本报告重新审视了21世纪以来全球贫富国家收入趋同问题，挑战传统认为无显著赶超和主要由全要素生产率（TFP）驱动收入差异的观点。研究发现自2000年以来，贫穷国家收入以年均0.8%的速率趋近富裕国家，剔除撒哈拉以南非洲后速率增至1.5%。通过引入资本收入份额异质性的增长核算，绝大部分趋同由实物资本和人力资本投入的趋同时期驱动，而非TFP改善，强调资本积累在缩小跨国收入差距中的核心作用[page::0][page::1][page::3][page::6][page::11]。
本报告针对粗糙Heston模型中的隐含波动率形状和定价准确度，提出了分数阶Adams法的若干改进以及高效的sinh-加速傅里叶反演方法。实证结果显示，传统如Carr-Madan、COS及Lewis方法存在较大数值误差，导致校准结果严重失真，产生幽灵校准现象。通过引入共形Bootstrap原理，实现了对误差的有效控制，使得数千个期权定价能在毫秒级别完成且误差低于0.5%。此外，报告指出合理划分标的价格和到期时间区域、动态调整算法参数是实现准确快递定价和校准的关键 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::18][page::20][page::22].
本报告利用细粒度监管数据，评估2021年1月至2023年6月欧元计价利率互换交易中意大利银行衍生品头寸在利率意外上升时抵消债券损失的能力。研究发现，100基点的收益率曲线平移使银行互换头寸价值平均增加3.65% CET1，部分抵消了债券在公允价值和摊余成本计价下分别导致的2.64%和5.98%损失。机构间存在差异，但整体上意大利银行利用互换作为对冲工具，缓解了利率风险，提升了应对货币政策紧缩的能力。同时，基于互换定价模型对报告数据质量进行了验证，发现模型在拟合价值变化方面误差显著小于对价值本身的拟合误差，彰显了监管数据的实用价值 [page::0][page::1][page::16][page::20]。
本文提出了一套综合模型，结合电力日内市场的多时段随机现货价格与确定性的流动性成本曲线，通过动态规划框架完成电池储能资产的估值。基于德国和法国市场2021-2023年数据回测，结果显示引入流动性成本模型能显著提高收益，尤其在多电池场景避免损失，同时利用随机价格模型优于确定性价格模型 [page::0][page::2][page::13][page::16].
本文提出基于复合CARMA(p,q)-Hawkes自激点过程的资产价格动态建模，克服标准Hawkes过程的局限，实现更复杂的跳跃时间依赖结构。构建的模型在真实世界和风险中性测度下均保持对数仿射特性，结合高斯-拉盖尔求积方法，提供欧式期权定价的高效数值解法。数值和实证分析表明，该模型能更精确拟合市场隐含波动率微笑，尤其在深虚值期权中表现优异，并通过实际个股期权数据验证了模型优于传统Hawkes模型的拟合能力 [page::0][page::1][page::5][page::10][page::16][page::23][page::27]
本报告基于Zarattini和Antonacci提出的长期行业趋势跟踪策略，通过引入多种改进手段（如移动平均回退策略、动量信号、滚动周期与波动率调优、行业剔除及Walk-Forward分析），全面评估策略在现代市场的适用性与稳健性。研究显示优化参数与新机制虽在样本内表现良好，但持续面临过拟合和泛化能力不足的问题，表明历史策略难以直接迁移至当前复杂市场环境，未来需深化风险调整分配和动量指标设计以提升表现 [page::0][page::4][page::11][page::12][page::9]
本报告提出一种基于贝叶斯方法的不确定性量化框架，用于投资组合温度对齐模型，结合FaIR气候模型与X-degree Compatibility (XDC)方法，系统考虑参数、排放数据及情景不确定性。通过MCMC采样与深度学习仿真器，实现高效且实时的气候风险评估，显著提升投资组合构建过程中的气候风险管理和决策能力，进而支持科学严谨的低碳转型投资策略制定 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::10][page::14][page::18]
本文应用凯利准则分析预测市场中价格与预期概率的差异，解释了投资者主观概率与市场价格间的偏离现象，并提出通过调整赔率结构以增强市场流动性。同时利用基于偏置抛硬币的简单资产价格模型，结合Kullback-Leibler散度探究误判概率偏差与投资比例计算错误对组合增长率的影响，展示了凯利策略在有限时间内的相对表现，为理解和优化预测市场提供理论依据[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告基于3947篇英文学术文献，采用文献计量和范围综述方法，系统分析了全球对贫民窟的研究现状、地域分布与学科领域，发现研究多集中于印度、南非、肯尼亚和巴西等国；医学和社会科学主导研究话语，技术类研究较少。报告还指出了现有研究存在的空间与主题盲点，强调未来应加强对不同地区、特别是西非贫民窟的关注，并推动更综合、参与性强的研究视角，为城市贫困治理提供科学支持 [page::1][page::2][page::4][page::10][page::15][page::17][page::18]。
本报告研究了在有限投资期限内，考虑买卖双方成比例交易成本情况下的最优投资策略交易边界的变动规律。核心发现包括成本调整后的买卖边界随交易成本呈单调变化，即调整后的卖出边界随卖出成本减小，买入边界随买入成本上升，且默顿线始终夹在两个调整后的交易边界之间。此外，研究还拓展到风险溢价、风险厌恶和波动率等其他参数对交易边界的影响，为理解含交易成本的投资组合优化问题提供了理论依据 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::7][page::10][page::11].
本文基于Faulkender和Wang(2006)的现金回报框架，构建现金生产率信号评估未来股票表现。通过WRDS数据，研究了针对纳斯达克非金融企业的长期组合策略。结果表明，现金生产率对整体纳斯达克样本预测能力有限，但在精选组合中表现良好，产生显著正α，提示精炼样本选择对策略有效性的重要性。研究强调结合其他信号和控制交易成本的进一步验证必要性，为基于现金效率的量化投资策略提供新思路[page::0][page::1][page::3][page::4][page::6]。
本报告基于瑞士雇主面板调查，系统描绘了瑞士企业数字化现状与趋势。研究显示，尽管基本数字技术普及，但较前沿技术采纳率偏低，且企业普遍高估自身技术水平。此外，数字转型带动员工工作任务变得更复杂多样，知识更新需求增加，员工自主权提升。调研还揭示投资分布不均及数字技术对外包策略的多重影响，为企业数字化战略提供实证参考与建议 [page::0][page::5][page::6][page::10][page::13][page::15][page::18][page::20][page::25][page::26].
本报告基于瑞士企业调研数据，实证分析数字技术应用与绩效激励普及率的关系。结果表明，商业软件及部分工业4.0关键技术（如AI/大数据、云计算）显著提升绩效激励水平，支持数字技术通过改善员工绩效测量降低组织监督成本的假设。此外，技术友好型企业比技术规避型企业更频繁使用绩效激励，且管理层与非管理层员工受技术影响无显著差异，表明数字技术在各层级均加强了绩效管理 [page::0][page::2][page::21][page::25].
本报告基于德州哈里斯县超11.4万次房产税申诉听证及超过2.7年音频数据，揭示女性申诉人在房产税申诉过程中遭受性别偏见，特别是在女性评审小组面前，女性申诉人获得减税的可能性显著降低。利用多模态大语言模型分析听证语音，发现男性申诉人在面对女性评审时行为更具攻击性，而女性申诉人行为较为稳定，但即便控制行为差异，女性申诉人在女性小组面前依然处于劣势，暗示偏见源于评审人员的潜在认知和态度。这一发现对理解行政评估中的性别偏见和完善相关程序具有重要指导意义 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::6][page::15][page::17][page::18][page::36][page::37]
本报告研究了利用Ornstein-Uhlenbeck (OU)过程建模股票价差的配对交易策略，与基于滚动窗口计算均值和标准差的朴素配对交易策略进行对比。结果显示，OU模型在风险调整收益方面优于朴素策略。研究涵盖了数据筛选、配对选择与验证、模型参数估计及交易信号生成，测试了两种策略在2023-2024年历史数据上的表现。OU模型捕捉了均值回复特性但表现稍逊，未来可通过行业细分、统计测试完善配对选择，并结合更复杂的机器学习及组合优化提升效果 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::9]
本报告针对纽约证券交易所股票设计了一种系统化多因子市场中性投资策略，结合动量指标、基本面因子及分析师推荐，通过严格的因子筛选和组合构建方法，实现了基于风险平价的最优持仓结构。回测结果显示风险平价组合在样本内外均表现出较高夏普率、低贝塔值及较小最大回撤，策略有效保持市场中性，能稳定产生回报并降低系统性风险[page::0][page::6][page::10][page::11][page::12]
本报告研究社会经济网络中的多重关系（multiplexing）现象，并基于印度乡村数据揭示了多层网络关系的相关性及其对信息传播和扩散的影响。实证分析发现，不同关系层（如社交、建议、帮助、借贷）相互关联但存在显著差异，传统基于地理和族群的网络代理效果有限。基于随机对照试验的数据，建议网络对信息扩散的预测能力最强，且多层网络的结合能进一步提升预测准确度。理论模型证明多重关系会减缓简单传染过程的扩散速度，而对复杂传染过程的影响则依赖传染率，可能促进或抑制扩散。此外，研究发现女性网络的多重性更强且多重性与个体连通数呈负相关，暗示了性别和社会结构对信息获取和行为传播的不平等影响 [page::0][page::1][page::2][page::7][page::12][page::16][page::17][page::23][page::27][page::28]
本报告基于2014年美股S&P500479只股票的高频数据，应用随机矩阵模型分析非平稳复杂系统中的多元分布及其相关性。通过将收益率旋转到相关矩阵的特征向量空间，得到具有重尾特性的多元联合分布。非平稳性导致相关性波动加剧，使分布尾部更重，风险评估更加全面。模型拟合结果表明，长期区间的尾部更重，验证了随机矩阵模型对非平稳金融市场的刻画能力 [page::0][page::1][page::5][page::8][page::13][page::21]
本报告提出并扩展了基于随机矩阵的多元分布模型，用以描述复杂系统中存在的非平稳性及其重尾联合分布；通过划分短期平稳时期并用随机矩阵构造相关矩阵的波动，得出四种多元幅度分布的闭式解析表达式，同时提供了这些模型的矩矩和旋转幅度的单变量分布便于实证分析，显著减少拟合参数，提升模型应用的便利性，为后续金融市场等复杂系统的风险评估奠定理论基础 [page::0][page::1][page::8][page::12].
本报告基于覆盖逾两万家电力资产持有公司的资产级数据，量化分析电力企业的技术转型动态，发现资产集中度高、技术组合持久且转型缓慢，只有约3%化石燃料主导企业向可再生能源转型，且无完全转型案例；转型路径多样且依赖企业既有技术集中度，强调了设计支持企业技术转型政策的挑战 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5]
