本报告提出了基于Mamba结构化状态空间序列模型的新型股票价格预测模型MambaStock。该模型通过选择机制和扫描模块，能够高效捕捉历史股票数据中的复杂非线性时序依赖，无需人工特征工程，实证结果表明其预测准确度优于传统ARIMA、Kalman滤波及主流深度学习模型，如LSTM、Transformer等，为投资决策提供有力支持 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告基于(元)关系模型理论，提出数学优化框架和程序化方法，解决如何最佳配置四种社会关系模型（共同分享、等级权威、平等匹配、市价）以实现社会交互目标的问题。借鉴金融投资组合管理概念，推出社会关系组合（SRP）管理，进一步应用于三底线（利润、人与环境）范式，量化构建三底线的有效社会关系组合，有助于企业社会责任和环境治理的评估与优化 [page::0][page::3][page::11][page::13][page::26][page::31].
本报告提出FinAgent，一种多模态基础金融交易智能体，通过融合数值、文本和视觉数据，结合双层反思模块和多样化检索机制，实现市场动态的高效分析与快速适应。FinAgent集成人工专家知识和传统量化工具，对股票及加密货币等六大数据集进行全面实验，较12个先进基线在6项财务指标中平均利润提升36%以上，单个数据集累计收益率达92.27%，表现显著优于现有方案，展示了多模态大语言模型在金融交易领域的创新应用潜力 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::7][page::8]
本报告通过实验和离散选择模型，深入分析个体在不同选择任务与环境下内在偏好与社会学习的权衡关系。结果显示，内在偏好主导主观选择任务，社会学习优先于客观正确答案的任务，激励环境（奖励或惩罚）进一步影响两者权重。建模揭示个体社会学习策略的多样性及其在群体行为极化中的作用，为理解社会规范非任意性提供理论依据 [page::0][page::1][page::17][page::19][page::20]。
本报告聚焦于去中心化金融（DeFi）中以加密资产超额抵押的稳定衍生品，重点分析了以MakerDAO的DAI为代表的单抵押稳定币的价格稳定机制。通过引入“市场信念”参数完善模拟模型（DAISIM），进一步贴合实际市场行为，并构建简化数学模型解释DAI对ETH价格波动的稳定响应。此外，报告深入探讨了涉及预言机可靠性、抵押物限额、智能合约漏洞等多重风险因素，为DeFi生态利益相关者提供了重要风险洞察 [page::0][page::2][page::3][page::9][page::13].
本报告提出了集合值星形风险度量的新类别，拓展了标量星形风险度量的理论，建立了集合值风险度量与集合值凸风险度量之间的表示定理，证明了集合值星形风险度量可由集合值凸风险度量族的并集表示，并进一步探讨了其接受集的构造及性质，强化了非凸风险度量的理论基础和应用潜力，为多元市场风险管理提供了理论支持 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::10][page::21].
本文提出了一种基于神经网络的投资组合压缩框架，将大量欧洲期权组合压缩为较小的静态对冲组合，实现对目标组合的风险管理。通过数据驱动优化，网络学习压缩组合的权重和行权价，使得压缩组合的价值和风险指标（如暴露分布及Greeks）与目标组合高度一致，进一步有效降低资本要求。数值结果表明该方法在风险中性和实际市场场景下均表现优异，且显著降低了监管资本需求，尤其是在较短期压缩组合构造下的资本减免效果明显[page::0][page::2][page::8][page::12][page::17][page::18]
本报告构建了一个多主体（agent-based）模型，模拟美国抵押贷款市场中借款人、服务商及经济环境的互动，重点研究收入冲击对借款人偿付能力及不同救助策略的影响。模型揭示低收入借款人受收入负面冲击影响更大，抵押贷款违约率和止赎风险更高，服务商营收承压。通过引入抵押准备金账户产品，模型显示可显著降低低收入群体止赎率，延长偿付时间，为政策制定者提供了精准救助的量化工具 [page::0][page::2][page::3]
本报告提出了一种基于多维广义正态调和稳定（gNTS）过程及条件RealNVP生成模型的外汇远期挂钩期权（quanto option）定价方法。通过使用多个子调节器混合建模不同波动率特性，gNTS过程较传统NTS模型更灵活地刻画了资产与汇率之间的尾部依赖和非高斯特性。采用CRealNVP流式生成模型对gNTS过程的概率密度函数进行估计，结合蒙特卡洛模拟训练，完成市场参数估计与风险中性测度转换，最终实现了四组实证数据（GBP/USD、EUR/USD、JPY/USD汇率及对应股票指数）的quanto期权定价，结果显示gNTS模型优于传统NTS，在Kolmogorov–Smirnov检验中表现出更佳拟合度，验证了所提方法的实用性和有效性 [page::0][page::1][page::11][page::14][page::21]
本报告提出基于Black-Scholes模型（含时间变参数），利用几何平均的随机泰勒展开法为亚洲期权及篮子期权提供高精度的封闭式定价近似公式。通过一阶至三阶展开，显著提升了定价精度，实证结果显示二阶展开在亚洲期权定价中优于现有多种近似方法，三阶展开更接近最优条件匹配方法；并扩展应用于带现金股息的普通欧式期权，展现了良好的实用性和稳定性[page::0][page::7][page::14][page::15][page::16][page::17]
本报告系统研究了一种边缘相关的无序沾粘模型及其连续对应物，重点在临界窗口下构造关键的临界无序沾粘测度（CDPM）。我们证明点对点配分函数的弱耦合极限存在并且唯一，揭示了其与二维临界随机热流、临界随机沃尔特拉方程（粗糙波动模型）和临界乘法噪声随机热方程之间的内在联系，为SPDEs和数学金融中的关键临界现象提供了全新解读和严谨数学框架[page::0][page::8][page::9][page::38][page::44][page::47]。
本文构建了一个两期政治代理模型，分析了官僚权力（由参数λ衡量）对政策制定与选民问责的影响。研究发现，适度的官僚影响力能够抑制选举中的政治迎合(pandering)行为，提升选民福利和政治问责能力。同时，官僚既可能作为政治迎合的“支持者”，也可能作为政策的“纠正者”，且官僚的影响力大小对选民福利存在非单调效应，存在最优的中间水平[page::0][page::2][page::21][page::25][page::28]
本报告研究高维资产组合中带有跟踪误差和权重限制的受约束投资组合的统计性质。通过融合因子模型与残差节点回归的机器学习方法，提出了在资产数多于样本数情况下，依然能一致估计组合权重、风险与夏普比率的新估计器，并给出收敛速率。模拟和实证检验显示该方法表现优异，能够有效处理跟踪误差及权重等多种约束 [page::0][page::1][page::8-9][page::13-14][page::17-29][page::33-38][page::41-62]。
本报告系统梳理和分类了当前限价委托簿（LOB）模拟的主流模型方法，包括点过程、基于代理的模型、深度学习及随机微分方程模型。结合关键统计特征（stylized facts）及其在模型拟合中的应用，评估各类模型对市场价格冲击的响应能力。文章指出尽管模型众多，但尚缺乏兼具简洁性、可解释性和对关键统计特征良好拟合的统筹模型，未来研究将聚焦于构建具备交互式交易策略训练能力的LOB模拟器 [page::0][page::1][page::7][page::13][page::17].
本报告针对封闭式合池年金基金，研究了在离散时间再平衡条件下通过投资多资产以最大化成员完成预定提款计划的概率。以S&P综合指数和通胀保护债券为资产组合，构建了动态规划模型及递归计算方法，量化了池内成员数目、初始投资及起始年龄对提款成功概率的影响。结果显示，加入合池显著提高成功概率，且小池（约20人）已能取得绝大部分收益，资金池扩张收益递减明显[page::0][page::3][page::14][page::15].
本报告提出利用矩阵乘积态(MPS)作为生成模型，高效生成金融资产价格时间序列，解决路径依赖期权定价中量子态制备的高成本问题。以Heston模型为案例，数值实验验证了该MPS模型对价格路径和路径依赖期权定价的良好拟合能力，并展望了将该模型嵌入量子电路实现的潜力 [page::0][page::1][page::8][page::11]。
本文提出了带记忆的状态转换Levy模型，用于对双边障碍期权进行定价。该模型拓展了由马尔可夫链调制的Levy模型，类似粗波动模型，适用于机器学习方法。文中改进了数值计算方法，显著减少了计算复杂度，实现了对每个状态核算Wiener-Hopf因子的高效并行处理，保持了与马尔可夫模型相当的计算量 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告构建包含股票排名机制的市场指数模型，揭示了即使在几何布朗运动框架下，该排名机制亦能生成股指期权市场观察到的短期ATM隐含波动率斜率的幂律结构，同时兼容波动率的长记忆特性和ATM斜率的幂律行为，提出了新的“准爆炸”现象，丰富了波动率建模理论并提供实证数值验证 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::6][page::10][page::14][page::16][page::20][page::23][page::24][page::30][page::33]
本报告构建了一个包含战略绿色技术采纳的竞争产业静态均衡模型，通过不可逆投资换技术，实现排放目标的碳价格内生形成。案例分析采用布朗运动技术冲击，揭示财政政策（如安装补贴、税收优惠）对提前投资绿色技术的激励作用，且福利最大化调节者可通过优化排放目标缓解参数冲击影响，提供完整理论框架及实证见解 [page::0][page::2][page::5][page::21][page::33]。
本文提出一个动态预测市场模型，证明在存在做出正确或渐进正确预测的代理人的情况下，市场聚合预测将几乎必然收敛至下一期随机向量的条件期望。该结论在离散时间及连续时间投注机制下均成立，且不依赖于代理人的具体策略，仅要求存在生存策略（即财富比例不趋零的策略）的代理人，从而为理解预测市场信息聚合机制提供理论支撑 [page::0][page::1][page::6][page::10]。
