Comparing Intellectual property policy in the Global North and South -- A one-size-fits-all policy for economic prosperity?
本文试图分析知识产权（IP）领域的政策制定作为全球南北方经济增长的工具。它首先研究了经济增长与知识产权之间的联系，然后了解美国知识产权（IPR）的发展，美国是国际上强有力的知识产权保护的主要支持者。下一节将比较全球北方和南方的知识产权状况，并分析造成这些差异的各种因素。本文使用印度制药业的案例研究，了解知识产权如何可能会对经济产生不同的影响，并得出结论，可能还没有一个一刀切的政策，采用知识产权。
2021-08-10 econ.GN econ.TH q-fin.EC
The impact of economic policy uncertainties on the volatility of European carbon market
欧盟碳排放交易计划是欧洲为实现减排目标而设计的碳排放配额交易制度。生产活动产生的碳排放量与社会经济环境密切相关。因此，本文从经济政策不确定性的角度出发，构建了GARCH-MIDAS-EUEPU和GARCH-MIDAS-GEPU模型，考察了欧洲和全球经济政策不确定性对碳价格波动的影响。结果表明，欧洲和全球经济政策的不确定性都会加剧欧洲碳现货收益率的长期波动性，当变化相同时，后者的影响更大。此外，全球经济政策不确定性这一预测因子能够更好地预测欧洲碳现货收益率的波动性。本文的研究可以为市场管理者把握碳市场趋势、帮助参与者控制碳配额波动风险提供一定的启示。
2021-08-18 econ.EM econ.GN q-fin.EC
Analysis of Regional Cluster Structure By Principal Components Modelling in Russian Federation
本文论证了主成分分析在区域聚类建模和分析中的应用，特别是在区域数据维数为数十时，当多个参数之间存在显著的复共线性时，主成分分析是必要的。建议的主成分模型允许相同质量的区域聚类表示。事实上，聚类变得更加独特，并且明显的离群值在组件模型聚类中变得更加明显，或者在相应的分层聚类中得到缓解。因此，五个组成部分的模型，并验证了俄罗斯联邦的85个地区和19个社会经济参数。主成分允许描述约75%的初始参数变化，并使进一步的模拟研究的变量。基于主成分模型的聚类分析能够更好地揭示俄罗斯联邦经济发展的区域结构和差异，包括四个主要聚类：少数最高发展地区，经济发展水平中等偏高和较低的聚类，以及“最贫穷”地区。可以看到，大部分地区的发展依赖于资源经济，工业潜力和区域间基础设施潜力没有得到充分发挥，只有最富裕的地区经济高度发达，而其他地区的工业则出现停滞迹象，并由于经济制裁和最近的COVID-19疫情所带来的条件而进一步扩大。大多数俄罗斯地区需要额外的公共支持和工业发展，因为它们的资本资产潜力受到阻碍，尽管有足够的劳动力资源，但它们的捐助将增加。
2020-10-20 econ.GN q-fin.EC
Measuring Race in US Economic Statistics: What Do We Know?
本文是第38届NABE年度经济政策会议的同名会议的编辑记录：可持续和包容性增长的政策选择。小组成员是来自政府和私人研究机构的专家。
2022-08-10 econ.GN q-fin.EC
Adaptive local VAR for dynamic economic policy uncertainty spillover
关于经济不确定性的数据的可用性引发了人们对能够及时量化不确定性国际溢出事件的模型的极大兴趣。这项具有挑战性的任务涉及权衡估计准确性，以实现更及时的量化。本文提出了一种局部向量自回归模型（VAR），允许自适应估计的时变多元依赖。在局部下，我们的意思是，对于每个时间点，我们同时估计模型与模型参数保持恒定的最长区间。仿真研究表明，该模型可以处理一个或多个突然的突变，以及一个平稳的数据突变。实证应用使用月度经济政策不确定性数据进行。本地模型强调，经验数据主要包括长时间的同质事件，由少量的异质事件中断，对应于危机。基于这一观察，我们创建了一个危机指数，它反映了样本在一段时间内的同质性。此外，局部模型对滚动窗口估计的优越性。
2023-02-06 econ.GN q-fin.EC
Economics cannot isolate itself from political theory: a mathematical demonstration
University of Queensland（昆士兰大学）
本文通过数学证明，指出经济学政策陈述本质上包含政治立场，强调政治哲学对政策制定的决定性作用。
2016-10-27 econ.GN q-fin.EC
The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep Reinforcement Learning
Salesforce Research（赛富时研究院）；Harvard University（哈佛大学）
人工智能和强化学习（RL）已经改善了许多领域，但尚未广泛应用于经济政策设计，机制设计或经济学。与此同时，当前的经济学方法受到缺乏反事实数据、简单化的行为模型以及有限的政策实验和评估行为反应的机会的限制。在这里，我们表明，基于机器学习的经济模拟是一个强大的政策和机制设计框架，以克服这些限制。人工智能经济学家是一个两级深度强化学习框架，可以训练智能体和社会规划者共同适应，为高度不稳定和新颖的两级强化学习挑战提供了一个易于处理的解决方案。从一个简单的经济规范，我们学习理性的代理人的行为，以适应学习计划者的政策，反之亦然。我们证明了AI经济学家在最优税收问题上的有效性。在简单的一步经济中，AI经济学家恢复了经济理论的最优税收政策。在复杂、动态的经济体中，AI经济学家大大改善了功利主义的社会福利以及平等与生产率之间的权衡。尽管出现了税收博弈策略，但它仍然如此，同时比经济理论更准确地解释了代理人的相互作用和行为变化。这些结果首次表明，两级深度强化学习可以用于理解，并作为经济设计理论的补充，开启了一种新的基于计算学习的方法来理解经济政策。
2021-08-05 cs.LG econ.GN q-fin.EC
Policy Changes and Growth Slowdown: Assessing the Lost Decade of the Latin American Miracle
本文利用合成控制法和贝叶斯结构时间序列估计，发现智利2014年后的经济放缓至少三分之二源于内部政策体制变化，导致五年内人均实际GDP下降近10%，为新兴经济体的发展经济学提供启示。
2024-07-02 econ.GN q-fin.EC
The Policy Implications of Economic Complexity
本文提出基于四个W（what、when、where、who）的框架，系统梳理并澄清经济复杂性的政策含义，以促进其在区域和国际发展中的应用。
2023-08-07 cond-mat.stat-mech cs.CY econ.GN
Moral hazard in welfare economics: on the advantage of Planner's advices to manage employees' actions
CMAP–École Polytechnique（巴黎综合理工学院）
本文研究了合同理论中的道德风险问题，引入了外生规划者来管理雇主雇佣的代理人的行为。通过标量化方法解决代理人帕累托最优问题，并确定雇主的最佳报酬方案。通过线性二次模型比较了规划者参与与传统第二最佳情况下的结果。
2017-06-05 econ.GN math.OC q-fin.EC
Behavioral epidemiology: An economic model to evaluate optimal policy in the midst of a pandemic
本文将疾病动力学的典型流行病学模型与政府的封锁和检测政策以及代理人为避免被感染而决定的社会距离相结合。该模型使用美国的死亡和测试结果数据进行校准。结果表明，一个中间，但长期的封锁是社会最优的死亡率和GDP时，考虑到。这是因为政府希望经济继续产生一些产出，而减少感染方面的松懈被社会距离代理人所弥补。保持社会距离是对政府最佳政策的最佳回应，以保持有效生殖数量为1，并避免在大流行期间出现多波。校准表明检测是有效的，但如果从大流行开始就积极开展检测，它可能会更有用。没有任何封锁或关闭社交距离会产生极端的后果。加强对社会活动的集中控制将进一步减缓大流行病的传播。
2022-02-08 econ.GN q-fin.EC
Disagreement Spillovers
Princeton University（普林斯顿大学）
研究显示，将经济政策与道德社会政策结合会削弱对持不同社会立场者的经济说服力，主要贡献在于揭示了身份驱动的疏离模型预测的一致性。
2026-04-28 econ.GN q-fin.EC
Economic Policy Challenges for the Age of AI
本文分析AI向AGI发展对经济结构的冲击，提出八大政策挑战，并强调经济学家在理解与应对中的关键作用。
2024-09-20 cs.CY econ.GN q-fin.EC
Of Models and Tin Men: A Behavioural Economics Study of Principal-Agent Problems in AI Alignment using Large-Language Models
University College London（伦敦大学学院）；University of Essex（埃塞克斯大学）
本研究从行为经济学视角揭示了预训练大模型在多代理异质价值观场景下存在委托-代理冲突，实证发现GPT模型会推翻委托人目标，强调需将经济学原理纳入AI对齐过程。
2023-09-13 cs.AI econ.GN q-fin.EC
A Multi-LLM-Agent-Based Framework for Economic and Public Policy Analysis
Tsinghua University（清华大学）；Academy of Mathematics and System Science of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Xiamen University（厦门大学）；Xiamen University–Chinese Academy of Sciences（厦门大学-中国科学院）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
本文提出一个多LLM智能体框架，利用不同LLM的固有分析能力差异建模异质性经济智能体，并以利息所得税为例展示其在经济与公共政策分析中的应用潜力。
2025-02-24 cs.AI econ.GN q-fin.EC
Preventing crash in stock market: The role of economic policy uncertainty during COVID-19
本文考察了新冠肺炎疫情期间经济政策不确定性（EPU）对美国股票市场崩盘风险的影响。为此，我们使用GARCH-S（GARCH-S）模型来估计每日偏度作为股票市场崩盘风险的代理。实证结果表明，EPU与股票市场崩盘风险之间存在显著的负相关关系，说明EPU的加剧增加了崩盘风险。此外，在全球COVID-19爆发后，负相关性变得更强，这表明美国股票市场的崩溃风险将在疫情期间受到EPU的影响更大。
2021-08-17 econ.GN q-fin.EC q-fin.GN
Inequality's Economic and Social Roots: the Role of Social Networks and Homophily
本文从社会网络与同质性视角解释不平等、经济不流动和无效率的形成机制，并主张采用兼顾经济与社会力量的“政策组合”。
2025-06-16 econ.GN q-fin.EC
Implications of EMU for the European Community
货币一体化既有成本，也有收益。欧洲人对汇率不稳定有着强烈的反感。从这个角度来看，欧洲货币体系已经显示出其局限性，涉及单一货币的全面货币联盟似乎是必要的。这是《马斯特里赫特条约》所载欧洲货币联盟项目的目标。本文探讨了相关的选择：中央银行的独立性，预算纪律和经济政策协调。因此，欧洲货币联盟对法国经济政策的影响将被审查。如果外部力量消失，公共部门仍然无法规避其偿付能力约束。国家货币政策工具将无法使用，因此吸收不对称冲击将需要更大的工资灵活性，财政政策将发挥更大的作用。本文共分三个部分。第一个问题涉及货币联盟的经济基础及其所需的成本。第二部分专门讨论《马斯特里赫特条约》规定的体制安排。第三部分考察了货币联盟对法国经济和经济政策的影响。
2018-05-25 econ.GN q-fin.EC
Reinforcement Learning for Economic Policy: A New Frontier?
University of Edinburgh（爱丁堡大学）
基于代理的计算经济学是一个具有丰富学术历史的领域，但它一直在努力进入主流政策设计工具箱，受到与代表复杂和动态现实相关的挑战的困扰。强化学习（RL）领域也有着丰富的历史，最近已经成为几个指数发展的中心。现代RL实现已经能够达到前所未有的复杂程度，处理以前无法想象的复杂程度。本文综述了经济建模中经典的基于代理的技术的历史障碍，并考虑RL的最新发展是否可以克服其中任何一个。
2023-02-23 cs.AI cs.LG cs.MA
Left Leaning Models: How AI Evaluates Economic Policy?
University of Oxford（牛津大学）；European Bank for Reconstruction and Development（欧洲复兴开发银行）
本文研究了AI在多因素约束下对经济政策的偏好，发现LLMs普遍偏好高增长、低失业和低不平等，而非传统宏观经济目标。
2025-12-09 cs.AI cs.CY econ.GN
Words that Move Markets- Quantifying the Impact of RBI's Monetary Policy Communications on Indian Financial Market
本研究运用BERTopic和RoBERTa分析印度央行2014至2024年货币政策沟通，发现鸽派言论在利率与增长主题上引发股市下跌，但在外汇储备管理主题上产生积极影响，强调央行需采取主题特定沟通策略。
2024-11-07 econ.GN q-fin.EC
Weak Supervision in Analysis of News: Application to Economic Policy Uncertainty
经济决策需要及时的数据分析，这促使大多数经济学家和决策者寻找非传统的补充数据来源。在这种情况下，文本数据正在被探索，以丰富传统的数据源，因为它很容易收集和高度丰富。我们的工作重点是研究文本数据，特别是新闻报道，用于衡量经济政策不确定性（EPU）的潜力。经济政策的不确定性是指公众无法预测他们在新政策和未来基本经济要素下的决策结果。量化EPU对政策制定者、经济学家和投资者来说非常重要，因为它影响他们对未来基本经济要素的预期，从而影响他们的政策、投资和储蓄决策。以前大多数使用新闻文章测量EPU的工作都是手动的或基于简单的关键字搜索。我们的工作提出了一种基于机器学习的解决方案，涉及弱监督，以根据经济政策的不确定性对新闻文章进行分类。弱监督被证明是一种有效的机器学习范式，用于在没有或缺乏训练集的低资源环境中应用机器学习模型，利用领域知识和知识。我们进一步生成了一个基于弱监管的EPU指数，我们使用该指数与爱尔兰宏观经济指标一起进行广泛的计量经济分析，以验证我们生成的指数是否预示着较弱的宏观经济表现
2022-09-20 cs.AI cs.CY cs.LG
Credible Discourse on Climate Policy: Beyond Dueling Certitudes
Northwestern University（西北大学）
本文主张在不确定性下进行可信的气候政策分析，利用福利经济学框架评估权衡，并以2025年两份美国权威报告为案例，批评其缺乏定量权衡评估。
2026-09-10 econ.GN q-fin.EC
Economic consequences of covid-19 pandemic to the sub-Saharan Africa: an historical perspective
本文采用历史方法，通过分析该地区对过去危机的政策反应及其经济后果，研究了COVID-19大流行对撒哈拉以南非洲（SSA）的经济后果。该研究采用制造业增值占国内生产总值的比例作为业绩指标。分析表明，对过去危机的错误政策干预，导致非洲次区域陷入了悲惨的经济状况。该研究指出，该区域过早地跳跃到进口替代、出口促进和全球价值链。根据过往经验，本地区应采取渐进方式应对COVID-19的经济后果。该次区域应首先处理可持续性的相关领域，包括积极投资于研发，以开发本土技术，升级基本基础设施，发展安全基础设施，并加强金融部门。
2022-03-05 econ.GN q-fin.EC
COVID-19 and Global Economic Growth: Policy Simulations with a Pandemic-Enabled Neoclassical Growth Model
于二零一九╱二零二零年COVID-19大流行期间，当局已采取临时特别政策措施，例如封城及大规模防疫措施，以减缓其传播。然而，人们对广泛使用这些前所未有的措施的后果知之甚少。为了帮助理解这些政策措施的经济和人类后果，我们构建了疫情影响下的经济数学模型，选择了代表COVID-19影响下全球经济的参数值，并通过模拟大量可能的政策应对措施进行了数值实验。通过改变模拟情景中政策干预的开始日期，我们发现，最有效的政策干预发生在活动性感染人数以最高速度增长的时候，也就是说，结果表明，只有当疾病充分传播时，才应该实施最严厉的措施。干预的强度，在一定的阈值以上，似乎并没有对我们的模拟结果产生很大的影响，由于强凹的关系，我们确定生产短缺和感染率降低。我们的实验进一步表明，干预应该持续到感染率降低所建立的峰值之后，这意味着更严格的政策应该持续更长时间。该模型及其实施，以及我们的政策实验的一般见解，可以帮助政策制定者设计有效的紧急政策应对面对一个严重的流行病，并有助于我们理解之间的关系经济增长和传染病的传播。
2020-06-15 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Economic Consequences of the COVID-19 Pandemic on Sub-Saharan Africa: A historical perspective
本报告采用历史方法，分析了2019冠状病毒病疫情对撒哈拉以南非洲（SSA）的经济影响，并分析了该地区对过去危机及其经济后果的政策反应。该研究采用制造业增值在国内生产总值中所占份额作为业绩指标。分析表明，对过去危机的错误政策干预导致撒哈拉以南非洲次区域陷入其可悲的经济状况。该研究指出，该区域过早地跳跃到进口替代、出口促进和全球价值链。基于这些经验，该地区应采取渐进的方式应对COVID-19的经济后果。该次区域应首先处理可持续性的相关领域，包括积极投资于研发，以开发本土技术，升级基本基础设施，发展安全基础设施，并加强金融部门。
2022-07-01 econ.GN q-fin.EC
How does the national new area impact the local economy? -- An empirical analysis from Zhoushan
本文以舟山群岛新区为例，利用1995-2015年20个地级市数据，通过数据包络分析和面板数据方法构建反事实，评估国家级新区对地方经济的影响，发现新区政策初期提升经济效率但降低GDP增速，且对欠发达地区更有利。
2024-07-22 econ.GN q-fin.EC
Visibility graph analysis of economy policy uncertainty indices
不确定性在全球经济中发挥着重要作用。本文选取美国和中国的经济政策不确定性指数作为国家经济政策不确定性的代理变量。采用可视图算法，将美国和中国的4个经济政策不确定性指数映射到复杂网络中，并研究了相应网络的拓扑性质。四个指标的赫斯特指数均在$\left[0.5,1\right]$之内，表明经济政策的不确定性是持续的。EPU网络的度分布具有幂律尾，因此是无标度的。四个EPU网络的平均聚类系数都很高且彼此接近，但这些网络表现出弱的混合性。我们还发现，美国的EPU网络的日常数据的基础上，显示出小世界的功能，因为平均最短路径长度增加的网络规模，使$L\left(N\right)=0.626\ln N+0.405$。我们的研究突出了从复杂网络的角度来研究EPU的可能性。
2020-07-25 econ.GN q-fin.EC q-fin.ST
Forecasting Binary Economic Events in Modern Mercantilism: Traditional methodologies coupled with PCA and K-means Quantitative Analysis of Qualitative Sentimental Data
本文研究现代重商主义下的二元经济事件预测，通过对新闻文章的768维SBERT语义嵌入应用PCA提取正交潜在因子，构建了可扩展的数据驱动框架，有效提升了分类性能与预测准确率。
2025-08-12 cs.LG econ.GN q-fin.EC
Bringing the economics of biodiversity into policy and decision-making: A target and cost-based approach to pricing biodiversity
University of Exeter（埃克塞特大学）；London School of Economics（伦敦政治经济学院）；University of Oxford（牛津大学）；National Trust（国民信托）；Scottish Forestry, Scottish Government（苏格兰林业，苏格兰政府）
本文提出了一种基于目标和成本的生物多样性定价方法，用于在政策和决策中纳入生物多样性考量，以平衡公共资金的使用。
2026-01-23 econ.GN q-fin.EC
US Spillovers of US Monetary Policy: Information effects & Financial Flows
本文通过多种识别策略分离FOMC货币政策意外中的纯粹冲击与美联储信息效应，发现二者对全球经济、汇率和金融状况产生相反的溢出影响。
2024-05-21 econ.GN q-fin.EC
The Economics of Coal Phaseouts: Auctions as a Novel Policy Instrument for the Energy Transition
针对碳定价效果不佳的问题，研究提出竞争性拍卖可高效透明分配燃煤电厂提前关闭补偿资金，结合德国实践分析其设计要点及不适用场景下的替代策略。
2024-06-20 econ.GN q-fin.EC
Impact of COVID-19 Lockdown Measures on Chinese Startups and Local Government Public Finance: Challenges and Policy Implications
本文分析COVID-19封锁对中国地方财政和初创企业的双重冲击，提出通过财政、税收与监管等定向政策平衡防疫与经济发展。
2023-08-14 econ.GN q-fin.EC
Machine learning and behavioral economics for personalized choice architecture
NUS Business School（新加坡国立大学商学院）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
行为经济学通过引入选择架构的概念，改变了我们对市场参与者的看法，并彻底改变了政策制定。然而，即使在人口水平上有效，行为经济学的干预措施，轻推，往往具有弱概括的特点，因为他们在个人水平上的斗争。数据科学、人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新发展已经显示出通过提供工具和方法来缓解一些弱泛化问题的能力，这些工具和方法可以产生具有更强预测能力的模型。本文旨在描述ML和AI如何与行为经济学合作，通过设计个性化的干预措施来支持和增强决策，并为政策决策提供信息，假设可以采样足够的个性化特征和心理变量。
2019-07-03 cs.LG econ.GN q-fin.EC
Economists' erroneous estimates of damages from climate change
经济学家预测，全球平均表面温度上升3 $^\circ$ C，全球变暖造成的损失将低至全球经济生产的2.1%，上升6 $^\circ$ C，则为7.9%。这些相对微不足道的经济损失估计-当这些经济学家假设人类经济生产力将比今天高出一个数量级时-与科学家预测的气候变化显着降低人类可居住性形成强烈对比。尽管如此，用于做出这种预测的经济和气候模型在国际气候变化辩论和政策处方中一直很有影响力。在这里，我们回顾了经济学家所做的实证工作，并表明它严重低估了气候变化的损害，犯了几个方法论错误，包括忽视临界点，并假设不受天气影响的经济部门与气候变化绝缘。最根本的是，有影响力的综合评估模型DICE被证明是无法产生经济崩溃，无论损害的程度。考虑到这些缺陷，经济学家对全球变暖经济损失的经验估计应该被视为不科学而被拒绝，并且已经校准的模型，如DICE，不应该被用于评估气候变化的经济风险，或用于制定减轻损失的政策。
2021-08-17 econ.GN q-fin.EC
Economic Crises in a Model with Capital Scarcity and Self-Reflexive Confidence
在《通论》中，凯恩斯指出，经济状态取决于预期，而这些预期可能会突然波动。在这项工作中，我们开发了一个多重均衡的行为经济周期模型，可以解释需求或供给崩溃，由于消费者信心的突然下降，影响消费倾向和投资。我们发现，根据模型参数，四个不同的性质的结果可以出现，其特征是资本稀缺和/或需求危机的频率。在没有政策措施的情况下，由于“节俭悖论”，当参数发生变化时，这种危机的持续时间可能会增加几个数量级。我们的模型提出了政策建议，以防止经济陷入长期的低产出，低投资和高失业率。
2021-09-20 econ.GN q-fin.EC
The Effects of Climate and Weather on Economic Output: Evidence from Global Subnational Data
利用全球次国家数据，通过年度面板和长差分模型，发现天气冲击对经济产出有短期显著影响，长期不显著，但在极端气候地区例外。
2025-05-23 econ.GN q-fin.EC
Motivating Careerists
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
本文研究政治组织如何通过绩效奖励机制激励职业主义者正确决策并努力执行，分析了信息结构对激励效果的影响，并探讨了政策 implications。
2026-05-14 econ.GN q-fin.EC
Absorptive capacities and economic growth in low and middle income economies
我扩展的概念，吸收能力，用于分析企业，适用于国家一级的框架。首先，采用验证性因素分析的47个变量，我建立了13个复合因素的关键衡量六个国家层面的能力：技术能力，财政能力，人力资源能力，基础设施能力，公共政策能力和社会能力。我的数据涵盖了2005年至2019年期间有资格获得世界银行国际开发协会（IDA）支持的大多数低收入和中等收入经济体。其次，我分析了估计的能力因素和经济增长之间的关系，同时控制了一些来自国外的流入和其他可能影响关系的混杂因素。最后，我进行K-means聚类分析，然后与回归估计一起分析结果，以收集LMIC内的模式和分类。结果表明，加强基础设施（信通技术、能源、贸易和运输）、金融（设备和环境）和公共政策能力是实现经济增长的先决条件。同样，我发现提高具有专业技能的人力资本对经济增长有积极影响。最后，通过提供一个排名的能力是经验上更重要的经济增长，我提供建议，政府有限的预算，使明智的投资。同样，我的研究结果也为国际政策和货币机构提供了信息，帮助他们更好地将资金投向中低收入国家，以实现可持续发展目标，促进共同繁荣。
2021-09-23 econ.GN econ.TH q-fin.EC
Susceptible-Infected-Recovered (SIR) Dynamics of COVID-19 and Economic Impact
我估计了2019年冠状病毒病（COVID-19）的易感-感染-传播（SIR）流行病模型。各国的传播率各不相同，远远超过了恢复率，这使得传播速度很快。在基准模型中，28%的人口可能在高峰期同时感染，这可能会使医疗系统不堪重负。在控制社交距离的时间和强度的最优缓解策略下，峰值降低到6.2%。一个程式化的资产定价模型表明，在基准情况下，股票价格暂时下降了50%，但在最优政策下，股票价格呈现出一个W形的，温和的，但更长的熊市。
2020-03-26 econ.GN q-bio.PE q-fin.EC
Neural Evidence and Behavioural Welfare Economics: When Can Neuroeconomics Inform Policy?
UCL（伦敦大学学院）
本文提出神经经济学在政策应用中的关键框架，探讨神经数据如何合法影响福利判断，并推导出神经经济学福利推断检查表。
2026-10-14 cs.AI cs.CY cs.LG
Modeling Uncertainty in Integrated Assessment Models
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
本综述探讨了综合评估模型（IAMs）中不确定性的类型与建模方法，强调了最新计算技术的应用及其对稳健气候政策制定的重要意义。
2025-11-01 econ.GN q-fin.EC
OPUS: An Integrated Assessment Model for Satellites and Orbital Debris
本文提出OPUS综合评估模型，结合轨道天体动力学与空间行为者经济行为，利用MOCAT和GMPHD模拟碰撞概率，为评估轨道拥堵管理政策提供分析工具。
2023-09-19 econ.GN physics.space-ph q-fin.EC
An Epidemic Compartment Model for Economic Policy Directions for Managing Future Pandemic
在这项研究中，我们使用SIR流行病模型的扩展开发了一个框架来分析经济与COVID-19大流行之间的相互作用。首先，我们假设有两项与健康相关的投资，包括一般医疗支出，另一项用于控制疫情的直接投资。我们将与病毒管理相关的学习动态纳入我们的模型。鉴于社会中的劳动力取决于流行病的状态，我们允许出生、死亡和疫苗接种在我们的模型中发生，并假设劳动力由易感、接种疫苗和康复的个体组成。我们还假设我们的流行病分区模型中的参数取决于直接控制流行病的投资额，社会中个体代表性代理人的健康存量，以及社区中对流行病的知识或学习。通过控制消费、一般医疗支出和控制疫情的资金直接投入，我们优化了代表性个体因消费而实现的效用。由于疾病动力学导致非凸优化问题，因此该问题是非平凡的。
2022-02-11 econ.GN math.OC q-fin.EC
U.S. Economy and Global Stock Markets: Insights from a Distributional Approach
University of Strathclyde（思克莱德大学）；Monash University（蒙纳士大学）
本文通过分布方法分析美国货币政策对全球股市及宏观经济的影响，揭示紧缩政策对股市收益和峰度的双重影响。
2025-11-25 econ.GN q-fin.EC
Preliminary steps toward a universal economic dynamics for monetary and fiscal policy
New England Complex Systems Institute（新英格兰复杂系统研究所）
本文提出一个通用经济动态框架，探讨货币和财政政策与经济活动的关系，指出当前方法不足，需通过财政政策平衡消费工资循环与投资回报循环以优化经济增长。
2017-12-29 cs.CY econ.GN nlin.AO
EconGym: A Scalable AI Testbed with Diverse Economic Tasks
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）；School of Artificial Intelligence, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能学院）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学）；University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学（南京））；Nanjing Artificial Intelligence Research of IA（南京人工智能研究所）；Peking University（北京大学）；University of International Business and Economics（对外经济贸易大学）；University College London（伦敦大学学院）
针对现有AI经济仿真平台任务简化、范围狭窄的问题，研究提出可扩展模块化测试平台EconGym，支持多角色多任务的多智能体经济仿真，验证了混合方法在复杂场景的优势及万级智能体扩展能力。
2025-06-13 cs.AI econ.GN q-fin.EC
Where the Trees Fall: Macroeconomic Forecasts for Forest-Reliant States
Virginia Tech Department of Economics（弗吉尼亚理工大学经济系）；University of Maine School of Economics（缅因大学经济学院）；University of Maine School of Forest Resources（缅因大学森林资源学院）
本文利用VEC模型预测美国六个森林依赖州的林业、木材制造和造纸业的经济趋势，发现林业和造纸业就业和企业数量下降，而木材制造业就业略有增长，为政策制定提供参考。
2025-08-03 econ.EM econ.GN q-fin.EC
Insights from Optimal Pandemic Shielding in a Multi-Group SEIR Framework
COVID-19疫情是近几十年来对全球人口健康和经济福祉的最大威胁之一。在本文中，我们分析了不同类型的政策措施，旨在打击病毒的传播，并尽量减少经济损失。我们的分析建立在多组SEIR模型的基础上，该模型扩展了Acemoglu等人引入的多组SIR模型。~（2020年）。我们调整潜在的社会互动模式，并考虑一套扩展的政策措施。该模型是为德国校准的。尽管防护政策固有的COVID-19预防和经济活动之间的权衡，但我们的研究结果表明，针对不同年龄组的此类政策可以实现效率提升。可以采用物理距离等替代政策，以减少目标瞄准程度以及屏蔽的强度和持续时间。我们的研究结果表明，同时结合多种政策措施的综合方法可以有效地降低人口死亡率和经济损失。
2020-11-02 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Post-COVID Inflation & the Monetary Policy Dilemma: An Agent-Based Scenario Analysis
本研究基于Mark-0智能体模型，纳入央行信任脱锚机制，分析新冠后三类冲击下的通胀动态，得出四点核心结论，为央行政策制定提供参考工具。
2025-05-19 cond-mat.stat-mech econ.GN q-fin.EC
Electoral Polls and Economic Uncertainty: an Analysis of the Last Two U.S. Presidential Elections
New York University in Florence（佛罗伦萨纽约大学）；CRENoS - Centro Ricerche Economiche Nord Sud（北方南方经济研究中心）；Department of Social Sciences and Economics, Sapienza University of Rome（罗马智慧大学社会科学与经济系）
本文通过动态条件相关模型分析了选举民调与经济不确定性的关系，揭示了2020和2024年美国总统选举中民调与不确定性指标的动态变化及影响因素。
2026-01-29 econ.EM econ.GN q-fin.EC
Social Environment Design
Harvard University（哈佛大学）；Oxford University（牛津大学）；Asari AI（浅海人工智能）；Google Research（谷歌研究院）
本文提出 Social Environment Design 框架，将 AI、强化学习、经济学与计算社会选择结合，用于自动化政策制定、政策目标投票及模拟分析，并指出关键开放问题。
2024-06-17 cs.AI econ.GN q-fin.EC
COVID-19 Induced Economic Uncertainty: A Comparison between the United Kingdom and the United States
本研究旨在探讨COVID-19疫情对美国及英国经济政策不确定性的影响。国内COVID-19病例和死亡人数增加以及国外病例和死亡人数增加的影响可能会有所不同。为了验证这一点，该研究从2020年3月8日到2020年5月24日采用了自举ARDL协整方法。根据自举ARDL结果，10个模型中有5个模型证实了长期均衡关系。从ARDL模型获得的长期系数表明，英国和美国以外的COVID-19病例和死亡人数的增加对经济政策的不确定性产生了重大影响。美国受COVID-19病例增加的影响更大。另一方面，英国受境外COVID-19死亡人数增加的负面影响大于病例数增加。此外，该研究的另一项重要发现表明，COVID-19在短期内对两国都是一个很大的不确定性因素。
2020-06-29 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Mitigating Farmland Biodiversity Loss: A Bio-Economic Model of Land Consolidation and Pesticide Use
本研究构建生物经济基于智能体模型探究农田生物多样性下降问题，发现减少农药短期有效但长期加剧土地整治致生物多样性下降，补贴小农户可长期提升生物多样性，二者结合效果最优。
2025-01-15 cond-mat.stat-mech econ.GN physics.soc-ph
