作者研究了包括《多德-弗兰克法案》和《巴塞尔协议III》在内的后风险金融监管对美国固定收益市场市场流动性的影响。本文中的方法不需要对断裂时间的先验知识，不仅可以捕获突然波动，还可以捕获断裂时间缓慢移动的趋势，并显示出优异的影响力特性。
作者结合观察和数值试验，研究了延迟公告对医院网络协调的影响。作者提供的表明，患者在选择紧急服务提供者时会考虑延迟信息，并且这些信息可以帮助提高网络的协调性，从而改善网络性能，这可以通过急诊部门等待时间来衡量。数值结果表明，可以实现的协调水平受到患者对等待的性，系统负荷，医院之间的异质性以及重要的是医院用于估计延迟的方法的。作者表明，基于历史平均值的延迟估计可能导致系统振荡，并导致患者对延迟时的平均等待时间更长。作者们提供的表明，这种振荡发生在美国的医院网络中。
按需平台（例如Uber，Lyft）通常依赖于不在平台控制之下的工作人员在“正确”的时间和地点提供服务，以便在短时间内为消费者提供服务。为了管理跨市场（区域）的波动需求，按需平台与工作人员分享市场预测，告知他们应该去哪里，并使用峰时定价 – 即在特定区域中价格暂时高于正常价格。作者们在按需市场中分析这些平台策略，其中工作人员可以在相邻区域之间移动，明确地考虑其移动决策中的战略互动。作者们表明，与传统观点相反，即使在供大于求的地区，峰时定价也很有用。具体而言，因为工作人员是战略代理人，他们面临着移动以及与其他只需告知他们应该去哪些可能没有足够工作人员区域的工作人员竞争的成本。有趣的是，通过策略性地使用峰时价格来该区域的需求，可以使更多的工作人员从一个供应过剩的区域移动过来。这样的峰时定价战略可以增加跨区域的总平台利润，甚至比提供工作人员金使他们移动能获得更多利润。供应过剩区域的峰时定价也可以有效地传达需要更多工作人员移动的信息。在其他情况下，这种峰时定价可能有助于避免太多工作人员的移动。作者们的分析为有效管理工作者的按需服务提供了见解。
作者们分析了交易多个资产的投资组合经理的最优执行问题。除了每项单独资产的流动性和风险之外，作者们还考虑了这两个维度中的跨资产交互，这大大丰富了问题的本质。针对市场微观结构，作者们开发了一个一个可的订单簿模型，以捕捉多资产下的流动性供需动态，使得能够制定和解决最优的投资组合执行问题。作者们发现跨资产风险和流动性因素对构建最优执行政策至关重要。即使目标是交易单一资产，其最优执行也可能涉及其他资产的临时交易。一般而言，在执行过程中对投资组合的风险进行最佳管理会影响不同资产交易的时间同步。此外，资产流动性的联系导致最优执行政策中的复杂模式。特别是，总成本可以通过暂时 “超越”一个目标投资组合而降低。
医疗护理造成患者的风险影响了数十万患者，这些每年要花费数百亿美元。高级电子病历（EMR）有望提高患者安全性，但其对患者安全影响的尚不确定。评估高级EMR影响的一个关键挑战是缺乏可靠的患者安全数据。作者们通过分析州患者安全管理局（PSA）的新患者安全数据解决了这个问题，该机构是一个汇总州医院患者安全数据的州机构。利用一个来自PSA的2005年-2014年的样本组，作者们使用差异法来识别高级EMR的效果。作者们发现，由于药物错误、跌倒和并发症错误的减少，先进的EMR导致患者安全事件下降17.5％。此外，作者们的分析显示中、高度严重性事件有所下降。
本文考察了可持续农业中的作物规划决策，即如果作物在生长季节具有轮作效益，如何在每个生长季节将农田分配给不同的作物。作者们认为农民在收入不确定的情况下，定期在两种作物之间分配农田，当一种作物在轮作农田上种植（另一种作物在上一季种植）时，收入随机增加，农业成本降低。作者们描述了最优动态农田分配政策并进行了性分析，以研究每种作物的收入不确定性如何影响农民的最优分配决策和盈利能力。利用以爱荷华州农民种植玉米和大豆为基础的校准，作者们发现，在整个规划范围内，仅种植一种用于工业农业的作物，会导致相当大的利润损失，也就是说，基于可持续农业原则的作物规划具有相当大的价值。作者们提出了一个简单的式分配策略，用封闭的形式来描述它。使用此模型标定，表明（i）所提出的政策不仅优于文献中常见的式政策，而且提供了接近最优的性能；（ii）与最优政策相比，所提出的政策具有更高的作物到轮作农田的分配，因此，它可能更环保。
本文介绍了一项230万人的实地实验的结果，该实验的结果因求职者是否在大型求职网站LinkedIn上看到求职者的数量而有所不同。这种干预增加了一个人完成申请的3.5％的可能性。与男性相比，女性完成申请的可能性增加更多。总的来说，将这些信息添加到职位发布中可以提供一种轻松的方式来提高申请率并改变申请人库的多样性。
作者们认为一家在线零售商会面临初始未知产品偏好的异质客户。客户的特征在于各种人口统计和交易属性。零售商可以根据可用的个人资料信息个性化客户的产品组合，以最大化累积收入。为此，零售商必须通过观察交易数据来估计客户偏好。然而，鉴于广泛的客户档案和大量可用产品，这可能需要大量的数据和时间。同时，零售商可以在具有类似产品偏好的客户之间聚合（汇集）购买信息，以加快学习过程。作者们提出了一种动态聚类策略，当更多的交易信息可用时，通过自适应地调整客户群（具有相似偏好的客户群）来估计客户偏好。作者们根据智利大型零售商的数据集进行案例研究，对所提出的方法进行测试。该案例研究表明，与处理客户的数据密集型政策相比，MNL模型下的动态集群政策的好处是实质性的，并且（平均）导致超过37%的额外交易，与假设产品平均效用是可用客户属性的线性函数。作者们通过分析表征集合交易信息对零售商有利的设置，在问题的简化版本中支持数值实验得出的见解。作者们还表明，从越来越多的客户汇集信息的边际收益递减。
经济政策制定者担心银行的顺周期贷款会危及金融稳定。先前的研究发现，记录较及时的贷款损失准备金的银行在经济衰退期间会产生更多贷款，这与贷款损失准备时效减少贷款发放顺周期性相一致。在这种关注和研究的推动下，我们研究了银行的信用风险模型是否规范了贷款损失准备金和贷款发放。我们从银行的财务报告披露中识别出两种形式的信贷风险模型：过去贷款损失驱动因素的统计模型和对不利情况下未来贷款损失对不利情况的的压力测试。作者们表明，银行的信用风险模型披露与其贷款损失准备及时性正相关，其条款能够预测未来的贷款冲销，以及在经济衰退时贷款的来源。作者们进一步表明，当我们区分同质性贷款和异质性贷款，以及稳定期和低迷期时，这两种信用风险模型之间的关联在可预测的方面有所不同。
新闻供应商允许参加者在库存上协作，并分担由此产生的总成本。分配成本有几种可能的方法。以前的研究都集中在博弈论的核心部分。众所周知，新闻供应商博弈的核心空的，人们可以在随机规划中运用对偶理论来构造一个分配，称为属于核心的基于对偶的分配。然而，一个位于核心的分配并不一定能一个联盟的无阻碍的形成，因为在这个过程中加入新时，一些现有的分配成本可能会增加。在这项研究中，作者们使用人口单调分配方案（PMAS）的概念，它要求分配给联盟中每个的成本随着联盟的增长而降低，以研究在不断增长的人口中的分配方案。作者们表明，当新闻供应商所面临的需求是的，其分布的对数凹度足以PMAS的存在。具体而言，对于连续需求，对数凹度确保了博弈是凸的，这反过来意味着PMAS的存在。在相同的条件下，双基分配方案是一个PMAS。然而，对于离散需求和对数凹需求，博弈可能不再是凸的，但我们设法证明，即使如此，基于对偶的分配方案仍然是一个PMAS。当需求是依赖的时候，博弈一般是不凸的。基于相关结构，利用Copula度量，得到了一个充分的条件，以双基分配方案仍然是一个PMAS。作者们还介绍了一个没有PMAS的游戏示例。
降价作为一种定价方式在零售业中普遍存在，而日常低价（EDLP）仍然相对较少（尽管它有几个优点，如简单性）。本文探讨了零售商是否以及为何能够使用这些定价模式中的任何一种作为对竞争者以替代定价模式进入市场的有效防御。各种研究表明，消费者对产品的估价具有战略性和异质性。消费者也表现出后悔的倾向，而对后悔的预期会影响他们的购买决策。消费者也被证明是后悔的，对后悔的预期会影响他们的购买决定。当消费者因错过了以低价购买产品的机会而因缺货而无法购买产品时会感到遗憾。考虑到这些因素，消费者决定是否、何时以及从哪个零售商处购买产品。在这样的市场下，作者们发现可能出现的竞争对手会零售商使用EDLP定价模式，而不是降价。作者们还确定了降价零售商配给库存的新原因（除了让消费者等降价的原因）。特别是，我们表明降价零售商可以使用库存配给来EDLP零售商进入后的竞争和破产。作者们还量化了消费者的后悔如何影响零售商的决策和由此产生的利润。尤其是在竞争激烈的市场中，EDLP零售商不能简单地忽视消费者的可用性和高价格的遗憾（即使它库存充足且不打折）。研究结果表明，高价格遗憾和可用性遗憾对降价零售商的配给策略和EDLP零售商的价格决策具有互补作用。最后，使用一个大型百货公司的专有价格数据集，作者们发现忽略遗憾因素会导致降价零售商将利润的20%留下。此外，在竞争激烈的市场中，当后悔被忽视时，降价零售商会过于激进地定量配给，因此，部分放弃的利润留给了竞争对手EDLP零售商。零售业的特点往往是利润微薄。在这种下，上述结果还表明，零售商应认真考虑投资开发估计和量化后悔在消费者购买决策中的作用的能力。
产品过期是日用消费品（CPG）行业的一个重要问题，其成本占零售总额的1％-2％，并大幅削弱行业利润。这可能是由与商店运营、供应链实践和产品特性相关的几个因素造成的。行业中使用的现有方法不足以确定到期原因，导致减少到期的努力不足。利用768个库存单位和10000家商店的零售数据（745638家商店的库存单位水平观察数据），以及来自CPG制造商的上游供应链数据，作者们展示了零售商店中产品的过期程度是由箱子大小、供应链中的库存老化、最低订单规则、制造商对销售人员的激励计划、补货工作量和许多控制变量所驱动的。基于该模型的反事实分析表明，目标制造商可以通过实施四个涉及案例规模、供应链老化、最低订单规则和销售激励的精选方案，每年在到期时间方面可以减少高达3882万美元。此外，针对到期率最高的产品子集，可以使用这些变量的组合来设计目标计划。
客户偏好可能不合理，因此我们专注于量化选择建模应用中的合（LoR）。作者们将LoR定义为从一组报价集合中对观察到的选择分数与从排名中的最佳拟合概率分布中得出的分数进行近似的成本。在最坏的情况下，计算LoR是难以处理的。为了应对这一挑战，作者们引入了两个新概念，即分离和选择图，通过他们作者们将问题简化为在选择图上求解一个动态程序，并根据图的结构属性来表达计算的复杂性。通过利用图形结构，作者们提供了一种有效计算大量应用程序的LoR的实用方法。作者们将此方法应用于现实世界的杂货销售数据，并确定超出选择模型的产品类别，以获得可接受的性能。
沉没成本效应在个别决策中得到了广泛观察。本文以个人内部的管理博弈为基础，从理论上证明了沉没成本效应可能源于试图克服与当前高偏差相关的投资不足问题，或在当前低偏差的情况下解决多重协调问题。尤其是对于当前有严重偏差的个人，当前的可能会采取代价高昂的行动（这是未来的沉没成本），以表明个人的成功概率很高，从而激励其未来的约束行为。在均衡状态下，更高水平的沉没成本更有可能使个人继续该项目的可能性更大。作者们进行的实验室实验结果与他们的理论意义是一致的。
推荐优先级计划作为一种新兴的业务实践，被越来越多的技术公司采用，使等候名单上的现有客户能够在成功将新客户推荐到候补名单时获得优先权。与常用的推荐励计划不同，这种新机制不向推荐客户提供补偿，而是利用客户自身的延迟不用来提供推荐励。尽管存在这一吸引人的特征，作者们的排队博弈理论分析发现，作为客户获取的营销工具和等待名单管理的操作方法的有效性关键取决于潜在的市场条件，特别是自发客户的基础市场规模。当基本市场规模太大或太小时，推荐优先级计划不会生成推荐。当客户确实推荐时，这个计划实际上会适得其反，即如果基础市场规模中等时，会降低系统吞吐量和客户福利。这种现象的发生是因为被推荐客户的存在严重了自发客户的需求。作者们还比较了推荐优先计划和推荐励计划，当服务提供商优化设置门槛价格。数值研究表明，当基本市场规模较小时，推荐优先方案比推荐励方案更具盈利能力。
作者们对投资效率的变化进行了测试，以应对财务报告质量的冲击——采用第123R号SFAS，要求确认员工股票期权（ESO）成本，而不是以公允价值披露。作者们预测并发现，受新标准严重影响的公司投资不足的情况有所减少，这些公司的买卖差价有所下降，并且在第123R号SFAS之后的时期内筹集的新资本有所增加。对于那些在SFAS第123R号之前ESO估计值更加不可靠的公司，对于财务受限的公司以及管理层根深蒂固的公司而言，投资不足的减少更为明显。这些调查结果与公允价值改善财务报告质量的ESO成本的确认相一致，这反过来又通过缓解投资不足公司的逆向选择问题来提高投资效率。
对于消费者而言，在线管理隐私需要相互关联的复杂过程。该过程可以被认为是“级联的”，因为上游选择（例如，社交网站上的隐置）和下游选择（例如，在网站上显示的内容）的组合一起确定最终的隐私结果。在一系列实验中，作者们研究了选择体系结构在级联隐私选择设置中的潜在影响。作者们研究服务提供商实施的选择框架的变化如何影响消费者的上游披露设置，通常以他们不知道以及可能对他们构成性的方式。然而，上游选择框架的影响是否最终对个人的隐私有害，取决于它们是否被或多或少的性下游选择所抵消。因此，作者们还研究了选择架构的这种上游影响是否通过下游披露的变化而“减轻”。作者们发现，首先，在隐私中常见的各种决策框架操作会极大地影响参与者上游选择的披露设置。其次，作者们没有发现上游选择架构的影响在下游得到缓解的：参与者的披露率不会根据选择架构引起的上游选择变化而调整或改变。这些调查结果质疑了政策制定者和行业者依赖基于选择的隐私机制，促进了对隐私决策制定的新兴行为观点，并强调在两种政策中对隐私决策的级联性质进行核算的重要性和管理设置。
运用群体智慧，结合多种个体判断，得出一个综合评价，是提高判断准确度的有效方法。然而，在实践中，准确性受到相关判断错误的，这些错误往往是由于信息共享而出现的。为了解决这个问题，作者们提出了一个式程序，要求受访者提供他们自己的最佳判断和所有其他受访者将给出的平均判断的估计。作者们开发了一种称为旋转的聚合方法，它将单个判断分离为共享和私有信息，然后以最佳方式重新组合这些结果。在一些研究中，作者们研究了这种方法，并检验了总估计的准确性。总的来说，数据表明，旋转法提供了一个有效的判断聚合程序，可以显著优于简单的人群平均值。
作者们调查了晨星新的定性，前瞻性分析师评级，这些评级反映了分析师对基金未来业绩的预期。作者们发现，相对较高的资金流向的基金评级较高，这表明普通投资者在分配财富时重视分析师的主观观点。业绩测试表明，通过投资分析师最看好的基金，投资者在我们的样本期内可以获得更高的回报。这些结果表明，将信息集扩展到包含定性要素的研究可以帮助投资者做出更好的投资分配决策。
作者们引入了一种被称为“过程效用”的新的效用类型，它与个人对如何获得结果的偏好有关。作者们假设决策者不仅从结果本身获得效用，而且从获得结果的过程中获得效用。作者们关注两个标准等效的过程，来获得结果：作为和。作者们认为，在如何获得结果方面差异可能导致显著的偏好逆转。作者们研究二元选择中的过程效用，其中一个结果主要优于另一个结果。作者们发现，当频繁选择的（“有利”）替代方案被设定为时，其选择份额减少，但当不经常选择的（“不利”）替代方案被设定为时，其选择份额增加。最后，作者们讨论了影响的潜在调节因素。
银行间金融网络使银行能够分担其资产中的风险，但也可能增加从一家银行向网络中其他银行的破产的系统溢出效应。作者们建立了一个重新谈判博弈模型，以明确审查有偿付能力的银行对破产银行承诺的豁免，从而金融危机的系统性传递。破产银行的资产可以由两银行网络中的银行拨付，但不能由三个银行网络拨付，因为拨付可能被第三方银行挪用，导致重新谈判破裂。作者们还展示了银行如何预先从银行间贷款和衍生产品中优化构建网络，以最大限度地降低这种低效金融危机的成本。
本文用一个捕捉跳跃的双因素霍克斯跳跃扩散模型（即一次跳跃的击打大大提高了更多跟随概率的现象）检验了标准普尔500指数的联合时间序列及其选择。从联合数据中发现的效应严重，但寿命测试你前世死因较短。平均而言，这一组成部分占总跳跃风险的三分之二以上。本文的跳跃规范证明不仅在协调联合数据中隐含的动态，而且在解释期权隐含波动性偏差的时间序列时也至关重要。
杂货零售商越来越多地利用收购来扩大业务。这种收购是有风险的，尤其是当零售商决定将收购的商店归入自己的旗下时，这可能需要数年时间，并需要仔细规划。作者们展示了新旧消费者估价的动态如何影响各种（时空）推广的流量影响，以及如何将其纳入转换计划。在使用贝叶斯学习的商店选择模型中，随着旧价值的恶化，消费者会更新他们对它的看法，并通过访问了解新。因此，作者们的模型捕获了消费者随着时间的推移对店铺转换的反应，包括其他（自有和竞争性）门店和新广告的本地存在的功能。在收购HILO连锁店后，荷兰EDLP在全国推广应用程序，分析了四年内约1,500户家庭的购物模式，涉及100多家商店转换。作者们的研究结果表明：（i）新的不确定性最初会转换商店的流量，而（ii）旧的价值恶化会危及后转换的商店的流量；（iii）这些影响的大小很大程度上取决于当地的市场特征，即竞争和进入其他旧以及新的商店。通过模拟，作者们表明，为了吸引和留住客户，（i）竞争市场中的门店不应总是获得优先权，（ii）在有多个门店的地区，转换更好地分开。零售商可以利用这些需求副作用来规划产品的推出。
与线下匹配市场相比，线上匹配平台提高了匹配过程中的搜索能力，但同时也增加了对预期匹配的特征和凭证进行认证的问题。本文运用博弈论模型研究了这两个过程在在线匹配中的相互作用。作者们研究了在线匹配平台是否应针对广泛的寻求竞争者市场或独家高价值的寻求者群体，以及该平台应如何为其搜索和认证服务定价。结果为在线匹配平台提供了有价值的见解，在平台除了提供搜索服务之外还提供认证服务的决策，以及这些服务的定价和定位指南方面。例如，平台对搜索和认证服务的最优定价的互补性可以证明平台提供认证服务作为一种招徕定价，而高质量的认证服务可能并不总能带来更高的认证费用。作者们还针对不同的市场条件制定了平台最佳策略的指导方针。
真实市场随着时间的推移而发展。它们经常表现出复杂的行为，例如自相关，连续性和非平稳性。这些行为如何影响渠道合同？作者们在零售商拥有关于不断变化的市场条件的私人信息的双边渠道中研究了这个问题。作者们描述了任意市场演化下的最优契约。核心概念是市场惯性：它为零售商的信息优势定价，价格和数量随时间的响应，并确定合同的复杂性。利用市场惯性，作者们确定了一个一般性质的随机线性，证明了对更大的信道条件使用简单契约是合理的。对于从业者，作者们提供了精细的指导：（i）当市场具性动态时，简单的合约就足够了;（ii）当市场连续时，数量扭曲应该是普遍存在的;（iii）当市场不稳定时，扭曲可能随着时间的推移而消失、加剧、保持不变、甚至变为非单调。通过强调现实市场行为的核心作用，本文提出了对渠道理论和实践的理解。
作者展示了Acland和Levy的主要结果[Acland D，Levy MR（2015）Naiveté，预计偏差和健身房出勤的习惯形成。管理科学 61（1）：146-160]基于错误报告的统计评估。在一项实验研究中，Naiveté为经常去健身房的人提供了经济激励，并报告说这些激励会产生一种习惯形成效应，从而导致在激励措施消除后参与者的健身房出勤率仍然持续增加。参与者事先没有预测到能有这种习惯形成效果。然而，正确的统计分析并不能习惯形成效果。因此参与者的事前预期是正确的，因为没有—他们不预测习惯形成效果，