Stochastic Optimization and Coupling
该论文证明了在任意维度的积分随机序下，测试函数锥对逐点最小运算封闭、值函数为仿射、解对应具有凸图且极值点可分解、以及任意有序测度对存在保序耦合这四项性质是等价的，并据此推广了布莱克韦尔定理，为信息设计、机制设计和决策理论提供了新的见解。
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econ
73 篇论文
Persistence, patience and costly information acquisition
该论文研究了前瞻性代理在 Gaussian AR(1) 状态下的最优信息获取策略，发现更高的状态持久性虽可能改变信念精度但总会因成本上升而降低福利，而更高的耐心则通过利用过去自我的信息积累来提升福利。
Bayesian Modular Inference for Copula Models with Potentially Misspecified Marginals
该论文提出了一种基于贝叶斯优化的新型半模块推断方法，通过将 Copula 模型中的每个边缘分布视为独立模块并优化其影响参数，实现了对潜在错误设定边缘分布的鲁棒推断，从而克服了传统双模块方法在处理不同边缘分布不同程度的误设时的局限性。
Variance Estimation with Dependence and Heterogeneous Means
本文针对具有异质均值的随机向量求和方差估计问题，指出在双向聚类或弱依赖情形下标准估计量会因低估方差而导致检验过度，并提出了一种对异质均值稳健的保守方差估计量以恢复推断的有效性。
How Intelligence Emerges: A Minimal Theory of Dynamic Adaptive Coordination
该论文提出了一种动态适应性协调理论，将智能视为多智能体在持久环境反馈架构中通过激励信号耦合演化而产生的结构性涌现现象，而非基于全局优化或理性预期的静态均衡结果。
On global identification in structural vector autoregressions
本文通过反例证明 Rubio-Ramirez 等人（2010）提出的 SVAR 全局识别秩条件并不充分，指出该条件未排除限制性约束冗余的问题，并据此推导出了修正后的必要且充分识别条件。
Public Good Provision with a Governor
本文通过构建包含 N 名公民与一位兼具物质收益与声誉关切动机的州长的公共品博弈模型，刻画了该博弈的对称子博弈完美均衡，揭示了审计、惩罚及声誉机制在抑制腐败、促进公共品供给中的关键作用。
Partially identified heteroskedastic SVARs
本文研究了利用结构冲击方差突变识别异方差 SVAR 模型的方法，针对特征值重根导致点识别失效的常见情形，结合零或符号约束推导了脉冲响应函数的识别集，并基于稳健贝叶斯框架进行推断，最后通过全球原油市场的实证案例展示了该方法的有效性。
SVARs with breaks: Identification and inference
本文提出了一类包含结构断点的结构向量自回归模型（SVAR-WB），通过结合跨体制的稳定性、不等式及方差等约束条件来解决参数识别问题，并针对点识别非全局唯一性导致的推断偏差，提出了能够涵盖所有观测等价参数的替代估计与推断方法，同时开发了纯贝叶斯及稳健贝叶斯推断框架，并通过理论与实证案例（如美国货币政策在大通胀与大缓和时期的传导）验证了该方法的有效性。
DisSim-FinBERT: Text Simplification for Core Message Extraction in Complex Financial Texts
该研究提出了 DisSim-FinBERT 框架，通过结合话语简化与基于方面的情感分析技术，有效提升了从 FOMC 会议纪要等复杂金融文本中提取核心信息及情感预测的准确性。
Menu Pricing of Large Language Models
该论文构建了一个大语言模型最优定价与产品设计的理论框架，证明在异质用户场景下，高维类型可简化为标量指数，从而导出承诺消费合约等最优机制，并解释了当前主流模型提供商的定价实践及竞争效应。
Incomplete Information Robustness
该论文通过引入广义势函数给出了信念不变贝叶斯相关均衡稳健性的充分条件，并指出在超模势博弈中稳健均衡即为贝叶斯纳什均衡，而在其他博弈类中则未必成立。
Locally- but not Globally-identified SVARs
本文针对结构向量自回归（SVAR）模型中参数仅局部可识别而非全局可识别的问题，提出了能够穷举所有观测等价参数点、克服多峰后验分布计算挑战，并据此构建贝叶斯与频率学派推断程序的新方法。
Random Utility with Aggregation
本文研究了在底层备选方案因消费者而异且不可观测（如外部选项）时的随机效用聚合理性，证明了其可检验含义显著弱于标准的聚合随机效用模型（ARUM），并指出了两者等价所需的两个独立条件，同时模拟显示忽视这些条件会导致 ARUM 估计产生实质性偏差。
Statistical significance in choice modelling: computation, usage and reporting
本文评论了选择模型中统计显著性的使用，指出当前存在对 95% 置信水平的过度依赖、对显著性含义的误解以及不确定性度量报告不精确等问题，并强调在关注统计显著性的同时应结合行为或政策显著性，特别关注意愿支付、随机异质性和重复选择数据等选择模型特有的关键问题。
Artificial Intelligence in Team Dynamics: Who Gets Replaced and Why?
该研究构建了一个包含同伴监督机制的序贯团队生产模型，发现最优的 AI 部署策略并非固定替换特定岗位，而是随机替换流程首尾的工人以保留中间环节的信息传递功能，且这种策略不仅能提升平均工资并缩小团队内工资差距，有时甚至会导致 AI 资源未被完全利用。
Policy relevance of causal quantities in networks
该论文指出，在存在网络干扰的设定中，许多常见的因果估计量因无法同时满足“可解释为个体效应汇总”和“适用于最优政策选择”这两个关键属性而存在局限，并主张应重点关注“期望平均结果”这一估计量，因为它能兼顾这两项特性并为功利主义福利下的最优政策制定提供充分依据。
Bayesian Polarization
该论文证明，贝叶斯学习机制可以同时解释政治观点的极化与议题对齐现象，指出公共信息证据能引发极化，但贝叶斯理性无法解释超越边际信念的更强极化形式，且多维信念极化是否转化为聚合立场的分歧取决于议题间的可分离性。
Bargaining with Absentmindedness
该论文提出了一种新的谈判延迟来源——“心不在焉”，即玩家因无法精确追踪动态博弈进程而形成的有限理性，这种特质使谈判者能够可信地拒绝最后通牒并迫使对方做出预防性让步，从而赋予其谈判优势，但同时也可能导致谈判破裂和效率损失。
Computing Evolutionarily Stable Strategies in Multiplayer Games
本文提出了一种用于计算非退化三人及以上多人博弈中所有进化稳定策略的算法。