Asset Pricing with Idiosyncratic Consumption Risk and Limited Participation
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of literature suggests limited asset market participation as a plausible explanation of the empirical failure of the standard consumption capital asset pricing model (CCAPM). Correct identification of capital markets investors is, however, often impossible due to imperfection of available information on assetholding status. As a plausible solution to the problem of sample classification when available information is an imperfect sample separation indicator, we propose the CCAPM in which the pricing kernel is calculated as the weighted average of individual households¡¯ marginal rate of substitution, with the weights being the probabilities of holding the asset in question. The asset holding probabilities are conditional on available sample separation information and estimated from a binary response model as a function of demographic and family characteristics of consumers simultaneously with the parameters of Euler equations. The CCAPM with probability-weighted agents is less susceptible to sample misclassification compared to when available imperfect information on asset holding status is used to separate assetholders from nonassetholders. Using data from the U.S. Consumer Expenditure Survey (CEX), we find that, in contrast to when the reported in the CEX financial information is regarded as a perfect sample separation indicator, the model with probability-weighted agents is not rejected statistically both under conventional normal and weak-identification asymptotics and yields precise and economically realistic estimates of the coefficient of relative risk aversion (RRA). The hypothesis that the households¡¯ market participation behavior exhibits considerable persistence is not rejected statistically. Empirical evidence is that the decision to own assets is likely to be endogenous with respect to the consumption and savings decisions and that allowing for this fact is important for estimating risk aversion.
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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».