MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3124641293

Equilibrium in a Decentralized Market with Adverse Selection

2001· preprint· en· W3124641293 sur OpenAlexaff
Max Blouin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2001
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsAdverse selectionWelfare economicsBenchmark (surveying)MicroeconomicsHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with volume of trade and distribution of surplus in markets subject to adverse selection. The benchmark case -- a variation of Akerlof's lemons model -- is that of a market where two qualities of a good are offered, in proportions such that, if a single price is required to clear the market, only the low-quality units of the good are traded. I show that if trade is decentralized, i.e. allowed to take place at different prices simultaneously in different parts of the market (via random pairwise meetings of agents), then all units of the good are traded, and all agents have positive ex-ante expected payoffs. This fundamental difference with the centralized benchmark does not diminish as discounting is gradually removed from the decentralized framework. The result holds for both the steady-state and non-steady-state versions of the model. Cet article traite du volume d'échange et de la distribution des gains dans les marchés sujets à la sélection adverse. Le point de repère est une variante du modèle d'Akerlof (1970) dans laquelle deux qualités différentes d'un bien sont disponibles sur le marché mais une seule, la moindre, n'est vendue à l'équilibre. Je démontre que si le mécanisme d'échange est décentralisé, c'est-à-dire que les échanges peuvent s'effectuer à différents prix dans différentes parties du marché (via l'appariement aléatoire des agents), alors toutes les unités du bien seront vendues à l'équilibre, peu importe leur qualité. De plus, tous les agents ont un paiement anticipé positif au départ. Ces différences fondamentales avec les résultats d'Akerlof ne s'effacent pas lorsque l'escomptage des paiements dans le marché décentralisé est graduellement éliminé. Ce résultat est obtenu dans deux versions du modèle décentralisé: une avec états stationnaires, l'autre sans.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetEconomic theories and modelsTravaux en français237 207