Notice bibliographique
Résumé
The dissertation contains three articles. All of them focus on investigating change in decision resulted from change in risk. When decision makers invest in effort to reach their targets, they face multiple sources of risk: first the risk of failure and second the noise that surrounds either the target or the initial situation. In the first article, we examine how effort is adjusted to account for changes in this risky environment. Central dominance (CD) introduced in Gollier (1995, Journal of Economic Theory) is a risk concept that differs from stochastic dominance in an important way. In particular, CD implies a deterministic comparative statics of change in decision when risk changes, but SD does not have such implication. In the second article, we propose the first test of central dominance, which amounts to checking a functional inequality. We derive the asymptotic distribution of a lower bound of the proposed test and suggest a bootstrap procedure to compute the critical values. We also conduct simulations to evaluate the performance of this test. Our empirical study finds CD relations among Canadian family income distributions in different years and results in interesting policy implications. In the third article, we propose a method to calculate risk measures proposed by Aumann and Serrano (2008) and Huang et al. (2012). This method utilizes information about mean, variance, skewness, and kurtosis of a distribution. We find that the risk measure in Huang et al. (2012) is sufficient information for investment decision in a simple portfolio selection model, and therefore we construct a trading strategy with respect to the measure. Our empirical results show that this trading strategy outperforms any buy-and-hold trading strategies during sample period from January 2001 to October 2009.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».