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Enregistrement W1792496537 · doi:10.17016/feds.2010.56

Capital Taxation with Entrepreneurial Risk

2010· article· en· W1792496537 sur OpenAlexaff
Vasia Panousi

Notice bibliographique

RevueFinance and Economics Discussion Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCapital (architecture)WelfareGeneral equilibrium theoryDistribution (mathematics)Work (physics)Capital incomeMonetary economicsPhysical capitalLabour economicsMacroeconomicsInternational taxationTax reformPublic economicsHuman capitalMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the effects of capital taxation in a dynamic heterogeneous-agent economy with uninsurable entrepreneurial risk. Although it allows for rich general-equilibrium effects and a stationary distribution of wealth, the model is highly tractable. This permits a clear analysis, not only of the steady state, but also of the entire transitional dynamics following any change in tax policies. Unlike either the complete-markets paradigm or Bewley-type models where idiosyncratic risk impacts only labor income, here it is shown that capital taxation may actually stimulate capital accumulation. This possibility emerges because of the general-equilibrium effects of the insurance aspect of capital taxation. In particular, for the preferred calibrated version of the model, when the tax on capital is 25 percent, output per work-hour is 2.2 percent higher than it would have been had the tax rate been zero. Turning to the welfare effects of a reform in capital taxation, it is examined how these effects depend on whether one focuses on the steady state or also takes into account transitional dynamics, as well as how they vary in the cross-section of the population (rich versus poor, entrepreneurs versus non-entrepreneurs).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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