Structural Estimation and Evaluation of Calvo-Style Inflation Models
Notice bibliographique
Résumé
The authors structurally estimate and evaluate, for the U.S., the E.U., and Canada, various classes of recently-proposed Calvo-type models, using identification-robust methods. The models differ in their assumptions regarding price indexation (when firms cannot re-optimize their pices), in the way capital is used (homogenous or firm-specific), and in the elasicity of intermediate goods demand facing firms. Our approach is to obtain point and confidence-set structural parameter estimates, based on inverting identification-robust test statistics. Importantly, we maintain the focus on the structural aspect of the model, and formally impose the restrictions that map the theoretical model into the econometric one. In addition, we propose a test statistic that is invariant to the considered delay between the time firms re-optimize their prices and the time they implement these new prices. Results are as follows. For the U.S., we find no statistical support for the standard Calvo model. Instead, there is evidence in favour of a dynamic indexation model with firm-specific capital and an increasing elasicity of intermediate goods demand facing firms. For Canada, there is some support for a dynamic indexation Calvo model regardless of whether capital is assumed to be firm-specific or not, but only if no price implementation delays are present. For the E.U., the results are mixed. Overall, we also find that, in all cases, when firm-specific capital is assumed, results are almost identical whether adjustment costs are assumed to be zero or not. Second, outcomes are very different depending on the considered implementation delay. Third, except when allowing for uncertainty in the considered implementation delay, the uncertainty about the average frequency of price adjustment in the economy is dramatically large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».