The Wealth of Generations, With Special Attention to the Millennials
Notice bibliographique
Résumé
We examine household wealth across birth cohorts and over time using data from the Survey of Consumer Finances. We show that although the Great Recession reduced wealth in every age group, longer-term trends indicate that the wealth of older age groups has increased while the wealth of younger age groups has declined. A substantial share of these changes, in both directions, can be explained by changes in household demographic and economic characteristics. As for the millennial generation, their median wealth in 2016 was lower than the wealth of any similarly aged cohort between 1989 and 2007. Millennials will have several advantages in wealth accumulation relative to previous generations, such as more education and longer working lives, but also several disadvantages, including weak prospects for economic growth and delays in home purchase and marriage. The millennial generation contains a significantly higher percentage of minorities than previous generations. We estimate that minority households have tended to accumulate less wealth than whites in the past, controlling for household characteristics, and the difference appears to be growing over time for Blacks relative to whites. These results apply to the period before the COVID-19 pandemic and are best interpreted as addressing generational wealth patterns through 2016 and providing a pre-COVID benchmark against which future studies can be compared.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».