Notice bibliographique
Résumé
In this paper we gauge consumption and portfolio shares, rather than the traditional pricing implications. We study both aggregated (financial, tangible, and human) and disaggregated (deposits, stocks, insurance, and pensions) assets. The empirical shares are computed from recent aggregate Canadian data. The theoretical shares are constructed from a flexible specification of both investors’ preferences and investment opportunities. Our results reveal that the theoretical shares statistically match observed consumption and aggregated assets, but not disaggregated assets. Also, our findings for corporate stocks are consistent with the empirical asset returns literature. Finally, our findings for other assets highlight several new striking features. JEL classification: G11 Consommation et parts de porte feuille au Canada. Cette recherche analyse la consommation et les parts de portefeuille, plutôt que les prix des actifs. Nous étudions les actifs agrégés (i.e., financiers, tangibles et humains) ainsi que désagrégés (i.e., dépôts, actions et caisses de retraite et assurance). Les parts empiriques sont calculées pour des données agrégées canadiennes récentes. Les parts théoriques sont construites à partir d’un modèle flexible en ce qui a trait aux préférences et aux possibilités d’investissement. Nos résultats démontrent que les parts théoriques reproduisent la consommation et les parts agrégées, mais pas les parts désagrégées. Aussi, nos résultats sont cohérents avec ceux de la littérature empirique sur les rendements. Nos résultats concernant les autres actifs identifient d’autres aspects caractéristiques.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».