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Enregistrement W3123044688

Tax Policy and Irreversible Investment

2004· preprint· en· W3123044688 sur OpenAlexfundno aff
Sumru Altuğ, Fanny Demers, Michel Demers

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCardiff UniversityUniversity of GlasgowUniversity of BirminghamUniversity of WarwickUniversity of CambridgeUniversity of St AndrewsLondon Metropolitan UniversityUniversity of ExeterUniversity of EssexDurham UniversityYork UniversityGeorge Washington University
Mots-clésEconomicsTax creditMonetary economicsTax policyInvestment (military)Volatility (finance)Tax reformMicroeconomicsEconometricsPublic economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is evidence that tax rates have varied considerably through time. In the postwar years changes in business taxation in the US have occurred at a pace of approximately every three years. The purpose of this paper is to examine the implications of tax uncertaintyforinvestment. Investment decisions are, at least largely, irreversible and therefore sensitive to both risk and uncertainty (in the Knightian sense). We consider the investment decisions of a monopolistically competitive firm under uncertainty about the investment tax credit and the corporate income tax rate and show that costs of adjustment arise endogenously due to the irreversible nature of investment. We then make different assumptions about the nature of the policy risk and uncertainty facing the firm, and analyse the response of investment. First, we show that greater volatility of the tax credit rate reduces investment. Second, we consider the impact of high policy variability and show that, in the case of a positively serially correlated tax credit, lower persistence in policy leads to greater variabilityininvestment. Third, we assume that the firm is learning about the underlying true tax credit and corporate tax rate, and show that the anticipation of learning leads to an endogenous marginal adjustment cost and depresses investment. We examine the impact of increases in risk with learning, and provide conditions under which increases in tax risk lead to a decline in investment. We also consider learning when the underlying tax process follows a Poisson process. Finally, we use data on the determinants of the user cost of capital and investment for the US economy to show quantitatively the impact of tax uncertainty on US investment for each case.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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