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Cet article propose un cadre général pour la gestion de portefeuille dynamique avec des paiements non linéaires et une aversion à l'ambiguïté lisse, démontrant que l'aversion à l'ambiguïté modifie les croyances vers des états défavorables, restreint la prise de risque et réduit la volatilité, comme illustré dans le contexte de la gestion déléguée avec des incitations convexes.
Cet article propose un modèle d'équilibre dynamique pour les créateurs de marché automatisés (AMM) qui, en intégrant l'asymétrie intrinsèque de l'impact des prix et l'hétérogénéité des agents, explique comment les interactions stratégiques entre arbitrageurs et fournisseurs de liquidité déterminent une provision de liquidité optimale non monotone et en forme de cloche en fonction de la volatilité.
Cette étude examine les défis de durabilité des resorts de luxe aux Maldives en appliquant l'approche du triple bilan et les douze principes du tourisme durable, afin de proposer des recommandations stratégiques pour améliorer la gestion des déchets, la réglementation et la chaîne d'approvisionnement locale.
Cet article propose un cadre général Heath-Jarrow-Morton multidevises et multicourbes intégrant la collateralisation et les écarts de base, permettant de modéliser simultanément les taux IBOR prospectifs et les taux rétrospectifs pour évaluer des produits dérivés complexes comme les swaps multidevises.
Cette étude révèle que, malgré la fréquence des fusillades de masse et la demande publique d'action, les législateurs américains ne modifient pas leur positionnement sur les politiques d'armes à feu en réponse aux tragédies survenant dans leur propre district.
À travers 13 études, cette recherche révèle que les individus réduisent systématiquement la rémunération des travailleurs utilisant l'IA en raison d'une perception moindre d'effort et d'agence, bien que ce « pénalité IA » puisse être atténué par le maintien d'une autorité créative ou par des contrats interdisant de telles réductions.
Cet article présente la prévision hiérarchique temporelle (THieF) comme une méthode efficace pour améliorer la précision des prévisions de prix de l'électricité à un jour d'échéance sur les marchés allemand et espagnol, en réconciliant les prévisions horaires avec celles des blocs de 2 à 24 heures, ce qui permet d'obtenir des gains de précision allant jusqu'à 13 % avec un coût computationnel négligeable.
En s'appuyant sur les données PISA 2022 et des méthodes d'apprentissage automatique explicables, cette étude identifie les déterminants clés et l'hétérogénéité de la résilience académique des élèves défavorisés en Amérique latine post-pandémie, mettant en évidence l'impact crucial des ressources familiales, des facteurs scolaires et des perturbations liées au COVID-19 pour éclairer les futures politiques éducatives.
En s'appuyant sur les données PISA 2022 de neuf pays d'Amérique latine, cette étude utilise une approche hybride combinant l'analyse en enveloppe des données (DEA) et l'apprentissage automatique interprétable pour révéler un écart d'efficacité cognitive et non cognitive en faveur des écoles privées, tout en identifiant les déterminants spécifiques qui façonnent la performance de chaque type d'établissement.
En modélisant l'IA comme un capital de compression de la coordination qui transforme la structure organisationnelle, cet article démontre que son impact distributif dépend de qui contrôle cette élasticité organisationnelle, créant une bifurcation entre gains généralisés et concentration de type « superstar » tout en réduisant l'inégalité globale par l'expansion de l'emploi.
Cet article propose une extension stochastique du modèle de crédit de Vasicek, où la corrélation évolue selon une diffusion circulaire, permettant de capturer le risque de corrélation et d'obtenir des expressions fermées pour les probabilités de défaut conjointes, comme le démontrent des simulations et une application empirique sur les taux de créances irrécouvrables des banques américaines.
Cette étude analyse les tendances de brevets en intelligence artificielle et robotique de 1980 à 2019, révélant une accélération marquée des robots intégrant l'IA depuis 2010 et des dynamiques d'innovation distinctes selon les systèmes nationaux, avec une forte intégration public-universitaire en Chine contre une approche plus marchande aux États-Unis.
En analysant les firmes manufacturières italiennes, cette étude démontre que bien que le recrutement externe soit systématiquement nécessaire pour toute innovation, la formation interne joue un rôle particulièrement déterminant dans le succès des innovations circulaires.