股指分红点位测算周报
本报告系统跟踪2025年6月以来我国主要股指的成分股分红进度及股指期货升贴水情况，重点测算扣除分红影响后的期货合约升贴水水平及历史分位，验证测算模型的精准度，揭示不同标的指数期货合约因分红因素导致的贴水结构特征，同时介绍了股指分红点位测算的最新方法和模型 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
金融研报AI分析
Optimal hedging of an informed broker facing many traders
本文基于均场博弈与斯塔克尔伯格框架，研究具私有信息经纪商在多个交易者间的最优套期保值策略。通过理论推导与数值分析，揭示了经纪商如何以延迟信息披露的方式优化风险外部化和库存管理，确保策略在无限与有限交易者情形皆近似最优[page::0][page::4][page::20]。
EDINET-Bench: Evaluating LLMs on Complex Financial Tasks using Japanese Financial Statements
本论文提出EDINET-Bench，这是首个自动构建的日本财务年报大语言模型评估基准，涵盖会计舞弊检测、盈利预测和行业分类三大复杂任务。利用过去十年日本企业公开的年报数据集，实验证明现有最先进LLM在这些任务上表现仅略优于逻辑回归，显示LLM在复杂财务分析领域仍面临较大挑战，亟需专门的领域适配和进一步研究[page::0][page::1][page::3][page::6][page::7][page::10].
Price Discovery in Cryptocurrency Markets
本报告系统比较了加密货币市场中集中式交易所与去中心化交易所（特别是Uniswap v2）的价格发现机制，以及比特币现货与期货市场的价格信息传递动态。采用VECM、Hasbrouck信息份额、Gonzalo-Granger永久-暂态分解及Hayashi-Yoshida指标，揭示集中式市场通常在信息整合中扮演主导角色，期货市场对现货市场的引领作用明显，但较之前研究有所减弱，且高交易费用显著限制了套利机会 [page::3][page::4][page::43][page::85]
Can knowledge reclassification accelerate technological innovation?
本文基于专利再分类数据构建理论模型，揭示近期专利更易被再分类且大类技术获得更多再分类专利，从而推动技术指数型增长。模型解释了技术发展速度的异质性，并预测了专利数量表面下降的原因，实现了对创新速度的知识内生性解释 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::7][page::8].
Industrial Flexibility Investment Under Uncertainty: A Multi-Stage Stochastic Framework Considering Energy and Reserve Market Participation
本报告提出了一个多阶段随机规划模型，用于支持工业柔性资产的投资决策，结合电力现货市场和调频储备市场的多市场参与。通过挪威工业案例，分析了储能技术投资在不同市场参与与碳价情景下的优化决策，发现储能容量因参与储备市场显著提升，且技术选择随时间动态调整，如2050年偏向锂离子电池，热能储存稳定受青睐，碳排放成本增加促使燃气锅炉投资减少而热泵与光伏增长，为工业用户灵活调度和低碳转型提供实证支持[page::0][page::3][page::4]。
Designing funding rates for perpetual futures in cryptocurrency markets
本文系统研究了加密货币市场永续期货定价中的融资费率设计问题。通过构造基于无限时域BSDE的资金组合，理论证明了融资费率与永续期货价格保持一致的充要条件，首次实现了对非可交易目标标的的唯一价格推导。文中提出并分析了基于瞬时与路径依赖融资费率的定价框架，构建了独特的复制组合策略以帮助发行人对冲风险。同时，通过理论与模型求解展示了路径依赖融资费率作为实用近似的有效性，并对经典路径依赖偏微分方程给出了粘性解存在性与唯一性的证明，丰富了加密衍生品定价数学基础[page::0][page::1][page::7][page::8][page::12][page::40]。
VALUING DIFFUSE GLOBAL PUBLIC GOODS FROM SATELLITE CONSTELLATIONS: EVIDENCE FROM GPS AND AIRLINE DELAYS
本论文通过差分法计量模型，研究了2000年关闭选择性可用性（Selective Availability）后提高全球定位系统（GPS）准确性对美国航空延误及社会福利的影响。结果显示，航空延误平均减少约0.617分钟，带来至少2.68亿美元的福利提升，该提升效应在更细化的时间和航程维度划分中表现更显著。本文还评估了GPS遭遇干扰导致的福利损失及对政策的建议，为全球公共物品投资提供了有力依据。[page::0][page::3][page::4][page::21][page::27][page::29][page::38]
Unmasking Inequity: Socio-Economic Determinants and Gender Disparities in Maharashtra and India’s Health Outcomes – Insights from NFHS-5
本研究基于2019-20年NFHS-5数据，利用健康经济学框架和Fairlie分解法，揭示印度及马哈拉施特拉邦自报疾病率的社会经济决定因素及性别差异。结果显示女性自报疾病率是男性的近两倍，婚姻状况、保险覆盖、种姓、城乡区域和财富水平是影响性别差异的关键因素，为针对性政策干预提供量化依据 [page::1][page::4][page::17][page::23]。
Balanced Area Deprivation Index (bADI): Enhancing social determinants of health indices to strengthen their association with healthcare clinical outcomes, utilization and costs
本研究提出了均衡版区域贫困指标（bADI），通过对原有ADI指标中的住房变量进行标准化处理，减少对高房价地区的偏倚。基于覆盖美国多州的百万级医疗保险患者数据，bADI在临床健康结果及预期寿命的相关性优于ADI，并且在预测医疗资源利用和费用方面表现更佳。bADI不同于ADI的发现是，最少和最严重贫困群体的医疗成本呈现递增与递减趋势，为医保组织资源配置和健康公平提供了更加精准的量表工具[page::0][page::6][page::8][page::10]。
Benchmarking Pre-Trained Time Series Models for Electricity Price Forecasting
本报告系统性对比了多款预训练时间序列模型（TSFMs）与传统统计和机器学习模型对欧洲五国2024年电力日前市场价格的预测性能。结果显示，双季节分解的MSTL模型表现稳健，领先多数TSFM，Chronos Bolt和TimeMoE在不同误差指标上表现出较强竞争力。TSFMs虽然无需训练且易用，但在性能和解释性方面仍受限，表明统计模型在可解释性需求较高的场景依然更具优势[page::0][page::1][page::3][page::4][page::5].
Smile asymptotic for Bachelier Implied Volatility
本文基于正则变换理论，扩展了Benaim和Friz针对Black–Scholes模型的隐含波动率微笑渐近分析至Bachelier模型。研究了大偏离状态下隐含波动率的渐近行为，揭示其与标的资产收益分布的尾部行为及特征函数解析带边界的直接联系，提出了明确的数学表达式，适用于利率及某些可取负值的市场建模，对多种常用量化金融模型均适用 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::8][page::9]。
TIP-Search: Time-Predictable Inference Scheduling for Market Prediction under Uncertain Load
本报告提出TIP-Search，一种适用于实时金融市场预测的时限感知推理调度框架，基于离线延迟剖析和领域感知准确度估计，动态选择最适合当前任务的预训练深度模型，实现了在严格延迟约束下的预测准确率提升最高8.5%。TIP-Search保证所有任务均满足时限要求，并在多数据集上验证其优于固定模型和随机策略的性能，表现出良好的泛化性和系统鲁棒性 [page::0][page::4][page::5][page::7]
A mix of long-duration hydrogen and thermal storage enables large-scale electrified heating in a renewable European energy system
本文基于78个气象年长时间序列数据，系统评估了电气化取暖对欧洲可再生能源系统中长期电力存储（LDES）需求的影响，发现电气化采暖使平均LDES能量容量增至无采暖情景的4倍以上，其中75%由负载杠杆效应驱动，25%来自可再生能源稀缺期与寒冷天气的复合作用。引入大型区域供热网络的长期热储存（LDTS）可平均减少36%的LDES需求，优化储能系统的地理分布，政策制定应推动两种储能技术协同发展，降低投资风险，确保采暖电气化的可靠实施 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6][page::10][page::11]
Will Neural Scaling Laws Activate Jevons’ Paradox in AI Labor Markets? A Time-Varying Elasticity of Substitution (VES) Analysis
本文构建了基于时间变弹性替代（VES）模型的经济框架，分析了神经网络规模律是否会激活AI劳动力市场中的杰文斯悖论。研究揭示了AI能力随着计算增长呈对数提升，且AI价格指数下降，导致AI与人类劳动替代弹性随时间变化。提出了五阶段AI市场渗透模型，指出只有当替代弹性超过1时，AI才可能实现市场主导地位，且市场转变时间主要由复合参数φ=δ·g决定，而非单纯价格竞争。该模型为评估AI技术替代人力的产业说法提供了理论基础 [page::1][page::3][page::8][page::14][page::21][page::24][page::18]
The Impact of Large Language Models on Open-Source Innovation: Evidence from GitHub Copilot
本研究基于GitHub Copilot的自然实验，通过Python/R和Rust/Haskell语言对比，实证揭示了大型语言模型（LLMs）对开源协作创新的影响。结果表明，Copilot显著提升了开源项目贡献总量，增幅在37%到54%之间。但LLMs对迭代创新（维护类贡献）的促进效果明显强于对能力创新（新增功能贡献），且这一差异在高活跃度项目及模型升级后进一步扩大，指示随着上下文理解能力提升，创新重心更趋向于利用已有资产的持续改进[page::0][page::5][page::20][page::26][page::30]。
AI as Decision-Maker: Ethics and Risk Preferences of LLMs
本报告基于50个大型语言模型（LLMs）的实验研究，系统测量了其固有风险偏好，发现对齐调优显著提升风险厌恶程度，且该效应具有因果关系且持续存在。过度伦理对齐虽保证安全，却可能导致风险承担不足并导致经济决策失衡，在金融投资预测等场景表现出谨慎偏差，揭示了伦理对齐和经济有效风险承担之间的关键权衡[page::0][page::3][page::24][page::30]。
The theory of quantitative trading
本书围绕金融市场中的量化交易系统分析展开，重点讨论市场随机性带来的统计学和因果推断难题，批判传统统计假设，提出基于统计数据非独立性和Von Mises随机性公理的新评估方法。通过实证和理论分析，详述了统计数据不确定性定义、概率计算、交易策略验证及心理因素对量化交易成功的影响[page::3][page::6][page::11][page::35][page::59]。
华泰金工 | 稳定战胜基准的主动基金有何特征
本报告通过分析2015年至2025年主动权益公募基金的业绩表现，揭示行业配置稳定、大盘价值风格和医药主题基金具有较高跑赢自身基准的概率。基于滚动三年跑赢基准概率超过80%的138只绩优基金，采用PCA降维及K-Means聚类划分为六类基金，并深入探讨各类基金的投资特征与典型代表，发现行业分散型基金倾向左侧行业轮动，小盘基金多为量化管理，价值基金注重安全边际，医药主题基金关注小市值个股，轮动型基金偏向中长期布局，科技型基金关注产业周期与细分赛道轮动。Brinson归因显示选股收益贡献显著高于行业配置收益，选股稳定性更强，行业轮动频率高的基金跑赢难度较大。此外，基金经理对估值和风格把握尤为关键，医药和价值主题基金表现突出，消费和TMT相对困难 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::15][page::16]
【东兴计算机】计算机行业2025年中期策略：AI Agent引领计算机行业价值重估（20250610）
本报告聚焦2025年计算机行业中期策略，重点解析AI Agent技术驱动下行业价值重估的逻辑，结合行业政策、技术进展与市场需求，展望AI Agent推动国产算力需求提升及软件服务模式创新。同时涵盖金属、汽车、煤炭等多行业发展趋势与投资建议，为投资者提供综合视角的中期布局参考 [page::1][page::4][page::6][page::8]
