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摘要
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投资机构日益依赖复杂定量模型，但这些模型的实证支持往往混合、不完整且不断演变。传统的模型验证框架依赖二元的通过/失败判断，并仅适用于离散时间点，难以适应这一现实，且对持续监督、升级或淘汰决策的指导有限。本文提出一个基于证据的治理框架，将模型评估视为动态连续过程而非静态认证。基于Belnap的四值逻辑，我们将多值推理扩展到由实证成功和实证一致性定义的两维连续真值空间。随后整合时间动态、治理状态和基于阈值的决策触发器，将证据剖面直接映射至监督机制和强制行动。该框架使机构能够区分治理响应以应对性能相似但风险特征根本不同的模型，通过预置升级规则强化机构纪律，并在证据演变过程中保持问责。通过规范实证证据与治理响应的关系，所提方法为投资组织提供了一种管理模型风险的实用方法学，涵盖从部署到监控再到淘汰的完整生命周期，同时支持利益相关者保护、监管合规和机构透明度。
