Dynamic Financial Constraints: Distinguishing Mechanism Design from Exogenously Incomplete Regimes
Notice bibliographique
Résumé
We formulate and solve a range of dynamic models of constrained credit/insurance that allow for moral hazard and limited commitment.We compare them to full insurance and exogenously incomplete financial regimes (autarky, saving only, borrowing and lending in a single asset).We develop computational methods based on mechanism design, linear programming, and maximum likelihood to estimate, compare, and statistically test these alternative dynamic models with financial/information constraints.Our methods can use both cross-sectional and panel data and allow for measurement error and unobserved heterogeneity.We estimate the models using data on Thai households running small businesses from two separate samples.We find that in the rural sample, the exogenously incomplete saving only and borrowing regimes provide the best fit using data on consumption, business assets, investment, and income.Family and other networks help consumption smoothing there, as in a moral hazard constrained regime.In contrast, in urban areas, we find mechanism design financial/information regimes that are decidedly less constrained, with the moral hazard model fitting best combined business and consumption data.We perform numerous robustness checks in both the Thai data and in Monte Carlo simulations and compare our maximum likelihood criterion with results from other metrics and data not used in the estimation.A prototypical counterfactual policy evaluation exercise using the estimation results is also featured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».