本报告采用多重分形去趋势移动平均交叉相关分析（MF-X-DMA）方法，系统研究谷物油籽价格指数及其子指数与三类外部不确定性指标（经济政策不确定性EPU、地缘政治风险GPR、波动率指数VIX）之间的多重分形交叉相关特征。结果表明，谷物油籽市场与不确定性指标之间普遍存在显著的多重分形交叉相关性，且玉米对所有不确定性指标表现出内在的联合多重分形特性，显示出较高敏感性。地缘政治风险与谷物价格关联较强，尤其在GOI-GPR、小麦-GPR和大豆-VIX间表现明显的内在多重分形交叉相关。此外，通过替代数据构造的统计测试进一步验证了部分系列的内在多重分形交叉特征，为理解农业市场与外部风险的复杂动态行为提供了理论依据 [page::0][page::8][page::10][page::13][page::15][page::23].
本文基于两维平移方根扩散模型（SSRD），采用渐近系数展开技术，推导了信用违约互换（CDS）利差的封闭形式近似公式。该方法突破了传统假设利率与违约强度独立的限制，实现了模型的快速校准与高精度拟合。通过对多家银行市场CDS数据的实证校准，验证了方法的有效性和优越性，相较于Vasicek映射技术，本方法在短期利差估计上表现出更高的准确度和计算效率。[page::0][page::1][page::6][page::7][page::12][page::13][page::14][page::21]
本报告基于以色列全体抵押贷款户的微观面板数据，利用监管调整引发的可变利率抵押贷款(ARM)比例差异，实证分析了货币政策紧缩导致的利率上升对居民消费的影响。结果显示，高ARM比例的家庭因负担加重表现出更显著的消费下降，尤以中低收入及抵押贷款支出占比高的家庭为甚，提示抵押贷款现金流渠道在货币政策传导中具有重要作用，对经济稳定和分配效应具有深远影响[page::0][page::3][page::12][page::27][page::46]。
本报告基于赞比亚实地随机实验，研究了太阳能炉对家庭烹饪行为及燃料支出的影响。结果显示，使用太阳能炉的家庭约用其烹饪40%的菜肴，燃料采集时间减少45分钟，燃料费用下降约22美元，但未显著改变家庭饮食结构的多样性和烹饪频率，表明降低燃料成本虽缓解了能源约束，却未在短期内改变饮食习惯，为营养改善提出了新视角 [page::0][page::1][page::11][page::12]。
本研究比较了Adam优化器和Nesterov加速梯度（NAG）在LSTM和GRU神经网络中的表现，利用苹果公司过去十年的股票收盘价数据进行时间序列预测。结果显示，采用Adam优化的GRU模型在准确性（最低RMSE）和收敛速度上均优于其他组合，且GRU模型整体优于LSTM模型。该研究强调了Adam与GRU结合的优势，为时间序列尤其是股票价格预测提供了高效、准确的建模方案 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9]。
本文基于信息价值理论，推导了均方误差最小值与香农互信息的函数关系，构建了残差误差的理论下界。通过应用该理论，作者对加密货币对数收益率时间序列预测模型进行了性能分析。结果表明，不同模型的拟合误差大致接近理论下界，且利用多资产及多个滞后期的组合预测信息量更大，预测效果更优。此外，信息价值理论为模型选择与参数调优提供了理论指导，提升了时间序列预测的理解和效率 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::10][page::12]。
本文提出一种适用于大规模资产组合的鲁棒最小方差投资组合方法，通过引入鲁棒主成分分析和误差协方差矩阵收缩估计，有效应对资产回报数据中的重尾分布和冲击干扰，既适用于全局性冲击，也适用于个体资产特定冲击，实现投资组合权重的自适应调整。理论结果及模拟和实证表明该方法在风险控制和夏普率方面优于传统方法，具有较好的稳健性和实用性 [page::0][page::1][page::5][page::16][page::19][page::27][page::29].
本报告针对目标半方差的最坏情况值进行研究，推导了在给定均值和方差条件下及对称或非负损失分布的不确定集上的闭式表达式。通过引入不良情景约束，构建稳健投资组合选择模型，聚焦于投资组合损失的最坏情况目标半方差最小化。结合真实金融数据的滚动回测验证，所提模型在控制下行风险和提升投资表现方面优于经典模型 [page::0][page::4][page::9][page::20][page::21]。
本文提出一套基于随机化方法构建的非零波动率鲁棒前瞻（forward）投资与消费偏好框架，处理不完整市场中漂移和波动率不确定性带来的挑战。通过引入辅助市场，将不确定的波动率随机化，使Hamiltonian函数具备鞍点，进而利用无限时域BSDE与ODE求解，明确最优且鲁棒的投资消费策略。结果表明，所构造的偏好和策略均适用于真实金融市场，涵盖多种特殊情形并依赖于相关性系数，极大丰富了前瞻偏好理论在模型不确定性下的应用 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::11][page::14][page::27][page::30]。
本报告研究了部分可观测市场中具有大量异质投资者的均场均衡资产定价模型，利用指数二次高斯框架半解析解的均场BSDE构建市场风险溢价过程，并结合Kalman-Bucy滤波理论对风险溢价进行内生刻画，最后通过数值仿真验证模型表现 [page::0][page::2][page::8][page::15][page::17][page::19]
本论文基于规范原理深入分析了Black-Scholes与Merton-Garman方程之间的局部等价性。将平稳波动率视为规范场，复原了股票价格局部变换下的对称性，从而引入了更广义的规范哈密顿量， 包含MG方程作为特例。同时，论文揭示了股票价格与波动率之间的函数关系，为改进波动率估计提供新工具，并提出了适用于规范哈密顿量的扩展鞅条件，有助于期权市场风险管理和投资决策优化 [page::0][page::7][page::10][page::11]。
本报告通过构建动态、基于生产的一般均衡资产定价模型，探讨气候变化相关的绿色经济转型风险（transition risk）对宏观经济和资产价格的影响。研究表明，预期的绿色转型限制导致两类截然相反的反应机制：技术驱动的低成本转型会引发“化石燃料抢跑”，推动化石燃料加速生产且现货价格下降；税收驱动的高成本转型则导致“逆向抢跑”，抑制生产并提升价格。模型通过温度依赖的跳跃型转型风险，到达率体现内生反馈效应，且配合基于事件研究及结构VAR的实证展示，验证油价走势及企业价值动态符合“抢跑”情形，强调转型风险对能源市场及金融市场的显著影响，为理解碳资产定价及气候政策效果提供理论与实证支持 [page::0][page::1][page::28][page::29][page::41][page::48][page::50]
本文对自动化做市商中流动性提供者亏损的两种指标——非永久性损失（IL）与再平衡亏损（LVR）进行了统计性质分析。通过布朗运动模型及随机游走模拟，发现IL与LVR在均值上完全一致，但分布形态迥异，阐明了两者在小价格变动下的数学等价性及在路径依赖上的差异，为流动性提供者绩效评估提供了新的视角 [page::0][page::6][page::7][page::9].
本文研究了生产网络中的小型开放经济体通胀问题，揭示了生产网络如何改变消费者价格指数对部门技术、要素价格和进口价格变动的弹性。通过引入间接进出口的网络调整，实证分析显示该调整显著影响通胀弹性估计，并用模型解释了智利和英国COVID-19期间的通胀动态，表明生产网络在小型开放经济体通胀理解中具有一阶重要性 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::18][page::30][page::32]。
本报告系统描述了确保经济可持续发展的税收系统，依据投入产出模型给出税收系统与生产技术、总产出量间的显式公式。介绍了完美税收系统的概念及其构建方法，证明了其存在性和相应的均衡价格向量条件。同时，分析了需补贴产业的判别标准及补贴水平，并完整刻画了仅部分市场清算时的均衡状态，通过线性方程组与不等式的非负解族构建，实现对经济系统过剩供给最小解的二次规划求解 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::18][page::29].
本报告提出基于Kolmogorov–Arnold网络(KAN)的期权定价新模型KANOP，通过将KAN的灵活可学习特性引入LSMC方法，显著提升了美式期权及亚洲美式期权的价格与Delta估计精度。实验证明，KANOP在有限模拟路径下对期权价值和Delta的估计均优于传统多项式基函数和深层MLP模型，适用于单变量及多变量场景，具备更高的数据效率和模型泛化能力[page::0][page::1][page::2][page::5][page::7]。
本报告提出一种结合经典GARCH模型与深度学习LSTM网络的新型混合模型GINN，用以提升金融市场波动率预测的准确性。GINN通过在损失函数中引入GARCH的预测结果作为正则化，有效缓解过拟合，显著优于传统GARCH及单一LSTM模型。多市场指数实证表明，GINN在R²、MSE和MAE等指标上表现卓越，显示其兼具捕捉市场整体趋势与细节的能力，为金融时间序列预测提供新思路 [page::0][page::1][page::4][page::7]。
本报告针对保险行业多业务线异质理赔的系统性风险，构建了基于多维Lévy过程的更新风险模型，利用系统预期短缺（SES）和边际预期短缺（MES）风险度量，通过非线性VaR目标水平定义，导出折现理赔聚合量尾概率和总损失的渐近表达式，并证明其在全时间尺度上的一致收敛性。基于模型建立了系统风险的渐近式，同时通过蒙特卡洛数值模拟验证结果的准确性和计算便利性。[page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::7][page::25][page::26]
本文提出通过从德国DAX40成分股相关新闻头条中提取情绪信息，构建一个基于情绪驱动的指数框架。该指数能够比传统月度调整的情绪指数更灵活地反映市场情绪变化，实现年化7.51%的收益率，显著优于同期2.13%的DAX40表现。研究涉及数据预处理、BERT情绪分类、多源信息汇总及基于凸优化的权重分配方法，交易频率适中且成本控制合理，为情绪数据在绩效指数构建中的应用提供了实证基础 [page::0][page::1][page::2].
本报告针对工业革命以来技术的组合式增长理论，探讨其在学术知识生成中的适用性，特别是在经济学领域。通过机器学习的结构化话题模型分析顶级经济学期刊的8649篇论文摘要，发现学术主题间相关性极低，呈现孤岛状结构，表明学术界因职业激励等制度因素难以实现技术领域那样的组合式增长，反而出现理念和方法的去组合化现象，阻碍创新与跨学科研究发展[page::0][page::12][page::16][page::18][page::11][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10].
