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2026-05-25 每日 arXiv 资讯

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📌 中相关论文(按主题分组)

经济理论 / 应用 (econ_theory, 3 篇)

1. 2605.23703 — Dynamic Consumer Demand at Large Scale

  • 作者: Daniel Brunner, Florian Heiss, Anna B. Schmidt
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 5/10 · novelty: new_method
  • 摘要: 在大规模零售多品类、重复购买设定下,研究消费者离散选择需求估计,目标 estimand 为包含基线偏好、价格敏感性与惯性(inertia)的异质性系数矩阵。提出动态产品级因子模型(dynamic product-level factor model),通过对个体-产品系数矩阵的因子分解,跨个体与品类共享信息并刻画相关异质性。采用贝叶斯变分推断(Bayesian variational inference)实现可扩展估计,可处理数万参数;模拟显示该模型在稀疏购买历史下预测精度显著优于静态因子模型与 mixed logit,且惯性校正使需求弹性估计更合理。对您有用:该文展示了高维因子结构 + 变分推断在经济学大规模离散选择中的应用,其因子分解降维与变分计算思路可迁移至您的高维统计与统计计算(矩阵/张量)研究。
  • 关键技术: dynamic product-level factor model, Bayesian variational inference, discrete choice modeling, mixed logit, inertia and state dependence
  • 为什么对您有用: 连接您的高维统计与统计计算兴趣:大规模离散选择中的系数矩阵因子分解降维与变分推断的数值/算法实现,为高维参数估计与计算提供了经济学场景的实证参考。

2. 2605.22877 — Modeling Commuter Mobility in Stockholm: A Spatial Panel Approach Using Mobile Phone Data

  • 作者: Marina Toger, Umut T\"urk, John \"Osth, Manfred M. Fischer
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 4/10 · novelty: application
  • 摘要: 本文在 Greater Stockholm Area 的 675 个区域 2018–2023 年平衡面板设定下,研究通勤流动的社会经济决定因素,estimand 为直接效应与间接空间溢出效应。核心方法为异方差空间 Durbin 面板模型,通过 Bayesian MCMC 估计,并使用基于手机数据 MIND 数据库的 OD 流量作为因变量;空间权重矩阵采用 k=18 的 k-nearest neighbor 结构,经由 Bayesian 模型比较选定。模型通过因变量与自变量的空间滞后,从偏导数矩阵的标量汇总中恢复直接与间接效应,避免了传统非空间方法因忽略空间相依性而导致的估计偏倚。实证结果表明空间溢出效应占主导,教育水平和汽车拥有量是通勤流动的主要驱动力,而年龄结构影响较小。对您有用:该文提供了精细时空面板数据(MIND 数据库)与空间计量模型的完整 pipeline,对经济理论中空间因果溢出效应的 identification 与估计有直接参考价值。
  • 关键技术: spatial Durbin panel model, Bayesian MCMC estimation, k-nearest neighbor spatial weight matrix, direct and indirect spillover effects decomposition, Bayesian model comparison, mobile phone origin-destination data
  • 为什么对您有用: 连接到经济理论(空间计量模型与因果溢出效应的 identification)与流行病学/区域政策评估的潜在迁移;提供了精细时空面板数据集(MIND)和空间面板估计 pipeline,对关注空间相依性下因果推断的研究者有数据与方法借鉴价值。

3. 2605.22994 — Dynamic Evolution of Corporate Emissions Determinants

  • 作者: George Kapetanios, Steven Ongena, Alexia Ventouri, Huiyan Xiao
  • 分类: econ.EM · q-fin.GN
  • 相关性 4/10 · novelty: application
  • 摘要: 本文研究企业层面工业排放决定因素随环境规制、经济条件与组织约束变化的动态演化,核心 estimand 为排放增长与各协变量(财务特征、管理层属性、劳动力市场、宏观指标)的时变关联。数据为 1992–2023 年 204 个美国工业设施的 Toxics Release Inventory 面板,关键假设为协变量效应随时间平滑变化且允许设施间持久异质性。方法采用 time-varying mean-group estimator,通过局部平滑估计允许平均关系随时间演变,同时控制截面异质性与序列相关性。实证发现协变量与排放增长呈阶段性关联,企业特征与宏观条件在不同时期交替主导,呈现 stage-like dynamics。对您而言,该文提供了长面板时变系数估计的实证范例与 Toxics Release Inventory 数据集,可作为经济因果推断应用中处理时变效应与异质性的参考。
  • 关键技术: time-varying mean-group estimator, panel data with persistent heterogeneity, smooth time-varying coefficients, Toxics Release Inventory dataset, stage-like dynamics identification
  • 为什么对您有用: 连接到经济理论(secondary interest)中的长面板因果推断与时变效应设定;Toxics Release Inventory 数据集与 time-varying mean-group 方法可迁移至您关注的 longitudinal causal inference 场景。

🗂 其他论文(仅 LLM 评分,未生成摘要)

未生成中文摘要的论文,按 LLM 评分由高到低排列,仅保留评分与简评,便于回溯查全。一般为相关性低于展示阈值者;个别历史页也含当时因单日摘要上限未展开的高分篇目(评分仍清楚标着)。

1. 2605.23691 — Joint Estimation of Marginal and Heterogeneous Treatment Effects

  • 作者: Leticia Wuethrich, Torsten Hothorn
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 8/10 · novelty: new_method
  • 评分理由: 直接触及因果推断核心问题:非折叠性(noncollapsibility)下边际与条件处理效应的估计量定义、协变量调整的效率增益与异质性评估,是因果推断方法论的重要推进。

2. 2605.23706 — Algorithm or Creative? A Three-Arm Experimental Design for Decomposing Algorithmic Bias in Platform A/B Tests

  • 作者: Pallavi Pal, Anjana Susarla
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 8/10 · novelty: new_method
  • 评分理由: 三臂实验设计解决后处理中介变量导致的识别混淆问题,直接涉及因果推断中的识别与中介分析,方法论贡献明确。

3. 2605.23587 — A Markov-Chain-Monte-Carlo-based Hybrid Noise Inference for Continuous Wavelet Power Spectra: with Applications to Solar and Stellar Oscillatory Signals

  • 作者: Song Feng, Lin Li, Ding Yuan
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 7/10 · novelty: application
  • 评分理由: 将贝叶斯MCMC与连续小波变换结合推断时变背景谱,信号检测问题(非平稳红噪声中的振荡检测)对统计学家有真实吸引力,模型与数据侧阐述较好

4. 2605.23318 — Generalized Rank Regression

  • 作者: Jiyuan Tu, Suqi Wu, Yichen Zhang, Wen-Xin Zhou
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 5/10 · novelty: new_method
  • 评分理由: 广义秩回归涉及非单调score函数与稳健估计效率,与半参数/效率理论有方法论重叠,但非核心推进。

5. 2605.23419 — Generalized Stochastic Approximation of the Log-Likelihood Ratio for Robust Sequential Change-Point Detection

  • 作者: Serhii Zabolotnii
  • 分类: stat.ME · eess.SP · math.ST · stat.TH
  • 相关性 4/10 · novelty: new_method
  • 评分理由: 序贯变点检测涉及假设检验与矩近似,与数学统计(假设检验)有弱关联,但问题设定偏离研究者核心方向。

6. 2605.23760 — Global Sensitivity Analysis: a novel generation of mighty estimators based on rank statistics

  • 作者: Fabrice Gamboa (IMT), Pierre Gremaud (NC State), Thierry Klein (IMT, ENAC), Agn`es Lagnoux (IMT)
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 4/10 · novelty: new_method
  • 评分理由: 基于秩统计量的全局敏感性分析指标估计,与半参数/非参数估计理论有方法重叠,但语境是方差分解而非因果敏感性分析。

7. 2605.23539 — Process Utility in High-Stakes Competition

  • 作者: Arnaud Dupuy
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 4/10 · novelty: application
  • 评分理由: 非参数下界与结构估计,部分识别方法论与因果推断有重叠,但应用场景(网球策略)过于特定。

8. 2605.23016 — Sample correlation adjustments for robust Multi-fidelity Monte Carlo under limited pilot sampling

  • 作者: Michael Stanley, Thomas Coons, Geoffrey Bomarito, Patrick Leser, Joshua Pribe, James Warner
  • 分类: stat.ME · stat.CO
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: 多保真蒙特卡洛方差缩减方法,属于计算统计与数值方法,但缺乏与研究者核心兴趣(高维、因果、计算复杂性壁垒)的深度理论连接。

9. 2605.23791 — Joint Bayesian models for validating spatial health-event databases against a gold standard: separating global and local discrepancies

  • 作者: Mathias Brugel, Florine Kempf, Camille Ternynck, Marta Blangiardo, Micha\"el G\'enin
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: 流行病学领域的贝叶斯空间验证框架,属于二次兴趣应用,但未涉及因果推断方法,方法论关联弱。

10. 2605.23136 — A Gaia-linked High-purity QSO Candidate Catalog in Selected Fields with Extinction-binned Calibration and Spectrum-informed Training

  • 作者: Zi-Huang Cao, Zhao-Xiang Qi, Juan-Juan Ren, Bo Zhang, Dongwei Fan, Shi-Long Liao, Yuzhou Wang, Yong-Heng Zhao, Yong Zhang, Meng-Xin Wang, Yihan Tao, Gao-Yuan Zhang, Yong Yu, A-Li Luo
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: QSO分类目录论文,使用了阈值校准和谱-teacher模型,但统计方法论深度有限,对外行者不够清晰阐述模型与数据结构

11. 2605.23739 — A Wavelet-Integrated Search Pipeline for Narrowband Technosignatures in FAST Observations of 33 Exoplanet Systems

  • 作者: Zi-Qi Li, Jian-Kang Li, Zhe-Wei Luo, Chen-Xu Guan, Yu-Tong Fan, Zhen-Zhao Tao, Xiao-Hang Luan, Bo-Lun Huang, Yu Hu, Peng-Yu Li, Pu-Fan Liu, Kang Jiao, Tong-Jie Zhang, Hai-Yan Zhang, Peng Jiang, Rui Li, Liang Gao
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 3/10
  • 评分理由: 基于小波神经网络的SETI信号检测流程,检测问题有一定统计兴趣但方法论偏ML工程而非统计理论

12. 2605.23207 — Mixture-of-Finite-Mixtures Wishart Model for Clustering Covariance Matrices with an Application to Brain Functional Connectivity

  • 作者: Zongyu Li, Stefano Castruccio, Zhiyong Zhang
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 贝叶斯Wishart混合聚类,虽涉及协方差矩阵但属于应用贝叶斯聚类,与随机矩阵理论方向无实质方法论重叠。

13. 2605.23208 — A Direct Variance Estimation (DiVE) for Meta-Analysis of Median Differences

  • 作者: Tadahisa Okuda, Masataka Taguri, Kenichi Hayashi
  • 分类: stat.ME · stat.AP
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 中位数差异荟萃分析的方差估计,属于应用统计方法,与研究者核心理论兴趣无交集。

14. 2605.23053 — A Comparative Multi-Hazard Risk Assessment of the US High-Voltage Transmission Network

  • 作者: D. Bor, E. J. Oughton, R. S. Weigel, R. Yang, T. Clower, A. Newman, A. R. Valle
  • 分类: econ.EM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 多灾害风险评估框架,偏工程与宏观经济应用,与因果推断或高维统计等核心方法论兴趣无实质关联。

15. 2605.23685 — HiFAST: An HI data calibration and imaging pipeline for the FAST IV: The stray-radiation correction

  • 作者: Qingze Chen, Jie Wang, Yingjie Jing, Ligang Hou, Chen Xu, Tiantian Liang, Xuyang Gao, Jinlin Han, Ziming Liu, Bin Liu, Chuanpeng Zhang, Hengqian Gan, Ming Zhu, Yan Zhu, Peng Jiang
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 射电望远镜杂散辐射校正的校准流程论文,统计方法论兴趣很有限

16. 2605.23814 — Integral field spectroscopy with no IFUs: combining wide-field rotational slitless spectroscopy with tomographic reconstruction

  • 作者: Jerry Jun-Yan Zhang, Francesco Sinigaglia
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 2/10
  • 评分理由: 光谱仪设计论文,断层重建有轻微逆问题统计兴趣,但主体是仪器设计而非方法论

17. 2605.23614 — The frame problem in quantitative practice: ontological uncertainty and epistemic humility in an age of automated inference

  • 作者: William Fauriat (DAM/DIF)
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: 关于量化实践中本体论不确定性的哲学性讨论,缺乏数学统计或计算复杂性理论的具体内容。

18. 2605.23664 — A note on closed-form solutions for estimating sample size when externally validating a binary prediction model based on \(C\)-statistic precision

  • 作者: Denis A. Shah, Erick D. De Wolf, Pierce A. Paul, Laurence V. Madden
  • 分类: stat.ME
  • 相关性 1/10
  • 评分理由: 基于C统计量的临床预测模型样本量估计闭式解,属于临床统计应用,与核心理论兴趣无关。

19. 2605.23532 — Design and Development of Cassegrain Module for PARAS-2 Spectrograph (CAMPAS)

  • 作者: Kevikumar A. Lad, Neelam J. S. S. V. Prasad, Kapil Bharadwaj, Nikitha Jithendran, Ashirbad Nayak, Rishikesh Sharma, Abhijit G. Chakraborty, Vishal Joshi
  • 分类: astro-ph.IM
  • 相关性 0/10
  • 评分理由: 纯仪器光学工程设计论文,无统计方法论或数据分析问题

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