With the development and applications of the Smart Court System (SCS) in China, the reliability and accuracy of legal artificial intelligence have become focal points in recent years. Notably, criminal sentencing prediction, a significant component of the SCS, has also garnered widespread attention. According to the Chinese criminal law, actual sentencing data exhibits a saturated property due to statutory penalty ranges, but this mechanism has been ignored by most existing studies. Given this, the authors propose a sentencing prediction model that combines judicial sentencing mechanisms including saturated outputs and floating boundaries with neural networks. Building on the saturated structure of our model, a more effective adaptive prediction algorithm will be constructed based on the fusion of several key ideas and techniques that include the utilization of the $L_1$ loss together with the corresponding gradient update strategy, a data pre-processing method based on large language model to extract semantically complex sentencing elements using prior legal knowledge, the choice of appropriate initial conditions for the learning algorithm and the construction of a double-hidden-layer network structure. An empirical study on the crime of disguising or concealing proceeds of crime demonstrates that our method can achieve superior sentencing prediction accuracy and significantly outperform common baseline methods.

Rosenblatt and Rosenblatt-Volterra processes are two families of stochastic processes that are described by double Wiener-Itô integrals with singular kernels. The Rosenblatt processes have exponential singular kernels and the Rosenblatt-Volterra processes have singular Volterra kernels for the Wiener-Itô integrals. Empirical evidence shows that for many control systems the assumption of Gaussian noise is not appropriate so Rosenblatt and Rosenblatt-Volterra processes are some generalizations of Gaussian processes that can provide natural alternatives to Gaussian probability laws. Furthermore, the results for Rosenblatt and Rosenblatt-Volterra processes are tractable for some applications. These results can be compared to prediction for Gaussian processes and Gauss-Volterra processes.

Ever since Brockett and Clark (1980), Brockett (1981) and Mitter (1980) introduced the estimation algebra method, it becomes a powerful tool to classify finite-dimensional filtering systems. In this paper, the authors investigate estimation algebra on state dimension $n$ and linear rank $n-1$, especially the case of $n=4$. Mitter conjecture is always a key question on classification of estimation algebra. A weak form of Mitter conjecture states that observation functions in finite dimensional filters are affine functions. In this paper, the authors shall focus on the weak form of Mitter conjecture. In the first part, it will be shown that partially constant structure of $\varOmega$ is a sufficient condition for weak form Mitter conjecture to be true. In the second part, the authors shall prove partially constant structure of $\varOmega$ for $n = 4$ which implies the weak form Mitter conjecture for this case.

在新时代背景下, 实现经济社会高质量发展的根本途径是城市发展效率提升, 而数字经济在其过程中发挥着重要驱动作用. 本文构建了数字经济驱动城市发展效率提升的理论分析框架, 并采用时空双固定的空间杜宾模型实证检验了数字经济对城市发展效率的影响及空间溢出效应. 研究发现: 1)数字经济明显促进了本地区及周边地区的城市发展效率, 并且该结论通过了一系列稳健性检验仍然成立; 2)数字经济通过提高社会效益、 经济效益和生态效益来促进城市发展效率提升, 但提升作用受限于土地效益的减低, 同时产业融合、 技术进步以及城乡融合在其中发挥着重要的机制作用; 3)数字经济驱动城市发展效率提升的作用呈现出"先降后升"的非线性变化趋势及空间溢出特点; 4)数字经济对城市发展效率的影响存在城市等级和地理区域异质性, 即在行政级别高和人口规模大的城市, 以及东部和北方地区, 数字经济驱动城市发展效率提升的作用更为明显. 以上研究结论意味着, 当前我国应以城市发展效率作为经济高质量发展的重要考量目标, 并将数字经济发展作为驱动城市发展效率提升的主要动力.

为系统探讨区域协同发展对城市蔓延的影响, 本文首先构建了区域协同发展影响城市蔓延的理论框架; 其后, 采用固定效应模型、 门槛效应模型、 空间计量模型和空间门槛模型揭示区域协同发展对城市蔓延的影响效应、 非线性作用机制以及不同阶段区域协同发展对城市蔓延的空间门槛效应、 空间溢出边界. 结果表明: 1)区域协同发展对城市蔓延具有抑制效应. 在此基础上, 门槛效应表明两者关系存在"先促进、 后抑制、 再抑制效应加强"的非线性特征且受到人口流动、 产业发展、 环境关注以及交通建设的门槛约束. 2)本地区域协同发展水平提升会加剧邻近地区的城市蔓延, 具有明显的"以邻为壑"特征, 但空间效应的衰减边界仅为280千米. 3)随着区域协同发展水平的提升, 其对本地城市蔓延的抑制作用将不断提高, 而对周边地区城市蔓延的促进作用将不断减少. 4)在区域协同发展的不同阶段, 其对城市蔓延的空间溢出效应均表现出波浪型的空间距离衰减特征, 且辐射边界随着区域协同发展水平的增加而收缩.

供应链金融作为一种新型金融服务, 对于企业提升融资效率、 降低交易成本有着重要作用, 而巨大利益背后往往伴随着伪供应链金融事件频发, "供应链安全"逐渐被提升到宏观国家安全体系的层次. 本文利用2007--2021年沪深两市A股非金融类上市公司的数据进行实证研究发现, 开展供应链金融会显著降低企业的风险承担水平, 且在非国有企业、 小规模企业中体现得更加明显. 机制检验表明, 供应链金融会通过提高公司经营效率、 缓解投资不足、 稳定供应链关系等传导路径增强产业链供应链韧性进而降低上市公司风险承担水平. 此外, 拥有良好银企关系、 行业竞争度更高、 管理层风险偏好更高的企业, 可以更大程度地增强供应链金融对降低企业风险承担的作用. 在当前企业面临环境不确定性较高的背景下, 本文研究为企业开展供应链金融以降低企业生产经营风险与财务风险进而维护产业链供应链安全提供可行思路.

薪酬激励是企业激发员工工作激情和创造潜能,提升企业绩效的重要手段. 内部薪酬差距一方面可以产生正激励作用,促进员工的努力程度, 另一方面也可能导致不公平感,造成部分员工的“躺平”.文章构建了一个包含核心高管、非核心高管以及普通员工三类职工的数学模型分析内部薪酬差距对企业绩效的影响,并利用2008-2020年沪深两市民营上市公司的数据进行了实证检验.理论和实证结果均表明,管理层内部薪酬差距、高管-员工薪酬差距、非核心高管的薪酬激励程度与企业绩效之间均表现为倒U型关系.进一步的实证研究显示, 非核心高管-员工薪酬差距对企业绩效的作用最强,而核心高管-员工薪酬差距对企业绩效的作用最小,展示非核心高管-员工的薪酬差距是企业内最重要的薪酬关系,而核心高管-员工薪酬差距则重要性最低. 此外,民营企业在薪酬激励设计中营业利润的“约束”大于营业收入的“约束”,体现民营企业注重 “里子”和要害.

为量化评估电力供应稳定性对数字经济发展的影响程度,构建了涵盖电力供应装机容量、三次产业数字经济规模等变量在内的系统动力学模型,探究了“拉闸限电”等突发情景下电力供应稳定性对数字经济发展的作用机理.结果表明, 中国数字经济规模在“十四五”期间将保持高速发展态势,到2025年将超过70万亿元; 数字经济规模将随着电力供给的减少而减少,若日均发电时间或年度工作天数减少1%、5%和10%,则数字经济规模将平均减少9.28%、14.24%和20.43%;通过科技创新来提高各产业的产值系数,可以降低因拉闸限电或发电机组故障对数字经济发展的影响. 最后,从中国增强电力供给稳定性方面提出了对策建议.

异常检测问题是一个长期受到关注的话题,具有广泛的应用价值和研究意义.处理异常检测问题的机器学习算法有很多,但它们对于检测结果的错误发现的程度没有明确的统计学意义上的保证.文章以在线多重假设检验问题的角度去研究,提出了可控制在线错误发现率且不依赖模型和分布假设的基于共形推断的异常检测方法,该方法可以内嵌不同的异常检测的机器学习算法和在线多重假设检验算法,是实现异常检测的一般化方法框架.最后通过模拟数据实验验证文章方法的有效性,并将其应用于服务器数据集,实现异常点检测.

快速多极算法(FMM)是处理大规模多体系统的高效数值算法,在分子动力学、天体动力学、声学以及电磁学等领域发挥着重要作用.本文首先回顾了快速多极算法的发展历史,其次以Helmholtz和Maxwell方程为例,介绍了二维和三维情形下基于核解析展开的快速多极算法的数据结构、数学原理、实现步骤和复杂度分析,并给出了相应的自适应FMM实现方法,最后基于MATLAB平台进行了二维和三维情形下多体模拟的数值实验.

大语言模型(LLMs) 拥有强大的自然语言处理能力, 本文系统梳理了相关领域的前沿文献, 并详细论述其为经济金融领域的文本分析带来的新研究机会. 首先, 本文介绍了GPT和BERT这两类最具代表性的LLMs及一系列经济金融领域专用的LLMs, 并阐述应用LLMs分析文本数据的基本原理. 其次, 本文从两个方面归纳了LLMs在经济金融文本分析研究中的应用场景: 一是LLMs在计算文本相似度、提取文本向量进行预测、文本数据识别与分类、构建特定领域词典、主题建模与分析、文本情绪分析等传统文本分析场景中所呈现的显著优势; 二是LLMs拥有强大的人类对齐能力, 由此开创了全新的应用场景, 即作为经济代理人, 模拟人类生成对于文本的信念或预期并进行经济决策. 最后, 本文总结了LLMs在开拓经济金融文本分析研究的新范式过程中面临的局限性以及现有研究不足, 并针对这些问题可能催生的新研究议题进行展望.

大气环境治理由属地管理模式向联合防控过渡, 区域联防联控已经成为大气污染治理的重要举措. 但联防联控也无法完全脱离属地治理而存在, 如何协调联防联控与属地治理成为大气污染治理的关键. 本文利用2000--2018年我国311个城市所颁布的12166条大气污染防治政策文本, 并结合无监督学习与空间计量模型, 从政策治理角度对属地治理的政策关联性及其影响效应进行了探究. 研究发现, 地方防控政策以监督监管为主, 包括重污染天气应急管理、污染物排放总量控制、项目管控扬尘控制、移动污染源控制等, 但在具体防控方面各有侧重; 并且地区政策关联性越高, 其污染排放、能源消耗、产业发展也越具有相似性. 结果表明, 污染排放与一些影响因素如环境规制的空间溢出效应, 也是由相似的政策防控体系所导致. 属地治理中潜在的政策关联性可以成为区域联合治理的基础, 通过进一步整合政策关联性较高的地区推进区域环境协同治理. 本研究为大气污染的空间溢出与传导提供了新的解释, 并为区域联防联控提供了可行性方向.

企业持续开展绿色创新活动是推动经济绿色可持续发展的重要动力. 本文以2009--2022年间中国资本市场A股上市公司为研究样本, 实证检验地方政府环保关注度对企业绿色持续创新水平的影响. 研究发现, 地方政府环保关注度能够提升企业绿色持续创新水平, 表现为地方政府环保关注度越强, 企业绿色持续创新水平越高; 区分企业绿色持续创新活动类型发现, 地方政府环保关注度同时促进了源头管控绿色持续创新水平和末端治理绿色持续创新水平, 但对源头管控绿色持续创新水平影响更明显; 影响机制分析表明, 地方政府环保关注度通过增加环保资源补偿与强化企业管理层环保认知, 进而提升了企业绿色持续创新水平; 进一步的异质性分析揭示, 在CEO有绿色经历、稳定型机构投资者、重污染行业和环境重点保护城市的样本中, 地方政府环保关注度对企业绿色持续创新水平的促进作用更为强烈. 经济后果检验表明, 地方政府环保关注度有利于提升企业环保绩效, 能够改善企业环境表现、增加企业环境优势、降低企业污染物排放和环境治理费用. 本文以企业绿色持续创新水平为切入点, 探讨了地方政府环保关注度的微观层面经济后果, 为当前推动经济向绿色可持续发展提供了理论参考.

股票收益预测的准确性对投资决策具有关键影响. 随着深度学习模型的引入, 收益预测的性能得到了显著提升. 但是, 现实世界中的股票序列常常包含多种模式的异常值, 这些异常值在一定程度上扭曲了数据的关键统计指标, 掩盖了序列的真实趋势, 削弱了深度学习模型的预测能力, 严重时可能导致后续投资决策的失误. 鉴于此, 本文在考虑异常值存在的场景和梯度下降算法的学习特性的基础上, 提出了一种新颖的损失函数: 阈值距离加权损失(threshold distance weighted loss, TDW). 该损失通过为样本施加差异化的权重, 有效减少了模型对异常值的敏感度. 模拟研究和实证分析验证了该方法的预测准确性和稳健性, 证明其能够为投资组合带来稳定的正向收益, 并为实际金融投资决策提供有力支持.

区块链技术正改变着资金约束企业的融资现状, 不失为解决企业融资难问题的前景方向. 本文考虑了一个融资生产模型, 分析市场需求随机情况下, 资金约束企业进行区块链技术投资向银行进行借贷后的最优生产策略. 探讨了三种类型企业(初始资金投资区块链较为充足企业, 初始资金投资区块链不充足企业, 不进行区块链投资企业)的投资策略, 生产策略和企业利润受企业初始资金, 银行利率, 银行对区块链投资的利率折扣系数的具体影响. 研究发现随着区块链投资效率与企业生产获利水平关系上的不同, 对最优生产和区块链投资有着相反的影响. 区块链投资增加产生的市场需求可以降低企业面临的贷款违约风险. 文章发现区块链投资能够为企业创造更大价值, 降低实际融资成本. 本文对企业面临不同背景下进行区块链投资提供管理启示, 本文还发现银行制定的利率及区块链投资利率折扣将对企业生产起到引导作用.

在低碳转型过程中, 企业需要大量资金支持相关投资, 因此碳定价政策的有效性依赖于健全的金融市场. 然而, 现实中金融市场存在多种阻碍资金流动的金融摩擦, 导致资本和资源无法有效配置, 这些摩擦可能影响企业的投资行为, 从而削弱碳定价政策的实施效果. 本文以融资约束问题为代表, 构建了一个包含融资抵押约束机制的环境-动态随机一般均衡(E-DSGE)模型, 研究了融资约束问题对碳定价政策有效性的影响, 并探讨了相应的政策应对方案. 研究结果表明: 1) 从环境效益角度, 融资约束削弱了碳定价政策带来的“减排效应”, 抑制了企业的低碳投资, 降低了企业的减排强度; 2) 从经济成本角度, 融资约束放大了碳定价对企业的成本影响, 限制了企业的产出增长, 增加了低碳转型的整体经济代价; 3) 将碳资产抵押贷款作为碳定价政策的配套措施, 可以有效缓解融资约束对碳定价政策的负面影响; 4) 通过数值模拟, 我们发现融资约束导致碳定价政策相关成本在企业总生产成本中的占比从年均15.31%上升至19.47%, 同时使年均低碳投资规模减少约37%. 此外, 针对高碳排放企业提供更多碳资产抵押贷款可显著提高政策收益. 本文结论对于健全绿色低碳发展机制, 构建系统性的气候政策体系具有重要意义.

Let $q\in(0,\infty]$ and $\varphi$ be a Musielak-Orlicz function with uniformly lower type $p_{\varphi}^-\in(0,\infty)$ and uniformly upper type $p_{\varphi}^+\in(0,\infty)$. In this article, the authors establish various real-variable characterizations of the Musielak-Orlicz-Lorentz Hardy space $H^{\varphi,q}(\mathbb{R}^n)$, respectively, in terms of various maximal functions, finite atoms, and various Littlewood-Paley functions. As applications, the authors obtain the dual space of $H^{\varphi,q}(\mathbb{R}^n)$ and the summability of Fourier transforms from $H^{\varphi,q}(\mathbb{R}^n)$ to the Musielak-Orlicz-Lorentz space $L^{\varphi,q}(\mathbb{R}^n)$ when $q\in(0,\infty)$ or from the Musielak-Orlicz Hardy space $H^{{\varphi}}({\mathbb{R}^n})$ to $L^{\varphi,\infty}(\mathbb{R}^n)$ in the critical case. These results are new when $q\in(0,\infty)$ and also essentially improve the existing corresponding results (if any) in the case $q=\infty$ via removing the original assumption that $\varphi$ is concave. To overcome the essential obstacles caused by both that $\varphi$ may not be concave and that the boundedness of the powered Hardy-Littlewood maximal operator on associated spaces of Musielak-Orlicz spaces is still unknown, the authors make full use of the obtained atomic characterization of $H^{\varphi,q}(\mathbb{R}^n)$, the corresponding results related to weighted Lebesgue spaces, and the subtle relation between Musielak-Orlicz spaces and weighted Lebesgue spaces.

In this paper, we establish a weighted maximal $L_2$ estimate of operator-valued Bochner-Riesz means. The proof is based on noncommutative square function estimates and a sharp weighted noncommutative Hardy-Littlewood maximal inequality.

Let Ω be a domain of $(\mathbb{R}^n)$ with n ≥ 2 and p(·) be a local Lipschitz funcion in Ω with 1 < p(x) < ∞ in Ω. We build up an interior quantitative second order Sobolev regularity for the normalized p(·)-Laplace equation -Δ_p(·)^Nu = 0 in Ω as well as the corresponding inhomogeneous equation -Δ_p(·)^Nu=f in Ω with f ∈ C⁰(Ω). In particular, given any viscosity solution u to -Δ_p(·)^Nu= 0 in Ω, we prove the following:
(i) in dimension $n=2$, for any subdomain $U \Subset \Omega$ and any $\beta \geq 0$, one has $|D u|^\beta D u \in L_{\text {loc }}^{2+\delta}(U)$ with a quantitative upper bound, and moreover, the map $\left(x_1, x_2\right) \rightarrow|D u|^\beta\left(u_{x_1},-u_{x_2}\right)$ is quasiregular in $U$ in the sense that
$\left|D\left[|D u|^\beta D u\right]\right|^2 \leq-C \operatorname{det} D\left[|D u|^\beta D u\right] \quad$ a.e. in $U$.
(ii) in dimension $n \geq 3$, for any subdomain $U \Subset \Omega$ with $\inf _U p(x)>1$ and $\sup _U p(x)<3+\frac{2}{n-2}$, one has $D^2 u \in L_{\text {loc }}^{2+\delta}(U)$ with a quantitative upper bound, and also with a pointwise upper bound
$\left|D^2 u\right|^2 \leq-C$ $\sum\limits_{1 \le i < j \le n} {} $ $\left[u_{x_i x_j} u_{x_j x_i}-u_{x_i x_i} u_{x_j x_j}\right]$ a.e. in $U$.
Here constants $\delta>0$ and $C \geq 1$ are independent of $u$. These extend the related results obtaind by Adamowicz-Hästö [Mappings of finite distortion and PDE with nonstandard growth. Int. Math. Res. Not. IMRN, 10, 1940-1965 (2010)] when $n=2$ and $\beta=0$.

随着互联网的快速发展,大众已经习惯在网络上分享兴趣爱好,获取信息和讨论常见热点话题,研究多层社交网络的舆情传播规律有利于舆情分析和舆情治理.文章基于传统的SEIR传染病模型,考虑了节点重要性对传播概率的影响,引入动态参数,构建单层网络舆情传播模型,同时考虑到不同时间步长和度度相关性对舆情传播的影响,提出了一个多层网络交叉传播的舆情传播模型.文章对多层网络舆情传播模型的多种传播性能和规律进行了理论验证和实验分析,实验结果表明时间步长和度度相关性对舆情传播有着显著的影响.最后,有针对性地提出了一些舆情治理机制和舆情应对措施,这些措施可以帮助政府和相关管理部门提高舆情管理的效率,确保在舆情事件中能够迅速做出响应,降低潜在的负面影响,具有重要的意义.

“十四五”期间,绿色财税政策改革提出强化由增值税等激励型税收政策的调控引导作用.文章基于中国营改增税制改革的准自然实验,通过构建多时点双重差分模型,对1805家A股上市企业的面板数据进行分析,考察了税收政策激励对企业绿色创新的影响机理.研究发现,营改增显著提升了企业绿色创新,并主要体现在实质性创新上,而非策略性创新.作用机制研究表明,营改增通过分工效应与税负效应间接促进企业绿色创新;异质性研究表明,在非国有企业、制造业企业中,营改增对企业绿色创新的激励效果更为突出.文章是对现有税收政策改革与微观企业行为研究的重要补充,为后续通过财税政策改革推动绿色发展提供了重要依据.

随着道路交通复杂程度的增加以及智慧交通的发展,车辆的安全行驶问题受到了广泛关注.文章旨在给出动态环境下分布式车辆编队安全行驶的一系列算法,并验证其有效性.首先,借助多智能体系统分布式编队算法,给出了车辆在道路行驶中的编队运动模型.进而,改进了人工势场模型,为势场中的吸引力和排斥力函数引入速度参数,解决了车辆编队在动态车道环境下的避障问题和超车问题.同时,参考鱼群的逃逸行为,提出了编队内车辆的跟驰与换道模型,解决了分布式信息下的车辆编队紧急避险问题.最后,给出了车辆在动态交通环境下,基于分布式信息交互的车辆编队紧急避险等行为的模拟仿真,验证了所提出算法的有效性.

国际循环通过产品的生产过程和市场需求两方面影响我国的经济增长. 生产过程方面, 进口中间品和国内中间品的相互替代影响经济增长; 市场需求方面, 国外对我国中间品和最终品的需求影响我国经济增长. 基于结构分解分析方法, 本文将Leontief逆矩阵变动分解为技术水平变动和进口替代, 将最终需求变动分解为国内最终需求变动和出口变动, 从而分别测算国际循环通过两个方面对我国经济增长的影响. 结果表明: 1) 在生产过程方面, 中间品的进口替代对我国经济增长的影响呈现出阶段性特征, 2000—2005年表现为进口中间品占比不断上升, 我国的经济增长对国际循环的依赖程度不断变大, 2005—2014年表现为国内中间品替代进口中间品, 我国逐渐掌握更多的中间品生产环节, 2015—2021年再次表现为进口中间品占比不断上升; 2) 在市场需求方面, 相比于国内最终需求, 出口对我国经济增长的贡献度不断下降, 我国产品对国际循环最终需求的依赖程度不断降低.

促进城市居民生活碳减排对于应对气候变化问题具有重要意义. 本文基于中国288个地级及以上城市2009—2019年的面板数据, 对城市居民生活碳排放量进行测算, 结合人口和经济特征将城市聚类为四大类型进行分析, 并对城市居民生活碳排放影响因素进行分解分析, 进一步利用BP神经网络模型和情景分析法对各类别城市居民减碳潜力进行预测. 结果表明: 1) 中国城市居民生活碳排放总量逐年递增, 其中用电碳排放占比最高, 供暖碳排放增长率最高; 2) 城市化水平、人均可支配收入、居民能源结构和人口总规模对全国城市居民生活碳排放的影响效应均为正, 居民能源强度与居民消费倾向的影响效应为负, 且对四类城市碳排放的影响具有一定差异性; 3) 四类城市居民生活领域均有较大减碳潜力, 且存在较大差异. 第二类城市的减碳潜力明显高于其他城市, 第一类城市居民生活减碳潜力整体最低, 第三、四类城市居民生活减碳潜力变化程度相似, 整体呈现先增后减的趋势. 各地可因地制宜制定与实施居民减碳相关措施.

提升企业ESG表现是实现我国经济可持续发展的重要举措. 本文以2013年发布的“宽带中国”战略的实施为准自然实验, 采用双重差分等方法考察数字基础设施对企业ESG表现的影响. 研究发现, 数字基础设施对企业ESG表现具有显著的促进作用. 作用机制检验表明, 数字基础设施对企业ESG表现的影响主要是通过提高政府环境关注度、提升企业履行社会责任的积极性、改善公司信息透明度等路径实现. 异质性分析发现, 数字基础设施对企业ESG表现的促进作用在规模较大、绿色创新能力较强的企业、高污染行业以及客户集中度较高的企业中更显著. 本文从可持续发展视角评价数字基础设施的现实作用, 为理解企业ESG表现的影响因素提供了新的经验证据, 也为加强数字基础设施建设、促进经济绿色转型提供了对策建议.

随着气候变化加剧和极端降水天气事件频发, 如何有效降低降水不确定性带来的风险损失成为我国经济社会发展亟待解决的难题. 本文构建了“马尔可夫-耿贝尔”降水指数测度理论模型, 结合风险中性理论提出降水指数衍生品定价方法, 并利用我国河南省郑州市、江苏省徐州市等地区的日度降水数据对模型进行验证分析. 结果表明, 本文提出的降水指数测度方法在灵活度、季节特性捕捉等方面具有明显优势; 基于风险中性的降水衍生品定价模型, 可以通过风险中性处理机制得到更加集中和稳定的定价结果, 显著提升定价精确度. 本文研究成果不仅为降水指数测度及其衍生品的应用提供了新思路, 而且为有效对冲降水不确定性风险提供了理论和实践指导.

分析师过去表现与受雇券商行业地位共同影响着跟踪分析的上市公司信息披露质量. 本文利用2011年至2021年的分析师-公司对数据集, 通过分析师个人和券商特征层面共16个相关指标, 构建分析师网络声望并探究其对股票市场信息效率的影响. 研究发现, 分析师网络声望增加竞争性信息, 扩大意见分歧、分散投资者注意力, 进而降低股票市场信息效率. 特别地, 分析师推荐可能包含无效信息, 投资者注意力有限面对众多信息时交易活跃度降低, 股票流动性下降进而削弱市场信息效率. 此外, 媒体报道对分析师网络声望降低信息效率具有削减作用, 市场投资者情绪对分析师网络声望降低信息效率具有放大作用.

为提高无人水下航行器, (unmanned underwater vehicle,UUV)对非合作目标状态估计的准确性,文章提出了一种基于轴向注意力的目标状态估计方法,分析基于声呐观测的UUV非合作目标状态估计机理,将该问题非的马尔可夫状态空间模型转换为带有记忆的一阶马尔可夫状态空间模型,从而构建递归滤波模型. 针对前视声呐观测的不可靠性、目标运动的不可预测性,提出一种基于轴向注意力Transformer的非合作目标状态多步预测网络,描述非线性观测下, 非合作目标相对声呐的复杂运动过程.针对观测的不稳定性及后验分布的未知性, 基于Monte Carlo近似推断原理,利用该多步预测网络将目标观测状态空间中的采样粒子映射到目标预测状态空间,构建基于轴向注意力的目标状态估计方法.仿真结果表明了所提方法对不确定输入的适应性和鲁棒性.

发展乡村振兴产业是激发乡村活力的基础所在,是解决农村一切问题的前提.文章根据陕西省秦巴山区一带“新社区工厂”这一乡村振兴产业典型模式的发展现状识别出社区工厂、当地政府和龙头企业等重要参与主体,结合考虑成本、补贴、投资和收益等因素构建起三方演化博弈模型,进而探讨各主体如何在乡村振兴产业发展的过程中进行策略选择,并对其进行敏感性分析和数值仿真.研究结果表明:演化稳定策略一方面受到当地政府补贴的影响,合适的补贴有利于三方的共同参与;龙头企业给予生产企业的投资应在相对合理的范围,同时还要增加社会各方对当地政府的投资;另一方面对于社区工厂和龙头企业来说,降低成本和提升收益将更有利于促进“新社区工厂”等乡村振兴产业的发展.

文章首次将傅里叶神经算子, (FNO)应用于整数阶导数非线性薛定谔, (DNLS)方程和分数阶导数非线性薛定谔, (fDNLS) 方程. 对于DNLS方程,成功建立了方程初始条件与相应解之间的映射关系. 不仅研究了孤子向$M$型波的转变过程, 并且得到了周期解的变化过程. 同时, 采用FNO方法研究了周期背景下怪波的转化过程. 对于fDNLS方程, FNO方法被应用于学习方程的分数阶指数空间与孤子空间之间的算子映射.通过将数据驱动的解与精确解进行比较, 凸显了FNO 网络强大的逼近能力.最后, 文章还讨论了全连接$P$层和激活函数对网络表征能力的影响.

近年来程序化交易在A股市场兴起, 其对资本市场定价效率的影响日益受到关注. 本文以创业板和科创板公司为研究对象, 旨在探究程序化交易对企业披露季度盈余公告前股价信息含量的影响. 本文首先结合A股交易制度和投资者结构特征, 构建适应于A股市场的程序化交易指标. 在此基础上, 实证检验发现程序化交易降低了盈余公告前股价的信息含量, 即程序化交易的流动性需求策略发挥主导作用. 进一步的机制分析揭示, 程序化交易对股价信息含量的消极影响源自于提高了慢速投资者的交易成本, 以及减少了知情交易者的大额订单. 最后, 研究发现程序化交易对知情交易者存在“挤出效应”的同时也减弱了噪音交易引起的股价异常波动. 本研究加深了对程序化交易在市场层面的经济后果的理解, 对我国监管机构完善程序化交易相关制度具有参考意义.

随着全球传染病病毒变种的不断涌现以及生物安全形势的日益严峻, 传染病检测的准确性和检测效率日益成为及时监控病毒传播、保护公众健康的关键环节. 然而, 由于技术限制和操作规范性等因素的影响, 检测的可靠性存在一定的挑战. 本研究针对传染病大规模检测的准确性问题展开探讨, 以新冠疫情为例, 基于贝叶斯统计模型计算了核酸“单检”和“混检”的假阴性预测值, 并提出了针对不同风险地区和敏感性的最优检测策略, 包括“单检”与“混检”策略的选择、检测人数和频率的优化、定期检测间隔的调整; 另外, 针对低风险地区的男女分轮次检测方案, 计算了相应的检测精度与检测最优间隔时间. 最后, 结合本研究的测算结果, 我们给出了有关传染病大规模检测的政策建议, 旨在为传染病的有效防控提供科学依据和政策支持.

自资本资产定价模型提出以来, 资产回报的风险收益关系一直是学术研究的重点问题, 但当前关于CAPM模型有效性的争论仍在继续且结论并不统一. 本文在已有研究的基础上, 综合考虑中国A股市场隔夜与日内时段在交易机制、交易特征和投资者类型等方面的差异, 创新性地将整日时段分解为隔夜和日内两部分, 并采用分组构建投资组合及Fama-MacBeth回归分析手段, 分时段检验了Beta系数代表的系统性风险与个股收益间的关系, 得出了时段异质性对A股市场风险-收益关系检验的影响. 实证结果表明: 整日时段和日内时段Beta系统性风险与收益正相关, 而这一现象在隔夜时段并不存在, 甚至会表现为一定的高风险-低收益现象. 即已有基于整日回报计算的A股市场风险收益关系主要揭露了市场主要交易时段的表现, 未能揭示集合竞价阶段个股系统性风险无法在价格中有效反馈的现象, 本文研究有效补充了这部分内容. 进一步, 本文研究发现, 整日和日内时段正向的风险-收益关系在市值较小、流动性较差及具有高特质风险的股票中更为显著, 市场中投资者情绪变化和套利限制指标对这一结果也具有显著影响. 此外, 本文结果在基于不同因子模型调整、不同Beta测度方法和各类子样本检验中均稳健存在. 本文研究对于投资者进一步认识CAPM模型、了解风险收益关系在不同时段的表现和完善风险-收益评估框架具有重要意义, 研究结论有助于监管者完善相关政策和定价机制, 实现我国A股市场系统性风险的有效衡量.

总需求不足是当前经济运行面临的突出矛盾, 必须把恢复和扩大消费摆在优先位置. 本文利用2015、 2017以及2019年三期中国家庭金融调查数据, 实证研究了住房公积金制度对家庭消费的影响. 研究发现, 缴存和提取住房公积金显著提高了家庭消费水平, 并改善家庭消费结构. 稳健性检验表明, 在更换核心变量定义方式、 替换工具变量以及放松工具变量排他性约束条件后上述结论依然稳健. 异质性分析显示, 住房公积金制度对有房、 低收入以及中青年家庭消费产生更大的影响. 进一步研究发现, 缴存住房公积金能够降低家庭预防性储蓄动机、 提取住房公积金能够提高家庭可支配收入并缓解流动性约束, 从而促进家庭消费. 本文提供了住房公积金制度促进家庭消费、 改善家庭消费结构的微观证据, 可为相关政策制定提供重要参考.

推动企业加快数字化转型, 对于增强企业核心竞争力、 赋能传统产业转型升级并带动我国数字经济做大做强具有重要意义. 本文立足管理者角色理论与动态能力理论, 使用基于偏最小二乘估计的结构方程模型 (partial least square-structural equation modeling, PLS-SEM) 实证分析企业数字化转型前因. 研究结果表明: 1) 企业家精神、 数字文化宣传者、 组织结构变革者等管理者特征, 以及感知能力、 学习能力、 整合能力、 协调能力等企业动态能力, 均正向促进企业的数字化转型倾向及产出; 2) 进一步分析发现, 管理者特征能够显著提升企业动态能力水平, 且管理者特征对数字化转型的影响效果受到政策不确定性感知的调节; 3) 上述效应在不同产权性质及不同地区的企业之间存在异质性. 上述结果丰富了数字化转型前因的相关研究, 为企业培养数字时代管理者并提升动态能力提供了一条可行的实践路径.

“三改联动”政策是在可再生能源渗透率逐步提高的背景下, 解决可再生能源消纳难题, 促进新能源高质量发展的一大抓手. 本文选取对传统煤电依赖性较强的山东省为研究对象, 通过构建静态一般均衡(CGE)模型, 将可再生能源与“三改联动”相联系, 模拟了不同的可再生能源电力消费份额且“三改联动”政策同步实施时对山东省地区经济和环境造成的影响, 探究煤电机组落实“三改联动”政策进展缓慢的内在成因, 并在此基础上将补偿问题转化为成本问题, 对山东省实施“三改联动”政策进行成本测算. 研究结果表明, “三改联动”计划的实施在对地区经济造成一定程度负面冲击的同时, 也能够带来显著的环境效益. 在F60C40 (火电占比60%, 可再生能源电力占比40%) 的情景下, 山东省实施“三改联动”政策的成本为40亿元. 本文的政策建议是, 我国需要大力发展可再生能源且煤电机组需积极落实“三改联动”政策, 并适时引入合理政策性支持或经济性激励, 以发挥煤电“压舱石”的托底作用.

The overuse and misuse of antibiotics has become a major problem for public health. People become resistant to antibiotics and because of this the anticipated therapeutic effect is never reached. In-hospital infections are often aggravated and large amounts of money are spent for treating complications in the patients' condition. In this paper a nonlinear optimal (H-infinity) control method is developed for the dynamic model of bacterial infections exhibiting resistance to antibiotics. First, differential flatness properties are proven for the associated state-space model. Next, the state-space description undergoes approximate linearization with the use of first-order Taylor series expansion and through the computation of the associated Jacobian matrices. The linearization process takes place at each sampling instance around a time-varying operating point which is defined by the present value of the system's state vector and by the last sampled value of the control inputs vector. For the approximately linearized model of the system a stabilizing H-infinity feedback controller is designed. To compute the controller's gains an algebraic Riccati equation has to be repetitively solved at each time-step of the control algorithm. The global stability properties of the control scheme are proven through Lyapunov analysis. The proposed method achieves stabilization and remedy for the bacterial infection under moderate use of antibiotics.

The safety of vehicle travel relies on good stability performance, making vehicle motion control a vital technology in vehicles. This paper focuses on investigating the impact of roll control on vehicle performance, particularly in terms of avoiding rollover and ensuring lateral stability. By introducing a feedback roll moment, the roll motion can be effectively controlled. The paper considers two roll reference generators: A static one aimed at zero roll, and a dynamic one based on the vehicle's lateral acceleration. The static roll reference generator enhances stability by employing a fixed reference, particularly beneficial during routine driving conditions. In contrast, the dynamic roll reference generator continually adapts the roll angle reference in response to real-time vehicle dynamics and driving conditions. These proposed reference generators can be paired with varying suspension systems — Static reference could be achieved using semi-active suspensions, while the dynamic one is integrated into advanced active suspension systems, offering heightened adaptability and performance. To address the roll control objectives, this paper proposes a novel sum of squares (SOS) integral polynomial tracking control. The proposed controller satisfies control bounds and considers control constraints during the design phase. The effectiveness and robustness of the proposed control scheme are evaluated through numerical simulations using a full vehicle nonlinear model in Matlab/Simulink. The results of these simulations are compared to super-twisting sliding mode and Lyapunov-based controllers.

In this paper, the authors address the attitude regulation problem of uncertain flexible spacecraft with unknown control directions and input disturbances. The major challenges of the problem include the concurrence of the unknown actuation sign and the unknown parameters in both the plant and the external disturbances, along with the impact of vibrations from flexible appendages. To overcome these challenges, the authors transform the conventional mathematical model of a flexible spacecraft to a multivariable strict-feedback normal form and adopt a systematic approach within the framework of nonlinear output regulation. To solve the attitude regulation and disturbance rejection problem, the authors introduce a nonlinear internal model candidate to convert the problem into a stabilization problem for an augmented system. Then, a Nussbaum function-based stabilizer is designed to handle unknown control directions and complete the design. Simulation results are provided to show the effectiveness of the proposed controller.

文章研究了符号有向图下,由一阶和二阶动力学智能体组成的异质多智能体系统的镇定性问题.利用Laplacian矩阵和图理论知识进行分析,分别针对一阶和二阶动态智能体设计相应的协议.基于文章提出的分层理论,通过对控制参数的设计,利用结构平衡的独立强连通分量(SBiSCC),给出了在通信拓扑下一阶-二阶异质系统实现镇定的充要条件.最后,文章给出了几个仿真验证理论结果.