本报告基于Deutsche Bank量化策略团队研发的GARCH-DCC-Copula模型，构建全球资本市场的综合风险指标，综合考虑资产收益的序列相关、波动聚集、动态相关性和尾部相关性，进而构建动态马尔科夫切换模型预测市场风险状态。该风险模型显著提升资产配置及股票量化因子权重的预测能力。研究涵盖三资产组合扩展至11资产类，以及股票因子风险溢价配置，针对不同市场风险和相关性状态，构建了相应的资产组合和策略，优化风险调整后收益表现。报告还展示了基于风险状态的动态资产配置和因子轮动策略的优越性，以及风险状态对策略表现的影响 [page::2][page::17][page::25][page::55][page::65].
本文展示了如何利用小波动近似方法（Small Volatility Approximation）对多因子HJM模型进行快速且高精度的标ATM互换期权的校准，在确定性相关性与因子波动率条件下，多因子校准质量优异且不依赖因子数量。实验数据显示模型定价与市场价格高度一致，尤其是在长期期限下仍表现稳定 [page::0][page::6].
本论文提出了权重有向网络中循环方向流分解（CDFD）框架，将网络流划分为循环部分与有向部分，定义了归一化循环性指标，反映流在循环结构中的比例。研究了所有可行分解构成的拓扑结构，提出了最大循环性和均衡流转发（BFF）两种多项式时间算法，兼具计算可行性与解释力，并通过合成及实证网络验证其优越性及应用潜力 [page::0][page::2][page::10][page::18]。
本文扩展了经典ASRF信用风险模型，提出基于两因素copula和偏态正态分布的绿色与棕色贷款组合信用风险框架。模型考虑非均匀暴露，证明了组合损失的二次均方收敛性，并通过数值实验分析了VaR对组合粒度、违约概率、因子负载及偏度的敏感性，揭示绿色贷款和棕色贷款对系统性风险的不同敏感特征，为信用风险管理和绿色金融提供理论支持[page::0][page::3][page::19]。
本论文提出一种新的方法，用FBSDEs系统刻画连续时间Kyle-Back模型中的所有均衡，推导出该博弈的唯一均衡存在性（尤其是小时间区间内）和非Markov性质，拓展并完善了传统PDE途径的局限性。论文还定义并分析了博弈的集合值，通过辅助控制问题的零水平集刻画该集合值，涵盖经典文献中的桥型均衡和多均衡的近似均衡，提供了理论与潜在数值计算的新视角 [page::0][page::3][page::8][page::12][page::13][page::18]
本文提出了EconGym，一个模块化且可拓展的经济学仿真测试平台，涵盖25+经济任务和11种异质角色，支持RL、LLM等多种AI算法的训练与评测。实验验证了平台在养老金政策、跨领域多政府协调、规模扩展中的表现，为AI与经济理论结合提供统一基准和工具[page::0][page::1][page::6][page::7][page::8][page::9]
本文提出基于OCR与谷歌Gemini大型语言模型（LLM）深度融合的智能自动化系统框架，旨在优化马来西亚制造业外商直接投资（FDI）中的关税豁免申报与审核流程。该系统利用OCR实现对申报文件及相关法规文本的智能数字化，随后通过LLM自动验证HS编码与官方豁免清单的匹配，提高审核效率和准确度，减少违规风险，助力提升税务管理效率与投资便利化水平，从而增强马来西亚吸引高价值制造业FDI的竞争力[page::0][page::1][page::8][page::16][page::17][page::18][page::19]。
本文提出了一种名为PIT-plot（Project Impact Tornado plot，项目影响龙卷图）的新工具，用于项目组合管理中的项目优先级排序，重点评估各项目对整体组合指标的影响。通过示例展示了如何基于未来现金流模拟，计算项目的排除与成功对组合绩效（如生产率指数）的影响，助力识别终止候选项目、重点风险缓解项目及保持正常推进项目，从而优化研发投资组合价值 [page::0][page::2][page::5][page::6][page::7]
本研究利用2018-2025年美中贸易战期间的县级企业注册数据，通过线性回归分析，发现美国对中国加征关税显著促进了新企业的成立，但中国的反制关税抵消了这一正面效应，表明保护主义政策的实际效果因贸易对手的反击而有限[page::0][page::1][page::2]。
本论文针对长期定义缴款计划的多期均值-风险组合优化，提出并深入研究了缓冲超额概率（bPoE）作为条件风险价值（CVaR）的直观替代风险度量。构建了预承诺和时间一致的Mean–bPoE与Mean–CVaR优化模型，设计了可收敛的数值方案，基于近百年真实市场数据，验证了bPoE在尾部风险防范和实现上的优势，展示其在退休计划中的实际应用价值。[page::0][page::3][page::4][page::8][page::28]
本研究基于线上实验，揭示非工具性形象关注导致个体低估并减少对AI推荐的依赖，进而降低任务表现。实验中，视频通话介入激发参与者的形象关注，使其AI使用率下降10%、准确率下降3.3%。少数族裔受影响更为显著，表明社会心理因素会加剧AI应用中的不平等问题 [page::0][page::2][page::12][page::14][page::17]。
本文基于美国总统选举数据构建“选举冲击”指标，揭示选举概率的意外变动与能源、清洁能源和国防三大行业股价的动态响应。结果显示，支持共和党候选人的冲击推动能源和国防板块股价上涨，抑制清洁能源股价，且该效应具有持续性。此外，选举冲击对相关行业就业也产生显著影响，反映政策预期对现实经济的先导作用，为理解政治风险对市场与经济的传导机制提供了新视角 [page::0][page::20][page::25][page::26]。
本论文研究生成式人工智能（GenAI）采纳如何改变工作技能需求，基于对596家美国上市公司2022-2024年34000余条GenAI角色招聘数据分析，发现GenAI角色对认知和计算机技能的需求显著提升，而对社交、自我管理和客户服务技能的需求下降。差分法实证显示，ChatGPT发布后，GenAI角色内社交技能需求下降4.5%，项目管理技能提升4.1%，反映技术采纳带来技能层级结构调整的趋势，为理解未来劳动市场技能发展路径提供新视角[page::0][page::2][page::9][page::10][page::16][page::17]。
本论文指出欧洲区域创新计分板（EURIS）在指标加权及线性方法上的固有局限，提出采用Factorial K-means（FKM）方法实现降维及聚类，并结合神经网络开展针对政策的what-if分析。实证结果显示，FKM生成的簇更紧凑，区域间相似性更高；神经网络能有效预测政策调整对区域创新能力跃升的影响，辅以转移学习应对数据迁移问题。该方法为欧盟区域创新政策决策提供了更加精准且动态的辅助工具 [page::0][page::24][page::26][page::31][page::37][page::38]
报告基于现金流及上市时间对A股上市公司进行了初创、成长、成熟、整合四个生命周期阶段划分，构建相应优选组合。不同生命周期股票在因子表现和收益风险特征上存在显著差异，成熟期股票组合表现稳健，初创及整合期波动较大。多阶段组合具备低相关性和良好互补性，构建的复合组合在沪深300、中证800、中证1000基准下均取得显著超额收益，且策略回测表现优异，提供了基于企业生命周期的投资新范式 [page::0][page::1][page::5][page::8][page::13][page::14]
报告围绕华为开发者大会及机械设备行业，重点关注工程机械板块的周期性复苏及结构性增长特征，内销及出口市场需求良好，机器人与低空经济等细分领域发展潜力显著，具备长期配置价值。行业风险包括技术进展及政策变动 [page::0].
本晨报分析了2025年6月中旬A股短期利空因素的有限影响，指出医药、银行板块赚钱效应较好，食品饮料及房地产相对弱势，市场风格现分化且无明显均值回归机会。同时，详细探讨了新消费时代美护行业的产品焕新与渠道变革，强调情绪价值消费驱动和新渠道加速产品裂变，关注日化、个护、保健、美妆等领域的创新机遇，为投资者提供短期市场洞察及中长期消费趋势分析 [page::0][page::1]。
本文系统回顾了1970年以来七轮美元大幅贬值时期的资产行情，指出美元走弱主要源于经济相对优势、货币政策错位及美元信用风险。研究发现大宗商品在贬值周期中表现最优，非美权益优于美股，建议投资者关注汇率优势货币、黄金及其他实物资产，以及德国、印度和港股等非美权益市场的配置机会，为未来资产配置提供重要参考 [page::0][page::1]。
报告基于地缘政治冲突背景，维持对A股战术性标配、美债战术性低配及黄金战术性超配观点，结合政策预期和宏观因素分析三类资产的配置价值，搭建境内及全球主动资产配置组合，历史累计超额收益表现稳健，为投资者提供大类资产布局建议。[page::0]
本报告深入分析2025年6月油价快速上涨的背后因素，指出地缘冲突升级、OPEC+增产、非OPEC+持续增供及原油需求回暖为主要驱动力，全球原油库存处于近五年低位，短期内油价仍有较大波动风险，为油气期货投资提供参考依据 [page::0]。
