经济学、金融学、统计学顶刊最新论文，每日 10 篇：中文标题、摘要翻译与主要贡献，按研究方向（机器学习与金融 / 组合决策 / 金融科技与普惠 / 创新与可持续 / 信息·不确定性·价格主线）筛选。
按方法论卖点与经济价值挑出的本期重点。
本期最值得关注的是 Management Science（A+++）的《战略交易模型中的多类型信息获取》——多维不确定性下信息获取的均衡可出现任意多重均衡，且信息成本上升反而可能让价格更具信息含量，直接对位“信息、不确定性与价格”主线；以及 JME（A+++）的《从服务器到利率》——AI 驱动的 ICT 资本深化如何进入自然利率 R*，是 AI 驱动金融再调整的宏观锚。
每篇含中文标题、方向关联、摘要翻译与主要贡献，点击 DOI 查看原文。
Multitype Information Acquisition in a Strategic Trading Model
方向关联信息、不确定性与价格主线：多维不确定性下信息如何进入价格；方法论卖点是多类型知情交易者的均衡存在性与多重性刻画
研究多维不确定性下的战略交易模型中的信息获取。主要结论：均衡可因知情交易者数量的整数性质及不同类型知情交易者之间的战略互动而呈现多重性，均衡数量可任意大；即便在对称设定下也可出现非对称均衡；信息成本上升时，获取信息的交易者减少，但价格反而可能更具信息含量。研究为金融市场的不稳定性提供了新解释，并给出可检验的实证预测。
From servers to rates: AI, ICT capital, and the natural rate
方向关联AI 驱动的金融再调整：AI 资本深化直接进入自然利率与资产定价锚；方法论卖点是 ICT-劳动替代弹性的估计与跨期传导机制
用将 ICT 视为独立资本类型的结构模型，研究 AI 驱动的 ICT 投资激增如何影响美国自然利率 R*。三点结论：（1）估计显示劳动与 ICT 资本历史上为总替代关系，且替代弹性随时间上升；（2）扩张性 ICT 投资特定技术冲击通过跨期资源再配置影响 R*：自然利率先降后升，ICT 资本与劳动越可替代该机制越强；（3）情景分析：ICT 深化若沿历史趋势，仅温和推高 R*；而激进的 AI 情景（更强的生产率增长 + ICT-劳动替代弹性上移）会带来中长期 R* 的大幅上升。
Ambiguity, financial uncertainty, and business cycles: An event constraint approach
方向关联2024–2026 主线核心：模糊性与风险分开定价——模糊性冲击与金融不确定性对产出效应相反；方法论卖点是事件约束 SVAR 的识别策略
用事件约束 SVAR 识别模糊性及其他不确定性冲击对商业周期的影响。发现模糊性冲击助长产出波动，且正向模糊性冲击会提高产出；金融不确定性与模糊性都是产出的外生冲击，但效应方向相反。进一步地，正向模糊性冲击会推高其他不确定性测度；金融不确定性冲击降低模糊性，政策不确定性冲击对模糊性无显著影响。
Robust portfolio choice under a continuum of downside risk preferences
方向关联组合决策方向：连续风险偏好谱系下的组合选择；方法论卖点是“隐凸性”——非凸名义问题经稳健化后恒凸的闭式解（复杂度有回报的典型例子）
用高阶偏矩（UPM）建模组合选择的下行风险。整数阶 UPM（1 阶、2 阶）只是投资者偏好的粗糙近似；受随机占优理论启发，本文研究 [0,2] 连续阶 UPM 谱系（从风险寻求到风险厌恶）下的稳健组合选择，置于均值-方差模糊集下。名义问题一般非凸（尤其风险寻求区间 (0,1)），但证明其稳健对应问题恒为凸——源于对各阶最坏情形风险的闭式解（隐凸性）。结果：（1）给出容纳广泛风险偏好的可处理的稳健组合模型族；（2）对连续阶 UPM 风险测度（含半偏差及其变体）的最坏情形评估给出闭式解。模拟与真实数据验证了框架的实用价值。
Macro-Financial Impact of Stablecoin's Demand for Treasuries
方向关联金融科技方向：稳定币-美债需求渠道；方法论卖点是链上高频数据与 ETF 盘中收益的匹配识别 + 量化宏观金融模型；涉及其数据家底（高频）
研究储备型稳定币如何影响美债市场与金融中介。用以太坊高频链上数据匹配追踪短期美债的 BIL ETF 盘中收益，发现大规模 Tether 增发后一小时内 BIL 价格上升，反映市场对美债持续需求的前瞻预期与 Tether 储备投向短期美债的共同作用；日频分析佐证该模式。将美债需求渠道嵌入资本约束银行与稳定币发行人的量化宏观金融模型，揭示随行业扩张的非线性放大效应——稳定币增长可重塑无风险资产定价、银行资产负债表与金融稳定。
The price impact of Canadian retaliatory tariffs
方向关联地缘经济碎片化：报复性关税的价格传导实证；结论可折算成通胀成本含义；同时是特刊候选
关税如何影响零售价格？本文将七家加拿大主要零售商的日度商品层面标价与商品层面关税暴露相结合，在双重差分框架下估计关税效应。被加征关税商品价格缓慢上升，三个月后涨幅达 6%，意味着约 25% 的 25% 关税被转嫁；对未被加税的替代品几乎无溢出；关税取消后价格效应迅速逆转。调整主要通过调价频率实现。转嫁程度随贸易政策新闻变化，且标注“被加税”标签的商品转嫁更大——说明关税引致的通胀取决于政策预期与关税显著性。
Unilateral Penalty or Mutual Disaster? Assessing the Asymmetric Reduction Effects of Sanctions on Aggregate and Segmented Trade
方向关联地缘经济碎片化：制裁的贸易缩减效应非对称性；同时是特刊候选
制裁对制裁国与被制裁国双边贸易的影响是否对称？本文比较制裁对两类国家的差异化影响，证据来自总体贸易、分段贸易与行业贸易。结果显示制裁对两类国家的冲击均为负、广泛且非对称，对被制裁国的负面影响更显著。具体而言，对制裁国，制裁更打击中间品贸易与全球价值链前向参与，以及农林渔矿业；对被制裁国，制裁更冲击最终品、全球价值链后向参与与制造业。
Beyond costs: The dominant role of strategic complementarities in pricing
方向关联信息、不确定性与价格主线：竞争者价格信息如何进入企业定价——战略互补而非成本是定价的主导力量
用智利企业行政数据记录战略互补在企业定价行为中作用的五个经验事实：（1）战略互补在定价中占主导，影响超过边际成本变化；（2）各行业强度有异，但始终压过成本变化的作用；（3）高通胀环境下企业对竞争者价格更敏感；（4）企业对竞争者涨价的反应强于降价，类似成本的“火箭与羽毛”现象；（5）竞争者越少、市场份额越大、客户基础越广，战略互补越强。结论表明作为实际刚性来源的战略互补值得宏观建模者重视。
Computing and learning stationary mean field equilibria with low-dimensional interactions: Algorithms and applications
方向关联方法论卖点：大型动态博弈的可计算均衡算法（朴素结构+全局保证，复杂度有回报）；应用覆盖异质性主体宏观与平台经济
均值场均衡（MFE）是大型动态博弈的可计算解概念，但因非线性与缺乏压缩性而难计算，限制了反事实分析的可靠性。本文研究智能体通过总体分布的少量函数交互的动态模型（重点是标量情形），提出利用该结构的迭代算法，在温和假设下给出计算与学习 MFE 的全局收敛保证——无需单调性或压缩性；还给出基于强化学习的无模型算法，无需事先知道收益或转移函数；并证明非紧状态空间下平稳 MFE 的存在性、标量交互下的解析比较静态。应用于产能竞争、异质性主体宏观模型及在线平台/学习场景（库存竞争、网约车、社会学习）。
State-Dependent Market (In)Efficiency in Cryptocurrency Markets
方向关联市场动态方向：AMH 的样本外证据；方法论卖点是元学习+四类信息集融合（预测可黑箱但决策开箱的对位）；涉及其数据家底（高频、文本/链上）
构建元学习框架检验加密货币市场非有效性是静态的还是状态依赖的。为调和有效市场假说与适应性市场假说（AMH），用 50 种主流加密货币的高频数据构建自适应交易策略，融合四类信息集：链上指标、基于方向变化的行为趋势不对称、策略元信息与市场统计量。样本外结果支持 AMH：自适应元学习策略夏普比率 1.34，超过最优静态基准（0.59）一倍有余，最大回撤降低 37.5%。特征归因显示超额收益具有状态依赖性——模型学到符合经济直觉的规则。
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