本论文基于对TikTok上约40,000条“#China”相关视频的爬取与约8,600名美国受试者在仿真TikTok应用上的随机实验，发现：亲中“外部网红”内容在参与度上普遍优于官方国家媒体，并且随机分配观看这类网红视频会显著提高美国受试者对中国的好感与对中国经济、文化、政治系统的正面评价；相比之下，国家媒体内容可能导致反弹或无效（描述性与实验证据合并支持）[page::4][page::6][page::10].
基于1981–2022年美国K–12学校枪击数据，研究发现当日最高温超过90°F时，学校枪击发生率相较于低于70°F的日子增长约80%，且主要由蓄意（homicidal/threat）和威胁类事件驱动，且集中在课前/课后与午餐等监督较少的时段；将估计结果应用于CMIP6气候情景，至2091–2100年，SSP2–4.5与SSP5–8.5情形下，相关枪击事件分别预计上升约8%与14%，对应的现值社会成本估算数百百万美元量级（2025美元）[page::0][page::15][page::23][page::29][page::33]
本文利用美國州際「市場平台投資限制」被逐步取消的準自然實驗，基於分支層級的差分中差分實證，發現允許市場化借貸平台募集資金會顯著推高銀行的存款成本——單一平台准入導致約5.8%上升，兩家平台均准入時最高達約11.5%（小型銀行受影響更大）；分行網絡規模與地理多元化可部分緩解該衝擊，且定價上升有助於阻止存款外流，整體存款規模並未顯著下降 [page::0][page::13][page::15]
This paper formulates next-day open-direction prediction for healthcare indices (S&P 500 and S&P BSE healthcare) as a supervised one-step-ahead classification problem and achieves high empirical performance (accuracy > 0.8, MCC > 0.6) on held-out tests [page::0]. The authors design three feature groups—intrinsic OHLC prices, volatility-based historical bands (Donchian, Bollinger, Keltner), and novel nowcasting features formed by log-ratios of same-day OHLC to open—and show that nowcasting features dominate predictive power per Shapley explainability, while historical band features have inconsistent or negligible contribution [page::7][page::20]. The study spans Apr 1, 2019–Mar 31, 2024 across two markets, highlights model interpretability via Shapley values, and emphasizes transparency by using only public OHLC data [page::4][page::20].
本文提出一个针对去中心化借贷市场上“杠杆质押（loopy）”策略的凸优化框架，利用借贷利率为利用率的确定性函数将多市场非凸问题转化为对市场敞口的凸分配，从而对线性、kinked 和 Morpho 自适应利率模型得到封闭解，并在以太坊和 Base 的 Morpho wstETH/WETH 市场回测显示：小规模、频繁再平衡的杠杆头寸可将 APY 提升至约 6.2%（对比单纯质押 3.1%），且收益对仓位规模与再平衡频率高度敏感 [page::0][page::12]。
本文基于最新的气候损害元分析与标准综合评估模型（DICE-like），计算并比较了“国家层面”的碳社会成本（national SCC）与国家间净气候责任（net liability）。结果显示：国家SCC随人均收入与人口规模变化；中等收入且高碳密集国家往往为净债务方，而最贫穷与最富裕国家通常为净受益方；历史累积排放下的历史债务模式与未来年排放的责任模式相似但量级更大 [page::0][page::3][page::7]。
本文提出并分析了在具有指数衰减（resilient）价格冲击下的场外（OTC）外汇做市与对冲问题，建立包含冲击状态 x 的 HJB 优化框架并给出二次近似的闭式解与数值解，证明在考虑冲击恢复性的情况下对大仓位的风险管理和对冲决策能显著提升绩效（通过蒙特卡洛验证），同时讨论了与 Almgren–Chriss 永久冲击模型的近似关系与适用边界 [page::0][page::2][page::5].
本文基于117,063次CTPA影像与389名放射科医师的真实临床部署数据，量化了人机协同的关键行为特征：AI阴性结论被放射科医师接受率高（≈97%），AI阳性结论接受率较低（≈84%）；不一致率在前两年显著下降并趋于稳定；中等程度的AI参与度对应最高一致性；随访影像显示放射科医师将AI判阴改为阳的部分随后多为两者均为阴性，这些结论表明人机协作包含学习与异质性两类机制 [page::0][page::2][page::19]
本文基于对1,725名英美招聘者的配对conjoint实验，发现简历中列示AI技能会将面试邀请概率提高约8–15个百分点，并且在多种场景下（尤其是行政岗位）能够部分或完全抵消年龄与低学历等传统劣势；此外招聘者自身的AI使用频率显著调节该溢价（重度使用者对AI技能的偏好显著更强）[page::0][page::15][page::11]
本文提出Stylized Facts Alignment GAN（SFAG），将金融时序的关键stylized facts（重尾、波动聚类、杠杆效应与跨尺度波动相关）转换为可微分结构约束并与对抗损失共同优化，从而生成在视觉上与真实市场一致且在交易回测中稳定可靠的合成序列，实验证明在上证综指2004–2024数据上SFAG在重尾与跨尺度波动一致性方面明显优于常规模型并实现稳健的动量策略回测结果 [page::0][page::3]
本文构建Stackelberg队列-契约模型，内生化医生在AI辅助（快速但误诊率高）与独立诊断（慢但准确）之间的模式选择，证明存在基于责任分摊的阈值决策结构并显示责任份额与配置人数为替代性安全机制；在基准校准下阈值为θ^D=0.60，平台最优为θ*=0.40且N*=5（採用AI辅助模式），并进一步绘制需求—风险的制度边界与社会福利差距分析以量化监管含义 [page::0][page::8][page::11][page::15].
本文构建了含两家竞争性保险公司与连续被保险人的离散时间Bonus–Malus System模型，推导并证明了被保险人的最优上报障碍存在性与唯一性（并给出其半显式表达），在二类BMS下进一步证明了竞争保险公司存在Nash 均衡保费并开展参数敏感性分析，阐明了价格敏感性与品牌偏好对均衡保费分化的作用机制 [page::6][page::10][page::11].
本文将信息结构视为内生变量并引入“定价充分过滤”以刻画在可接受交易约束下资产能否以鞅方式定价；对于任意有限资产组，若存在某可接受过滤使其可鞅定价，则在由该资产价格生成的规范最小过滤下已可实现该定价并且该最小过滤在限制与配对聚合下稳定 [page::5]. 本文的主要理论贡献是构造性证明：当存在三个相互独立且不可跨蔓延（unspanned）的慢变有限变差驱动时，不必然存在一个单一的可接受过滤与等价测度使所有资产同时为局部鞅（首次在三驱动处出现的不相容性）[page::8]. 此外，该全局不可定价性等价于可接受的动态完备性失败，并由离散 Doob–Meyer 分解的数值示例直观展示可接受与不可接受过滤下可预测漂移分量的差异 [page::9][page::11].
本文构建三层一般均衡框架（静态垂直分化、均场演化、ABM）证明：生成式AI作为非凸成本冲击，会在产出质量上造成“缺中间层”——市场双峰化；过度AI产量带来信息污染，使福利关于AI渗透率呈倒U或递减，且过渡路径呈“冲击疗法”（先崩溃后精英复苏）。报告同时提出基于边际污染的Pigouvian税与“人类验证”信号作为治理工具 [page::0][page::3][page::11].
本文构建了比较标准差（SD）与Gini均差（GMD）的统一框架：通过把两者表示为两独立样本差的矩的函数，问题归结为非负变量Y=|X−X'|的一阶和二阶矩关系，并用均值超额函数m_Y(t)给出充要型充分条件；结果表明：当尾部“重”（如h_X递减或r_X递增）时SD占优；当双尾“轻”（如h_X递增且r_X递减或密度对数凹）时GMD占优，且这些序关系在仿射变换、混合、卷积及截尾下具有闭合性 [page::7][page::14][page::24]
基于印度公司注册与实缴资本构建州-行业二部图网络，本文计算了经济复杂性指数（ECI）与fitness指标，发现马哈拉施特拉、卡纳塔克邦与德里等州复杂性较高且与人均GSDP呈显著正相关；同时，活跃企业数呈年化约11.2%的指数增长，公司的实缴资本分布展示了中间段幂律特征，且按fitness排序的州-行业二元矩阵呈现典型三角形层级结构，说明能力累积具有层级性并可作为区域发展政策的度量工具 [page::0][page::6][page::8][page::11]
本文把大语言模型定义为“数字智能资本”，提出三大结构性结论：内生化的经济折旧（Red Queen 效应）使得竞争对手的创新会侵蚀既有模型的影子价值，迫使持续高强度投资以维持地位；价格下降会诱发下游架构复杂化，从而使算力需求呈超弹性（结构性 Jevons 悖论）；使用反馈数据形成的数据飞轮可使市场自发分叉到赢家通吃的均衡。报告并以标定的代理模型验证这些机制与定量阈值（如数据飞轮阈值 Ω*≈1.5），并讨论对反垄断与产业政策的含义 [page::0][page::1][page::18]
本研究利用2019–2025年Airbnb日度数据，将每日日程提前期视为365维的组成向量，通过区间截尾交叉熵拟合Gamma/Weibull/Lognormal并用GPD做尾部分析，发现：收入权重（GBV）在中远期（30–180天）比夜数（Nights）更集中，90天以上GBV通常比Nights多20–50%，极端阈值分析在接近365天截尾时不稳健；两参数族（Gamma/Weibull）能有效概括日度pmf，而GAM在CRPS上显著更优但可解释性差 [page::0][page::14][page::22]
本文以8,790个功能性城市区（FUA）和1992–2019年1km栅格GDP数据为样本，表明空间聚合会系统性掩盖增长、趋同与结构性转型的真实格局：相比传统行政区划，FUA尺度恢复了更强的趋同信号且揭示出能力（ECI）分层的增长制度；低收入FUA并不存在稳定的贫困陷阱，能力升级呈现短期抑制后中期加速的J型轨迹；因此国家尺度的政策与测量可能与能力积累发生的地理尺度不匹配 [page::0][page::4][page::8][page::10][page::11]
本文建立了一个“完全 agentic”的实时 nowcasting 框架：每天让大型语言模型自主网络检索并对 Russell 1000 全样本给出吸引力评分，从而严格消除先见偏差并生成可交易信号，发现模型能显著挑出顶尖赢家——以每日信号构建的 Top-20 组合在样本期产生约 0.184%/日的 Fama-French 六因子 alpha（年化约 46%），年化 Sharpe=2.43，且交易成本＜10% 的毛 alpha，可实现性强；但可预测性高度不对称，仅集中在最优想法，底部样本 alpha 与市场无显著差异；数据集具有不可重建性，提供了检验 agentic AI 信息处理能力的新范式 [page::0][page::1][page::18][page::29]
