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Adaptive Robust Optimization for European Electricity System Planning Considering Regional Dunkelflaute Events

Cette étude démontre que l'intégration des événements de Dunkelflaute régionaux dans la planification européenne du système électrique via une optimisation robuste adaptative révèle des coûts croissants de manière non linéaire avec l'étendue géographique des crises, imposant un déploiement coordonné de technologies flexibles et d'infrastructures transfrontalières pour assurer la résilience du réseau.

Maximilian Bernecker, Smaranda Sgarciu, Xiaoming Kan, Mehrnaz Anvari, Iegor Riepin, Felix MüsgensWed, 11 Ma📈 econ

The Data-Dollars Tradeoff: Privacy Harms vs. Economic Risk in Personalized AI Adoption

Cette étude démontre que l'ambiguïté concernant les fuites de données, plutôt que le risque connu ou les préférences en matière de vie privée, est le facteur déterminant qui réduit l'adoption de l'IA personnalisée, tout en révélant une forte demande des utilisateurs pour des labels de transparence.

Alexander Erlei, Tahir Abbas, Kilian Bizer, Ujwal GadirajuWed, 11 Ma📈 econ

LLM-Agent Interactions on Markets with Information Asymmetries

Cette étude démontre que les marchés de biens de crédence pilotés par des agents LLM, bien que caractérisés par une participation accrue des consommateurs et des prix plus bas, restent vulnérables à la fraude en l'absence de préférences sociales explicites, soulignant ainsi la nécessité de concevoir des institutions spécifiques pour aligner les comportements des IA sur l'efficacité du marché.

Alexander Erlei, Lukas MeubWed, 11 Ma💰 q-fin

A Survey of Reinforcement Learning For Economics

Ce sondage réintroduit les méthodes d'apprentissage par renforcement aux économistes comme une extension échantillonnée de la programmation dynamique permettant de résoudre des modèles économiques complexes à haute dimension, tout en soulignant leurs limites pratiques telles que l'inefficacité échantillonnaire et l'absence de garanties de convergence globale.

Pranjal RawatWed, 11 Ma🤖 cs.LG

Conscription and its exemption in 19th Century Japan: Incentivized family head in educational market

En exploitant des données individuelles sur la performance académique du Keio Gijuku, cette étude démontre que le système de conscription de l'ère Meiji a stimulé quantitativement la scolarisation des chefs de famille via des exemptions incitatives, sans pour autant améliorer qualitativement leurs résultats académiques.

Eiji YamamuraWed, 11 Ma💰 q-fin

How bad is time variability for users in mobility services?

Cet article établit des bornes théoriques supérieures sur le rapport entre le coût de la variabilité du temps et le coût du temps dans les services de mobilité, offrant ainsi un repère fondamental pour évaluer l'impact économique de l'incertitude et orienter la conception et la tarification de services fiables.

Zhaoqi Zang, David Z. W. Wang, Xiangdong Xu, Shaojun LiuWed, 11 Ma📈 econ

Has the COVID-19 Pandemic Altered the Traditional View about Women's Active Work?

Cette étude utilise des données de panel individuelles de 2016 à 2024 pour montrer que la pandémie de COVID-19 a non seulement renforcé l'opinion positive des hommes et des femmes concernant le travail actif des femmes, mais a également inversé la tendance de genre, les femmes adoptant désormais une vision plus favorable que les hommes, tandis que les personnes âgées et les hommes mariés ont également évolué vers une perception plus positive.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeWed, 11 Ma💰 q-fin

Perceptions and worldviews of Transgender individuals

Cette étude basée sur un panel de plus de 19 000 observations révèle que les personnes transgenres présentent un bien-être et une santé auto-déclarés inférieurs à ceux des cisgenres, tout en montrant une plus grande méfiance envers autrui et une tendance à suivre l'avis de leurs parents et enseignants plutôt qu'à prendre des décisions de carrière indépendantes, ce qui contredit certaines perspectives progressistes.

Eiji YamamuraWed, 11 Ma💰 q-fin

The Illusion of Collusion

Cette étude démontre que des agents algorithmiques apprenant sans modèle préalable peuvent développer une « collusion naïve » dans des jeux répétés, un phénomène dont l'émergence dépend crucialement de la synchronisation des actions et du type de politique d'apprentissage utilisée, allant de l'absence totale de collusion avec des algorithmes persistamment aléatoires à une collusion systématique avec des algorithmes déterministes comme UCB.

Connor Douglas, Foster Provost, Arun SundararajanTue, 10 Ma💻 cs

Think, Speak, Decide: Language-Augmented Multi-Agent Reinforcement Learning for Economic Decision-Making

Cet article présente LAMP, un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agent enrichi par le langage qui intègre un pipeline de réflexion, d'expression et de décision pour optimiser les stratégies économiques en fusionnant données chiffrées et analyse sémantique, surpassant ainsi les méthodes existantes en termes de rentabilité, de robustesse et d'interprétabilité.

Heyang Ma, Qirui Mi, Qipeng Yang, Zijun Fan, Bo Li, Haifeng ZhangTue, 10 Ma💻 cs

HLER: Human-in-the-Loop Economic Research via Multi-Agent Pipelines for Empirical Discovery

Le papier présente HLER, une architecture multi-agents intégrant une boucle de rétroaction humaine et une génération d'hypothèses consciente des données pour automatiser la recherche économique empirique tout en garantissant la faisabilité des questions de recherche et la pertinence des résultats.

Chen Zhu, Xiaolu WangTue, 10 Ma💻 cs

Designing probabilistic AI monsoon forecasts to inform agricultural decision-making

Cet article présente un cadre de théorie de la décision et un système hybride combinant l'intelligence artificielle et un modèle statistique bayésien pour générer des prévisions probabilistes de la mousson indienne, qui ont été déployées avec succès en 2025 pour éclairer les décisions agricoles de 38 millions de fermiers.

Colin Aitken, Rajat Masiwal, Adam Marchakitus, Katherine Kowal, Mayank Gupta, Tyler Yang, Amir Jina, Pedram Hassanzadeh, William R. Boos, Michael KremerTue, 10 Ma🤖 cs.LG

The coordination gap in frontier AI safety policies

Ce papier soutient que les politiques de sécurité de l'IA de pointe, axées sur la prévention, négligent la capacité institutionnelle à coordonner les réponses en cas d'échec, créant un déficit structurel que des mécanismes de pré-engagement et de protocoles partagés, inspirés d'autres domaines à haut risque, pourraient combler.

Isaak MengeshaThu, 12 Ma📈 econ

Towards macroeconomic analysis without microfoundations: measuring the entropy of simulated exchange economies

Cette étude démontre par des simulations informatiques la faisabilité d'une analyse macroéconomique sans microfondations en mesurant empiriquement la fonction d'entropie d'économies d'échange simulées, validant ainsi la théorie de la thermodynamique économique qui permet de déduire des prix et d'autres grandeurs économiques à partir de cette entropie.

Yihang Luo, Robert S. MacKay, Nick ChaterThu, 12 Ma💰 q-fin

A Semi-Structural Model with Household Debt for Israel

Cet article propose un modèle DSGE semi-structurel intégrant des frictions financières pour l'économie israélienne, démontrant que la réaction de la politique monétaire aux spreads de crédit et l'utilisation de politiques macroprudentielles pour atténuer l'endettement excessif sont essentielles pour stabiliser l'inflation et l'activité réelle.

Alex Ilek, Nimrod CohenThu, 12 Ma📈 econ

Algorithmic Collusion by Large Language Models

Cette étude démontre que des agents de tarification autonomes basés sur des modèles de langage (LLM) peuvent rapidement converger vers des prix supracompetitifs dans des contextes d'oligopole et d'enchères, un phénomène sensible aux variations de leurs instructions et qui soulève de nouveaux défis pour la régulation future.

Sara Fish, Yannai A. Gonczarowski, Ran I. ShorrerMon, 09 Ma🤖 cs.AI

Identifying the post-pandemic determinants of low performing students in Latin America through Interpretable Machine Learning methods

En se basant sur les données PISA 2022 de dix pays d'Amérique latine et en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique interprétables, cette étude identifie que les déterminants clés des élèves en difficulté sont le statut socio-économique défavorisé, l'absence d'équipements numériques, la répétition scolaire, le travail rémunéré et le manque de ressources scolaires, offrant ainsi des pistes pour cibler les élèves les plus laissés pour compte.

Marcos DelpratoMon, 09 Ma💰 q-fin

Nonlinear Fiscal Transitions and the Dynamics of Public Expenditure Reform

Cet article propose un cadre théorique non linéaire pour analyser les réformes des dépenses publiques en Uruguay, démontrant que les coûts d'ajustement institutionnels et les frictions du travail génèrent une trajectoire en forme de J où les dépenses totales augmentent initialement avant de converger vers une allocation plus efficiente à long terme.

Diego VallarinoMon, 09 Ma💰 q-fin

The Widening Gap in Tax Attitudes: Role of Government Trust in the post COVID-19 period

Cette étude japonaise révèle que, dans la période post-Covid-19, le soutien à la redistribution des revenus est passé d'une norme sociale inconditionnelle à un altruisme conditionnel dépendant de la confiance dans le gouvernement, creusant ainsi un écart croissant dans les attitudes fiscales.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeMon, 09 Ma💰 q-fin

Preference for redistribution and institutional trust: Comparison before and after COVID-19

En exploitant des données de panel japonaises de 2016 à 2024, cette étude révèle que la pandémie de COVID-19 a réduit la préférence pour la redistribution chez les hauts revenus, un effet atténué par la confiance dans le gouvernement mais non influencé par la confiance généralisée ou la réciprocité.

Eiji Yamamura, Fumio OhtakeMon, 09 Ma💰 q-fin