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04-09 00:00
针对延迟接受机制（DA）的低效率问题，本文提出了一种新的“可辩护性”标准来判断哪些优先权违反是合理的。核心标准是：受影响的学生要么（i）直接从改进中受益，要么（ii）在任何帕累托优于DA的分配中都无法被进一步改进。基于此，我们设计了“略低于分数线”机制，能在DA结果低效时找到强可辩护匹配，并构建了多项式时间算法迭代扩展可辩护改进，最终收敛到一个无法在不扩大受益者集合的情况下被任何可辩护匹配进一步帕累托改进的DA改进结果。理论证明，事前同意框架和内生可辩护性框架在实现帕累托效率方面都存在重要局限。
匹配理论延迟接受机制帕累托效率优先权违反算法设计市场设计
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04-09 00:00
本研究为农业商品短期价格预测提供了两项核心贡献。首先，发布了AgriPriceBD基准数据集，包含孟加拉国五种商品（大蒜、鹰嘴豆、青椒、黄瓜、甜南瓜）自2020年7月至2025年6月的1779个日度零售中间价，数据通过LLM辅助的数字化流程从政府报告中提取。其次，系统评估了七种预测模型（包括朴素持续法、SARIMA、Prophet、BiLSTM、Transformer、Time2Vec-Transformer和Informer），并进行了Diebold-Mariano统计显著性检验。研究发现预测性能存在显著异质性：对于近似随机游走的商品，朴素持续法表现最佳；Prophet因价格离散阶跃动态与其平滑分解假设不符而系统性失效；Informer在小数据集上产生不稳定预测（方差高达真实值的50倍）；Time2Vec时间编码对青椒预测产生灾难性退化（MAE增加146.1%，p<0.001）。所有代码、模型和数据均已公开。
农业价格预测时间序列深度学习基准数据集模型评估孟加拉国市场
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04-09 00:00
传统算法公平性研究通常假设个体行为是外生固定的，忽略了分类决策所附带的“利害关系”（如罚款金额、刑期长度）会引发个体的策略性行为反应。本文在行为内生的设定下重新审视经典的公平性不可能定理，发现错误率平衡与预测均等之间的不相容性可能消失，但代价是需要对不同群体施加不同的后果处理。作者提出一个两阶段设计框架：首先使分类器在各群体间达到统计性能标准化，然后调整利害关系以诱导可比的行为模式。这要求对相同分类决策给予不同群体以不同后果。研究表明，在策略性环境中评估公平性不能仅关注算法如何将数据映射为决策，而必须将分类的人类后果作为核心设计变量，并考虑其与统计公平准则交互所产生的新权衡。
算法公平性策略性行为利害关系内生性公平权衡分类决策
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04-09 00:00
本研究采用高频零售价格面板数据和双向固定效应事件研究法，评估了欧盟一次性塑料指令（SUP）在奥地利和德国的价格传导效应。研究发现，奥地利对一次性塑料产品征收的生产者费用显著转嫁给了消费者：在政策实施后12个月内，受管制产品价格指数平均比对照组高出13.01点（p<0.001），在整个后政策期间高出19.42点。其中，高税率气球类产品价格效应尤为显著且持久。德国因政策实施较晚（2024年），短期效应尚不显著。研究揭示了环境政策成本在生产者与消费者之间的分配机制。
环境经济学价格传导事件研究法塑料税政策评估奥地利德国比较
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04-09 00:00
本研究解决了Blair于1988年提出的一个开放性问题，证明了所有有限格（包括非分配格）在代理人具有路径无关选择函数时，均可作为稳定匹配格出现。为实现这一证明，作者引入了用于一般格优化的新工具：格的偏表示、分配闭包以及连接约束。进一步，利用这些技术，通过建立与反拟阵理论的联系，证明了在相同标准选择函数假设下，最小成本稳定匹配问题是NP难的。
稳定匹配格理论路径无关选择np难问题反拟阵
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04-09 00:00
本文探讨了资本充裕的委托方如何利用融资形式作为筛选工具。研究发现，提供流动性（预付款）会模糊交易对手的类型信息，而或有支付虽能区分类型，却因不可质押性带来融资成本。最优合同通过保留外部融资敞口来维持筛选能力，其预付款份额可由两个充分统计量确定。模型解释了贸易信贷、风险投资和内部资本市场中预付款与或有补偿并存的现象，并指出对互补性交易对手的普遍补贴可能降低各关系价值。
融资合同筛选机制流动性委托代理资本配置
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04-09 00:00
本文为检验不完全信息博弈中贝叶斯纳什均衡策略在未观测类型上的单调性，提出了一个统一框架。在对称独立私有类型假设下，作者证明了可微均衡策略的单调性等价于从观测行动中识别的拟逆策略的单调性。这允许将问题重新表述为检验一组涉及无条件期望的可数矩不等式。研究提出了一种基于Cramer-von Mises型统计量及自助法临界值的检验方法，该方法可容纳协变量和博弈异质性。蒙特卡洛模拟验证了其有限样本性能，在采购拍卖中的应用则展示了其在卡特尔检测中的潜力。
博弈论不完全信息单调性检验矩不等式拍卖理论卡特尔检测
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04-09 00:00
本文研究了混合因果-非因果自回归（MAR）模型中复根与负根的作用。通过部分分式分解，作者证明了在纯因果和非因果AR模型的移动平均表示中，季节性根总是可以被分离出来。研究发现，这一结论可以推广到MAR模型，这意味着尽管因果和非因果多项式具有乘积结构，但不会产生新的联合季节性效应。这一结果对MAR模型的选择程序具有重要影响，并通过蒙特卡洛模拟研究进行了深入探讨。论文以COVID-19和大豆数据的实证应用为例，说明了其主要发现。
时间序列分析季节性效应混合因果模型自回归模型蒙特卡洛模拟
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04-09 00:00
在存在异质性处理效应的情况下，过度识别IV模型中的GMM估计量面临效率与因果解释性的权衡。研究发现，追求效率的GMM会降低高方差工具的权重，甚至产生负权重，从而削弱因果解释。为此，作者提出“代表性目标（RT）”估计量，通过平均工具特定的Wald估计量（在正回归依赖条件下），确保非负权重的同时，达到其目标估计量的半参数效率边界。实证研究表明，该方法在班级规模实验和专利宽大政策设计中能有效恢复政策相关处理效应。
工具变量异质性处理效应gmm估计因果推断效率边界政策评估
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04-09 00:00
本文研究在存在未观测异质性（如个人能力、动机）时，政策制定者如何通过数据收集设计来优化福利。作者推导了包含或不包含潜在特质估计的政策分配规则的最坏情况遗憾界，揭示了其与政策空间复杂性的新权衡。进一步，作者提出了极小极大最优的数据收集方案，以指导资源在提升代理变量测量精度（如重复测量）与扩大样本规模之间的分配。一项发展经济学的实证应用表明，在现金转移支付的目标定位中加入企业家商业技能的代理变量，可使福利提升5%，并将产生福利损失的概率减半。
政策学习未观测异质性数据收集极小极大遗憾发展经济学资源分配
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04-09 00:00
本文为具有未知理想点的凹性理性化问题建立了一个Afriat型特征刻画。研究表明，一个将未知峰值作为最高效用的虚拟观测的Afriat不等式系统，是存在一个具有理想点的连续凹效用函数、并能合理化源自选择空间不同角落的线性预算集选择的充要条件。更强的特征刻画要求观测选择处的超梯度在坐标方向上指向峰值，这是单峰理性化的必要条件。由此产生的峰值导向Afriat系统为Houtman-Maks一致性指数提供了基础，该指数衡量了与一个共同理想点联合理性化的最大观测比例。此特征化为定价调查方法（PSM）提供了理论基础，在该方法中，受访者在不同的线性约束下完成同一份调查。一个参数化的单峰设定进一步将识别锐化为对理想答案和重要性权重的估计。我们将PSM应用于研究法国受访者样本的政治偏好。
afriat定理凹性理性化理想点单峰偏好调查设计政治偏好
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04-09 00:00
本文研究了在多位非对称竞标者各自面临数量约束的背景下，统一价格拍卖的均衡问题。作者提出了一种迭代算法，能够系统地找到一个均衡结果，并设计了一种升序拍卖机制，使得该结果成为占优策略均衡。研究揭示了需求缩减和低价均衡现象：竞标者放弃部分需求以换取剩余需求以更低价格成交，可能比以更高价格获得全部需求更有利。当所有竞标者的数量约束均不足以覆盖总供给时，低价均衡是唯一可能的均衡。
拍卖理论统一价格拍卖数量约束需求缩减均衡分析升序拍卖