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来源：小宇宙
这篇论文发现，股票收益的预测关系具有惊人的全球一致性：一个基于全球数据训练的共同模型在预测各国股票收益时，显著优于仅使用本地数据的本地模型，且预测函数的全球成分占比高达96%。作者提出了一种名为广义弹性网络（GENet）的迁移学习方法，通过将全球信息作为先验"软转移"到本地估计中，在提升预测精度的同时识别出显著的本地成分。进一步地，研究发现风险类信号的定价关系纯粹是全球性的，而错误定价类信号则存在显著的本地差异，暗示本地资产定价主要源于文化、制度或市场结构差异导致的非理性偏差，而非风险补偿的国别差异。这些结果表明，决定随机贴现因子的预测函数在过去一个世纪中跨国跨时保持了高度稳定。
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