Sources of fluctuations in hours worked for Canada, Germany, Japan and the U.S.: a sign restriction VAR approach
Notice bibliographique
Résumé
This study empirically examines the sources of fluctuations in hours worked in Canada, Germany, Japan and the U.S. It is particularly motivated by Galí’s (1999) VAR study, which demonstrates that a positive technology shock reduces hours worked, at least in the short run. However, in the present study, a technology shock is identified without recourse to Galí’s long-run restriction, which has been subject to active controversy. Furthermore, this study uncovers other important sources of fluctuations in hours worked to reflect the concern, raised by numerous studies, that technology shocks leave most variations in hours worked unexplained. Specifically, there are six shocks underlying our model, and they are identified using a set of sign restrictions. The empirical results confirm that in all four countries, a positive technology shock significantly reduces hours worked. This technology shock, along with labor supply and demand shocks, accounts for most of the short-term variations in hours worked. As the forecasting horizon increases, technology and demand shocks become less important, whereas labor supply shocks contribute to explaining the bulk of long-run variations in hours worked. Finally, the empirical relevance of Galí’s long-run identification restriction is tested and the results are related to those obtained using the sign restriction model.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».