MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982821024 · doi:10.1111/jofi.12862

Beyond Random Assignment: Credible Inference and Extrapolation in Dynamic Economies

2019· article· en· W2982821024 sur OpenAlexaff
Christopher A. Hennessy, Ilya A. Strebulaev

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Finance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsProfitability indexExtrapolationEconomicsComparative staticsMartingale (probability theory)MathematicsDynamic stochastic general equilibriumInferenceApplied mathematicsStatisticsComputer scienceMicroeconomicsMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We derive analytical relationships between shock responses and theory‐implied causal effects (comparative statics) in dynamic settings with linear profits and linear‐quadratic stock accumulation costs. For permanent profitability shocks, responses can have incorrect signs, undershoot, or overshoot depending on the size and sign of realized changes. For profitability shocks that are i.i.d., uniformly distributed, binary, or unanticipated and temporary, there is attenuation bias, which exceeds 50% under plausible parameterizations. We derive a novel sufficient condition for profitability shock responses to equal causal effects: martingale profitability. We establish a battery of sufficient conditions for correct sign estimation, including stochastic monotonicity. Simple extrapolation/error correction formulas are presented.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of FinanceMême sujetMonetary Policy and Economic ImpactTravaux en français237 207