近日，我院应用经济学学科黄建风副教授（金融硕士点负责人）以独作身份撰写的论文《Explainable machine learning-based prediction of deviations from triangular arbitrage parity across forex and stablecoin markets: addressing nonstationarity》在线发表于 SSCI 期刊 Applied Economics Letters。该刊为 Applied Economics 的姊妹刊，主要刊发应用经济学与金融学研究成果。

稳定币是跨境数字支付的重要载体，外汇与稳定币之间的跨市场平价关系，已成为国际货币与数字金融交叉领域的前沿议题。该文延续其在外汇与数字资产跨市场定价异象方向的系列研究，将识别谱系由前期区制转换时序框架延伸至融合小波时频特征与滚动统计量的可解释机器学习框架。在非平稳、套利限制条件下，论文对外汇—稳定币三角套利平价偏离开展非线性识别，预测套利机会并识别驱动机制；研究发现，部分持续性平价偏离源于资本管制效应，而非套利活动本身，此外，与偏离变化模式相关的套利机会具有可预测性。区别于传统套利平价的事后检验思路，论文以传统机器学习与金融计量模型作为对照基准，刻画平价偏离的演化特征，丰富了跨境数字货币定价的经验证据，为数字资产市场有效性检验提供了参考，也为可解释人工智能在非平稳场景下的货币定价与平价偏离识别和预测提供了启示。

论文 DOI：https://doi.org/10.1080/13504851.2026.2759836

（应用经济学学科  供稿）