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今日经济学研究聚焦于复杂系统建模、市场机制创新与前沿计量方法，强调理论突破与政策应用的结合。
核心要点：
今日暂无更新，展示最近一批（2026-01-28，UTC）
本研究将出行即服务（MaaS）系统建模为一个多领导者-多跟随者博弈，刻画了MaaS平台、服务运营商和出行者之间的复杂交互。通过引入一个虚拟交通运营商，研究提出了一种新颖的单层变分不等式（VI）公式。该公式的关键优势在于支持并行求解过程，从而适用于大规模应用。研究证明，在给定服务容量的协商批发价格下，均衡解总是存在的。数值实验表明，批发价格可以根据不同的系统目标进行调整，MaaS系统有潜力创造“三赢”结果：与“无MaaS”情景相比，服务运营商和出行者境况改善，同时MaaS平台保持盈利。这种帕累托改进机制可以通过批发容量价格明确指定。
针对当前AI发展过度依赖算力扩张、加剧学术与产业不平等及环境负担的问题，本文提出建立AI领域的“限额与交易”市场机制。该机制通过为AI模型部署设定计算资源上限并允许交易配额，理论上可证明能有效减少总体计算量，从而降低能耗与排放。同时，它将效率转化为经济价值，有望为资源有限的学术界和中小公司创造新的发展机会，引导行业向更高效、更可持续的方向转型。
本文针对USDT、USDC等法币抵押型稳定币在压力事件中脱锚与恢复的机制，提出了一个基于智能体的动态平均场博弈框架。该模型将大量套利者和散户交易者在初级（铸造/赎回）与二级（交易所）市场中的策略性互动内生化，能够将市场摩擦映射为市场出清价格路径和净订单流。通过校准三个历史脱锚事件，研究发现：系统性的压力主要由初级市场套利稳定；而当初级赎回功能受损时，恢复需要两个市场共同作用。敏感性分析还识别出了初级市场摩擦的非线性崩溃阈值。
本文提出了一种惩罚实现方差（PRV）估计器，用于估计高维连续Itô半鞅的二次变差（QV）。该方法将线性回归中的正则化思想应用于连续时间高频协方差估计，通过核范数惩罚对实现方差（RV）的特征值进行软阈值处理，从而鼓励解的奇异值稀疏性（即低秩性）。理论证明该估计器在达到对数因子意义下是最小极大最优的，并推导了集中不等式，表明PRV的秩以高概率等于QV的非可忽略特征值数量。研究还提供了即期方差的非渐近分析，并提出了一种直观的数据驱动子采样程序来选择收缩参数。模拟研究和实证应用表明，PRV在股票市场中检测到约3-5个因子，且在金融市场压力时期秩显著下降，这与大多数标准资产定价模型一致。
本文提出了一种新颖的半参数方法，用于构建时变条件分布，以捕捉宏观经济变量（如通胀）超越中心趋势的完整分布动态。该方法基于分布回归的最新进展，并采用一种高效的、基于精度的马尔可夫链蒙特卡洛算法，在估计所有模型参数的同时，显式地强制执行条件分布函数的单调性约束。模型应用于美国，以前瞻性地构建基于一系列宏观经济和金融指标的通胀预测分布，并仔细评估了未来通胀过高或过低偏离目标区间的风险。研究还深入探讨了全球金融危机、新冠疫情及2023年第三季度期间通胀与失业率之间的相互作用。
本文为新兴的差异断点设计（DiDC）提供了正式的计量经济学框架。研究明确了DiDC的识别假设，提出了非参数估计量并推导了其渐近性质。同时，开发了针对关键识别假设的全面检验方法，以及允许评估在假设违反时估计结果稳健性的敏感性分析工具。蒙特卡洛模拟表明该估计量具有良好的有限样本性质。最后，通过重新分析Grembi等人（2016）关于放松财政规则对公共财政影响的研究，发现其大部分定性结论对时变混杂效应具有稳健性。
该研究提出，在宏观尺度上，资本增长并不依赖于净储蓄，因此也不受消费约束的影响。净储蓄作为消费的牺牲，在宏观层面并未带来相应的资本增长回报。这一发现挑战了传统经济学中关于储蓄、投资与增长关系的核心假设，为理解宏观经济动态提供了新的视角。
本文为多时期交错治疗DID设计建立了一个统一的潜在结果模型，该模型尊重平行趋势和无预期假设，通过序列特定随机效应和协变量依赖的随机截距纳入未观测异质性，在保持因果识别的同时允许灵活的基线动态。模型支持对组别特定、时变的ATT进行直接推断，并易于对ATT参数进行正则化。贝叶斯推断中，通过黑箱训练样本先验和小样本下的厚尾t先验将小幅度ATT收缩至零；子类别ATT可采用分层先验。Bernstein-von Mises定理为处理效应的后验推断提供了理论依据。为展示模型为贝叶斯与频率推断提供了共同基础，作者基于贝叶斯后验采样更新开发了迭代可行GLS估计方法。实证研究以美国最低工资上涨对青少年就业的影响为例进行了演示。
本研究在意见动力学框架中引入了一个包含有限预算游说者的新模型。个体通过类似贝叶斯更新的社会学习过程更新意见，并受反应不足和确认偏误调节。数值模拟显示，游说存在下出现两种机制：一是游说者对网络产生完全影响；二是同伴效应导致观点极化。当游说者策略对称时，游说影响机制下会出现持久的意见振荡。若游说者策略在时间上分化，在同伴效应机制中前期集中投入更有利，而在游说影响机制中后期投入更优。
本研究探讨了中间产品生产商的专业化选择如何影响供应链韧性。理论模型表明，中间商在专业化决策时面临权衡：更高的附加值 vs 更小的兼容客户池。由于存在网络外部性，中间商未能内化其选择对最终生产商能否获取全部互补投入品的影响，导致均衡状态下出现过度专业化。这使得供应链在正常时期更具生产力，但在遭受冲击时韧性低于社会最优水平。研究提出了恢复效率分配的转移支付方案，并证明兼容性标准等非财政干预措施通常能提升社会福利。
本文全面综述了云与AI基础设施的成本优化技术。随着AI/ML工作负载的快速普及，GPU计算已占AI企业技术预算的40-60%。研究涵盖了传统云定价模型、资源分配策略及针对AI/ML的新兴管理方法，重点探讨了自2021年以来大语言模型推理成本每年约下降10倍的趋势，并分析了模型量化、GPU实例选择与推理优化等关键技术。来自亚马逊Prime Video、Pinterest等企业的案例表明，通过战略优化可实现50-90%的成本节约。
本文从复合决策问题中的Tweedie公式出发，探讨了直接建模边际密度$m(y)$的经验贝叶斯估计器的理论基础。核心结论表明，在指数族模型中，$k \ge 3$次的多项式对数边际不可能源于任何有效的先验分布，而二次形式恰好对应高斯先验。这为某些经验贝叶斯决策规则虽实用却不对应任何形式贝叶斯程序的现象提供了理论解释。研究还强化了诊断方法，证明边际密度是高斯卷积的充要条件是，它能在平滑参数邻域内扩展为热方程的有界解，这超越了$c(y)=\tfrac12 y^2+\log m(y)$的凸性条件。
本文针对交错采用与异质性处理效应下的双重差分与事件研究估计，提出了一个设计优先的计量框架。核心贡献包括：推导了传统双向固定效应事件研究回归的确切概率极限；开发了可计算的诊断工具，用于量化估计中的污染与负权重风险；构建了在平行趋势假设有限违背下仍保持一致有效的敏感性稳健推断方法。此外，通过正交得分构造，该方法能有效减少高维协变量调节带来的估计偏误。理论与模拟实验相结合，为金融与计量经济学中政策、法规及市场结构变化的时序分析提供了完整的方法论。
本文围绕Bernanke（2024）报告中强调的货币政策预测三大主题展开：经济预测面临的挑战、央行预测的条件性，以及预测评估的重要性。研究对英格兰银行的通胀预测进行了正式评估，结果表明，尽管近年来预测误差较大，但相对于常见的基准模型，其预测仍然具有相当的准确性。这为理解和使用央行预测提供了实证依据。
本文提出一个统一框架$(S, T, \Pi)$，将DSGE模型形式化为自指经济设定下的不动点选择装置。该框架通过组合管道（设定变换、不动点计算、均衡选择）适用于任何DSGE模型。在线性理性预期系统中，我们将Blanchard-Kahn条件重新解释为一种特定的选择算子，并验证标准解法（如QZ分解、OccBin）实现了此操作。研究表明，在不确定性下，可选择不同选择器（如最小方差、财政锚定），揭示了均衡选择本质上是政策选择，而非数学必然。
本文首先刻画了一类多维单调函数的极值点。这一理论结果随后被应用于大型竞赛模型，为竞赛设计者在广泛的分布偏好下，提供了最优分配规则的一种有用表示。在完全信息竞赛中，该表示显著简化了均衡的刻画过程，有助于更清晰地分析竞赛设计者的最优策略与参与者的均衡行为。
本研究利用1995-2015年欧盟15国数据，揭示了欧元区贸易效应的巨大异质性。平均而言，采用欧元使双边贸易增长了24%（经固定效应修正后为15.0%），但具体效应在-12%到+68%之间变化。核心国家间（如德-法、德-荷）贸易大幅增长，而涉及芬兰、希腊、葡萄牙等边缘国家的贸易则增长较小甚至为负，部分负效应在统计上显著，可解释为贸易转移。欧元前贸易强度和GDP解释了超过90%的效应差异。研究指出，先前文献估计值（4%-30%）的巨大差异主要源于数据本身的异质性，而非方法论问题。