本研究首次系统分析以太坊2024年12月3日8分钟内拟入链的区块，包括非赢得区块交易内容。发现85%的区块收入来自专属交易，且约21%的用户交易存在延迟，部分交易在延迟后暴露于攻击风险。两大套利机器人Titan-bot与Rsync-bot竞争激烈，推断其在中心化交易所的隐含价格优于市场价3.4至4.2个基点，体现了区块构建和交易执行的深层机制与博弈 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::10][page::13][page::14][page::20]
本论文系统研究了Deep Reinforcement Learning（DRL）在股票市场及多资产交易中的应用效果，比较了DDQN与PPO两种算法结合神经网络和Transformer架构在不同市场环境下的表现。结果表明，PPO结合Transformer表现最佳，在多资产与时间周期均优于传统买入持有及完美年化策略，且能有效规避风险，展示了DRL在量化交易中的巨大潜力与可行性[page::0][page::30][page::47][page::53].
本研究基于2001至2012年土耳其商业银行季度数据，采用动态面板模型系统GMM方法，实证分析了银行净息差（NIM）的决定因素，重点考察了银行所有权结构的影响。结果显示，经营多样性、信用风险、不良贷款比例、经营成本及隐性利息支付是NIM的重要影响因素；管理效率高的银行表现出较低NIM，通胀率对NIM有显著正向作用。此外，不同所有权的银行在风险厌恶程度、银行规模、市场集中度等关键因素对NIM的影响存在显著差异，外资银行规模和风险厌恶对NIM影响显著为正，国有银行流动性比率对NIM呈正影响，私人银行市场集中度影响显著为正[page::0][page::6][page::9][page::15][page::18][page::22][page::26].
本文系统回顾了2020-2025年间基于大语言模型（LLM）的信用风险评估研究，通过选择60篇相关文献并采用PRISMA方法，构建了涵盖模型架构、数据类型、可解释机制和应用领域的分类体系。研究揭示了当前主流的模型类别（如编码器、解码器、混合模型及FinLLMs）、多模态数据融合、解释性方法（后验解释、链式推理及内在透明模型）及其在零售信贷、欺诈检测和资产管理等多领域的应用趋势，同时指出了可解释性不足、鲁棒性、偏差风险和评估标准缺失等研究空白，为未来研究指明方向[page::0][page::5][page::7][page::8][page::12][page::13]
本文提出了一种基于因果关系的电能、备用和输电定价与成本分摊框架，明确区分了上调备用、下调备用及输电服务的价格并引入安全费机制。该框架能够实现收入充足性和中性，促进发电机的可靠性激励及输电设备的合理报酬，解决传统定价机制存在的资金缺口和不公平分摊问题。数值案例验证了该机制在现代电力系统市场的有效性和公平性 [page::0][page::1][page::2][page::8][page::19][page::20].
本文提出一种基于高阶弱逼近算法的深度神经网络架构，用于高效学习随机微分方程中的鞅过程，特别适用于金融衍生品定价。核心创新在于将显式Runge–Kutta型高阶弱逼近方法整合至神经网络，通过迭代组合和线性运算实现SDE的近似。数值实验表明，所提架构在美式期权定价中相比传统ResNet优化效果更优，学习速度更快，且具有更高的逼近阶数[page::0][page::10][page::15][page::16]
本文提出了一种新方法Nonparametric Angles-based Correlation（NAbC），用于在真实金融数据复杂条件下，对所有正定的依赖度矩阵进行稳健推断。NAbC通过角度空间参数化，实现了对Pearson、Kendall、Spearman、尾部依赖矩阵等多种依赖度的精确有限样本分布估计，支持矩阵和细胞级别的置信区间和p值计算，允许灵活冻结任意子矩阵元素进行场景分析和压力测试。相比以往方法，NAbC提高了推断的稳健性、灵活性和解释力，实证结果显示其在多种真实世界数据条件下优于传统特征值方法，同时可扩展至因果建模和多样本比较[page::2][page::3][page::44][page::56][page::64][page::74]
本文探讨了机器学习技术（高斯过程回归和神经网络）在不确定波动率模型（UVM）下高维期权定价的应用。UVM通过设定波动率及相关系数的上下界，刻画波动率不确定性，形成稳健的期权估价框架。文中提出的GTU方法结合高斯过程回归与多维树结构，通过时间向后递归动态优化波动率和相关参数；NNU方法则利用神经网络直接学习最不利的波动率和相关系数控制策略，并通过蒙特卡洛仿真完成估价。数值实验证明，两者均在高维路径相关期权估价中表现出色，提升了精度与计算效率，为风险管理和超额对冲策略提供有力工具 [page::0][page::4][page::5][page::8][page::14][page::28][page::34]。
本文提出一种新的框架，利用局部回归技术对经济时间序列中的冲击持久性进行动态、多尺度分解，实现持久性时变建模。通过对美国通胀和股市波动率的实证应用，揭示了随时间变化的异质持久性结构及其对应的“可预测性口袋”，显著提升预测准确度，具重要经济和政策意义 [page::0][page::1][page::8][page::13][page::21].
本文提出基于迭代Stratonovich积分的Lp-混沌展开理论，证明任意Lp可积金融衍生品均可用有限展开逼近，并利用（随机）神经网络实现函数近似，进而近似求解Lp对冲问题，实现对复杂衍生品的有效定价与对冲 [page::0][page::1][page::5][page::6].
本报告由Hilary Till于2017年发布，系统讲解了商品期货交易的常见策略（如趋势跟踪、日历价差交易）、常见误区（如过度追求绝对收益、仓位不当、心理纪律缺失）及致命风险事件案例（Amaranth和MF Global爆雷）。报告通过丰富的历史数据和案例分析，揭示了商品交易中风险管理的关键要素与教训，帮助投资者理解避免爆雷风险的实践路径 [page::0][page::3][page::11][page::17][page::24][page::35]。
本报告系统阐述了商品期货收益的驱动因素，重点分析了整体组合层面的均值回归与再平衡效应及个别合约的结构曲线形态对长期收益的影响，指出结构性的期货曲线形态（如逆价差）与库存水平密切相关，尤其是原油市场，并提出利用逆价差策略可能重现良好回报的投资机遇 [page::4][page::6][page::9][page::11]。
本报告深入分析了商品期货投资的结构性收益来源，包括再平衡效应、远期结构（主要是期货曲线的逆价差）对长期回报的决定作用、短期动量效应以及稀有趋势转变等，结合多个实证图表展示不同因素对收益贡献的显著影响，揭示了CTA策略中趋势跟踪与期货曲线形态对收益的重要驱动机制 [page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告系统介绍了商品期货的主要收益来源，包括结构性因素如期限结构、动量效应和再平衡，结合历史数据展示了不同商品指数的业绩差异，强调罕见的现货价格大幅波动对收益的影响，并探讨了商品对冲基金在捕捉资产Beta和控制下行风险上的作用，为投资者提供了基于多维因素的商品投资视角 [page::2][page::3][page::5][page::7][page::10]
本论文利用2003-2022年间9,549家机构投资2,852只ESG评级股票的季度数据，系统分析ESG市场机构投资的动机与经济后果。研究表明，机构投资者在ESG市场普遍存在羊群效应，且主要由时髦效应、声誉压力和资金流动驱动，显示多数机构更可能进行“影响洗白”（impact-washing），而非忠实追求ESG影响（impact-chasing）。机构羊群行为不显著改善投资绩效且对股票价格无明显影响，表明ESG投资动机偏向功利而非理想主义 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::16][page::32]。
本报告聚焦商品期货投资，梳理2008年油价飙升及其价格与持仓关系，通过历史监管经验强调透明度，分析商品期货合约结构及动量效应，比较商品对冲基金、ETF及商品货币等投资替代，指出政策预期在策略选择中的关键作用，并结合历史大宗商品繁荣时期进行反思 [page::5][page::6][page::15][page::21][page::24][page::29][page::41][page::42][page::47]
本报告深入探讨了商品期货市场中投机者的经济角色及其对价格波动的影响。研究指出，投机行为有助于市场流动性与风险转移，促进库存持有，进而可能降低价格波动性。同时，强调因果分配的复杂性，说明价格尖峰更可能由基本面因素和市场供需紧张引起，而非单纯的投机操纵。报告指出，严格限制投机持仓可能适得其反，损害市场功能与流动性，建议在政策制定中注重透明度与实证研究 [page::0][page::4][page::12][page::15][page::36][page::40]
本文提出了基于“害怕错过”（FOMO）行为偏好的资本资产定价模型（FOMO-CAPM），将投资者对同辈基准表现相对落后的情绪厌恶纳入到资产定价框架。模型理论上表明FOMO会影响投资者的效用及资产回报定价。实证基于1980至2024年美国股市数据，发现FOMO Beta对股票收益具有显著的解释力，尤其是负向FOMO Beta（代表相对基准表现差的风险）获得了较高的风险溢价。该溢价在控制传统因子及其他下行风险度量后依然显著，且与现有的下行风险因子存在差异，显示FOMO是一个独立且增量的风险因子。多项稳健性检验和资产定价测试进一步确认了FOMO风险的系统性和持久性，理论及实证结果为将行为金融与传统资产定价模型连接提供了创新视角，为理解投资者行为和市场异常提供了重要补充。[page::0][page::15][page::23][page::26][page::45][page::49]
本次研讨围绕管理期货（CTA）及商品指数的收益来源展开，详细解析趋势跟踪动量、期货展期收益（Roll Yield）及组合再平衡溢价三大核心收益组成。研报系统回顾了动量策略的百年历史表现，展示其在不同资产和时间区间的优异风险调整收益，并探讨了展期收益在不同商品及资产类别（尤其是原油）中的贡献。此外，指出期货组合的再平衡效果能够在个别合约收益为零时提供额外正收益。文章还将CTA策略比拟为实质上的“多头期权”，说明其在不同市场环境中的表现特点及风险对冲功能，导师量化数据和多个图表验证了这一机制。最后，报告讨论了商品指数在资产配置中的基准角色与表现评价方法选择，为投资者提供了系统的策略回测和风险收益判断框架 [page::2][page::4][page::5][page::9][page::10][page::13][page::15][page::19][page::24][page::28][page::31][page::35]
