Do More Suspicious Transaction Reports Lead to More Convictions for Money Laundering?

Dit onderzoek concludeert dat er geen causaal verband bestaat tussen het aantal meldingen van verdachte transacties en het aantal veroordelingen wegens witwassen in de EU, aangezien de waargenomen correlatie wordt veroorzaakt door landsspecifieke verschillen en een gemeenschappelijke tijdstrend in plaats van een daadwerkelijke causale werking.

Rasmus Ingemann Tuffveson Jensen, Sebastian Holmby Hansen, Kalle Johannes RoseFri, 13 Ma💰 q-fin

Managing Cognitive Bias in Human Labeling Operations for Rare-Event AI: Evidence from a Field Experiment

Dit veldexperiment toont aan dat het balanceren van feedback en het gebruik van probabilistische labels, gecombineerd met een recalibratiemethode, de cognitieve bias bij het labelen van zeldzame gebeurtenissen vermindert en de betrouwbaarheid van downstream AI-modellen significant verbetert.

Gunnar P. Epping, Andrew Caplin, Erik Duhaime, William R. Holmes, Daniel Martin, Jennifer S. TruebloodFri, 13 Ma💰 q-fin

Interdisciplinary Papers Supported by Disciplinary Grants Garner Deep and Broad Scientific Impact

Hoewel interdisciplinair onderzoek vaak wordt geassocieerd met hoge impact, toont deze studie aan dat interdisciplinaire papers die worden gefinancierd door diepgaande disciplinaire beurzen in plaats daarvan een disproportioneel grote wetenschappelijke impact genereren, wat suggereert dat succesvolle interdisciplinariteit juist diepe vakgebiedsexpertise vereist.

Minsu Park, Suman Kalyan Maity, Stefan Wuchty + 1 more2026-03-11💰 q-fin

A Dynamic Equilibrium Model for Automated Market Makers

Dit artikel ontwikkelt een dynamisch evenwichtsmodel voor automatische marktmakers dat de strategische interactie tussen arbitrageurs en liquiditeitsverschaffers formaliseert, waarbij het aantoont dat liquiditeitsverschaffing in een puur geïnformeerd milieu gedoemd is tot falen, maar in een uitgebreider scenario met ruishandel en variabele volatiliteit leidt tot een niet-monotoon, hump-vormig evenwicht.

Chengqi Zang, Zhenghui Wang, Weitong Zhang2026-03-10💰 q-fin

Academic resilience in the Latin America region post COVID-19 pandemic -- an explainable machine learning analysis of its determinants and heterogeneity using alternative definitions

Dit artikel gebruikt uitlegbare machine learning-methoden op PISA 2022-data om de determinanten van academische veerkracht bij leerlingen in Latijns-Amerika na de pandemie te analyseren, waarbij zowel huishoudelijke factoren als schoolspecifieke variabelen en de impact van schoolsluitingen als cruciale invloeden worden geïdentificeerd.

Marcos Delprato, Andres Sandoval-Hernandez2026-03-06💰 q-fin

Cognitive and non-cognitive efficiency gaps between private and public schools in the Latin America region-a hybrid DEA and machine learning approach based on PISA 2022

Dit artikel analyseert met een hybride DEA-machinaal leermethode op basis van PISA 2022-data dat particuliere scholen in Latijns-Amerika een hogere cognitieve en niet-cognitieve efficiëntie vertonen dan openbare scholen, waarbij de belangrijkste determinanten voor deze verschillen variëren van thuisbeschikking over middelen tot schoolklimaat en afwezigheid van betaald werk.

Marcos Delprato2026-03-06💰 q-fin