Interpreting Aggregate Stock Market Behavior: How Far Can the Standard Model Go?
Notice bibliographique
Résumé
We add incomplete markets, time variation in expected dividend growth, and fluctuating uncertainty to an otherwise standard economy to explain the major features of aggregate U.S. stock market behavior. The economy matches the high equity premium and low risk free rate with reasonable levels of relative risk aversion, ten and lower. It also replicates a volatile, persistent and mean reverting price-dividend ratio, time varying risk premia, predictable returns, and the low correlation between consumption growth and excess returns. The price-dividend ratio predicted by the model using U.S. historical consumption data (1891-2001) has a correlation of 72% with the S&P 500 price-dividend ratio. The main contribution of our model is that risk premia come from standard expected utility theory. Agents fear stocks primarily because they do poorly in recessions. A small, time varying component in expected dividend growth amplifies and gives persistence to downward price movements, as in the data, which makes it harder for agents to smooth consumption. I am grateful to John Campbell, George Constantinides, Timothy Cogley, Martine Quinzii, Aaron Smith, Jason Lepore, seminar participants at Dartmouth College, The University of Toronto, Fordham University, The European Central Bank, Tulane University, and Clemson University for many helpful comments and discussions. I especially thank Louis Makowski, who helped me a lot from the very inception of this project, giving generously of his time. Department of economics, Dartmouth College, 6106 Rockefeller Hall, Hanover, NH 03755. E-mail: massimiliano.desantis@dartmouth.edu.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».