A mean-field theory for heterogeneous random growth with redistribution
该论文研究了大规模有限系统中随机乘性增长与再分配之间的竞争，发现静态随机增长率下迁移需足够强以防止局域化，而引入时间噪声后则会出现一种部分局域化的新相态，从而为理解人口增长和财富不平等提供了理论视角。
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92 篇论文
A CDS Option Miscellany
本文详细阐述了包括预付保护费、回收期权及回收互换在内的各类单名信用违约互换（CDS）期权，提出了指数期权的新公式，并主张在尽可能使用 Black-76 模型以确保资产类别一致性的框架下，无需对“末日事件”进行特殊处理。
Arrow-Debreu Meets Kyle: Price Discovery Across Derivatives
该论文通过构建一个融合 Arrow-Debreu 一般均衡与 Kyle 微观结构理论的模型，研究了拥有任意私有信息的知情交易者如何在状态或有证券（特别是期权）市场中进行交易，从而为解释期权市场的常见交易策略及波动率微笑等长期规律提供了首个均衡框架。
On an Optimal Stopping Problem with a Discontinuous Reward
本文研究了在假设保单持有人以最大化风险中性价值进行退保行为下，具有不连续奖励函数的变额年金最优停止问题，通过建立价值函数的新表示法，揭示了费用与退保罚金函数如何决定退保区域的存在性与形态，并提出了三种新的价值函数表示形式。
A market resilient data-driven approach to option pricing
本文提出了一种基于无套利理论的数据驱动集成方法，通过构建通用表示空间实现域自适应，并利用真实数据验证了其在期权定价中的有效性与性能。
Temperature Measurement in Agent Systems
本文针对经济物理学中温度变量难以测量的问题，提出了一种在新闻环境下基于双选项决策的代理系统温度测量方法，并展示了如何利用该方法通过影响竞争子系统来调控平均意见。
Enhanced indexation using both equity assets and index options
本文提出了一种将指数期权作为“人工资产”纳入增强型指数化投资的策略，基于二阶随机优势模型并利用经幸存者偏差修正的 2017 至 2025 年标普 500 数据进行的实证研究表明，该方法能显著提升投资组合的样本外表现。
Broken Symmetry of Stock Returns -- a Modified Jones-Faddy Skew t-Distribution
该论文提出，股票收益的负偏态和正均值主要源于控制盈亏的随机波动率对称性破缺，并通过一种修正的 Jones-Faddy 偏态 t 分布，将收益分布有效拆分为增益和损失两部分，从而在单一有机分布中准确刻画这种不对称性及其尾部特征。
Model Restrictiveness in Functional and Structural Settings
本文利用高斯过程先验将 Fudenberg 等人的限制性度量扩展至函数与结构计量经济学设定，揭示了模型在连续域评估下比有限观测点更具限制性，阐明了差异函数选择的实质性意义，并证明了限制性等同于无噪平均情况学习曲线的归一化极限，且在内生性设定下矩约束会显著提升限制性并改变模型排序。
An Infinite-Dimensional Insider Trading Game
该论文将 Kyle（1985）的经典框架推广至无限维多资产场景，构建了一个涵盖连续资产收益结构的贝叶斯博弈模型，并推导出了由单一标量不动点决定的简洁均衡解，从而给出了均衡交易策略、跨市场价格冲击及价格信息效率的闭式表达。
The Gibbs Posterior and Parametric Portfolio Choice
本文提出了一种基于吉布斯后验的广义贝叶斯框架，通过构建与投资者效用函数一致且无需回报生成模型的后验分布来解决参数化投资组合中的估计风险，并开发了 KNEEDLE 算法在样本内最优选择权衡精度与数值稳定性的缩放参数，从而在无需样本外验证的情况下实现了对美国股市特征择时策略的有效优化。
Candidate Moderation under Instant Runoff and Condorcet Voting: Evidence from the Cooperative Election Study
本文利用合作选举研究（CES）数据构建更贴近现实选民行为（如部分选票）的模型，发现相较于理想化假设，在现实情境下排序复选制（IRV）与孔多塞投票法在促进候选人温和化方面的差异基本消失，表明孔多塞方法的温和效应可能不如理论模型所预测的那样显著。
Autonomous AI Agents for Option Hedging: Enhancing Financial Stability through Shortfall Aware Reinforcement Learning
本文提出了两种基于强化学习的自主 AI 代理框架（RLOP 和 QLBS），通过优先关注短缺概率和下行风险，在 SPY 和 XOP 期权实证中显著降低了尾部风险并提升了实际对冲表现，从而弥合了静态模型校准与动态对冲结果之间的差距。
From debt crises to financial crashes (and back): a stock-flow consistent model for stock price bubbles
本文构建了一个将凯恩经济框架与跳扩散金融市场相结合的股票流量一致随机宏观金融模型，通过内生反馈机制揭示了信贷扩张、投机性冲击与资产价格泡沫及崩盘之间的动态联系，并证明了系统的数学适定性及不同参数下从稳定增长到周期性繁荣—萧条的多种经济 regimes。
Differential Machine Learning for 0DTE Options with Stochastic Volatility and Jumps
本文提出了一种针对随机波动率跳跃扩散模型下零日到期（0DTE）期权微分机器学习方法，通过引入成熟度门控方差修正、多阶段训练及偏微分积分方程残差惩罚，实现了在单次网络评估中同时高精度计算价格与希腊值，并显著提升了跳跃项近似能力、对冲稳定性及计算效率。
SABR Type Libor (Forward) Market Model (SABR/LMM) with time-dependent skew and smile
本文旨在针对全球银行实际应用需求，提供比现有文献更具灵活性的 SABR/LMM 模型的全面定义及其完整实施方法，以实现利率衍生品定价与 SABR 波动率曲面的一致性。
Understanding the Long-Only Minimum Variance Portfolio
本文研究了基于因子模型协方差矩阵的长仓全局最小方差投资组合与资产因子敞口之间的关系，针对单因子情形给出了参数的显式解，对多因子情形提供了几何描述，并通过美国股票实证数据进行了验证。
Dynamic slippage control and rejection feedback in spot FX market making
本文在 Avellaneda-Stoikov 框架下，通过动态优化报价与基于延迟滑差的交易拒绝策略，并引入反映客户历史拒绝记录的反馈机制，推导了包含拒绝决策的 HJB 方程，进而利用绝热二次近似法导出了可快速校准的解析解，以实现外汇做市商在有限期限内的库存风险与滑差控制。
Choice of Collateral Currency in Differential Swaps
本文在 Ding 等人研究的基础上，通过期货复制方法推导了以不同货币计价的抵押账户对参考隔夜利率向后平均的差分互换（如 SOFR 互换）的定价与对冲策略，揭示了抵押币种选择即使在不改变合约现金流币种的情况下也会产生显著的非平凡估值调整与风险敞口，从而强调了在现代多币种建模框架中纳入抵押效应的必要性。
Nonconcave Portfolio Choice under Smooth Ambiguity
本文建立了一个融合平滑模糊偏好与贝叶斯学习的连续时间动态框架，通过将模糊厌恶问题重构为扭曲先验下的模糊中性问题，推导出了处理非线性收益的显式交易规则，并揭示了模糊厌恶如何通过促使投资者偏向不利状态来抑制风险承担并降低波动率。