Checking Cheap Talk
该论文研究了在多维状态且接收者可核查部分信息的二元行动廉价谈话博弈中，识别出一类通过揭示状态分量高低来引导接收者选择核查的均衡，并指出发送者仅在偏好此类均衡胜过无沟通结果时才能从沟通中获益。
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73 篇论文
Initial-Condition-Robust Inference in Autoregressive Models
本文提出了一种针对可能接近或等于 1 的自回归参数的新置信区间，该方法在初始条件任意（包括非平稳或固定）及存在条件异方差的场景下，均能保持渐近和有限样本的稳健覆盖率，且仅在初始条件平稳或固定时付出极小的区间长度代价。
Comment on 'What's the Matter with Tie-Breaking: Improving Efficiency in School Choice'
本文指出了 Erdil & Ergin (2008) 中用于计算稳定改进循环的代码存在导致生成不稳定匹配的微小缺陷，并提供了修正后的实现，结果显示虽然 Erdil & Ergin (2008) 的核心理论结论和一般性洞察依然成立，但实际受益学生的比例略低于原报告，而平均排名提升幅度则略高于原报告。
The coordination gap in frontier AI safety policies
该论文指出当前前沿 AI 安全政策过度侧重预防而忽视了预防失效后的协调机制，导致系统性投资不足，并借鉴核安全与流行病防控等领域的经验，提出应建立预先承诺、共享协议及常设协调平台等制度架构以填补这一结构性缺口。
Shrinkage Regularization for (Non)Linear Serial Dependence Test
本文提出了一种针对高维非高斯时间序列的正则化检验方法，用于检验线性及非线性序列依赖性的缺失，该方法扩展了 Jasiak 和 Neyazi (2023) 提出的 Portmanteau 检验以适应高维场景。
An operator-level ARCH Model
本文提出了一种适用于一般可分希尔伯特空间的算子级 ARCH 模型，该模型能够刻画条件协方差算子的完整演化，并建立了其平稳性、矩存在性及参数估计的一致性理论，同时通过模拟和高频日内收益数据应用验证了其实际效用。
Gimbal Regression: Orientation-Adaptive Local Linear Regression under Spatial Heterogeneity
本文提出了一种名为“万向节回归”（Gimbal Regression）的确定性、几何感知局部回归框架，旨在通过显式利用邻域几何构建方向性权重并采用闭式求解，解决因各向异性或低维邻域导致的局部回归病态问题，从而在空间异质性分析中实现更稳定、可审计的估计。
Delegated Information Provision
该论文研究了委托方如何通过限制实验集合来应对实验者出于说服动机而扭曲信息的倾向，并证明在实验者偏好呈 S 型时，最优策略是实施“双重截断”机制，从而在约束说服行为的同时保留有价值的信息提供。
Double Machine Learning for Time Series
该论文通过引入利用时间序列平稳性的“反向交叉拟合”步骤及针对高维调参的“金发姑娘区”校准规则，改进了双重机器学习估计量以适用于宏观经济时间序列，并成功将其应用于评估一级监管资本增加的动态效应。
A Semi-Structural Model with Household Debt for Israel
该论文构建了一个包含家庭部门信贷摩擦的以色列半结构性 DSGE 模型，研究发现货币政策应响应信贷市场变化以提升稳定性，而宏观审慎政策不仅能抑制过度借贷，还可通过降低信贷利差在债务去杠杆时期刺激需求。
Thin Sets Are Not Equally Thin: Minimax Learning of Submanifold Integrals
该论文建立了薄集（零测度子流形）上函数积分估计的统一理论，证明了其最优收敛速率取决于子流形内蕴维数 与协变量维数 的差值，并给出了相应的渐近正态推断方法。
Making Serial Dictatorships Fair
该论文研究了如何根据代理人优先级对串行独裁机制中的代理顺序进行公平排序，证明了在特定假设下最优排序为肯梅尼（Kemeny）排名，而在放宽假设后则遵循加权肯梅尼排名，从而展示了社会选择理论如何指导实际匹配机制的设计。
Identification and Estimation of a Semiparametric Logit Model using Network Data
本文研究了在社交网络内生的情况下半参数 Logit 模型的识别与估计问题，证明了利用网络数据无需对网络形成过程设定参数化假设即可识别斜率参数，并提出了基于网络相似性匹配的可行估计量，其在蒙特卡洛模拟和微金融应用的实证分析中均表现出良好性能。
Jackknife inference with two-way clustering
该论文提出了一种基于聚类刀切法（cluster jackknife）的新型双向聚类稳健方差估计量，旨在解决双向聚类下标准误未定义及有限样本推断表现不佳的问题，并通过模拟和 Stata 软件包验证了其在两向固定效应模型中能提供高度准确的推断结果。
Incentive Design with Spillovers
该论文利用网络博弈方法构建了多代理人委托代理模型，指出在存在外部性的团队项目中，最优激励分配需使各代理人的“个人生产力、组织中心度与对货币激励的响应度”三者乘积相等。
Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions with Local-to-Unity Regressors
本文推导了自适应 LASSO 估计量在包含局部至单位根回归量的协整回归中的新渐近性质，提出了无需估计局部至单位根或长期协方差参数即可实现一致覆盖的可行置信区间，并通过模拟与实证分析证明其能更准确地刻画有限样本不确定性，克服了传统“神谕性质”在实证应用中覆盖不足的问题。
A Note on Assortativeness Measures
本文通过提供反例指出 Chiappori 等人（2025）关于聚合似然比及其他匹配 assortativeness 度量的公理化体系存在缺陷，在明确其公理实际刻画的确切指标类后，通过补充新公理恢复了聚合似然比的公理化，并给出了适用于多类型市场的优势比推广。
Competitive Sequential Screening
该论文研究了在消费者尚未完全了解产品偏好时，双寡头企业如何通过提供期权菜单进行筛选，发现早期签约因消费者同质性增强而加剧竞争，从而可能提升消费者剩余，且排他性契约能进一步强化这一效果。
Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
该论文针对在缺失随机标签和空间依赖场景下使用机器学习预测值进行推断时，交叉拟合导致的方差估计失真问题，提出了一种结合双重稳健估计与自助法空间异质自相关一致（HAC）方差校正的新方法，从而实现了更稳健且渐近有效的置信区间。
On the Use of Design-Based Simulations
本文指出，在设计基础模拟中，若固定结果并重抽样冲击，可能会因数据生成过程与真实情况不匹配而混淆处理效应与误差依赖，进而高估空间相关性导致的推断失真，因此提出了能更准确反映真实数据生成过程的替代模拟方案。