本报告通过构建排除宏观经济干扰的“选举冲击”序列，实证分析了美国总统选举周期中选举概率意外变化对能源、清洁能源和国防三大行业股价的影响，发现支持共和党候选人的冲击显著提升能源和国防股价，同时抑制清洁能源股价，且效应具有持续性。此外，劳动市场数据显示相关产业就业也随选举冲击产生统计显著的响应，验证了政策预期通过金融市场向实体经济传导的路径 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::20][page::26][page::18]
本报告系统地探讨了20/60/20规则在金融领域中的三大应用：基于该规则实现有效的金融数据聚类，提出衡量重尾行为的新统计指标，以及结合该规则构建的协方差矩阵在经典Markowitz组合优化中的应用。研究发现，股票市场中间60%的数据近似服从正态分布，而两端20%捕捉极端风险，利用中间段信息可有效重构无条件分布并改进风险管理和资产配置策略。实证回测表明，该分段方法在多资产组合优化中显著提升风险调整后的收益表现，尤其在市场剧烈波动时期表现优异，为金融数据建模及风险控制提供了新的实用工具与理论支持 [page::0][page::1][page::5][page::10][page::12][page::15][page::19][page::21]
本报告提出一种基于机器学习的动态投资框架，通过K-means聚类将市场划分为十个波动率状态，利用贝叶斯马尔可夫切换模型预测状态转移，动态调整资产配置。实证结果表明，该策略在两组资产池上均显著提升了风险调整后收益，优于传统静态投资方法，显示了结合经典优化与概率模型在波动市场中优化投资组合的强大潜力 [page::0][page::2][page::15][page::24][page::26]。
本报告首次应用针对二进制序列设计的复杂性-熵平面（BiCEP），利用加密货币每日涨跌数据量化市场效率。结果显示，大部分加密货币运营状态接近效率市场，唯独Shiba Inu (SHIB)表现显著非效率。排名分析表明，设计与共识机制对效率影响显著，且基于复杂性和熵的度量能有效评估加密市场效率 [page::0][page::4][page::5].
本报告首次将Gai-Kapadia模型从银行系统扩展至全球股票市场，构建基于价格共动的20资产网络（13个巴西资产与7个发达市场资产），通过蒙特卡洛模拟和确定性传播分析系统性风险和违约级联传播。结果显示，巴西资产的高聚类系数驱动局部风险传播，平均每次模拟出现2个资产违约，发达市场因连接稀疏表现出更强的系统弹性，无系统性崩溃发生。风险度量指标（VaR/CVaR）进一步验证新兴市场尾部风险更大。研究为监管层针对高聚类节点制定稳定政策和投资者开展跨市场多样化投资提供了实证支持和理论框架 [page::0][page::3][page::4][page::13][page::15]
本报告基于西班牙240,000条企业新贷交易数据，利用局部投影面板数据模型，实证测算了公共采购对企业新增贷款的动态影响，发现NGEU项目融资的采购合同比传统采购更强烈地促进了企业信贷扩张。公共采购总体导致新增贷款操作一年内累计增长0.75%，而NGEU合同对应的新增贷款增长高达3.0%。此外，信贷响应在中小企业和政府依赖行业（如制造业和建筑业）中更明显，短期信贷增幅大于长期信贷，且供应链中下游企业融资响应较快，上游企业延迟但持续。贷款回收调整后，NGEU采购导致信贷存量增长约5%，与历史数据接近，表明NGEU资金通过采购有效改善企业流动性，支持经济复苏 [page::0][page::1][page::7][page::8][page::13][page::15][page::16][page::17]
本报告系统识别和量化重构了欧元体系中的六大剥削策略，包括膨胀TARGET余额、虚假抵押物置换及违约、放宽自律规则、应急流动性援助(ELA)货币发行、通过ANFA实施的资产收购，以及主权债券的永续再发行。分析揭示这些策略利用了制度漏洞或内部机会主义行为，凸显当前体系的透明度不足和潜在风险，强调迫切需要全面改革以维护金融稳定 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]
本文提出基于递归最大线性模型（RMLM）的网络极端风险因果分析方法，通过有向无环图（DAG）上的最大线性结构方程模型刻画极端风险的传播路径，利用常规变差理论和最大投影的缩放参数估计因果排序和模型系数矩阵，对金融行业组合的30个节点数据进行实证分析，构建最小最大线性DAG实现极端风险传递路径的可识别与估计，并通过结构哈密顿距离和稳定性评分验证模型鲁棒性，为金融风险管理提供定量工具[page::0][page::1][page::4][page::7][page::12][page::14][page::15][page::16][page::17]
本文基于集合论中的投影确定性公理（PD），扩展了多概率先验框架下无套利条件的刻画，建立了准确定义价支持与局部无套利条件相等的概率测度存在性。该结果统一并推广了Bouchard和Nutz框架下关于无套利的理论，并为非一致期望效用最大化问题提供理论基础，助力鲁棒金融模型研究的发展 [page::0][page::1][page::6][page::12].
本报告基于分钟级高频数据，构建与验证了三个量价关系Alpha因子：COPA因子（价格与成交额相关性）、CORA_A因子（量先于价的涨跌幅与成交额相关性）及CORA_R因子（价先于量的涨跌幅与成交额相关性）。研究表明，高频量价因子在中性化处理后依然体现稳定负向Alpha，且因子合成后多空组合年化收益达22.51%，年化波动5.48%，最大回撤4.92%，胜率超过85%，展现极佳的选股能力和稳健性。因子构建细节包含成交额标准化、涨跌幅零值样本剔除与参数敏感性测试，优化后因子表现显著提升。本文实证表明，高频量价互动关系蕴含丰富Alpha机遇，为量化投资提供有效因子选股工具[page::0][page::5][page::8][page::10][page::13][page::17][page::22][page::24]
本报告提出ClusterLOB方法，通过对限价订单簿市场订单的六个时变特征进行K-means++聚类，将市场参与者行为划分为方向性、机会主义和做市交易员三类。基于聚类的订单流不平衡指标，在纳斯达克不同tick-size股票上构建预测信号，实现超越基准的量化交易策略，显著提升年化夏普率和预测准确性，验证了行为聚类在高频交易中的有效性与鲁棒性[page::0][page::2][page::16][page::19][page::22]。
本报告针对分布在多个客户端的金融数据分析问题，提出一种具备强解释性且对异常值鲁棒的联邦逻辑回归框架。该框架通过多种鲁棒参数聚合策略（如坐标中值和截断均值），在保证数据隐私和通信成本可控的同时，有效缓解异常客户端参数对全局模型的影响。实验基于四个公开金融分类数据集，在独立同分布(IID)及非独立同分布(non-IID)场景下验证，结果显示该方法在二分类和多分类任务中，表现与经典中心化算法如LR、决策树和KNN相当，且对不同样本量、客户端数和异常比例展现出稳定性与鲁棒性。更重要的是，模型可解释性得到保证，便于金融决策支持 [page::0][page::1][page::10][page::11][page::12][page::13]
本研究基于1990-2023年数据，利用金融混沌指数（FCIX）和扩展Granger因果分析，发现股票市场日频表现出新闻不确定性对价格变动的显著滞后预测效应，违背半强式有效市场假说；但月频数据则支持市场效率。网络分析揭示财政与货币政策不确定性为系统性波动核心驱动，医疗与消费价格不确定性在危机期间发挥桥梁作用，强调了时间尺度和结构非对称性对市场效率诊断的重要性[page::0][page::1][page::11][page::15][page::16]。
本报告基于嵌套因子模型（N-SfFM）和对数平稳分数布朗运动（log S-fBM）构建了一种带有粗糙波动率的多因素模型，实证及理论证明个股的波动率Hurst指数远小于指数，主要源于个股特有的极粗糙IDiosyncratic波动率成分，而指数波动率则反映了较为平滑的共同因子波动率成分，克服单指标及传统模型难以解释的指数与个股波动粗糙度差异，为理解资产波动率及其结构提供新的数学框架与估计方法 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::7][page::12][page::16][page::18][page::19]
本报告提出了一种基于博弈论的Nash分配规则框架，用于为系统性风险度量构建银行资本要求。该规则兼顾个体银行竞逐降低资本需求与系统整体可接受性，具备存在性和唯一性条件。通过对关键聚合函数——Eisenberg-Noe清算系统的数值案例分析，验证了Nash分配的有效性和公平性，清晰展现了其较细致的系统性资本配置策略 [page::0][page::1][page::19][page::23][page::27]
本报告针对贷款生命周期内违约概率（PD）的动态建模，比较了三种包含或忽略重返违约事件的Cox回归模型子类型：时间至首次违约（TFD）、Andersen-Gill（AG）和Prentice-Williams-Peterson（PWP）。通过南非住宅贷款数据，结合丰富的时间固定与时间变化变量以及宏观经济因子，采用创新的分群时变ROC评估方法，结果表明TFD和PWP模型在模型拟合优度与违约风险期限结构预测方面表现相近，而AG模型效果较差，提示在违约重现率较低时可忽略重返违约事件。该研究为IFRS 9框架下的贷款违约风险管理提供有效建模工具和实践指导[page::0][page::5][page::16][page::19][page::21]
本文提出了一个充分条件，比较iid无穷大均值重尾随机变量线性组合的随机支配关系，定义了包含多种常用重尾分布的新分布类$\mathcal{H}$，并证明当权重向量满足主序条件时，线性组合满足随机大小顺序。此外，针对复合泊松和稳定分布分别给出充分必要条件及补充讨论，丰富了无穷均值风险的随机支配理论 [page::0][page::1][page::2][page::6][page::12][page::15][page::17]。
本报告研究基于资本注入进行基准跟踪的均场博弈（MFG）模型，解决了大量竞争基金管理者相对表现关心的最优投资组合问题。通过将带约束的MFG问题转化为等价的无约束问题，引入反射态过程和对偶扩散过程构建最优反馈控制策略，并基于固定点论证均场均衡（MFE）的存在性和唯一性。量化分析表明，初始财富水平对注资策略有决定性影响，且投资反馈函数随财富增加而递减，体现了均衡下的动态策略调节 [page::0][page::1][page::6][page::9][page::12][page::14][page::19]
本报告提出了一种基于贝叶斯网络的Black-Litterman模型重构方法，将传统依赖主观投资者观点的预期收益和不确定性参数视为潜变量，结合资产特征数据进行统一推断。该模型提供两种特征影响机理（共享潜变量参数化和特征驱动观点），并在30年道琼斯指数和20年行业ETF实证中，实现Sharpe比率提高近50%，交易周转率降低55%。此框架实现了无主观依赖、数据驱动且融合特征的投资组合优化，拓展了Black-Litterman模型的理论与实用边界 [page::0][page::2][page::9][page::16][page::17][page::19]
本文构建了包含交易成本的多资产组合投资问题的通用优化框架，利用Meyer–Zheng可度量拓扑，证明了在累积前景理论等行为目标下的最优随机策略的存在性。框架清晰区分市场模型与目标泛函的约束，通过一系列假设保证优化问题可达性，并将Kabanov模型嵌入其中，涵盖期望效用最大化及行为投资者的实例，提升了理论和技术处理的简洁性 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::11]
