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工作论文

  • Youcheng Lou, Moris S. Strub and Shouyang Wang. How many financial advisers do you need? 2023.  [pdf]

部分期刊论文

  • Yaqing Yang^+ and Youcheng Lou. Information sharing in a perfectly competitive market. North American Journal of Economics and Finance, 69 Part A, 102015, 2024.  [pdf]  Online Appendix
    证明了和经典的知情和非知情交易者共存模型相比,当市场中不存在非知情交易者时,交易者之间的信息分享会弱化搭便车效应,进而使得经典文献中的结果不再成立。

  • Youcheng Lou and Rohit Rahi. Information, market power and welfare. Journal of Economic Theory, 214, 105756, 2023.  [pdf]  Online Appendix
    由于逆向选择,和知情交易者相比,非知情交易者更不愿意提供流动性,且当资产价格揭示更多信息时,非知情交易者会有更大的竞价遮蔽 (bid shading); 当知情交易者数目不断增加时,非完全竞争均衡会收敛到一个相应的完全竞争均衡,但当非知情交易者数目不断增加时,市场仍然是非流动的。

  • Weijian Li, Zihan Chen, Youcheng Lou (corresponding author) and Yiguang Hong. On the convergence properties of a distributed projected subgradient algorithm. IEEE Transactions on Automatic Control, 68(12): 7546-7559, 2023.  [pdf]
    证明了经典的分布式次梯度算法在任意的非平衡周期切换图下都收敛,且收敛到一个权重化目标函数的最优解,权重和切换图邻接矩阵乘积的Perron向量有关。

  • Youcheng Lou, Lean Yu, Shouyang Wang and Peng Yi. Privacy preservation in distributed subgradient optimization algorithms. IEEE Transactions on Cybernetics, 48(7): 2154–2165, 2018.  [pdf]
    证明了经典的分布式同质歩长梯度下降算法以概率1不是隐私保护的,并设计了一个可以同时保护个体隐私信息和保证算法精确收敛的分布式异质歩长梯度下降算法。

  • Youcheng Lou, Yiguang Hong, Lihua Xie, Guodong Shi and Karl Henrik Johansson. Nash equilibrium computation in subnetwork zero-sum games with switching communications. IEEE Transactions on Automatic Control, 61(10): 2920–2935, 2016.  [pdf]
    突破文献中广泛采用的网络平衡图假设,分析分布式梯度下降算法在一般网络图(可能非平衡图)下的收敛性能,理论上证明了分布式梯度下降算法应对一般网络图的求解能力。