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The impact of blue finance development on the green total factor productivity of coastal areas

Questo articolo dimostra empiricamente che lo sviluppo della finanza blu migliora significativamente la produttività totale dei fattori verdi nelle città costiere della Cina, principalmente attraverso l'aggiornamento della struttura industriale, l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse verdi e il rafforzamento della regolamentazione ambientale, con effetti che variano per regione e caratteristiche finanziarie.

Shenglin Zhou, Zhicheng Wan, Yudan Cai, Na Li2026-07-07
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Green Infrastructure Financing in Developing Countries: Trends, Opportunities and Challenges

Questo studio esamina sistematicamente la letteratura e analizza un caso di studio indiano per identificare che, sebbene i paesi in via di sviluppo utilizzino diversi meccanismi di finanziamento come le obbligazioni verdi e le partnership pubblico-private per le infrastrutture verdi, essi affrontano sfide significative quali l'incertezza normativa e gli elevati costi iniziali, rendendo necessari un rafforzamento della governance e strategie di finanza mista per colmare i divari di finanziamento.

Bronson Mutanda, Bomi Nomlala2026-07-07
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Asset-Universe Design and Action-Space Granularity in Cointegration-Based Deep Reinforcement Learning for Cryptocurrency Statistical Arbitrage

Questo studio dimostra che la performance fuori campione del deep reinforcement learning basato sulla cointegrazione per l'arbitraggio statistico di criptovalute dipende criticamente dalla costruzione dell'universo di asset e dalla granularità dello spazio delle azioni, con specifici design di universo (come Payment-Coin e Baseline 14) e spazi di azione binari che generano rendimenti superiori rispetto a universi più ampi o specifiche di azione granulari.

Veliota Drakopoulou2026-07-07
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VP-OilEx-STFN: Structural-Gated Mixed-Frequency Nowcasting for Oil Export Prediction in Norway and Thailand

Questo articolo introduce VP-OilEx-STFN, un framework di deep learning a gating strutturale che integra dati a frequenza mista con meccanismi economici specifici per ogni paese per superare significativamente i benchmark tradizionali nel nowcasting delle esportazioni mensili di petrolio sia per la Norvegia che per la Thailandia.

Uparittha Intarasat, Nassamon Bootwisas, Pasin Marupanthorn2026-07-07
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Machine Learning Feature Importance vs. Fixed-Effects Regression: Which Variables Actually Drive CSR–Firm Value Relationships in Africa?

Questo studio dimostra che combinare l'importanza delle caratteristiche del machine learning con la regressione a effetti fissi rivela criticità non lineari ed effetti di interazione — quali le soglie nell'indipendenza del consiglio di amministrazione e la dualità del CEO dipendente dal contesto — che i modelli lineari tradizionali trascurano, offrendo così un framework superiore in due fasi per comprendere i driver delle relazioni tra CSR e valore dell'impresa nei mercati finanziari africani.

Mutala Zubeiru, Professor Uwuigbe Olubukunola Ranti, Osman Issah2026-07-06
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Does tax avoidance in Indonesia companies depend on factors such as political connections, fixed asset intensity, independent commissioners, profitability, and leverage?

Questo studio quantitativo sulle società bancarie indonesiane dal 2020 al 2023 rivela che, sebbene le connessioni politiche, l'intensità delle attività fisse, la redditività e la leva finanziaria influenzino significativamente l'evasione fiscale, la presenza di commissari indipendenti non ha un effetto statisticamente significativo.

Jenny Morasa, Icuk Rangga Bawono, Rio Dhani Laksana, Ilkay Aydogmus2026-07-06
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Intergenerational co-residence and married women’s labour force participation in Ghana

Utilizzando i dati del censimento del Ghana del 2021 e metodi delle variabili strumentali, questo studio rileva che la coabitazione intergenerazionale con una madre o una suocera aumenta significativamente la partecipazione delle donne sposate al mercato del lavoro di 19,1 punti percentuali, in particolare nei nuclei familiari con bambini piccoli e nelle famiglie monogame.

Kwadwo Opoku, Andrew Agyei-Holmes, Emmanuel Adu Boahen2026-07-06
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Artificial Intelligence in Financial Technology: A Systematic Review of Applications, Challenges, and Future Directions

Questa revisione sistematica di 156 studi dal 2018 al 2025 dimostra che l'IA migliora significativamente l'accuratezza predittiva e l'automazione in sei settori chiave del Fintech, evidenziando al contempo sfide critiche come il pregiudizio algoritmico e la spiegabilità, offrendo infine un programma di ricerca e spunti normativi per le parti interessate.

PETROS DEGEFA MULU2026-07-06