MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2940222703 · doi:10.1515/bejm-2018-0177

What does a relative price of investment wedge reveal about the role of investment-specific technology?

2019· article· en· W2940222703 sur OpenAlexaff
Joël Wagner

Notice bibliographique

RevueThe B E Journal of Macroeconomics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsVolatility (finance)EconometricsDynamic stochastic general equilibriumInvestment (military)Relative priceMonetary economicsBayesian probabilityRecessionMacroeconomicsMonetary policyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to identify investment-specific technology (IST), most DSGE models assume a perfect inverse relationship between IST and the relative price of investment (RPI). This paper explores this relationship and provides evidence that the RPI also responds to changes in market power, which I find constitutes a third of volatility in the RPI. To corroborate this conclusion, two competing models are produced; the first is a two-sector model with a wedge separating the identification of IST with the inverse of the RPI. The RPI wedge is then estimated using Bayesian estimation techniques. A second, richer two-sector model is produced, where firms can vary markups depending on the number of competitors. This paper finds that changes in relative markups are highly correlated with the RPI wedge and help explain the sudden increase in the RPI following the Great Recession in the United States. In addition, with endogenous price markups, non-IST shocks can explain over a third of the volatility observed in the RPI, with marginal efficiency of investment contributing approximately 30 percent of the volatility in the RPI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe B E Journal of MacroeconomicsMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207