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02-05 00:00
本研究通过一个资本预定的短期结构模型，量化了将正式工作时间上限从每周44小时降至36小时的即时影响。核心指标是维持基准GDP水平所需的全要素生产率提升幅度（A_req），即政策下产出与基准产出相等时需对生产率施加的乘数因子。基准模拟显示，44小时向36小时的转变意味着A_req约为8.5%。
工时政策生产率结构模型经济影响劳动力市场
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02-05 00:00
本文研究了一个双边平台上的动态匹配问题，其中供给方（如司机、卖家）具有长期耐心并承担等待成本，而需求方（如乘客、买家）则缺乏耐心，若不及时匹配便会离开。模型假设高质量（H型）和低质量（L型）的供需双方随机到达，匹配收益具有超模性。研究发现，在集中式最优策略下，平台会采用阈值规则，保留高质量供给以等待未来的高质量需求。在去中心化系统中，通过适当调整匹配收益的分配比例，可以使自私的个体决策与集中式最优结果完全一致。研究还比较了不同耐心程度（双方均有耐心、仅一方有耐心、双方均无耐心）下的社会福利，发现在去中心化系统中，社会福利的排序取决于收益分配规则和等待成本，赋予耐心可能提升也可能降低整体福利。
动态匹配双边平台资源配置耐心失衡社会福利
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02-05 00:00
本研究探讨了超市零售业中，将临期生鲜食品的折扣销售纳入未来需求预测的常见做法。通过对一家欧洲大型零售商超过1700种商品、676家门店的数据进行两步回归分析，研究发现，当发生折扣销售时，大多数商品的预测需求会低于实际需求。这种“剩余提升效应”与降价销售的数量显著相关。研究结果强调了需要更精确的方法来整合折扣销售数据，以避免库存积压及由此产生的经济和环境浪费。
需求预测生鲜零售折扣销售库存管理回归分析
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02-05 00:00
本研究提出了DeXposure-FM，这是首个用于度量和预测去中心化金融（DeFi）网络中协议间信用敞口的时序图基础模型。该模型采用图-表格编码器架构，在包含超过4300个协议、24300多种代币、4370万条数据的DeXposure数据集上进行训练，能够联合预测协议层面的资金流以及信用敞口网络的拓扑结构与权重。实证验证表明，其性能优于现有的图基础模型和时序图神经网络。该模型进一步支持宏观审慎监控和基于场景的DeFi压力测试，可生成协议级系统重要性评分和部门级溢出与集中度度量。
去中心化金融信用风险图神经网络时序预测金融稳定基础模型
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02-05 00:00
本研究将限制平均损失时间（RMTL）方法扩展应用于医疗保险优势计划（Medicare Advantage）的支付政策评估。针对私人保险公司可能存在的“过度编码”（upcoding）行为——即夸大患者诊断以获取更高政府支付，研究提出了几种新颖的估计量来量化编码强度与可能的欺诈。通过利用美国国立卫生研究院“全民研究计划”数据进行模拟，并开发开源R包生成带标签的模拟数据，该方法为在存在竞争风险和不可靠报告的现实场景下进行稳健的生存分析提供了工具。据估计，此类欺诈行为在2025年可能使联邦政府损失高达400亿美元。
生存分析医保支付欺诈检测竞争风险rmtl估计模拟研究
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02-05 00:00
本文验证了“因果消息传递”方法在估计网络干扰下的总处理效应时的有效性。该方法不依赖网络拓扑结构，而是利用结果数据中的时序变化来推断溢出效应。研究将其应用于两个大规模实地实验，并与需要网络知识的二分图方法进行对比。结果表明，在无法获取交互网络的情况下，因果消息传递得到的效应估计在方向和统计显著性上与网络感知方法基本一致。这为网络数据难以获取、不完整或不可靠的实际场景提供了一种有效的替代方案。
因果推断网络干扰溢出效应实地实验时序分析
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02-05 00:00
本研究在选民众多、候选人规模更大的标准公正文化模型中，探讨委员会选举问题。通过概率方法、对偶论证和舍入技术，揭示了两种集体优势概念（α-获胜集和α-支配集）的尖锐阈值现象。研究发现，α-获胜集存在阈值 α*_win = 1 - 1/k，而更强的α-支配集阈值则为 α*_dom = 1/2 - 1/(2k)。当α超过相应阈值时，相应规模的委员会几乎不可能存在。该结果改进了此前所有k≥2情况下的已知界限。
委员会选举阈值现象概率方法社会选择理论集体决策
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02-05 00:00
本研究构建了一个包含同伴效应的离散选择模型，探讨了同伴如何同时影响个体的偏好和考虑集。研究证明了在特定条件下，可以从选择序列中非参数地识别出网络中的连接类型、个体偏好及考虑机制，且无需依赖外生协变量或菜单变化。应用该模型分析茶饮连锁店扩张决策，发现了有限考虑的证据，并通过反事实模拟表明，有限考虑会减缓市场渗透与竞争速度。
同伴效应离散选择模型考虑集网络识别非参数识别有限考虑
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02-05 00:00
本文研究了无货币转移的多物品再分配问题，其中代理人初始拥有多个不可分割物品，并对物品组合有严格偏好（例如公司员工的班次交换）。研究聚焦于仅需个体物品排序信息的边际规则，在词典序和响应式偏好域上，对广义顶级交易循环规则进行了公理化刻画。在词典序域上，TTC可由平衡性、个体物品效率、最差禀赋下界以及截断策略证明性或放弃策略证明性来刻画。在响应式域上，TTC是唯一满足个体物品效率、截断策略证明性以及最差禀赋下界或个人理性的边际规则。在Shapley-Scarf住房市场中，TTC可由帕累托效率、个人理性和截断策略证明性刻画。此外，在条件词典序域上，增强的顶级交易循环规则由平衡性、帕累托效率、最差禀赋下界和放弃策略证明性刻画。该域是帕累托效率与个体物品效率重合的最大域。
匹配理论机制设计公理化顶级交易循环多物品分配策略证明性
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02-05 00:00
本研究探讨了分配多种异质物品的高效机制设计，目标是最大化“剩余盈余”（分配产生的总价值减去筛选成本）。研究发现一个稳健趋势：随着商品种类的增加，不进行筛选的机制（如按外生优先顺序的序列独裁）往往表现更优。研究通过分析一个程式化环境中渐近高效的机制来探究原因，并应用自动化机制设计方法进行数值模拟，在一般环境中验证了这一趋势。基于此，研究者提出了“注册-邀请-预约”系统，作为应对大流行病的疫苗接种高效调度方案。
机制设计多物品分配剩余盈余不筛选机制自动化设计疫苗接种调度
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02-05 00:00
本研究提出一个理论框架，证明个体在决策时的响应时间数据能够揭示传统方法难以观测的经济相关潜变量，如支付意愿、偏好强度、产品质量或主观幸福感。该框架统一并扩展了现有文献，并通过实证应用展示了其广泛价值：包括显示性偏好分析、识别最优助推策略、检验收入边际幸福感递减假说以及预测处理效应异质性。研究表明，响应时间可作为补充传统选择数据的重要信息源，为行为经济学和实证研究提供新工具。
响应时间行为经济学潜变量实证方法决策分析幸福感测量
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02-05 00:00
本文首次为线性回归中遗漏变量敏感性评估方法建立了公理化比较框架。作者提出，敏感性参数的选择应基于其协变量抽样分布，并定义了参数一致性和单调性两个核心性质。研究证明，文献中最流行的方法既不满足一致性也不满足单调性，而几种替代方法则同时满足这两个性质。该框架为选择稳健的敏感性分析方法提供了客观、形式化的标准。
敏感性分析遗漏变量公理化框架线性回归稳健性检验
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02-05 00:00
本研究针对固定预算下的最优臂识别问题，提出了一种两阶段自适应实验策略。第一阶段为均匀采样的试点阶段，用于剔除明显次优臂并估计方差。第二阶段前，通过求解一个高斯极小极大博弈，得到最优采样比例与决策规则，并据此分配样本。采样结束后，依据决策规则推荐最优臂。理论证明，该单一策略在简单遗憾准则下，同时达到了渐近的极小极大最优与贝叶斯最优，其上界与下界（包括常数项）完全吻合。
最优臂识别固定预算自适应实验极小极大最优贝叶斯最优两阶段策略
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02-05 00:00
本文提出了一种结合张量与非张量预测因子的扩散指数预测框架，核心在于通过CP张量因子模型保留数据结构。当非张量预测因子较少时，研究证明了最小二乘估计的渐近性质，并推导了考虑潜在因子估计不确定性的预测区间解析公式。同时，提出了一种对横截面依赖稳健的高维协方差矩阵阈值估计方法。当非张量预测因子维度较高时，引入了多源因子增强稀疏回归模型，并证明了相应惩罚估计的一致性。模拟与对美国贸易流的实证应用均验证了该方法优于现有主流方法。
张量因子模型扩散指数预测高维协方差估计因子增强回归预测区间稀疏回归
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02-05 00:00
本文基于动态异质面板交互效应分析的最新进展，对产出收敛的实证基础进行了批判性检验。研究发现，假设平行趋势和同质动态的流行工具（如Barro跨国回归和双向固定效应估计量）会严重低估收敛速度并导致误导性推断。相反，Chudik和Pesaran（2015a）提出的动态共同相关效应估计量能提供一致估计和有效推断，对非平行趋势和相关异质性具有稳健性，即使在潜在技术因子存在断点、趋势和/或单位根时也适用。文章还提出了一种估计增长缓慢变动决定因素效应的方法。理论发现辅以宾大世界表数据的实证证据，发现跨国人均产出收敛的证据很少，跨国增长收敛的证据非常缓慢，而国家内部收敛则相对较快。资本积累是跨国产出差异最重要的单一决定因素，而冲突潜力和产权保护等缓慢变动指标被证明是人均产出稳态水平的统计显著决定因素。
产出收敛面板数据动态异质共同相关效应经济增长实证检验
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02-05 00:00
本研究探讨了个体认知偏差与集体选择机制的交互作用。在投票者拥有内在偏好排序但采用批准投票制的情境下，引入锚定偏差：备选方案由社会规划者按顺序呈现，投票者仅当方案可接受且优于之前所有方案时才会批准。研究首先分析了哪些批准投票规则具有锚定免疫性，即无论呈现顺序如何总能选出相同获胜者，发现该要求极为苛刻，仅极少数规则满足。其次，研究发现当规划者不了解投票者偏好时，无法操纵结果。
投票理论认知偏差锚定效应集体决策社会选择
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02-05 00:00
本文提出了一个由代理人工智能（AI）进行选择的模型，其关键特征是AI在推荐选择前可能误读菜单。一个单一的非循环性条件保证了存在单调的解释和严格的偏好关系，能共同合理化AI的推荐。由于该偏好通常不唯一，无法保证其与决策者的偏好对齐。验证此类AI对齐的关键在于满足双重单调性的解释。双重单调性确保了完全可识别性和内部一致性。然而，还需要额外的幂等性属性来保证推荐是完全理性的，并保持在原始可行集内。
人工智能选择理论偏好对齐理性化代理模型决策
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02-05 00:00
本研究提出一个集成框架，将时间折现经济分析与线性回归相结合，以评估制造业企业的财务绩效与控制系统效率。研究首先构建了一个理论折现模型，利用复利函数将不同时间点发生的成本与收益转换为现值，可处理一次性支出、时间比例成本及系统开发调试中的复杂成本结构。随后，采用线性回归作为近似方法，实证评估了多决策准则如何影响折现后的经济绩效，为传统依赖确定性折现的方法提供了更全面的补充。
财务报表风险线性回归多准则决策时间折现制造业经济分析
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02-05 00:00
本文通过荷兰赌论证，探讨了模型设定错误时贝叶斯学习者的脆弱性。研究发现，即使使用错误似然函数，只要严格遵循贝叶斯规则更新信念，代理人就不会被确定性地荷兰赌（即所有状态下都必然亏损）。然而，要完全避免期望亏损的荷兰赌，代理人必须同时满足：使用词典序先验、遵循贝叶斯规则，并且知晓真实的数据生成过程。研究将金融工具设计和蒙提霍尔问题中的行为解释为从错误设定群体中提取确定期望收益的荷兰赌。
荷兰赌模型误设贝叶斯学习信念更新决策理论金融工具
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02-05 00:00
本文研究了偏好对齐但使用简单语言进行多维廉价沟通的模型。专家通过一个评分函数将多维状态汇总为一维信息传递给决策者。研究发现，即使双方利益一致，简单语言的使用也会引入战略摩擦，导致均衡收益可能低于承诺使用特定评分规则时的收益。在二次损失效用下，任何均衡评分函数必须是状态的线性函数或是离散的。对于正态分布的状态，研究刻画了均衡线性评分函数的集合，并证明该集合仅包含事前最优和最差的线性评分函数。
廉价沟通战略信息传递简单语言多维状态线性评分均衡分析