本报告针对带或不带保护保证的参与型寿险合同，从保险公司股权持有者视角展开均值-方差投资组合优化研究，推导多维布莱克–斯科尔斯市场中的最优终端财富及策略的显式公式，证明相关参数存在性。数值分析表明，股权持有者在经济不佳阶段加大风险资产配置，且投资风险随时间递减。研究揭示非保护合同下投资更激进，保护合同下末端财富更稳定，为寿险产品设计与风险管理提供理论基础与实用参考 [page::0][page::1][page::6][page::14][page::18]。
本报告系统分析了2023年硅谷银行倒闭事件对主流稳定币USDC与USDT在去中心化交易所Uniswap的流动性影响。研究利用边际即时成本(MCI)指标和差分中的差分分析，揭示USDC因高度透明的资金储备披露而流动性快速受冲击，TVL降幅约19.4%，而USDT由于披露不透明，流动性成本反而上涨241%。此外，报告发现流动性提供者高度集中，市场展现明显的“安全资产”偏好，突显传统金融风险通过透明度渠道传导至DeFi市场的机制 [page::0][page::1][page::6][page::11][page::12]
本报告提出了结合大语言模型（LLMs）与图神经网络（GNN）的动态知识图谱构建与学习方法。通过自研的集成上下文知识图谱生成器（ICKG）实现了对金融新闻语料的动态知识图抽取，产生了开放金融动态知识图谱数据集FinDKG。基于KGTransformer的图注意力模型设计，结合元实体信息，实现了动态知识图的高效学习和准确链接预测，优于现有模型表现。利用FinDKG进行主题投资建模，构建AI主题投资组合，在历史回测中显著跑赢市场与同类ETF，显示出强大的趋势发现与投资策略生成能力[pagination::0][page::2][page::5][page::6][page::7]。
本报告构建完备信息下经纪商与客户（包括知情交易者与非知情交易者）之间的纳什均衡模型，考虑经纪商在公开交易所的瞬时与瞬态价格冲击影响，明确了交易策略的前向-后向随机微分方程（FBSDE）系统，验证了存在性与唯一性，并通过闭式解和数值仿真分析信息对双方交易策略及库存控制的影响。同时，模型与现有两阶段优化方法比较，揭示了信息公开对双方盈利的转移机制，为理解在无匿名环境下的经纪商客户交易关系提供理论支撑 [page::0][page::1][page::5][page::13][page::20][page::22]。
本文基于控制理论，提出了一种新颖的去中心化金融（DeFi）货币市场利率动态调节策略。通过引入PID控制器，策略能实时响应资金利用率偏差，调节利率以应对使用率的过高或过低风险，优化协议收益同时降低风险。相比Aave、Ajna及Morpho的现行模型，该方法在短期和长期均展现更稳定、更自适应的利率调整能力，有效避免利率波动剧烈或人为干预频繁的不足，且具备部署简单、无需链外支持的优势[page::0][page::4][page::7][page::9][page::10]。
本文综述复杂系统自组织临界性（SOC）理论在经济与金融领域的应用，解释了为何微小扰动可引发系统性大震荡，揭示经济与金融市场波动过大之谜。重点讨论了供应链生产网络、金融市场流动性及策略竞争生态等案例，指出系统趋向效率与韧性常相互矛盾，强调纳入韧性指标的政策设计必要性 [page::0][page::1][page::4][page::9][page::11][page::15][page::19]。
本研究利用首尔2018年夏季热浪期间的地铁和手机数据，发现虽然总体浮动人口因高温显著减少，但经济复杂度较高的城市区域表现出较强韧性，吸引更多人口流动，减缓热浪负面影响，揭示经济复杂度在城市热浪适应中的关键作用，表明高复杂度小微企业集群是维持城市活力的重要节点 [page::0][page::3][page::9][page::11][page::18][page::19]
本报告构建了一个基于跨世代礼物赠予和文化传承的重叠世代模型，揭示财产权（对固定资产与产出权利）的非线性发展如何影响社会文化对老年人的尊重与福利。研究发现，财产权从弱到强对老年人相对收入产生U型效应，反映出文化投入和资产积累在不同发展阶段的互补作用；人口增长、经济增长以及资本密集度也是重要驱动因素。该模型统一解释了民族志中“曲线型”老年待遇假说，并对现代化、社会福利制度对老年人地位的潜在影响提出洞见 [page::0][page::14][page::19][page::31]。
本报告系统分析了多种深度强化学习（DRL）算法在金融交易中的行为差异及表现，重点调研其持有与交易策略及资产多样化倾向。研究显示A2C算法累计回报最高，PPO和SAC倾向于频繁交易集中持股，DDPG与TD3则采用更平衡的交易分布且持股周期较长，为金融领域的DRL应用提供了决策逻辑和性能洞见[page::0][page::4][page::6]。
本报告提出了CryptoTrade，一种结合链上透明数据与链下新闻的LLM驱动反思式加密货币交易代理。通过市场分析代理、新闻分析代理、交易代理与反思代理的多维协作，CryptoTrade无需微调即可在比特币、以太坊和索拉纳等多币种及多种市场环境下实现优于传统多基线策略的收益与夏普比率，标志着LLM应用于加密交易领域的新里程碑[page::0][page::1][page::3][page::5][page::6]。
本报告设计了基于区块链的风险平价投资组合，通过构建三个子基金Alpha（高风险）、Beta（市场表现）、Gamma（风险自由）实现资产间的风险均等贡献，动态调整权重以适应市场环境。提出了“概念平价”思想，通过分组资产对冲市场波动，实现稳健的跨链DeFi投资组合管理。详细数学模型及区块链智能合约实现方案支撑了风险与收益的最优组合（即Parity Line），并演示了基于真实市场数据和模型计算的风险收益方案。该创新将传统有效前沿提升至区块链终极投资新前沿，提供投资者个性化定制风险偏好和动态调仓机制，推动财富生成的无痛革命 [page::0][page::4][page::5][page::11][page::12][page::14][page::18][page::41][page::47][page::62][page::63][page::64][page::84]
本文构建了金融时间序列网络中冲击传播与系统弹性的矢量自回归(VAR)模型，提出基于潜在节点“fitness”的脉冲响应函数(IRF)分析方法，克服传统VAR模型线性假设及对链路冲击的局限，实现了对节点震荡及系统动态恢复过程的刻画和估计，并通过对意大利电子银行间市场(e-MID)数据的实证应用，验证了模型在系统性风险分析中的有效性与灵活性 [page::0][page::1][page::6][page::18][page::23][page::24]。
本文研究了在资产定价领域中，基于领域知识提出的若干风险相关公理，分析了两种主流归因方法——Shapley值和积分梯度（IG）在满足这些公理方面的表现。结果表明，Shapley值和IG均能保留大部分公理，但均存在不足，尤其是IG无法保持需求单调性，Shapley值则可能使用训练域外的计算，限制了其在金融危机等极端情况下的适用性。通过金融危机中的标普500期权价格实证分析，验证两种方法在风险归因中的优劣，提示实践中需根据具体风险特征选择合适归因方法[page::0][page::1][page::4][page::5][page::7]。
本论文旨在优化逆协方差矩阵估计方法，提出基于岭回归（l2范数）和弹性网回归（l1和l2范数结合）的两种新型估计器。实验结果表明，在高维资产组合中，该方法相比传统样本协方差、Ledoit-Wolf估计、玻璃络估计和PCA方法，能够显著降低组合风险，提高夏普比率，并在样本协方差矩阵病态或奇异时仍能有效计算优化组合权重，展现出更稳健的投资表现和更优的风险调整收益[page::2][page::7][page::16][page::30][page::37][page::43]。
本报告基于印度Nifty50市场，系统分析了不同被动投资组合的风险特征。实证表明印度市场不完全有效，市场资本化权重的Nifty50组合存在较高的波动风险和极端风险。相较于Markowitz优化组合，等权重投资组合能显著降低特异风险，且风险特性接近最优组合。尤其在俄乌战争等事件期间，等权组合风险持续低于Nifty50市值加权组合。由此建议被动投资者优先选择等权重策略代替传统市值加权ETF以优化风险收益表现 [page::0][page::19][page::20].
本报告基于2019至2023年覆盖中美贸易战、新冠疫情、牛市及俄乌冲突的高频数据，首次综合研究股票、美国ETF与加密货币三大资产类别的投资者羊群行为。通过交叉截面绝对偏差模型与社区划分技术，发现羊群行为在股票与ETF中表现趋同，而加密货币有别。尤其在投资者组成相似的资产子集（社区）中，羊群行为始终存在，且往往由单一事件驱动。美国ETF被识别为市场金融冲击的主要传导者和自身趋势的驱动者。进一步以向量自回归模型揭示美国ETF对其他资产类别的传染作用显著，提示其是市场羊群现象的重要推动力量 [page::0][page::2][page::10][page::15][page::28][page::35]
本文提出了金融市场几何学及其核心工具——管状振荡器，该振荡器基于价格曲线的几何特性量化短期价格趋势。实证分析显示，基于该振荡器的简单交易策略，在德意志DAX指数和欧元/美元外汇市场均能实现平均月收益率超过2%，且具有较强的参数稳定性，表明金融市场价格蕴含显著的短期确定性成分，技术分析在高流动性市场中具有较大应用潜力 [page::0][page::1][page::5][page::11][page::20].
本文提出了一种多重分割方法，用于构建多维概率预测，结合重采样估计多变量预测的不确定性，能与各种点预测方法集成。方法在德国电力市场数据上验证表现优异，特别是在预测变量函数（如价差、剩余负荷）上效果显著。基于联合预测的利润分布，支持风电场在日内和日前市场下的交易决策，帮助平衡收益与风险，实现交易策略优化 [page::0][page::2][page::3][page::26].
本报告基于华盛顿州零售大麻行业的全交易和零售犯罪数据，首次实证证明零售犯罪导致受害店及周边竞争店价格上涨1.5%-1.8%，主要由成本推升机制驱动，非需求变化所致。该“隐性税”使消费者承担主要社会成本，按此推算美国零售行业相关损失超800亿美元，凸显公共安全投资必要性 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::7][page::19][page::28][page::30][page::31][page::32].
本报告提出一种基于多项式近似残差价值函数的渐近方法，用于求解具有比例交易成本市场中的最优交易策略。通过对控制极限策略的离散化逼近，精确刻画了交易频率与交易规模的权衡关系，并展示了该方法在跟踪基准、对数合约动态对冲及终端财富效用最大化等问题中的应用，显著提升了策略的可执行性，交易频率与成本的量化分析验证了成本次主导项为$\varepsilon^{2/3}$数量级的普遍性 [page::0][page::1][page::4][page::29].
