。数值结果显示，DSINC 在 3/2、对数正态波动率和 GARCH 模型中的美式 Put 定价与精细有限差分结果相差不超过约 1.8 个基点，相关 SABR 情形的误差约为 0.8 个基点，同时避免了对数价格方向的网格离散 [page::0][page::1][page::28]。
本文研究消息流驱动的限价订单簿状态空间基础模型究竟学习了哪些市场微观结构信息。基于8.2M参数的Mamba-3模型，研究发现市场表征主要存在于递归状态中，订单流不平衡、成交量和实现波动率均可被有效线性解码，其中订单流不平衡的留出样本R²达到0.59，并能够泛化至未参与训练的股票 [page::0][page::3][page::4]。进一步的消息归因显示，订单流信号依赖28—66条消息半衰期的长记忆头；因果干预能够单调改变模型对买单、成交和价格波动的预期，但状态对未来价格的预测能力较弱，下一25条消息的中间价变动R²约为0.04 [page::5][page::6]。研究表明，LOB基础模型不仅记忆当前订单簿状态，还形成了可读取、可操控并能跨股票迁移的市场流动性表征 [page::6][page::7]。
本文提出一种基于二维切比雪夫展开的非中心卡方分布直接反演方法，将自由度作为可变参数，从而能够高效、准确地模拟平方贝塞尔过程及其对应的CIR利率模型，尤其适用于小自由度场景。[page::0][page::1][page::4][page::7] 该方法在期权定价中无需进行时间离散，并通过解析参数敏感度与Levenberg–Marquardt算法支持CIR模型校准，在欧式、亚洲及篮子期权应用中兼顾精度与计算效率。[page::20][page::23][page::24][page::25][page::27][page::29]
本文提出神经滤波估计器（NFE），利用经过真实残差双样本检验约束的模拟均值回复过程，以摊销推断方式估计统计套利残差价差的潜在半衰期及其后验不确定性，并将后验用于仓位配置。[page::0][page::2][page::3] 在韩国股票样本中，点估计的预测收益较实际收益每持有期高约1000个基点，而摊销方法将该预测—实现缺口缩小约2至8倍；NFE后验仓位与Attention Factor Model的夏普表现基本相当，且风险没有增加。[page::5][page::6] 实验同时表明，窗口内未知价位是状态识别损失的主要来源，后验的核心价值不是创造额外Alpha，而是对策略自身预测误差进行更可靠的校准。[page::5][page::6]
本文研究Musiela参数化下Heath–Jarrow–Morton利率模型的核基配点数值方法，将无限维随机偏微分方程离散为有限维随机微分方程，并结合Euler–Maruyama方法与蒙特卡洛程序进行衍生品定价。修订版明确提出覆盖完整波动率积分区域的微分基函数稳定性假设，给出条件均方误差收敛估计，并修正空间误差因子及若干证明漏洞；Vasicek模型和Caplet定价算例展示了有限分辨率下的数值表现，但并未验证渐近稳定性条件。[page::0][page::2][page::10][page::19][page::20]
本文基于秘书问题构建顺序搜索—停止实验，考察锚定、显著性和社会证明三类数字助推及其组合对停止行为与结果质量的影响。研究发现，锚定助推反而显著延长搜索并增加探索；显著性助推作用最弱；锚定与社会证明组合显著降低接受金额，且结果质量随助推数量增加而单调下降，显示出数字助推之间的拥挤和反协同效应，为数字界面的伦理设计提供了实验依据。[page::0][page::3][page::4][page::6]
本文基于英国大不列颠电力市场2021—2024年交易与平衡机制数据，通过构建不含非实体交易者（NPT）投机性不平衡头寸的反事实情景，评估其对系统平衡量、波动性、平衡成本及结算费用的影响。研究发现，NPT的投机性不平衡头寸总体上减少了所需平衡能量、极端不平衡事件和系统运营成本，并显著降低供应商的不平衡费用，表明单一不平衡定价与短期市场交易可能形成对消费者有利的“帮助性不平衡”激励；但该结论未覆盖日前及日内市场价格、输电约束和排放变化等全部影响。[page::1][page::3][page::25]
本文研究公园数据源选择如何影响城市公园可达性分析，以波特兰和布法罗为案例，对比 OpenStreetMap、Trust for Public Land、Esri 与 SafeGraph 四类空间数据，并通过人工核验和15分钟步行网络分析评估公园数量、面积及最近距离。研究发现，不同数据源在完整性、精确度、空间覆盖和公园边界表达方面存在显著差异，导致可达性测算及“服务不足”社区识别结果明显不同；其中 OSM 召回率较高，Esri 精确率较高，TPL 综合表现较强，而 SafeGraph 漏检公园较多、误分类率较高。研究建议分析者明确公园定义，综合使用多个数据源并进行人工验证，以提升城市规划和公平性分析的可靠性。[page::0][page::6][page::7][page::10][page::12][page::14][page::17]
本文基于1990—2025年计算机科学领域的718万篇论文、73,089条同行评审记录和370万名研究者数据，发现Transformer之后研究注意力与引用分布显著集中，超过半数跨领域迁移者流入人工智能，同行评审信心也明显下降。[page::0][page::2][page::3] AlexNet、Transformer和大语言模型等突破虽然提高了思想生态的承载能力，却使后续思想更快进入饱和与衰竭周期；结构生物学中冷冻电镜和AlphaFold之后也呈现类似规律。[page::4][page::36][page::37] 研究进一步通过主体仿真表明，按投稿量增加评审权重的互惠评审制度可能强化高产作者偏好、压缩议题多样性，因此应通过制度设计保护探索性和知识多样性。[page::5][page::6][page::27][page::30]
本文将极值理论（EVT）与风险敏感强化学习结合，针对高置信度CVaR估计中极端样本稀缺的问题，利用峰值超阈值法、广义帕累托分布和矩估计构建可微尾部风险目标，并通过自动微分训练神经网络策略。在深度对冲实验中，EVT策略在一般市场情景下与经验CVaR策略表现相近，但在极端市场情景下显著降低对冲损失，且该优势在不同训练样本规模下均保持。[page::0][page::8][page::19][page::21]
本文构建基于DOT与O*NET的职业任务 harmonized 数据框架，提出任务扩散与职业独特性指标，区分职业内部、经济整体以及独特和非独特任务的增加与移除。研究发现，1977—2018年任务在不同职业间的共享程度总体提高，职业独特性下降与较低工资增长相关；增加独特任务通常对应更高工资增长，而增加已广泛存在的非独特任务则对应更低工资增长，表明职业任务变化的经济后果取决于其在整体职业结构中的相对位置，而非任务数量本身。[page::0][page::2][page::3][page::14][page::18][page::23][page::26]
本文构建了适用于商品期货、普通期权及日历价差期权的算术多因子随机波动率模型，并利用2013—2024年WTI期货、普通期权和日历价差期权数据进行联合估计。研究发现，三个随机波动率因子能够较好刻画波动率期限结构的水平与斜率，基于这些因子的对冲几乎消除了普通期权组合的日度风险；日历价差期权还提供了期货与普通期权无法识别的合约间依赖结构信息，将其纳入估计可显著改善价差期权定价和对冲表现。算术模型在期货和普通期权定价及普通期权对冲方面整体优于几何模型，但恒定杠杆相关性难以解释偏度的动态变化，未来仍需引入独立的随机杠杆因子。[page::0][page::2][page::27][page::37][page::38]
本文提出一种结合高斯隐马尔可夫模型（HMM）与嵌套聚类优化（NCO）的市场状态感知型战术资产配置框架，在协方差估计、层次聚类和组合权重优化环节引入状态条件信息，并通过状态转换或权重漂移触发自适应再平衡。基于印尼债券、股票、黄金、外汇和比特币构成的多资产组合进行滚动样本外回测，结果显示该框架显著控制了组合下行风险，最大回撤为4.44%，但其收益和夏普表现并未全面优于高风险资产占比较高的基准策略。[page::0][page::3][page::4][page::6]
本文利用韩国职业棒球联盟2021—2026年超过120万次投球数据，研究自动好球区系统取代人工裁判后的分配效应。研究发现，ABS消除了裁判基于球数、明星地位和捕手接球能力形成的判断租金，同时依据球员身高和对阵左右手重新分配好球；但由于受影响投球暴露度较低，对打席结果的实际影响接近于零。投手迅速将投球高度向机器偏好的区域调整，左投手在2024年明显追赶，而击球手未表现出显著适应行为，说明自动化评估规则的影响取决于规则几何形状与实际暴露程度。[page::1][page::3][page::30][page::31]
本文提出LOB-Impact Benchmark，用自由生成、元订单注入和执行后松弛三个阶段，评估生成式限价订单簿模型能否复现真实市场冲击。五类神经生成模型在5只股票、25个模型—股票组合中均产生了自身的市场冲击，但冲击指数为0.63–1.21，高于传统平方根定律的0.5，且执行结束后未呈现可信的衰减；盲实验进一步表明该冲击主要来自模型对订单的内生反应，而非订单簿机械成交。研究将问题归因于持续订单流下流动性补充不足及模型上下文窗口较短，并认为这类模型在修正冲击形状和松弛动力学前，不适合作为执行智能体的真实交易环境。[page::0][page::1][page::7][page::8]
