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03-16 00:00
本研究结合经济学理论、机器学习与因果推断，量化了地理位置数据在广告个性化中的价值。基于某亚洲大型应用内广告平台的数据分析发现，在用户行为历史有限的“冷启动”阶段，地理位置数据与行为数据互补，能将广告定向效果提升近20%。然而，随着用户行为数据不断丰富，地理位置数据的作用逐渐转变为可被行为数据替代。这一发现揭示了广告个性化中隐私与效用的核心权衡，为企业何时进行位置追踪能创造价值提供了决策依据。
隐私权衡广告个性化地理位置数据行为数据冷启动因果推断
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03-16 00:00
本研究提出一种仅依赖单一年度投入产出表（FIGARO数据）进行宏观经济预测的新方法。该方法采用达尔文进化式智能体模拟器（DEPLOYERS），无需时间序列、参数估计或外部预测，仅通过表格数据自组织人工经济并进行演化，其涌现出的增长率即可预测下一年GDP。在奥地利9年面板数据测试中，非危机年份平均绝对误差（MAE）低至0.42个百分点，媲美顶尖专业机构（WIFO: 0.48 pp）。模型在跨国应用中无需调整参数，并成功模拟了COVID-19冲击传导（预测GDP -4.62% vs 实际-6.6%），揭示了投入产出表兼具结构基准引擎与冲击传导机制的双重功能。
宏观经济预测投入产出表智能体模型进化算法无参数模型冲击传导
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03-16 00:00
本研究提出“拓扑资本”概念，认为银行正将借款企业在信贷网络中的连接性视为信用度的核心代理指标。基于意大利银行-企业关系数据，通过多阶段实证框架分析发现，网络拓扑结构在预测信贷可得性和贷款规模方面，系统性优于传统基本面指标。研究揭示了网络替代效应：拓扑信号（如连接强度）正在取代实物抵押品的作用，尤其对中小企业而言，其网络足迹成为关键的市场验证信号。同时，研究发现债务过度分散化会导致“复杂性惩罚”，反而会停滞信贷深度并推高系统性违约损失。
信贷网络拓扑资本网络效应企业融资系统性风险信息经济学
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03-16 00:00
本研究通过博弈论模型分析了AI供应链（上游基础模型提供商与下游应用开发商）中的政策干预效果。研究发现：1）促进下游价格竞争的政策仅在计算或数据预处理成本高时能提升消费者剩余，而计算补贴政策仅在成本低时有效，两者具有互补性；2）促进下游质量竞争的政策总能提升消费者剩余；3）在价格竞争政策或计算补贴下，提供商、开发商与消费者可实现“三赢”；4）质量竞争政策会提升提供商利润但损害开发商利润；5）随着计算成本下降，价格竞争政策可能失效，而计算补贴可能变得有效。研究为制定经济高效且社会有益的AI监管政策提供了依据。
ai供应链监管政策博弈论消费者剩余计算成本质量竞争
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03-16 00:00
一项覆盖93个国家、历时三十余年、样本量超200万人的实证研究发现，尽管气候灾害频发，但普通人的幸福感与生活满意度几乎不受其所在地区自然灾害的影响。研究指出，真正决定政府行动的是这些“心理上近乎无感”的多数人，而非少数直接受灾者。这一“心理近无关性”结果揭示了公众认知与气候危机严重性之间的深刻脱节，对气候政策的制定与推动构成了严峻挑战。
气候变化自然灾害幸福感公众认知实证研究政策响应
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03-16 00:00
本研究在异质性人群的聚合风险率模型中，为抵押贷款提前偿付中的“燃尽”现象提供了清晰的结构性解释。在确定性风险设定下，观测到的池风险率是个体风险率的生存加权均值，其时间导数等于个体风险漂移的均值减去一个方差项，这直接解释了风险池随时间“燃尽”（即高风险个体先退出）的机制。研究进一步将这一视角扩展至随机强度模型，此时池风险率仍为生存加权均值，但其演化遵循一个伊藤过程，其漂移项包含个体风险的平均漂移和一个由横截面离散度驱动的负向选择项，以及一个从共同因子继承的扩散项。该通用恒等式及其在抵押贷款提前偿付建模中的特例，为理解复杂动态选择效应提供了统一框架。
风险模型抵押贷款燃尽效应选择偏差cox过程提前偿付
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03-16 00:00
研究指出，现成的大语言模型代理在经典经济博弈中会表现出系统性偏离，如过度合作和对激励反应不足。作者提出一种监督微调方法，通过生成两种典型效用规范下的最优策略来对齐代理行为：一是最大化自利的“经济人”，二是融入康德普遍化原则的“道德人”。使用理论驱动的小型合成数据集进行微调，能诱导出持久且可解释的战略行为转变。在道德困境和重复双寡头定价的应用中，对齐不同偏好的代理会产生系统不同的均衡结果和定价动态。
大语言模型ai对齐经济博弈监督微调战略行为理性偏好
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03-16 00:00
本文提出利用次高斯内蕴矩范数来克服在非渐近学习中直接估计次高斯分布方差型参数的困难。该方法通过最大化一系列归一化矩来构造范数，不仅能重构矩母函数的指数矩界，还能提供更紧的次高斯集中不等式。实践中，作者提供了利用次高斯图直观判断有限样本数据是否服从次高斯分布的方法，并通过简单的插件法稳健估计内蕴矩范数。理论成果可应用于强化学习（如多臂老虎机）等领域。
非渐近推断次高斯分布集中不等式矩母函数强化学习统计学习
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03-16 00:00
本研究探讨了在疫苗接种存在操作延迟的SEIR传染病模型下，如何实现最优控制。核心挑战在于如何在无限时间范围内严格满足医疗资源（如ICU床位）的硬性容量约束。为解决理论与数值计算间的鸿沟，作者采用了基于Moreau-Yosida正则化的变分框架，并通过$\Gamma$-收敛理论建立了有限与无限时间范围解之间的联系。利用庞特里亚金极大值原理推导出最优性必要条件，从而刻画了“边界维持弧”——即最优策略将感染水平精确维持在容量边界上的控制路径。数值模拟验证了理论结果，并量化了感染的影子价格及干预延迟带来的成本。
最优控制seir模型医疗容量约束干预延迟庞特里亚金原理变分框架
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03-16 00:00
本研究比较了安全再质押与权益证明协议的总资本效率。首先，提出了再质押图保持安全的充分条件，并证明满足该条件的图总可转化为独立的、安全的PoS协议。核心贡献在于推导了将安全再质押图转化为安全PoS协议所需额外质押量的上下界。结果表明，与独立PoS协议相比，再质押可节省大量资本，其节省量可随验证者数量呈平方根级增长。研究还探讨了反向聚合问题，并给出了匹配的上下界。
区块链安全资本效率再质押权益证明协议转换密码经济学
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03-16 00:00
本文提出了一种针对面板数据的时空多元自回归模型，专门用于分析每个区域单元和时间点上具有成分值（如经济部门份额）的响应数据。该框架能够在成分约束下联合建模时间动态和空间依赖性，并通过拟最大似然方法进行估计。研究基于最新理论进展，建立了在区域数量和时间点数量均增长时估计量的可识别性与渐近性质。模型的有效性和灵活性通过两个应用案例得到验证：分析柏林市内房地产交易构成，以及西班牙经济的区域部门构成。这些案例研究表明，该框架能够捕捉传统方法常常忽略的时空经济过程关键特征。
时空模型成分数据经济结构面板数据自回归
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03-16 00:00
本文研究了一种机制设计环境，其中设计者事先不知道代理人私人信息的分布，而是从机制本身诱导的行为中学习。我们形式化了“自我确认机制”及其精炼概念，其核心思想是：均衡机制在设计者信念下是最优的，且该信念与机制产生的信息一致。我们建立了一个“虚拟显示原理”，表明任何激励相容机制都可以表示为一个带有过滤类型报告的直接机制，并保留原始机制的信息内容。将该框架应用于垄断问题，我们发现，在均衡精炼条件下，占优策略自我确认机制恰好是具有局部收益最大化价格的标价机制。
机制设计自我确认学习垄断定价虚拟显示原理
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03-16 00:00
经济学家通常将因变量取对数的线性回归系数解释为弹性。然而，对数-对数回归估计的是几何均值的弹性，而非算术均值的弹性，两者之间的无界差异被称为“再转换偏差”。本文开发了一种稳健的去偏估计量，用于估计平均算术弹性，并重新评估了2020年发表在顶级期刊上的50项研究。研究发现，其中19项的结果存在显著差异，中位绝对差异达到OLS弹性估计值的65%。此外，研究指出，在因变量取对数时，标准的工具变量假设无法识别弹性，并提出了控制函数方法进行修正。
弹性估计再转换偏差对数回归异质性响应计量经济学
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03-16 00:00
本研究将词汇表建模为对集合X的划分，并探讨如何将多个个体的词汇表聚合成一个集体词汇表。当集合X是线性有序的，且每个词汇所覆盖的范围构成一个有序区间时，研究刻画了可行的聚合规则。该模型允许个体词汇表在词汇数量和覆盖范围上存在差异。在适当的个体偏好限制下，研究证明了所提出的聚合规则具有防策略性。
词汇聚合社会选择防策略性有序集合划分
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03-16 00:00
本文针对增长风险（GaR）框架中现有方法隐含恒定帕累托指数假设的局限性，提出了一种基于严格理论框架的稳健计量经济学新方法，用于估计GaR分布的尾部。该方法在模拟中展现出比现有替代方法更优的预测准确性。通过长期GaR分析，该方法能提供更准确、更具洞察力的预测，并能更有效地捕捉金融异常。
增长风险稳健计量尾部估计帕累托指数金融预测