Wage-Setting Constraints and Firm Responses to Demand Shocks∗
本文构建并检验了一个包含上升劳动供给曲线与制度性工资约束（最低工资、集体谈判/企业工会）的理论与实证框架，证明当工资约束存在且约束部分企业时，常规基于需求冲击的估计会高估劳动供给弹性并低估租金分享弹性；在葡萄牙、挪威与哥伦比亚的比较证据表明，被约束企业对需求冲击的工资传导显著较弱，从而导致整体估计出现系统性偏误 [page::2][page::4][page::49]
金融研报AI分析
Owning the Intelligence: Global AI Patents Landscape and Europe’s Quest for Technological Sovereignty
本论文基于2010–2023年专利与企业/所有权/引文数据，描绘全球AI专利版图：中国在专利数量上领先，美国在被引影响力与技术主导上占优，而欧盟整体专利规模较小但质量信号较高；重力模型显示科技能力与技术相似度是跨国AI知识流的主要驱动因素，欧盟成员关系在控制技术因素后并非显著促进引文流动[page::0][page::2][page::30]
Structured Event Representation and Stock Return Predictability
本文提出以大语言模型（LLM）提取的结构化事件表示（SER）作为可解释输入，并通过事件-股票交互的注意力网络预测截面股收益，显著优于情感与嵌入基线模型 [page::0][page::2]. 基于301,409条日观测与6,157,014条事件的滚动OOS评估，长短组合在日频实现年化10.93%与Sharpe 0.78（周频年化5.23%，Sharpe 0.63），并产生显著的五因子α，表明超额收益并非风险因子所致 [page::25][page::27]. 报告同时展示基于梯度归因的事件/实体层面可解释性分析与实体驱动的股票共动性检验，证明高重要性实体对应更强的信息传播与共动效应 [page::28][page::46].
Backward Growth Accounting: An Economic Tool for Strategic Planning of Business Growth
This paper introduces Backward Growth Accounting (BGA), a reverse-engineered application of Solow-style Growth Accounting that converts an ex-post decomposition framework into an ex-ante planning tool for firm-level supply-side growth. It formalizes an eight-step BGA workflow (identify inputs/output, data collection, production function spec/estimation, set targets, choose growth sources, compute required input/TFP paths, implement/evaluate) and demonstrates its use with numerical examples and a propane-delivery case study to compute the required input increases and TFP contributions to hit specified output targets [page::0].
Transitivity in International Trade: Evidence from Colombia-U.S. Firm Relationships
本论文提出并实现了一种针对企业间贸易关系中“传递性（transitivity）”的非参数检验方法，并在哥伦比亚—美国花卉进出口微观数据上发现：Savannah 地区呈现显著且经济上重要的三角闭合（传递性）效应，而 Antioquia 地区未检出显著传递性 [page::2][page::3]。面板 IV-DDML 估计显示，共同交易伙伴数量的增加显著提高两家企业形成交易关系的概率，并经由嵌入模型的反事实模拟表明传递性可放大对贸易成本冲击的网络响应（对高度连通者影响尤为显著）[page::22][page::31]。
Returns to U.S. and Foreign Experience among Immigrant Men: Evidence from IPUMS Microdata
基于IPUMS多期截面微观数据，本文用Mincer式回归与分组（5年）经验变量，比较移民与本地工人的经验回报，并将移民的潜在经验拆分为在美经验与国外经验进行估计，发现：在美经验对工资的正向关联更强且呈单调上升，而国外经验的回报普遍较小，且不同来源国存在显著异质性（高收入来源国经验回报更陡）[page::0][page::8]
Optimal Catastrophe Risk Pooling
本论文在极值理论与重尾假设下，研究基于VaR的多参与方灾难性风险池（layered coverage）如何通过帕累托最优分配分散收益：在p→1的极限下给出DR（diversification ratio）的渐近解析式，并据此构造“渐近最优池”（asymptotic optimal pool），证明该池既达成帕累托最优，也使每一参与者获得其能达到的最大分散收益；通过蒙特卡罗模拟与NFIP洪水损失实证验证了渐近解对实际（p接近1时）优化问题的良好近似性且计算成本远低于直接全局数值优化 [page::0][page::28]。
Optimal Signal Extraction from Order Flow: A Matched Filter Perspective on Normalization and Market Microstructure
本文提出将订单流强度的归一化问题视为信号处理中的matched filter问题，证明以市值（market capitalization）为分母能更好恢复信息性交易信号：理论推导、千次蒙特卡洛仿真与韩股实证均显示市值归一化相比按交易额归一化能显著提高与未来收益的相关性（基准下1.32×，在高换手率异质性下达1.97×），并在韩市场样本中实现482%解释力提升，该结论对高频交易、因子构建和信息驱动策略具有直接影响 [page::0]
Risk-Aware Financial Forecasting Enhanced by Machine Learning and Intuitionistic Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making
本文提出一个面向BIST 100的风险感知金融预测框架，融合结构化财报、文本情感与宏观指标，采用XGBoost、LSTM、GNN、BNN与TabNet等模型并给出概率性预测与置信区间，案例中XGBoost对净利润的MAPE为3.03%，最佳模型TabNet进一步降至2.91%，并结合直觉模糊Entropy-EDAS-MARCOS对模型进行群体决策排序，显示TabNet>BNN>DRL>Transformer>GNN的次序；风险调整指标显示Sharpe＝1.25、Sortino＝1.80，敏感性分析表明通胀、利率、情绪与汇率为关键驱动因子 [page::0]
Reinforcement Learning for Monetary Policy Under Macroeconomic Uncertainty: Analyzing Tabular and Function Approximation Methods
本文构建了基于1955–2025年FRED数据的线性-高斯宏观环境，将货币政策建模为离散动作MDP，比较了九种RL方法与Taylor Rule等基准，结果发现简单的表格化Q-learning在本环境下获得最佳平均回报，优于深度方法和传统政策规则，这提示在适当离散化下，简单方法可能更稳健且方差更低，为将来将RL作为决策支持工具提供了实证依据。[page::1][page::3]
Stylized Facts and Their Microscopic Origins: Clustering, Persistence, and Stability in a 2D Ising Framework
本论文用二维Ising模型（含局域相互作用与全局反馈项）研究自发形成的自旋簇、簇的短期持久性和“微观稳定因子”（MSF），并证明：在临界区簇呈尺度无关分布且MSF波动导致重尾收益与波动簇现象，而在高温/低温极限分别对应近似高斯收益与完全共识（低波动） [page::2][page::19][page::20]
Inferring Latent Market Forces: Evaluating LLM Detection of Gamma Exposure Patterns via Obfuscation Testing
本报告提出“混淆测试”（obfuscation testing）来验证大型语言模型（LLM）是否能在去除时间与标识性信息后，仅凭期权gamma暴露等结构性关系识别交易商对冲约束（gamma定位、strike pinning、0DTE对冲）；在对2024年242个交易日的SPY期权进行无偏提示测试中，LLM在完全去时序化的输入下取得71.5%的平均检测率，且检测出的模式有91.2%在后续收益中物化，表明模型基于结构性因果推理识别市场机制而非简单记忆历史关联 [page::0][page::5].
日内残差高阶矩与股票收益——东方金工因子选股系列研究之九
本报告基于2009–2016年A股日内5分钟快照数据，构建并检验了三类“日内残差高阶矩”因子（特质波动率 iVol、特质偏度 iSkew、特质峰度 iKurt），因子以Fama‑French回归残差构建并做市值/行业中性处理，结果显示三类因子在风格中性后仍具有预测能力，其中日内特质偏度的超额收益和稳定性最佳；同时这些因子信息衰减快（IC半衰期约两周），使用时需提高调仓频率或改进调仓方法 [page::0][page::12]。
【华西商社】周报：海南自贸港封关，旅游消费迎来新机遇
本周报聚焦海南自由贸易港全岛封关带来的政策红利及其对旅游与消费板块的刺激作用，分析了离岛免税范围扩大、进境商品税收政策研究和免签政策优势对岛内消费的长期利好，同时结合11月份社零数据梳理了消费分项与区域表现，并给出五条明确投资主线及对应受益标的以供配置参考。[page::0][page::1]
纺服行业周报：NIKE Y26FQ2北美改善，大中华区拖累（12.14-12.19）
本周周报聚焦NIKE FY26Q2区域表现：北美小幅改善、EMEA持平、大中华区出现显著下滑，主要受客流与新品售罄率低、库存老化影响；公司在大中华区推进门店试点并加速消化老化库存；中央经济工作会议强调扩内需与促进服务消费，这将利好国内消费复苏背景下的纺服、品牌与制造链相关标的；同时羊毛价格自年中以来大幅上涨（年内+29.58%），对上游成本与价格传导有重要影响 [page::0][page::1]
【银河电子&机械】公司深度丨宇晶股份 (002943)：深耕切磨抛设备，看好公司底部反转
本报告梳理了宇晶股份在切磨抛设备领域的全产业链布局，认为公司凭借“设备+耗材+加工服务”协同模式，有望在消费电子（AI带动产品创新）、碳化硅（SiC）半导体国产化扩产和光伏海外出海等三大方向迎来业绩拐点；报告并给出主要业务进展、在手订单与中短期风险提示以支持投资判断 [page::0][page::1]
【华西海外策略】日本央行加息，亚太市场股指回调较多
本报告评估日本央行加息对亚太及全球股市的影响，指出美股科技板块估值处于历史高位（纳指/费城半导体等市盈率超40/30+），在美日货币政策分化背景下中期回调风险上升；日本、韩国及部分亚太AI相关资产估值偏高、回调风险较大，而港股存在估值低且基本面稳健的分批配置机会。本报告并总结了近期主要指数表现与风险提示，为跨市场配置提供操作性判断 [page::0][page::1]
华西固收 春江水渐暖
报告分析了当前债市利率波动的两条主线：一是2026年超长期政府债供给可能继续上升，对超长期利率形成上行压力；二是市场对LPR结构性降息的期待有限且受商业银行净息差压力制约，短期定价较为谨慎。报告给出LPR不同下行情景对票息比价下的实际收益影响（5bp→3bp，15bp→10bp，25bp→17bp），并在配置和交易层面提出不同应对建议。[page::0][page::1]
【华西宏观】 资产配置日报：年末，求稳
本报告为华西研究的资产配置日报，指出年末市场以“求稳”为主旋律：权益市场缩量震荡、债市受年尾机构止盈与跨年流动性操作影响而分化（短端稳，中长端承压），商品尤其贵金属与黑色系在“反内卷”与供应端冲击下显著走强；此外关注外部美股走弱与日本央行利率决议对风险资产的传导风险，为年末资产配置提供稳健偏保守的参考 [page::1][page::2][page::3]
华西最强声 1223 | 年末，求稳；日本央行加息，亚太市场股指回调较多
本期周报围绕年末“求稳”主题，梳理权益缩量震荡、债市中长端波动加剧与贵金属及黑色系轮动等要点，并重点指出日本央行加息引发亚太股指普遍回调与港股资金博弈逻辑，为年末配置提供债券久期、分散权益与大类商品的建议 [page::1][page::4][page::2]
