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Enregistrement W1527863737

Wealth Inequality, Stock Market Participation, and the Equity Premium

2012· article· en· W1527863737 sur OpenAlexaff
Jack Favilukis

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsStock marketInequalityEquity premium puzzleCounterfactual thinkingEquity (law)Precautionary savingsIncomplete marketsMonetary economicsLabour economicsNational wealthConsumption (sociology)Economic inequalityInterest rateRisk premiumMarket liquidityFinanceMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last 30 years saw substantial increases in wealth inequality and in stock market participation, smaller increases in consumption inequality and the fraction of indebted households, a decline in interest rates and in the expected equity premium, as well as a prolonged stock market boom. Understanding the causes of these trends is crucial for many questions in finance and economics. In an incomplete markets, overlapping generations model we show that these trends can be jointly explained by the observed rise in wage inequality, as well as a decrease in participation costs and a loosening of borrowing constraints. Once we account for these changes, we show that the observed pattern of stock prices played a major role in increasing wealth inequality because stockholders, who tend to be wealthy, benefit most from a bull market. Crucially, these phenomena must be considered jointly; studying one independently leads to counterfactual predictions about others. For example, a loosening of credit standards is expected to raise, rather than lower interest rates through decreased precautionary savings as well as vastly increase the fraction of households in debt; an increase in labor inequality is (somewhat counterintuitively) expected to lower rather than raise wealth inequality, again through precautionary savings; increased stock market participation should also lower wealth inequality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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