【山证家电】开能健康2025年中报点评：业绩稳健，大健康业务潜力巨大
开能健康2025年中报显示公司实现营收8.89亿元，同比增长7.23%，归母净利润0.70亿元，同比增长22.99%。终端业务及服务板块贡献最大，毛利率达45.93%。大健康相关业务布局与细胞存储业务增长潜力显著。预计2025-2027年营收增速约8.2%，净利润增速超16%，维持“增持-A”评级，风险包括汇率波动和市场竞争等。[page::0][page::1][page::2]
金融研报AI分析
【山证军工】航天电器（002025.SZ）2025年中报点评：加快培育新赛道，持续提升经营质量
航天电器2025年上半年营收小幅增长0.47%，归母净利润大幅下滑77.49%，主要因防务订单验收延迟和成本上涨。公司加快布局新质装备、战略新兴产业等赛道，优化费用管理，防务业务修复与新兴产业订单增长动力明显，预期下半年业绩回升，维持“增持-A”评级 [page::0][page::1][page::2]。
【山证电新】行业周报（20250818-20250824）：优必选牵头两项人形机器人国家技术标准，光伏反内卷会议再召开
本周行业动态中，优必选牵头两项人形机器人国家技术标准获批，富士康与NVIDIA合作的首款人形机器人预计11月亮相。光伏产业多部门联合强调遏制低价无序竞争、推动落后产能退出。光伏上游多晶硅限产带动价格稳中有升，硅片、电池片及组件价格整体持稳，组件中标价格短期有上涨趋势。重点推荐围绕BC技术及供给侧改善等方向的相关龙头企业，警惕装机量及价格波动风险。[page::0][page::1]
【山西证券】研究早观点 （20250829）
本报告覆盖多个行业与公司深度点评，包括非银金融行业新规及并购动态，通信行业的AI算力网络加速，及多家上市公司的中报业绩分析。重点分析了永泰能源煤电一体优势、广联达的数字化转型与AI布局、联瑞新材高端粉体发展及赛轮轮胎海外扩产等典型案例，结合市场行情与政策环境，为投资者提供综合视角的投资参考。[page::0][page::1][page::2][page::6][page::9]
Quantifying the Improvement of Accessibility achieved via Shared Mobility on Demand
本研究创新性地提出了一种基于时空统计方法（克里金法）来构建共享出行（SMS）与传统公共交通集成的时变图模型，以计算基于等时线的可达性指标，实现对低密度地区乘客可达机会的量化评估。利用巴黎Saclay郊区MATSim模拟数据，结果显示SMS显著提升了社会性分数，尤其在低可达性区域，可达人数提升最高达10万，验证了SMS作为通勤末端接驳的潜力，为交通规划者提供了实用量化工具 [page::0][page::1][page::5][page::9][page::13][page::14][page::16]。
Characterizing Measurement Error in the German Socio-Economic Panel Using Linked Survey and Administrative Data
本论文利用德国社会保障行政数据与社会经济面板调查资料的链接，详细刻画了德国个体劳动收入的测量误差特征。研究发现调查样本因授权链接决策存在选择性，测量误差非经典，表现为平均低报收入、误差的自相关性，并与真实信号呈负相关。基于信赖比率的分析显示，薪资数据在横截面回归中的衰减偏差较小，但在变化量回归中偏差加剧，为测量误差调整及数据质量评估提供方法学参考 [page::0][page::3][page::24][page::40]
An Integrated Approach to Importance Sampling and Machine Learning for Efifcient Monte Carlo Estimation of Distortion Risk Measures in Black Box Models
本文提出了一种结合重要抽样（IS）与机器学习（ML）的高效蒙特卡洛方法，实现对复杂黑箱模型中扭曲风险度量（DRM）的准确估计，在节省计算成本的同时提升罕见事件风险测量效率。方法基于扭曲风险度量的分位数混合表示，设计数字离散与样本分配策略，并通过多个案例（如正态、卡方、资产负债管理模型）验证了方法的显著方差缩减效果和适应性[page::0][page::3][page::13][page::15][page::16][page::21]。
A dynamic, signals-based reinterpretation of microeconomic theory
本文提出一种将微观经济学静态模型转换为动态信号驱动模型的通用方法，重点展示了Robinson Crusoe消费模型中的动态演化过程。通过引入拉格朗日与哈密顿力学框架，本文揭示了传统效用函数背后的动力学机制及摩擦力的作用，突破了经典经济学均衡视角，提出了基于时间序列信号的经济建模范式，有助于拓展经济理论与实证观测的融合路径 [page::0][page::5][page::8][page::10][page::14][page::17]。
The Trouble with Rational Expectations in Heterogeneous Agent Models: A Challenge for Macroeconomics
本文主要论述在异质代理宏观经济模型中，传统假设的均衡价格理性预期由于涉及对跨截面分布的预测，造成了维度灾难和计算复杂度的极限，因此不切实际且应被替代。文章提出替代理性预期的三条标准：（1）计算可行性，（2）符合实证证据，（3）信念对于模型现实的内生反应性，并讨论了临时均衡、调查预期、最小二乘学习和强化学习等有前景的替代方法，旨在提高模型的现实性和可计算性，促进研究经济繁荣与危机等关键宏观现象 [page::0][page::10][page::25][page::38].
Patent citations and patent importance
本论文系统回顾了专利引用数作为衡量专利重要性的代理指标的实证证据，涵盖技术价值、经济价值与社会价值三个层面。研究发现，尽管专利引用广泛用于衡量专利影响力，引用数与专利技术先进性及私有经济价值均存在正向相关，但信号强度有限且各类引用意义差异显著。文章强调，专利引用应谨慎使用，需考虑法律程序中不同类型引用的异质性与地区差异，为专利价值评估提供量化依据和研究方向建议[page::0][page::1][page::5]。
QTMRL: An Agent for Quantitative Trading Decision-Making Based on Multi-Indicator Guided Reinforcement Learning
本报告提出QTMRL，一种结合多维技术指标与优势演员-评论家(A2C)强化学习算法的智能量化交易代理。基于标普500 16只代表性股票23年数据，构建多指标数据集，设计轻量级RL框架，实现动态市场环境下自适应投资决策。实验证明，QTMRL在盈利能力、风险调整及下行风险控制上均优于包括ARIMA、LSTM等9种基线模型，展现良好泛化能力与稳健性 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
Organisational justice moderates the link between leadership, work engagement and innovation work behaviour
本研究采用结构方程模型-偏最小二乘法（SEM-PLS），深入分析印度尼西亚北马鲁古省地区公务员的变革型领导（TFL）、工作投入（WE）、组织公正感（OJ）对创新工作行为（IWB）的影响及调节效应。实证结果显示，TFL和WE对IWB具有显著正向影响，但OJ既无直接影响也未发挥调节作用，提示在该公共部门语境下，创新驱动力主要依赖领导力与员工投入而非公正感知，这对于优化地方政府人力资源管理政策具有重要启示。[page::0][page::1][page::4][page::6][page::7]
Optimal Quoting under Adverse Selection and Price Reading
本文基于市场做市的最优控制框架，提出兼顾逆选择和价格读取信息风险的定价模型，首次量化分析信息风险对最优报价的双重影响：全局调整价差及分层客户定价差异，通过二阶近似推导闭式表达，揭示做市商如何权衡信息泄露与风险，并通过数值示例验证模型实用性[page::0][page::4][page::10][page::11][page::14]。
Mitigating Distribution Shift in Stock Price Data via Return-Volatility Normalization for Accurate Prediction
本论文针对股票价格数据分布偏移问题，提出了ReVol方法。该方法通过归一化个股样本特征（收益率、波动率和价格尺度）、基于注意力机制精确估计特征以及在预测阶段重新整合样本特征，有效缓解训练与测试数据分布差异，实现更加稳定准确的股票价格预测。实验证明，ReVol在多个市场和多种神经网络骨干模型中均提升了预测信息系数和夏普比率，显著增强了模型的泛化能力和稳健性 [page::0][page::1][page::2][page::7][page::8][page::9]。
Identification of phase correlations in Financial Stock Market Turbulence
本文结合计算物理中的扩展傅里叶变换方法，首次系统分析印度国家证券交易所的股票市场周期性价格波动及其相位关联性，揭示了信息不对称对市场湍流状态影响的深层次机理，识别出多支股票处于完全发展的湍流状态，而Infosys股票显示出相位依赖性的非完全湍流特征，有助于理解市场波动与信息影响之间的动态关系 [page::0][page::4][page::16][page::22][page::24]。
Deep Reinforcement Learning for Optimal Asset Allocation Using DDPG with TiDE
本论文针对风险资产和无风险资产之间的最优资产配置问题，提出在马尔可夫决策过程框架下，结合凯利准则和基于深度确定性策略梯度（DDPG）与时间序列密集编码器（TiDE）的强化学习方法，构造动态、连续的投资策略。实验基于1927-2019年的宏观经济与市场数据，结果显示DDPG-TiDE策略优于离散动作Q学习与买入持有策略，尤其在风险调整收益率表现更优，且合理应用杠杆可进一步提升收益。该方法有效捕获时序依赖，提升策略适应性和盈利能力，为资产配置提供了新的量化思路[page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::7][page::8]。
A Heterogeneous Spatiotemporal GARCH Model: A Predictive Framework for Volatility in Financial Networks
本文提出一种具备异质性空间时间变化参数和地统计创新依赖结构的异质时空GARCH模型，实现了基于局部加权拟似然的参数平滑估计和空间克里金预测。模拟和金融公司网络实证表明该框架能准确捕捉空间异质性和风险传导，支持未观测位置的波动率预测，展示了模型在金融波动建模中的潜力与解释力[page::0][page::1][page::9][page::14][page::17]。
A SOLOW-SWAN FRAMEWORK FOR ECONOMIC GROWTH WITH MEMORY EFFECT
本研究基于Caputo分数阶导数，将记忆效应引入经典Solow-Swan经济增长模型，提出分数阶Solow-Swan模型。通过Sumudu变换和Adomian分解法获得模型的解析近似解，揭示分数阶阶数α对资本积累动力学及稳定路径的显著影响，体现了记忆效应对经济增长过程的持久影响。模型分析展示产出弹性μ、生产率p及折旧率q对资本积累的传统影响，且分数阶模型在收敛速度上比经典模型更慢，更贴合实际经济中的路径依赖特征，丰富了经济增长理论的建模视角 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::8][page::9]。
Can LLMs Identify Tax Abuse?
本文首次系统评估大型语言模型（LLMs）识别、验证及生成美国税务避税策略的能力，基于专门构建的Shelter Check数据集进行测试。结果显示，主流模型在分析法律条款及验证策略目标方面表现中等，生成完整有效策略概率不足三分之一，然而o1-preview模型成功创新了一条全新避税策略，呈现出LLMs推动税务反欺诈的新潜力[page::0][page::5][page::6]。
【银河家电】公司点评丨老板电器 (002508)：更新需求占比提升，稳住厨电市场
本报告基于老板电器2025年中期数据分析，公司营收46.1亿元，同比下降2.6%，净利润7.1亿元，同比下降6.3%。厨电业务依然领先，吸油烟机和燃气灶市场份额均超30%。受益于国补政策，零售额同比显著增长，且更新需求占比提升，部分抵消地产后周期影响。公司现金充裕，估值吸引，存在投资价值 [page::0]。
