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Este artigo estuda a partilha de risco entre agentes com preferências modeladas por medidas de risco de distorção heterogéneas e não necessariamente avessas ao risco, derivando soluções explícitas para a inf-convolução e a inf-convolução contra-monótona que podem ser representadas por uma generalização das medidas de risco de distorção.
Este artigo desenvolve um modelo estocástico contínuo baseado em processos de Hawkes para determinar o investimento ótimo em cibersegurança sob ataques agrupados, demonstrando que considerar a dinâmica realista de aglomeração de ameaças resulta em políticas de investimento mais eficazes do que abordagens tradicionais baseadas em Poisson.
Este artigo demonstra que, em cenários de perdas com caudas pesadas e média infinita, a diversificação pode paradoxalmente aumentar o risco de cauda em relação a uma estratégia concentrada, estabelecendo condições sob as quais uma carteira diversificada domina estocasticamente uma carteira de "uma única cesta".
Este artigo estende a teoria das desigualdades de concentração para tensores aleatórios com coeficientes de cauda pesada, estabelecendo limites para funções euclidianas de distribuições sub-Weibull que revelam uma transição de fase entre regimes sub-gaussianos e de cauda pesada.
Este estudo demonstra que, em mercados de bens de credibilidade com assimetria de informação, agentes de IA baseados em LLMs exigem mecanismos de alinhamento de preferências sociais e estruturas institucionais distintas das humanas para garantir eficiência, pois, embora apresentem maior participação de consumidores e preços mais baixos, tendem a manter fraudes enraizadas e falhar na cooperação sem incentivos explícitos de altruísmo ou responsabilidade.
Utilizando dados individuais do Keio Gijuku, o estudo demonstra que, no Japão do século XIX, as isenções do serviço militar incentivaram o aumento quantitativo da frequência escolar dos chefes de família, mas não resultaram em melhorias qualitativas no desempenho acadêmico.
Este artigo desenvolve a teoria espectral de portfólios, estabelecendo uma identificação direta entre matrizes de pesos de redes neurais treinadas e matrizes de alocação de portfólio, onde a estrutura espectral codifica a decomposição de fatores e padrões de concentração de riqueza, unificando dinâmicas de riqueza transversais e intraportfólio sob uma base espectral comum que permite aplicações em design de portfólio, medição de desigualdade e política fiscal.
Este artigo apresenta o Slippage-at-Risk (SaR), um quadro quantitativo prospectivo para medir o risco de liquidez em exchanges de futuros perpétuos, que utiliza microestrutura do livro de ofertas para prever riscos de execução e definir requisitos de capital, demonstrando sua eficácia como indicador líder de estresse sistêmico através de dados da Hyperliquid.
O artigo apresenta o Framework de Pesquisa Alpha AlgoXpert, um protocolo rigoroso de três etapas (In Sample, Walk Forward Analysis e Out of Sample) com múltiplas salvaguardas estruturais e de execução, projetado para mitigar o sobreajuste e validar a robustez de estratégias quantitativas antes da implementação ao vivo.
Este estudo apresenta um novo framework de benchmark para avaliar a capacidade de modelos de linguagem grandes em otimização de portfólio, demonstrando que, embora o GPT-4 se destaque em objetivos baseados em risco e sob restrições, os modelos atuais ainda apresentam limitações significativas no raciocínio quantitativo financeiro.
Este artigo investiga como três modelos de linguagem (GPT, Gemini e Llama) formam e expressam perfis de risco de investidores, revelando que, embora todos tendam ao longo prazo, eles diferem em tolerância ao risco e consistência, ajustando-se de forma variável quando recebem personas específicas.
Este estudo, utilizando dados de painel individuais de 2016 a 2024, conclui que a pandemia de COVID-19 alterou a visão tradicional sobre o trabalho ativo das mulheres, resultando em uma maior probabilidade de opiniões positivas tanto entre homens quanto entre mulheres após a crise, com uma inversão significativa na perspectiva de gênero e mudanças favoráveis entre pessoas mais velhas e homens casados.
Este estudo, baseado em um painel de dados com mais de 19.000 observações, revela que indivíduos transgênero apresentam menor bem-estar subjetivo e saúde, maior desconfiança interpessoal e menor autonomia nas decisões de carreira em comparação com não transgêneros, além de mostrarem menor adesão a visões progressistas sobre questões de gênero e empoderamento feminino.
Este artigo caracteriza um equilíbrio de Nash aproximado entre DEXs que competem definindo taxas dinâmicas, demonstrando que, embora a estrutura de dois regimes persista, a concorrência desloca o limite de alternância para uma média ponderada das taxas e reduz o deslizamento de execução para agentes estratégicos, enquanto o impacto sobre traders ruidosos varia conforme a atividade do mercado.
Este artigo apresenta um quadro unificado que reconstrói a estrutura multilayer da economia a partir de dados de balanço, permitindo simular a propagação de choques e realizar testes de estresse sem depender de informações de rede confidenciais.
O artigo demonstra que a invariância de numeraire em mecânica quântica e finanças implica uma geometria projetiva onde um termo cúbico não nulo na expansão de Taylor da distância direcionada gera uma assimetria fundamental que explica a Segunda Lei da Termodinâmica, o fracasso do demônio de Maxwell e as limitações de traders sequenciais.
O artigo demonstra que moedas que transmitem mais choques de volatilidade, após controlar correlações comuns, tendem a apresentar retornos excedentes mais baixos, uma relação explicada por um modelo de equilíbrio geral que associa essa transmissão a riscos específicos de país precificados.
O artigo demonstra que choques comuns nas caudas das distribuições de retornos idiossincráticos das empresas geram um prêmio significativo de 7-8% ao ano para ações de alto beta, especialmente quando o capital intermediário é fraco e a liquidez do mercado é baixa.
Este artigo formula problemas de parada ótima contínua sob uma perspectiva de aprendizado por reforço exploratório, introduzindo uma versão regularizada via entropia residual que transforma o problema em um controle estocástico singular, permitindo a identificação de estratégias ótimas e o desenvolvimento de algoritmos escaláveis de aprendizado por reforço.
Este artigo propõe um Índice de Conformidade Shariah Contínuo (CSCI) que unifica múltiplos padrões de triagem em uma medida transparente de [0,1] para otimizar o design de carteiras, demonstrando que, embora permita variar a intensidade de conformidade, o índice não constitui um novo fator de retorno esperado.