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Enregistrement W1570480599 · doi:10.17016/feds.2012.69

The Properties of Income Risk in Privately Held Businesses

2012· article· en· W1570480599 sur OpenAlexaff
Jason DeBacker, Ivan Vidangos, Bradley T. Heim, Vasia Panousi, Shanthi Ramnath

Notice bibliographique

RevueFinance and Economics Discussion Series · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylized factIncome in kindComprehensive incomeEconomicsIncome distributionLabour economicsBig businessNet national incomeDemographic economicsIncome taxDistribution (mathematics)Gross incomeWrite-offTotal personal incomeState income taxPublic economicsInequalityMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our paper represents the first attempt in the literature to estimate the properties of business income risk from privately held businesses in the US. Using a new, large, and confidential panel of US income tax returns for the period 1987-2009, we extensively document the empirical stylized facts about the evolution of various business income risk measures over time. We find that business income is much riskier than labor income, not only because of the probability of business exit, but also because of higher income fluctuations, conditional on no exit. We show that business income is less persistent, but is also characterized by higher probabilities of extreme upward transition, compared to labor income. Furthermore, the distribution of percent changes for business income is more dispersed than that for labor income, and it also indicates that business income faces substantially higher tail risks. Our results suggest that the high-income households are more likely to bear both the big positive and the big negative business income percent changes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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