arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明4Cast Lab：機械学習・統計分析のためのオープンソースアプリ
要約4Cast Labは、機械学習・計量経済学・統計分析のための無料のオープンソースアプリで、利用者自身のコンピュータ上で動作し、インストールやプログラミングを必要としません。予測モードでは、時系列データ向けの漏洩を防ぐ検証のもとで8種類の学習アルゴリズムを学習させ、予測精度の正式な検定により選択モデルを他の候補や単純なベンチマークと比較します。推定モードでは、頑健な推論を伴うOLSからARIMA、ARDL、VAR/VECM、GARCHまで応用計量経済学の中核を扱います。本論文は版4.6.2の設計とワークフローを説明し、参照ライブラリおよびNIST認証値との1,234件の数値結果の検証を報告しています。
説明GROMM：生成的リスク中立オプション市場モデル、欧州型オプション価格曲面の無裁定な構築手法
要約本論文は、SANOS フレームワークに基づき、オプション価格を滑らかに補間する、静的および動的に無裁定な欧州型オプション市場モデルを提案し、そのダイナミクスが一意の強解を持つことを証明しています。欧州型オプション価格曲面を表現する手段として用いる局所ボラティリティの確率モデルであり、価格決定モデルとして提示されたものではありません。2022 年 1 月から 2025 年 8 月までの S&P 指数オプションのデータで検証し、モデルの初期状態が関連する市場オプション価格の 95% を超えてビッド・アスク内に収まることを示しています。さらに、無裁定を検証するための BHW 検定も提案しています。
説明Hawkesネットワーク構造を用いた強化学習によるマーケットメイキング
要約本論文は、注文到着が自己励起的に集中する性質（非マルコフ型Hawkes過程でモデル化）をもつ注文フローの下での、マーケットメイキングを扱います。著者らはモデルフリーの強化学習フレームワークと、学習可能な指数混合フィルタで過去の注文フローを符号化するHawkes構造ネットワーク（HSN）を提案しています。実験では、HSNが汎用ニューラルアーキテクチャより高い取引報酬を達成し、基礎となる注文フロー強度を暗黙的に復元することが示されています。
説明実際とシミュレーションの指値注文板経路における不可逆性のニューラル推定
要約本論文は、指値注文板の経路について、イベントごとの前向きと逆向きの対数密度比として時間の不可逆性を定義し、3週間分のNasdaq注文データから順序不変型と順序敏感型のニューラルネットワークで推定しています。実市場の経路は、粗い一段階遷移表を保った代替データより不可逆性が大きく、キャリブレーション済みのキュー反応型シミュレータは有向率を再現する一方で、注文の順序による追加の不可逆性はほぼ生じませんでした。著者らは、経路不可逆性の順序と尺度の特徴を注文板シミュレータのベンチマークとして用いることを提案しています。
説明消費慣性と隣人との比較（Keeping Up with the Joneses）の平均場モデル：他者の消費水準と自身の習慣が家計の消費・投資に与える影響を扱う理論研究
要約本論文は、人口の幾何平均消費を基準として相対的な消費水準で効用が決まり、消費の低下が上昇よりも強く効用に響く場合の家計の消費・投資行動を研究している。一定の条件の下で平均場均衡が存在することを示し、完全市場・共通リスクの場合にはその均衡が有限ゲームの厳密なナッシュ均衡になると論じている。基準例では、既存の消費習慣を無視すると資産の最大17%を失う一方、参照集団の構成に関する小さな誤差による損失は0.5%未満にとどまるとされている。
説明要求・実行・回収可能な信用：模擬貸出市場におけるLLM借り手の共有行動順序
要約本論文は、模擬された担保付き貸出市場で共有行動順序が実際に実行される信用額を変えるかを検証する。三つの小型オープンウェイト言語モデルが、プール価格で担保を評価する借入上限のもとで取引を行った。共通順序市場の純債務が順序割り当てに対して不変であるという仮説は、両側p=2/8,100で棄却された。全24市場で債務は増加し、清算や実現した不良債権は発生しなかった。
