A Dynamic Equilibrium Model for Automated Market Makers
本文构建了一个动态均衡模型，通过形式化分析套利者与流动性提供者之间的策略互动，揭示了常函数做市商（CFMM）中固有的买卖不对称性，并阐明了在引入噪声交易、内生 Gas 费及波动率异质性后，流动性提供回报如何呈现非单调的倒 U 型均衡特征。
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92 篇论文
Implementing Sustainable Tourism practices in luxury resorts of Maldives: Sustainability principles & Tripple Bottomline Approach
本文旨在探讨马尔代夫豪华度假村在实施可持续旅游实践方面所面临的挑战，通过应用三重底线原则和十二项可持续旅游原则框架，提出涵盖法律法规、废物管理、本地农业合作及珊瑚修复等关键领域的改进建议。
Cross-Currency Heath-Jarrow-Morton Framework in the Multiple-Curve Setting
本文在多重曲线设定下构建了一个通用的跨币种 Heath-Jarrow-Morton 框架，通过引入任意货币的抵押品处理及瞬时交叉货币基差模型，实现了对包含前瞻性风险 IBOR 利率（如 EURIBOR）和基于隔夜利率的回顾性利率（如 SOFR）在内的跨币种衍生品（如交叉货币互换）的统一定价与描述。
Are Politicians Responsive to Mass Shootings? Evidence from U.S. State Legislatures
该研究通过分析 2011 至 2022 年间美国 50 个州 14,585 名州议员的投票数据发现，即便在本选区发生大规模枪击事件，议员们在枪支政策上的投票立场平均而言并未发生可测量的改变。
The AI Penalty: People Reduce Compensation for Workers Who Use AI
该研究通过 13 项实验发现，人们因认为使用 AI 的工人缺乏努力与自主性而普遍降低其薪酬，但工人若能保留核心任务的创意主导权或通过合同禁止薪酬削减，则可有效缓解这一“AI 惩罚”。
Stealing Accuracy: Predicting Day-ahead Electricity Prices with Temporal Hierarchy Forecasting (THieF)
该论文提出了一种时间层次预测（THieF）方法，通过协调小时级与多时段块级电力价格预测，在德国和西班牙电力市场显著提升了预测精度，并建议将其应用于日常预测实践。
Academic resilience in the Latin America region post COVID-19 pandemic -- an explainable machine learning analysis of its determinants and heterogeneity using alternative definitions
本文利用 PISA 2022 数据和可解释机器学习方法（SHAP），分析了拉丁美洲九国在新冠疫情后学生学业韧性的决定因素与异质性，发现家庭投入、学校特征及疫情期间的停课时长和远程学习障碍是关键影响因素，从而为制定提升弱势群体学业表现的政策提供了实证依据。
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
该研究基于 PISA 2022 数据，采用混合 DEA 与可解释机器学习方法分析拉丁美洲公私学校效率，发现私立学校在认知和非认知效率上均优于公立学校，且两者效率的关键驱动因素存在显著差异。
AI as Coordination-Compressing Capital: Task Reallocation, Organizational Redesign, and the Regime Fork
本文提出将 AI 视为降低协调成本的“代理资本”，通过内生化任务创造与组织重构，揭示了其如何引发经济 regimes 的分叉：虽然普遍降低整体不平等并扩大就业，但管理者与工人的工资差距将普遍扩大，而最终分配结果取决于谁掌握了组织弹性。
A stochastic correlation extension of the Vasicek credit risk model
本文提出了一种基于圆形扩散过程的随机相关性扩展 Vasicek 信用风险模型，该模型在保持解析解可处理性的同时，能够灵活刻画相关性的均值回归与非均值回归特征，并通过理论与实证分析揭示了相关性波动与持久性对联合违约概率及尾部风险的显著影响。
The "Gold Rush" in AI and Robotics Patenting Activity. Do innovation systems have a role?
该研究基于1980至2019年的专利数据，通过区分传统机器人与融合人工智能功能的机器人，揭示了全球主要创新体系在AI与机器人专利趋势上的显著差异，特别是中国在产学研协同下的深度融合与美国市场导向模式的不同发展路径。
Training and Innovation in Italian Manufacturing Firms
该论文基于意大利制造业面板数据，证实了员工培训与外部招聘均能促进创新，其中内部培训对循环创新尤为有效，而外部招聘则是各类创新引入的普遍必要条件。