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Quantum Monte Carlo Methods for Large-Scale Macroeconomic Models: A Unified Computational Framework for High-Dimensional State Spaces and Stress Testing

Questo articolo introduce QMC-Macro, un framework computazionale unificato che integra surrogati basati sul deep learning con la stima dell'ampiezza quantistica per superare la maledizione della dimensionalità e ottenere accelerazioni di convergenza quadratica nella risoluzione di modelli macroeconomici ad alta dimensionalità per la valutazione delle politiche e lo stress testing.

Sid Ahmed ZENAGUI2026-10-20
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Does the EU Carbon Border Adjustment Mechanism reduce India’s engineering exports? Evidence from monthly product-level data

Utilizzando dati mensili a livello di prodotto e un disegno di differenza nelle differenze, questo articolo riscontra che il Meccanismo di adeguamento del carbonio alle frontiere dell'UE ha ridotto significativamente le esportazioni ingegneristiche indiane verso l'Europa dell'11,5% durante la fase di rendicontazione e del 18,2% dopo l'inizio dei pagamenti, con il declino guidato principalmente dalle richieste di conformità e dai requisiti di dati piuttosto che solo dai costi del carbonio, colpendo in particolare le PMI in settori come quello delle minuteria.

Praveenkumar karuppiah2026-10-20
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Artificial Intelligence in Green Human Resource Management: Examining the Mediating Role of Employee Engagement in Attaining Organizational Sustainability

Questa revisione bibliometrica e critica rivela che il nascente campo della Green HRM abilitata dall'IA trascura ampiamente l'impegno dei dipendenti come meccanismo di mediazione per la sostenibilità organizzativa, spingendo gli autori a proporre un framework a doppio percorso e un programma di ricerca per guidare gli studi futuri su come l'IA possa costruire o erodere l'impegno per raggiungere risultati verdi.

Muhammad Ramzan Ali, Tumsela Asghar, Zulaykho Kadirova, Vokhidova Mehri Khasanovna, Muhammad Faheem Akram2026-10-20
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Filtered Extreme-Value Theory Meets Asymmetric GARCH: Out-of-Sample Volatility Forecasting and 99% Value-at-Risk Backtesting for U.S. Equity Indices, 2004–2018

Questo studio dimostra che la combinazione di filtri di volatilità GARCH asimmetrici con la teoria dei valori estremi filtrata (GARCH–EVT) supera significativamente i modelli tradizionali come RiskMetrics e la simulazione storica nel prevedere il Value-at-Risk al 99% e l'Expected Shortfall per gli indici azionari statunitensi durante il periodo 2004–2018, evidenziando in particolare come la modellazione accurata della coda sia più critica del filtro di volatilità stesso per catturare i rischi estremi del mercato.

Arin Gopalan Yadav2026-10-20
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The impact of net foreign-asset deficits on private credit: banks versus central banks in IMF-programme economies

Questo studio su otto economie con programmi FMI riscontra che, sebbene i deficit di attività nette estere delle banche non limitino significativamente il credito privato, la carenza di riserve delle banche centrali agisce come un vincolo stringente con un forte impatto asimmetrico di lungo periodo, in cui i cali nelle riserve ufficiali riducono il credito in modo molto più severo di quanto gli incrementi equivalenti lo stimolino.

Mohamed Ramadan Saeed Mohamed Ahmed Hassan2026-10-20
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Decentralization, Local Government Capacity, and Regional Development Outcomes in the Global South: An Integrative Literature Review

Questa revisione integrativa della letteratura sintetizza ricerche multidisciplinari per sostenere che la decentralizzazione nel Sud del mondo favorisce lo sviluppo regionale solo quando accompagnata da un'autonomia fiscale corrispondente, una capacità amministrativa adeguata e robusti meccanismi di accountability, altrimenti rischiando la cattura delle élite e l'aumento delle disparità.

Edio Mariano Piedade Soares2026-10-20
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Can We Test Jevons Paradox in AI Inference? A Longitudinal Audit of Token Prices, Demand, and Energy (2022–2026)

Questo articolo costruisce un dataset longitudinale e un nuovo quadro analitico per dimostrare che gli attuali dati pubblici mancano della granularità e dell'identificazione causale necessarie per verificare se l'efficienza dell'inferenza dell'IA stia guidando un Paradosso di Jevons, poiché la stabilità dei prezzi osservata e la crescita non verificata dei volumi impediscono una conclusione definitiva sul fatto che l'efficienza limiterà o aumenterà in ultima analisi la domanda totale di energia.

Eugen Spivak2026-10-20
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Economic Policy Uncertainty and Corporate Investment Efficiency: Evidence from Indian Listed Firms

Questo studio analizza le società quotate indiane dal 2010 al 2024 per dimostrare che l'incertezza della politica economica riduce significativamente l'efficienza degli investimenti aziendali, principalmente causando sottoinvestimento, con l'impatto negativo che è più severo per le imprese con vincoli finanziari e mitigato per quelle affiliate a gruppi d'affari.

Ankit Shah, Fatema Salehbhai, Rakesh Panchal2026-10-20
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Estimating Decision Rules from Large Language Model Agents: An Application to Bank Balance-Sheet Management

Questo articolo dimostra che le decisioni generate da agenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni in una simulazione di gestione del bilancio bancario possono essere approssimate efficacemente da semplici equazioni, le quali riproducono accuratamente metriche finanziarie chiave come il rendimento del capitale proprio e la dinamica della liquidità in vari scenari, sebbene lo studio chiarisca che tali risultati validano la metodologia di approssimazione piuttosto che confermare la rappresentazione del comportamento umano reale da parte dei modelli.

Zlatin Sarastov2026-10-20