Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper estimates an investment equation for private investment using Bayesian estimation techniques. In the paper we derive the optimal capital accumulation behavior in the model economy from the households’ optimization problem of utility. The equation is derived as in Smets and Wouters (2003). The model contains costly adjustment of investment and random shocks to adjustment cost function. The driving variable of investment is Tobin Q variable. The empirical proxy for Tobin Q in this paper is the ratio of OMX Helsinki Cap Index to the price index of the physical capital. The investment series is the seasonally adjusted private investment in quarterly national accounts. The AR(1) modelled investment shocks are found to be less persistent in Finland than in the euro area. The estimated median of persistence parameter for Finland is 0.485. Also the shocks to investment adjustment cost function are found to vary less in Finland as in the euro area. The estimated standard deviation of the shocks is 0.065. The adjustment cost parameter is roughly the same for both data sets. The results are robust to loosening the strict prior of discount factor, beta=0.99. The paper also provides discussion about adjustment cost parameter and we investigate the behaviour of the posterior chain of B with different prior distributions for the parameter. Tiivistelmä Tässä pro gradussa estimoidaan yhtälö yksityisille investoinneille bayesilaisella menetelmällä. Tässä työssä optimaalinen pääoman akkumulointi mallikansantaloudessa johdetaan kotitalouksien hyödyn optimointi-ongelmasta. Investointiyhtälö johdetaan kuten Smets’n ja Wouterin (2003) artikkelissa. Malli sisältää investointien sopeutuskustannukset ja satunnaisia shokkeja sopeutuskustannus-funktioon. Investointien selittävä muuttuja on Tobin Q -muuttuja. Empiirinen vastine teoreettiselle Tobin Q muuttujalle on OMX Helsinki Cap indexin arvo suhteutettuna fyysisen pääoman hintaindeksillä. Työssä käytetty investointisarja on kausitasoitettu yksityisten investointien sarja kansantalouden neljännestilinpidossa. Investointishokit ovat AR(1)-prosessi. Shokit osoittautuvat vähemmän pysyviksi Suomessa kuin euroalueella. Estimoitu AR(1)-kerroin investointishokeille on 0.485. Investointishokit myös vaihtelevat vähemmän Suomessa kuin euroalueella, sillä estimoitu shokkien keskihajonta on 0.065. Investointien sopeutuskustannus on likipitäen samankokoinen Suomessa ja euroalueella. Tulokset ovat robusteja kiinnitetyn diskonttausparametrin beta=0.99 löysäämiselle antamalla betalle eri priorijakaumia. Tässä työssä myös keskustellaan sopeutuskustannusparametrista ja tutkitaan sen posterioiriketjujen käyttäytymistä kun sille annetaan eri priorijakaumia.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».