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本文提出了一种名为 RepoMech 的新方法，旨在解决银行在回购交易中介中面临的资产负债表扩张问题。由于2008年金融危机后新的会计准则和杠杆率监管要求，银行记录的回购交易资产增加，限制了其中介能力。现行解决方案是强制集中清算，虽能实现多边净额结算，但会将交易对手风险转移至清算所，可能扭曲激励并增加成本。RepoMech 的核心创新在于，它能在不改变原始交易对手风险的前提下，实现回购交易的多边净额结算，从而有效减少银行的资产负债表占用，避免了集中清算的潜在弊端。
回购交易资产负债表金融监管多边净额结算风险管理银行中介
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本研究为本地能源共享市场中的自动做市商（AMM）建立了一套公理化理论，并利用平均场博弈分析了由此产生的经济的马尔可夫完美均衡。在该博弈中，异质产消者通过求解贝尔曼方程来优化能源消费、存储和交换。研究提出的公理识别了一类具有线性、利普希茨连续支付函数的机制，其价格随能源总供给与总需求之比下降。研究证明，实施批量执行和集中流动性允许利用去中心化金融中的标准设计条件（拟凹性、单调性和齐次性）来构建满足公理的AMM。由此产生的AMM是预算平衡的，并能实现事前效率，这与策略证明、事后最优的VCG机制形成对比。由于AMM实现了一个势博弈，我们通过先计算社会规划者的最优解，再分散化分配来求解其均衡。基于巴黎行政区的数据进行的数值实验表明，产消者社区相对于仅依赖电网的基准，可以实现高达40%的交易收益。
自动做市商能源共享平均场博弈机制设计去中心化金融市场均衡
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本文探讨了全球不平等（通过区域福利权重体现）如何影响最优碳定价。研究建立了理论模型，发现在缺乏国际转移支付的情况下，考虑各国消费边际效用的差异，会导致更严格的全球气候政策。研究还揭示了不同福利权重所隐含的最优统一碳价与各地区对气候政策严格程度的异质性偏好之间的联系。校准模拟表明，考虑全球不平等会降低最优全球排放量：在区域差异化碳价下，排放量降低21%；在强制全球统一碳价下，统一碳价需提高15%。
碳定价全球不平等福利权重气候政策最优政策环境经济学
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本文提出一个分析结构化生产系统均衡的新框架，区分了竞争市场交易的消费品和双边关系交换的中间品。核心贡献是引入了“生存性”概念——要求所有生产者获得正收入，并将其作为均衡的基本前提。主要理论结果表明，无环生产系统（即商品间不存在循环转换过程）总是生存的，这一条件意味着系统的协调性。研究完全刻画了生存系统的输入限制，证明禁止消费品作为其他消费品的投入，是确保所有消费品价格向量都存在可行价格体系的必要条件。该分析揭示了生产系统架构设计与经济可持续性之间的基本关系，将里昂惕夫-斯拉法生产理论与现代网络经济学联系起来。
生产系统生存性网络经济学投入产出均衡分析经济可持续性
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本研究通过随机实地实验（N=808）、利益相关者信念调查（N=2,400）和联合实验，探究了日本促进身体活动的慈善激励政策。研究发现，金钱激励使每日步数增加约1000步，而慈善激励的效果在统计上精确为零。然而，地方政府官员和企业员工普遍高估慈善激励对步行、参与度和亲社会行为的促进作用。联合实验表明，政策制定者在选择时不仅考虑步数增长，还兼顾其他多维目标。这表明，政策推广的挑战不仅在于证据强度，更在于决策者的信念体系和多元目标。
行为经济学政策评估实地实验激励设计信念偏差
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本文为日益碎片化的智能体AI与算法化领域提供了清晰的概念界定与分析框架。首先，明确定义了从智能到智能体AI的核心概念。其次，回顾了过去十年的方法论演进与技术进展。关键贡献在于区分了机器学习中的“机器”与“学习”部分，并首次提出：1）作为当前LLM智能体AI基础的“第一机器”（M1），本质是B2C信息检索体验向B2B的转型；2）作为生产级B2B转型架构前提的“第二机器”（M2），即策略型智能体AI，其定义基于系统必须克服的结构性进入壁垒。论文进一步阐述了首个M2完整实现的概念与技术见解，并基于过去二十年算法化基础架构的开发经验，展望了未来二十年的研究与转型议程。
智能体ai算法化机器学习架构b2b转型策略型智能体m2机器
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本研究探讨了消费者为何会频繁感到后悔。通过整合决策自主权、地位信号动机和网购偏好，并分析338份调查数据，研究发现：后悔频率与个体的决策导向和地位信号消费倾向显著相关。偏好网购环境会通过加剧社会比较、扩大选择集和持续暴露于替代方案等机制，进一步催生易后悔的消费行为。这为理解后悔作为一种持续性消费结果提供了新视角。
消费者后悔决策自主权地位信号网购偏好社会比较选择过载
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本研究基于高频数据，分析了生成式AI对新闻出版业的早期影响。研究发现：自2024年8月起，新闻出版商网站流量出现持续温和下降；采用robots.txt标准封锁AI爬虫的大型出版商，其总流量和真实用户流量分别下降了23%和14%；目前尚无证据表明LLMs正在取代编辑或内容生产岗位，相关招聘比例反而上升；在内容生产方面，大型出版商并未增加文本量，而是显著增加了富媒体内容，并更多地使用广告和定向技术。
大语言模型新闻出版网络流量内容生产就业影响ai爬虫
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本文从设计视角（固定总体、随机分配）探讨了在完全随机实验中检验“单调性”（即所有个体的处理效应符号一致）的可能性。研究发现，虽然从形式上看，有限总体中的处理效应分布（及单调性）是可识别的，但传统的识别定义在此情境下并不自然。通过评估数据的统计推断能力，作者指出：频率学派的检验对某些备择假设具有非平凡功效，但功效普遍受限；同时存在一些非退化的贝叶斯先验，在观测到数据后对单调性的信念永不更新。因此，尽管存在形式上的识别结果，实践中从数据中学习单调性的能力仍然非常有限。
因果推断随机实验单调性识别有限总体设计视角
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本文针对多组二项分布结果的均值估计问题（如人口普查代际流动性、传染病患病率、点击率评估），提出了一种基于复合决策框架的线性收缩估计方法。该方法绕过了传统经验贝叶斯方法对未知先验分布的依赖和计算困难，直接处理固定参数，并推导了近似Stein无偏风险估计量（SURE）来评估平均均方误差。研究证明了该机器学习辅助估计量的渐近最优性、遗憾界和有效推断能力，且无需对二项分布进行高斯近似，适用于小样本或小均值参数的单样本与双样本场景。
二项分布估计复合决策线性收缩sure小样本推断跨任务学习
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本文提出了一种用于矩阵时间序列的模态加性因子模型（MAFM），通过加性结构分别捕捉行特定和列特定的潜在效应，比Tucker和CP等乘法因子模型更具灵活性。模型开发了高效的两阶段估计算法：用于初始化的模态内积特征分解（MINE）和用于迭代优化的补空间投影交替子空间估计（COMPAS）。其核心创新在于，正交补投影在估计每个载荷空间时能完全消除跨模态干扰。研究建立了估计量的收敛速率与渐近分布，并开发了数据驱动的推断框架以支持置信区间构建与假设检验。
矩阵时间序列因子模型模态分解统计推断高维数据
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本研究提出一种利用深度学习处理海量非结构化数据（文本、图像、价格、销量）的享乐价格模型。模型通过深度神经网络从产品描述和图像中提取抽象属性特征，并以此估计享乐价格函数。在亚马逊自营服装销售数据上的应用表明，该模型样本外预测精度极高，$R^2$ 达到 $80\%$ 至 $90\%$。基于此构建的AI享乐费雪价格指数（按年环比链式计算）与CPI及其他电子指数形成对比，为质量调整价格指数提供了新方法。
享乐价格价格指数深度学习非结构化数据质量调整经济计量
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本文研究了能杜绝卖家使用虚假出价（Shill Bids）操纵拍卖的单物品拍卖机制。研究区分了强虚假出价防护（卖家在任何情况下都无法从虚假出价中获利）和弱虚假出价防护（虚假出价的期望收益非正）。研究发现，荷兰式拍卖（配合合适的保留价）是唯一同时满足收益最优和强虚假出价防护的拍卖形式。此外，任何确定性拍卖机制最多只能同时满足静态性、策略证明性和弱虚假出价防护这三个属性中的两个。主要结论可推广至关联价值和相互依赖价值的设定。
拍卖理论机制设计虚假出价荷兰式拍卖激励相容
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本文在仅要求代理人选择函数满足路径独立性的多对多匹配市场中，计算了（成对）稳定集的格运算。为实现此目标，研究者在工人准稳定匹配和公司准稳定匹配的格上构造了Tarski算子。这些算子分别类似于裁员动态和职位链动态，为理解市场如何通过再均衡过程达到稳定状态提供了新的理论工具。
匹配理论市场设计稳定集格运算再均衡动态
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传统最优增长模型隐含的“永续存在”约束，可能为停滞经济中的无限苦难提供伦理辩护。本研究在临界水平功利主义框架下，将规划期视为内生选择变量，建立了静态人口伦理与动态增长理论的结构同构。通过迂回生产经济的闭式解分析发现：在低生产率条件下，为避免创造不值得过的生活，有限寿命在结构上是最优的。王朝的终结可被解读为一种防止代际痛苦的利他性终止，而非可持续性的失败。研究同时揭示了伦理不对称性：衰退经济的最优选择是有限寿命，而增长经济在代际公平要求下则需当代人做出终极牺牲。
最优增长人口伦理代际公平临界功利主义王朝寿命经济停滞
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本研究利用瑞士2016-2023年所有市镇的创业数据，探究了1981年宪法性别平等公投结果（作为性别规范的代理变量）对当前女性创业活动的长期影响。研究发现，历史上对性别平等支持度更高的市镇，其当前女性与男性创业比率显著更高，弹性系数为0.165。这种关系在人口更稳定（本地出生居民比例更高）以及居民宗教归属感更弱的市镇中更强。此外，育儿支出本身与创业率无关，但与历史性别规范交互时，对女性创业比率有正向影响，表明正式与非正式支持机制共同塑造了女性创业活动。
性别规范女性创业长期影响瑞士研究公投分析社会经济学
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本文针对反事实政策评估中，需将依从者处理效应外推至更广泛群体的问题，提出了一种在工具变量存在弱识别时仍有效的推断方法。传统方法（如F检验）在工具变量变异有限时，常导致置信区间过短且无法准确检测弱工具问题。作者构建的推断框架，无论识别强度如何，都能为边际处理效应的各类线性泛函（包括LATE、ATE、ATT及政策相关处理效应）提供渐近有效的置信集。这是首个为该类参数提供弱工具稳健推断结果的研究。最后，作者应用Agan等人（2023）的数据，分析了改变检察官宽严程度以降低再犯率的反事实政策效果。
工具变量弱识别处理效应外推late稳健推断政策评估
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本研究提出了一种新的计算框架，用于评估那些旨在改变处理分配的反事实政策（例如，鼓励法官释放更多被告的指令）的效果。该框架利用工具变量（IV），在无需依赖通常较为脆弱的“IV单调性”假设的情况下，即可计算出政策效果的尖锐边界。研究发现，对于一类重要的政策评估，IV单调性虽然对两阶段最小二乘法的因果解释至关重要，但并不会收紧反事实政策影响的边界。论文还分析了包括政策不变性假设在内的其他替代约束的识别能力，并提出了该假设的一种松弛形式。研究通过纽约市保释法官和马萨诸塞州检察官的准随机分配案例进行了应用演示。
工具变量反事实政策评估因果推断识别边界准随机实验计量经济学
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本文综述了歧视理论的最新研究进展，在传统偏好歧视和统计歧视框架基础上，引入了学习与信号传递环境的具体特征分析。新理论采用信息与机制设计语言，探讨算法在学习和决策过程中的作用，并引入行为偏差和错误信念的代理人模型。在线附录试图弥合经济学视角与社会科学中歧视研究的差距，识别出一类歧视性制度模型，包括歧视性社会规范和制度设计理论。
歧视理论行为经济学算法决策机制设计社会规范
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本研究探讨了在社会学习网络中，个体如何根据邻居的连接度（degree）来差异化地加权其意见。模型捕捉了两种常见倾向：更信任高连接度个体，或反之，削弱其影响力。通过分析大规模随机网络，研究发现：赋予高连接度邻居更大权重会损害群体的最终学习准确性（即“智慧”），但对收敛速度的影响是非单调的，具体取决于高、低连接度群体内部观点的多样性。这揭示了收敛速度与群体智慧之间潜在的权衡关系。
社会学习网络模型度加权群体智慧收敛速度意见动态
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本文提出了一种基于多元分布函数的多变量分位数回归（MQR）新框架。与现有方法不同，MQR通过联合条件分布函数的条件概率结构定义分位数，并利用条件机制导出的序列单变量分位数回归构建多元分位数曲线。该方法允许对边际效应进行直观解释和灵活估计。论文建立了MQR的理论基础，包括估计量的渐近性质。模拟实验表明，该估计量在不同依赖结构下均表现出稳健的有限样本性能。作为实证应用，MQR框架被用于分析阿根廷2004年至2024年的汇率传递效应。
多变量分位数回归条件分布函数序列估计汇率传递渐近性质金融计量
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本文推广了Lancaster（2002）提出的修正极大似然估计（MMLE）方法，用于处理具有固定效应、任意初始条件及可能包含协变量的面板AR(1)模型（时间维度T固定）。研究发现，当自回归参数ρ=1时，修正轮廓对数似然函数存在拐点，导致ρ一阶不可识别但二阶可识别。与同类模型的随机效应估计量或变换MLE不同，广义MMLE在有限样本中对于任意|ρ|≤1的值几乎必然唯一确定。当ρ=1时，MMLE的收敛速度为$N^{1/4}$（N为截面维度），并推导了其极限分布（通常不对称）。此外，基于修正轮廓似然函数并使用其期望海森矩阵（而非观测海森矩阵）的拟似然比（QLM）检验，以及基于该检验反演得到的置信区域，在|ρ|≤1时具有一致的渐近正确尺寸。最后通过蒙特卡洛模拟研究了MMLE与QLM检验的有限样本性质。
面板数据ar(1)模型固定效应修正极大似然估计单位根渐近分布
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本文通过一维空间投票模型，研究了在选举中，掌握私有信息的挑战者如何利用定向广告说服选民。研究表明，即使现状政策位于中位数选民的最优点，挑战者也能通过向不同偏好的选民策略性地揭示不同的可验证信息，从而赢得简单多数选举。定向广告使挑战者能够说服偏好相反的选民，并影响由这些选民决定的选举结果。公开所有政治广告可以减轻定向广告的负面影响，帮助选民集体做出正确选择。
定向广告选举模型政治说服信息策略空间投票
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本文针对班扎夫值、迈尔森值等经典合作博弈解因缺乏效率性而受限的问题，提出了一种通用的“效率扩展算子”。该算子可将任何非效率解扩展为效率解，同时保留其核心规范结构。作者通过引入新公理，统一刻画了平等剩余分配与比例分配两种方法，并应用于带沟通网络的合作博弈及联盟结构博弈，展示了该框架的广泛适用性。
合作博弈效率扩展分配原则公理化博弈论tu博弈