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04-20 00:00
本研究通过约12,000份横截面在线调查数据，探讨个人时间偏好与接受不同税收负担意愿之间的关系。研究聚焦两种再分配：跨期再分配（以当前消费税增加换取未来比例性减免）和同期再分配（将个人税负直接转移给收入远低于自身的人群）。多种回归分析表明，更高的时间贴现率（即更偏好当下）与两种情境下的接受度均呈负相关。关键发现是，这种负向关联在同期再分配中比在跨期再分配中更为显著（系数绝对值更大）。
时间偏好税收接受度再分配政策行为经济学跨期选择
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04-20 00:00
本研究提出一种仅使用公开卫星数据（合成孔径雷达与夜间灯光）及港口特征，来测量月度港口级海上贸易流量的新框架。模型对美国港口样本外预测表现出高精度，卫星信号与港口属性发挥互补作用。虽然绝对贸易量难以外推至训练域外，但百分比变化可被可靠地捕捉。应用该框架分析2022年制裁后的俄罗斯港口，检测到贸易向远东转移的趋势。该方法对战略信号操纵具有鲁棒性，可作为基于船舶自动识别系统（AIS）方法的有力补充。
卫星遥感贸易监测空间计量港口经济数据融合
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04-20 00:00
本文构建了一个基于会计契约的不完全契约模型，研究契约会计调整的形成机制与特性。标准会计准则（如GAAP）可能导致两类错误：误报错误与过度乐观错误。管理者可付出成本识别这些错误并提出调整。若错误未被纠正，控制权可能被低效分配，引发昂贵的再谈判。研究发现：1）调整总能纠正误报错误，但仅当过度乐观错误程度较小时才会被纠正；2）管理者可能付出社会性浪费的努力来识别错误。模型为实证检验与政策制定提供了预测基础。
会计契约不完全契约会计准则控制权分配契约调整财务纠错
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04-20 00:00
本研究提出了一种在政府产出难以观测、工资无法有效反映技能水平的情况下，估算政府雇员技能的新方法。该方法利用私营部门可比岗位的工资数据，结合机器学习工具，将技能与可观测特征相关联。基于1988-2014年印尼丰富的家庭面板数据，研究发现：首先，由于最优秀的技能人才流向私营部门，政府雇员的相对技能水平持续下降。其次，在控制技能水平后，印尼政府支付的工资溢价高达43%。
技能估算公共部门工资溢价机器学习劳动力市场
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04-20 00:00
本研究探讨了现代深度强化学习算法在连续价格重复寡头竞争游戏中的定价行为。研究发现，在合理的时间步长假设下，算法能够在与实际观察相符的时间内收敛至合谋结果。该模型展示了通过奖励-惩罚机制维持的合作行为，这种机制能有效抑制偏离合谋策略的动机。
算法定价合谋行为深度强化学习寡头竞争人工智能
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04-20 00:00
本文在垄断保险商的斯塔克尔伯格框架下，研究了信息不对称时的最优保险设计。当投保人的风险态度（风险厌恶参数）为私人信息时，最优保单形式为超额损失保险，其风险加载（保费减期望损失）采用线性定价以甄别风险偏好。当风险类型（损失分布）不可观测时，最优保单仍为超额损失形式，但风险加载呈现非线性且递减的定价，即高风险个体面临更低的风险加载以促使其自我选择。研究在温和条件下证明了最优解的存在唯一性，并通过数值模拟展示了异质性分布对最优合同结构的影响。
保险设计信息不对称菜单定价斯塔克尔伯格博弈风险加载超额损失保险
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04-20 00:00
本研究通过定量模型分析了欧盟新型天然气集中交易机制AggregateEU。该机制因不强制匹配双方达成交易，被戏称为‘天然气市场的Tinder’，但这也导致了显著的过度竞价和大量未实现的匹配。模型分析表明，过度竞价对贸易量的影响具有不确定性：在某些参数下可能促进交易，但在与交付点协调失灵结合时，可能导致高度低效的结果。研究建议通过允许凸出价、限制过度竞价或部分放弃市场的非约束性特征来改进机制，并指出未来协调多交付点的机制设计有望提升市场效率。
天然气市场机制设计过度竞价非约束性交易市场效率欧盟能源
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04-20 00:00
针对欧足联2024/25赛季欧冠及欧联杯引入的36队单循环联赛新赛制，本研究采用双变量Dixon-Coles模型，结合Elo评分估算球队实力，并考虑了新赛制下平局减少的趋势。通过模拟比赛结果，该模型科学预测了直接晋级16强（前8名）及进入附加赛（第9-24名）所需的积分门槛，为俱乐部在不确定前景下的战略决策提供了量化依据，弥补了传统模拟分析与实际结果的偏差。
体育经济学赛事模拟晋级预测dixon-coles模型欧足联赛制
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04-20 00:00
传统上被视为问题的工业产能过剩，在能源转型背景下可能成为宝贵的灵活性资源。本研究以中国铝冶炼业为例，评估了在脱碳电力系统中保留高耗能产业（EIIs）过剩产能以提供季节性电力调节的经济效益。研究发现，铝冶炼厂可利用过剩产能，在冬季电力需求高峰（由供暖电气化和可再生能源季节性波动加剧）期间季节性停产，从而将电力系统的投资与运行成本每年降低230-320亿元人民币，足以抵消因产能过剩而增加的维护与产品存储成本。
产能过剩电力灵活性能源转型铝冶炼季节性调节系统成本
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04-20 00:00
本文针对存在内生性和异方差性的线性回归模型，提出了一类基于刀切法（Jackknife）的检验统计量，适用于存在大量潜在弱工具变量的情形。该方法可用于检验全参数向量或线性约束假设。研究表明，在极限情况下，原统计量服从卡方分布的混合形式；通过修改目标函数，可得到更熟悉的卡方极限分布。模拟实验显示，该方法在有限样本下具有竞争力，尤其优于Anderson-Rubin类统计量。实证应用以英国生物银行数据为例，利用遗传变异作为工具变量，研究了酒精摄入对体重指数的影响。
工具变量内生性刀切法弱工具变量假设检验计量经济学
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04-20 00:00
本文探讨了在误设模型中，参数估计收敛到的“伪真参数”是否对决策具有实际意义。研究采用贝叶斯决策框架，在线性总体最小距离问题中，发现只有在特定先验序列下，后验才会集中于伪真值，且这种收敛对先验的微小变化非常敏感。研究同时构造了简单的置信区间，能在所研究的先验类中，对真实参数保证正确的平均覆盖，且不依赖于误设程度。
误设模型伪真参数贝叶斯决策参数收敛置信区间
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04-20 00:00
本研究利用超过8万次出行的GPS面板数据，通过联合显示偏好与陈述偏好框架，估计了多项Logit和混合Logit模型。研究发现：新移民对车内出行时间的敏感度低于加拿大本土居民，其出行时间价值比后者低约66%；同时，移民的融合程度（涵盖经济、社会、公民和健康维度）越高，使用公共交通的概率越低，对私家车的依赖则越强。融合指数每增加一个标准差，选择公共交通的概率下降约5个百分点。模型验证的预测准确率在80%-82%之间。
移民融合出行行为混合logit模型gps数据公共交通
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04-20 00:00
本文针对由弱、噪声、多重候选约束和理论以及冗余控制变量引起的模型不确定性，提出了一个统一的推断框架。该框架基于拉格朗日约束优化方法，引入了误设定程度和相应的影子价格概念，并通过Stein型（收缩）风险准则选择数据驱动的容差参数。去偏步骤基于Karush-Kuhn-Tucker条件。作者提出了用于衡量不同约束经验相关性的个体影子价格（ISP），并引入“平台规则”以区分信号与噪声。研究证明了估计量的一致性和渐近正态性，并刻画了ISP的性质。模拟和索洛增长模型的应用展示了该方法的实用价值。
模型不确定性影子价格岭回归推断框架去偏估计渐近理论
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04-20 00:00
本文提出了一种衡量连续时间多变量资产价格过程二阶矩相依性的新测度——实现波动率Copula。该统计量基于高频资产收益率构建的局部波动率估计，提供了对潜在随机波动率经验Copula的非参数估计。研究证明了该估计量在填充渐近理论下的相合性，并推导了与时不变边缘Copula测量误差相关的经验过程的泛函中心极限定理。同时，开发了拟合优度检验来评估Copula形状的假设。模拟研究表明，即使在相对较短的样本期内，该估计量也能很好地代理波动率的经验和边缘Copula。实证分析应用于追踪美国股票和国债市场的期货合约高频交易数据，发现Gumbel Copula能近乎完美地拟合这些数据中的已实现方差过程。
高频金融波动率相依性copula模型非参数估计渐近理论拟合优度检验
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04-20 00:00
自Choo和Siow（2006）以来，可转移效用与可分性联合剩余假设下的匹配市场研究蓬勃发展。本文综述了该领域的最新方法论进展，结合理论论证与模拟分析，表明可分性方法对遗漏变量和非可分性具有合理的稳健性。研究同时指出数据要求与不平衡数据集可能带来的挑战。
匹配市场可转移效用计量经济学稳健性可分性
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04-20 00:00
本文提出了一种描述性、以实现过程为中心的框架，用于检测和刻画经济时间序列中的爆炸性与共爆炸性行为（即路径爆炸行为）。该方法摒弃了基于数据生成过程的递归单位根检验视角，直接对已实现序列的可观测路径特性进行操作。通过四个诊断层（水平几何、增长率动态、归一化曲率、对数空间行为）生成统计量，无需分布假设或渐近临界值，即可区分真正的自我强化乘数增长与I(2)动态。在分配复合强度得分前，使用两个理论驱动的绝对门限阈值筛选检测到的事件。序列对之间的共爆炸行为通过Jaccard共现指数和非参数强度一致性度量在事件层面进行评估。模拟研究和实证应用验证了该框架的判别能力和保守性。
时间序列分析路径爆炸性实现过程框架经济动力学共爆炸行为非参数诊断
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04-20 00:00
本文提出了一种用于高维因子模型中多重结构断点的准最大似然估计方法。研究首先建立了区分因子载荷中两类断点（奇异变化与旋转变化）的充要条件。通过分析伪因子的近奇异子样本协方差矩阵，证明了对于奇异变化，QML估计量能以概率趋于1精确识别真实断点；对于旋转变化，估计误差具有随机有界性，即断点分数一致性。此外，引入信息准则估计断点数量，并证明其能以概率趋于1识别真实数量。蒙特卡洛模拟验证了方法的优良有限样本性能，并以1959-2024年FRED-MD数据集为例进行了实证应用。
高维因子模型结构断点准最大似然估计奇异值分解信息准则蒙特卡洛模拟
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04-20 00:00
本文研究了在说服博弈中，当接收者并非完全遵循贝叶斯更新规则时，发送者使用一系列动态实验（而非单一静态实验）是否能获得更高收益。研究发现，在温和的正则条件下，Cripps (2018) 提出的“可分性”更新规则刻画了发送者在静态与动态说服中无差异的接收者行为特征。这意味着，只有当接收者的更新规则满足可分性时，仅关注静态说服才没有损失。
动态说服非贝叶斯更新信息设计博弈论可分性规则