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Enregistrement W3020928261 · doi:10.1017/s1365100519000695

A UNIFIED FRAMEWORK FOR OPTIMAL TAXATION WITH UNDIVERSIFIABLE RISK

2019· article· en· W3020928261 sur OpenAlexaff
Vasia Panousi, Catarina Reis

Notice bibliographique

RevueMacroeconomic Dynamics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsCapital (architecture)Physical capitalEconomic capitalMarginal cost of capital scheduleCapital incomeCapital intensityInternational taxationLabour economicsMonetary economicsMicroeconomicsCapital formationFinancial capitalPublic economicsTax reformHuman capitalMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers a model of linear capital taxation for an economy where capital and labor income are subject to idiosyncratic uninsurable risk. To keep the model tractable, we assume that investment decisions are made before uncertainty is realized, so that the realization of the capital and labor income shocks only affects current consumption. In this setting, we are able to jointly analyze capital and labor income risk and derive analytical results regarding the optimal taxation of capital. We find that the optimal capital tax is positive in the long run if there is only capital income risk. The reason for this is that the capital tax provides insurance against capital income risk. Furthermore, for high levels of risk, increasing the capital tax may actually induce capital accumulation. On the other hand, if there is only labor income risk, the optimal capital tax is zero. The sign of the optimal tax can only be negative if the two types of risk are negatively correlated and labor income risk is large enough.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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