Equity Market or Bond Market—Which Matters the Most for Investment? Revisiting Tobin’s q Theory of Investment
Notice bibliographique
Résumé
Recent experience seems to have shown that credit markets are more important than equity markets for investment and macrodynamics. This paper examines the effect of Tobin’s equity q and bond q on investment. More specifically we study the role of Tobin’s equity (usual) q, average q and bond q for aggregate investment over the period 1953: Q4-2011: Q1. Employing bond q and equity q, or alternatively bond q and average q, shows that these variables are very relevant in explaining investment. Yet, the time scale matters too. Examining the relationship of these variables over a long time scale, at low frequencies, we can show that the combination of bond q and average q are the most significant determinants of aggregate investment. Moreover, for the longer time scale the two variables, bond q and average q, result in the highest goodness of fit demonstrating good in-sample forecasting properties. As to the individual determinants of aggregate investment over the period 1953: Q4-2011: Q1, bond q is by far the most influential variable at all frequencies since it always has the highest correlation with investment and this correlation is always statistically significant. Similarly, the greater significance of average q, as compared to equity q, is probably an outcome of the financing instruments for investment.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».