The role of endogenous capital depreciation rate in Dynamic Stochastic General Equilibrium models: Evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the optimal behavior of the main real macroeconomic variables in a Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) framework augmented with a time-varying depreciation rate of capital stock and an endogenous production of maintenance goods. For this purpose I explicitly define a depreciation rate function which is positively related to the utilization rate of capital and inversely related to the ratio of maintenance to capital stock. Along the balanced growth path, the trend of the depreciation rate is driven by the steady state value of the investment-specific technology progress (IST). The Bayesian estimation exercises performed on the Canadian economy show that, in response to a positive shock on marginal efficiency of investment (MEI) which drives the economic business cycle, the model is able to generate co-movement in all the main real endogenous variables including consumption, maintenance and depreciation. The optimal paths are amplified with respect to the baseline model with a constant depreciation and no maintenance costs, and their convergence dynamics are delayed as a consequence of acceleration in depreciation through the obsolescence effect. The model also shows that, in response to a positive IST shock both depreciation and maintenance decline due to an increase in the average service life of existing capital. Finally, I include in the model a shock which affects the transformation process of final goods into maintenance goods, named the maintenance-specific technology progress (MST). In the short run, this shock is the key-driver of the growth in real maintenance.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».