On durable goods markets with entry and adverse selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We investigate the nature of trading and sorting induced by the dynamic price mechanism in a competitive durable good market with adverse selection and exogenous entry of traders over time. The model is a dynamic version of Akerlof (1970) . Identical cohorts of durable goods, whose quality is known only to potential sellers, enter the market over time. We show that there exists a cyclical equilibrium where all goods are traded within a finite number of periods after entry. Market failure is reflected in the length of waiting time before trade. The model also provides an explanation of market fluctuations. JEL classification: D82 A propos des marchés de biens durables quand il y a entrée de nouveaux commerçants et sélection adverse. Les auteurs analysent la nature du commerce et du triage engendrés par le mécanisme dynamique des prix dans un marché concurrentiel de biens durables quand il y a sélection adverse et entrée exogène de nouveaux commerçants dans le temps. Ce modèle est une version dynamique du modèle d’ Akerlof (1970) . Des cohortes identiques de biens durables, dont la qualité est connue seulement des vendeurs potentiels, arrivent sur le marché dans le temps. Il semble qu’il y ait plus de commerce actif que ce qui est prévu par un modèle statique. En particulier, on montre qu’il existe un équilibre cyclique où tous les biens sont transigés à l’intérieur d’un nombre fini de périodes après leur arrivage et que, à chaque phase du cycle, l’éventail de qualité des biens transigés s’accroît. Les commerçants qui transigent des produits de plus haute qualité attendent plus longtemps et l’imperfection du marché se traduit par la longueur de temps d’attente avant la transaction. Le modèle fournit aussi une explication des fluctuations du marché.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».