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Enregistrement W3121303195 · doi:10.24149/gwp278

On What States Do Prices Depend? Answers From Ecuador

2016· preprint· en· W3121303195 sur OpenAlexaff
Craig Benedict, Mario J. Crucini, Anthony Landry

Notice bibliographique

RevueFederal Reserve Bank of Dallas, Globalization and Monetary Policy Institute Working Papers · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésVolatility (finance)EconomicsInflation (cosmology)Relative priceCost structureConsumption (sociology)Production (economics)Monetary economicsMicroeconomicsEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we argue that differences in the cost structure across sectors play an important role in the decision of firms to adjust their prices. We develop a menu cost model of pricing in which retail firms intermediate trade between producers and consumers. An important facet of our analysis is that the labor-cost share of retail production differs across goods and services in the consumption basket. For example, the price of gasoline at the retail pump is predicted to adjust more frequently and by more than the price of a haircut due to the high volatility in wholesale gasoline prices relative to the wages of unskilled labor, even when both retailers face a common menu cost. This modeling approach allows us to account for some of the cross-sectional differences observed in the frequency of price adjustments across goods. We apply this model to Ecuador to take advantage of inflation variations and the rich panel of monthly retail prices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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