本文针对多重分形去趋势互相关分析（MF-DCCA）方法存在的符号处理争议，提出多种新算法以处理负交叉协方差，提升多重分形谱的稳健性。通过理论仿真、白噪声序列及巴西糖乙醇日价格数据实证，验证各算法性能及适用性，明确了算法运行机制及不可忽视的正负残差分别处理的重要性，为复杂时序交叉分形特性的量化研究提供了理论和工具支持[page::0][page::4][page::5][page::8][page::11][page::14]。
本论文研究了在带有交易费用和连续时间套利的市场环境下，几何均值自动做市商(G3Ms)中流动性提供者(LP)财富的增长率。通过建立包含反射扩散过程的数学模型，本文拓展了Uniswap v2的经典研究，给出了LP财富长期对数增长率的显式表达式，揭示了交易费用、套利边界以及资产价格动态对LP收益的深刻影响，为理解DeFi中AMM的资金流动和投资回报提供了理论基础 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::10][page::19][page::20][page::22][page::23].
本论文针对金融时间序列生成模型评价指标缺乏共识的问题，提出了嵌套最优传输距离（adapted Wasserstein距离）作为鲁棒且符合时间因果关系的距离度量。为解决该指标计算复杂度高的问题，提出了一种自然并行化的计算算法，显著提升计算效率并具备统计一致性。通过数值实验验证了算法的准确性和高效性，尤其在衡量生成序列与真实序列间差异方面具有优势 [page::0][page::2][page::3]。
本文综述了生成式人工智能（GenAI）在金融行业特别是投资银行中的应用机遇及其带来的多重风险。重点探讨了基于大型语言模型（LLM）的多样化实际用例，如会议纪要自动生成、非结构化信息结构化、无代码生成与代理网络自动化办公流程等。同时，针对诸如输出幻觉、数据注入操控、信息壁垒泄露、过度泛化使用及代理网络错误连锁反应等风险，提出了多层次的防控机制和治理建议，为金融业界合理利用并安全部署GenAI提供指导。[page::0][page::2][page::20][page::26]。
本文将CAPM视为结构因果模型，指出传统同期CAPM中市场收益与个股收益间的beta系数非因果传递，而是因共同驱动因素Z的代理变量，强调beta-中性组合无法完全消除对宏观及行业冲击的暴露，实证美国大盘股数据支持此结论，建议投资和归因应基于明确因果路径重新定义alpha和对冲[page::0][page::2][page::10][page::13]。
本论文基于全球多个大型调查数据，分析了两类主流生活满意度测量方式（life satisfaction和Cantril阶梯）在不同国家和文化中的表现差异。研究发现，这两种生活评估问题在分布、排名和响应模式上存在显著不一致，且不同调查间的排名稳定性较差，但解释生活评估决定因素的模型推断相对稳健。结果表明，跨国幸福排名存在关键可比性限制，呼吁在幸福测量及比较研究中开展新的多维度研究 [page::0][page::3][page::11][page::20]。
本论文研究自动做市商（AMM）中流动性提供者（LP）的最优退出时间问题，将LP退出决策建模为带内生停止时间的随机控制问题，证明其价值函数为哈密顿-雅可比-贝尔曼拟变分不等式的唯一粘性解。通过Euler隐式差分和Longstaff–Schwartz回归两种数值方法求解，实证展示了最优退出策略如何受预言机价格波动率、费用水平以及套利者与噪声交易者行为的影响，揭示了LP在潜在手续费收益与非永久损失之间的权衡机制 [page::0][page::2][page::8][page::13]。
本文首次将财务比率与环境、社会指标结合应用于西班牙鱼类和肉类加工行业，利用成分数据方法和主成分分析双标图可视化公司在长期偿债能力、能源、水、废弃物强度及性别就业差距等方面的表现，揭示鱼类加工企业表现更为集中，肉类企业差异显著，且高偿债能力公司能源和水利用效率较低，识别出两个表现相似的企业集群，为综合ESG财务指标分析提供了新的方法和视角 [page::0][page::8][page::9][page::11].
本论文构建并公布了美国1979-2019年家庭食物安全概率（PFS）的40年面板纵向数据，基于PSID数据和USDA节俭食品计划，解决了传统食品安全测度无法跨年追踪的问题。研究揭示不同群体间食物安全的长期动态及过去多次经济衰退和联邦营养政策变化的影响，揭示了女性、少数族裔、残疾及低教育群体食物安全持续性较低的现状，为食物安全政策研究提供了新的数据资源和理论支持[page::0][page::2][page::5][page::7][page::21]。
本研究利用巴西亚马逊地区的卫星云覆盖作为工具变量，实证分析了环境执法（以DETER卫星系统发出的非法砍伐罚单计算）对暴力犯罪（主要是谋杀率）的因果影响。结果发现，环境执法显著降低谋杀率，其中每增加一张罚单，平均减少0.73起谋杀，约占平均谋杀率的2.58%。该执法系统每年预计减少约1,477起谋杀，暴力水平下降15%。研究揭示环境保护不仅抑制非法砍伐，还带来了重要社会共益，包括增强国家存在感和减少暴力，为弱制度环境下的法规制定和执法提供理论与政策参考。报告结果稳健，涵盖多种暴力定义和稳健性检验 [page::0][page::2][page::6][page::21][page::23][page::33]
本报告通过多轮一-shot实验证明了生成式AI（尤其是大型语言模型LLMs）在专家服务市场中的多重影响。实验证明：人类专家市场效率整体优于AI-AI和人机混合市场，主要因人类专家的亲社会偏好和消费者信任；LLM专家尽管赚取更高经济盈余，却损害消费者利益，导致不利激励；赋予人类专家对LLM目标函数的代理权及透明化其社会偏好，能显著提升市场效率，且在人机人混合市场中超越传统人类市场表现[page::0][page::3][page::25][page::30]。
本文利用双重/偏置校正机器学习(DML)方法，从灵活的非线性交互平均局部效应(APE)模型，识别出影响市场底部的因果驱动因素，核心包括期权隐含风险偏好波动性和市场流动性波动。基于支持向量机(SVM)构建的高频市场底部实时预测模型实现了优异的预测性能（AUC=0.89），并结合SHAP解释了解决模型的黑箱问题。通过比较传统部分线性回归(PLR)模型与APE模型，发现APE校正了线性模型的偏误，揭示了更复杂的非线性关系和互动效应，为资产定价理论提供了高频实证支持。交易模拟显示模型作为恐慌情绪检测器具有经济重要性，但在长熊市表现有限。该研究拓展了因果推断与机器学习在宏观金融和市场时点预测领域的应用[page::0][page::1][page::2][page::4][page::7][page::18][page::39][page::45][page::47]
本论文提出基于市场隐含波动率曲面的深度学习期权定价框架，通过变分自动编码器(VAE)降维高维波动率曲面，结合多层感知机(MLP)实现美式看跌和算术亚洲期权价格预测。模型利用2018-2023年标普500指数期权数据训练，预测精准且高效，显著优于传统数值方法，适合实时交易和风险管理[page::0][page::5]。
本文提出了一种基于EWMA的时间动态Hurst参数rBergomi波动率模型，结合粗路径理论证明其存在性和唯一性，解决了传统恒定Hurst模型的不足，在多资产类别实证中表现出更优的分布拟合和定价准确性，提升了波动率粗糙度动态捕捉与风险管理能力[page::0][page::1][page::5][page::7]。
本论文提出一种综合框架，设计基于碳强度考虑的绿色投资基金，结合动态规划求解最优碳惩罚投资策略，并基于该投资基金设计了单位连结寿险产品的风险最小化对冲策略。实证基于标普500股票数据验证了模型的有效性，并通过数值模拟展示了动态风险最小化对冲在降低跟踪误差和损失方面显著优于静态或无对冲方法，结合高效数值方案实现低成本精准计算 [page::0][page::1][page::2][page::8][page::11][page::16][page::26][page::29]
本报告从人工智能行业景气度出发，系统分析了筹算力、模型和应用的共振发展，重点对创业板和科创板AI指数的投资价值进行了深度研究，结合两大主题指数的行业分布、历史表现及成分股研发强度和盈利能力情况，详细展示了核心投资标的华夏AI相关ETF产品，支撑了人工智能板块的中长期上行逻辑，为快速布局提供了坚实依据 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::7][page::9].
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本报告聚焦轻工制造与纺织服饰行业，重点关注体育产业政策利好带来的市场潜力，包装纸价格上涨推动相关企业盈利提升，以及深圳及一线城市楼市政策优化促进下游需求释放，为投资者提供行业景气度及风险提示分析 [page::0][page::1]。
本报告系统回顾了上周权益市场主要指数的震荡和回撤情况，重点分析了公募基金的表现及行业仓位变动。公募基金中，量化基金跌幅最大，固收类基金小幅上涨。ETF市场资金净流入稳定，跨境型ETF流入明显。主动权益基金整体仓位下降至77.04%。同时，提示了科创板指数季度调样及监管新规对基金销售费用的影响，风险提示市场风格转换及波动风险。[page::0][page::1]
