86 पेपर
यह शोध पत्र DatedGPT को प्रस्तुत करता है, जो बारह 1.3B-पैरामीटर वाले भाषा मॉडलों का एक परिवार है, जिन्हें वित्तीय पूर्वानुमान में लुकअहेड बायस (lookahead bias) को समाप्त करने के लिए 2013 से 2024 तक सख्त वार्षिक कटऑफ के साथ टेम्पोरली पार्टिशन किए गए (temporally partitioned) डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जबकि प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन को भी बनाए रखा गया है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सामान्य झटके (common shocks) फर्म-स्तरीय व्यक्तिगत रिटर्न वितरण के पूंछ (tails) को संचालित करते हैं, जो निचले-पूंछ वाले क्वांटाइल कारक (lower-tail quantile factor) में नवाचारों के प्रति उच्च जोखिम वाले स्टॉक के लिए 7-8% का महत्वपूर्ण वार्षिक प्रीमियम प्रकट करता है, एक ऐसा जोखिम जो कमजोर मध्यवर्ती पूंजी और कम तरलता की अवधि के दौरान बढ़ जाता है और साथ ही कुल बाजार के अतिरिक्त रिटर्न की भी भविष्यवाणी करता है।
गिल्ट-बैकड रेपो ट्रेडों पर मालिकाना लेनदेन-स्तरीय डेटा का उपयोग करते हुए, यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डीलर बाजार शक्ति और फंडिंग नेटवर्क के भीतर विषम झटकों का संचरण बॉन्ड मिसप्राइसिंग के महत्वपूर्ण चालक हैं, जो सामूहिक रूप से यील्ड विचलन के 4 प्रतिशत अंक तक का योगदान देते हैं।
यह शोध पत्र काइल (1985) के मौलिक इनसाइडर ट्रेडिंग मॉडल को एक अनंत-आयामी, बहु-परिसंपत्ति परिवेश में विस्तारित करता है, जिससे ट्रेडिंग रणनीतियों, क्रॉस-मार्केट मूल्य प्रभावों और सूचना दक्षता के लिए बंद-रूप समाधानों (closed-form solutions) के साथ एक संक्षिप्त संतुलन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र 'कीन फ्रेमवर्क' (Keen framework) को एक जंप-डिफ्यूजन एसेट मार्केट के साथ एकीकृत करते हुए एक स्टोकेस्टिक मैक्रो-फाइनेंशियल मॉडल प्रस्तुत करता है ताकि क्रेडिट विस्तार और क्रैश जोखिम के बीच के फीडबैक लूप्स को औपचारिक रूप दिया जा सके, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे अंतर्जात वित्तीय अस्थिरता (endogenous financial fragility) स्थिर विकास से लेकर आवर्ती उछाल-गिरावट चक्रों (boom-bust cycles) तक की शासन व्यवस्था उत्पन्न कर सकती है।
यह शोध पत्र विकेंद्रीकृत एक्सचेंजों के लिए एक संरचनात्मक संतुलन ढांचा स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि तरलता प्रदाता जोखिम प्रबंधन के लिए बाजार की गहराई को रणनीतिक रूप से समायोजित करते हैं, जिसमें जोखिम के प्रति अरुचि, प्रतिकृति लागत और निजी सूचना शामिल एक समझौता (ट्रेड-ऑफ) निहित है, जो सामूहिक रूप से तरलता प्रावधान की आर्थिक व्यवहार्यता और लाभप्रदता को निर्धारित करते हैं।
यह शोध पत्र मार्केट-कंडीशन्ड प्रॉम्प्टिंग (MCP) और इसके मिश्रण वेरिएंट (MixMCP) को पेश करते हुए मेंशन मार्केट्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए इनपुट कॉन्टेक्स्ट को अनुकूलित करने की जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि समृद्ध प्रासंगिक जानकारी और मार्केट प्रोबेबिलिटीज को प्रायर्स (priors) के रूप में उपचारित करना कीवर्ड-मेंशन पूर्वानुमानों की सटीकता और अंशांकन (calibration) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह अध्ययन 'ऑटोनॉमस डिस्क्लोजर रेगुलेटर' को प्रस्तुत करता है, जो एक एआई-संचालित ढांचा है जो यह प्रकट करता है कि कैसे कंपनियां बाजार की सच्चाई को 60% तक विलंबित करने के लिए भ्रमित करने वाली भाषा और अप्रत्याशित समय के एक "रणनीतिक अंतराल" (स्ट्रैटेजिक गैप) का शोषण करती हैं, जो यह दर्शाता है कि बाजार की अखंडता को बहाल करने और महत्वपूर्ण कल्याण हानि को पुनः प्राप्त करने के लिए निष्क्रिय डेटा रिपॉजिटरी से सक्रिय, वास्तविक समय के ऑडिटिंग एजेंटों में बदलना आवश्यक है।
यह शोधपत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का "ब्रेन स्कैन" करने की एक पारदर्शी और सुव्यवस्थित विधि प्रदर्शित करता है, जो शोधकर्ताओं को उनके प्रदर्शन से समझौता किए बिना, उनके तर्क को निर्देशित करने वाली विशिष्ट आर्थिक अवधारणाओं और पूर्वाग्रहों की पहचान करने, उन्हें मापने और उन्हें नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र अंतर्राष्ट्रीय कच्चे तेल के वायदा बाजार के लिए एक हिडन मार्कोव मॉडल-आधारित सांख्यिकीय आर्बिट्राज रणनीति प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि ब्रेंट, डब्लूटीआई (WTI) और दुबई जैसे पारंपरिक जोड़े लाभदायक नहीं हैं, नए पेश किए गए शंघाई कच्चे तेल के वायदा को शामिल करने से रूढ़िवादी लेनदेन लागतों के तहत भी महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त होता है।