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Enregistrement W370529514 · doi:10.71781/20830

Essais en économie avec frictions financières

2010· dissertation· fr· W370529514 sur OpenAlexaboutno aff
Pavel Ševčík

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les trois essais dans cette thèse étudient les implications des frictions financières, telles que les contraintes de collatérale ou de crédit, pour les décisions économiques des agents et leur impact sur les variables macro-économiques agrégées. Dans le premier chapitre "Financial Contracts and the Political Economy of Investor Protection" nous proposons une théorie du niveau de protection des investisseurs. Une faible protection des investisseurs implique un coût de financement externe plus élevé à cause des problèmes d'agence plus aigus entre les investisseurs et les entrepreneurs. À l'équilibre, ceci exclut les agents plus dépendants sur le financement externe de l'entrepreneuriat, ce qui augmente les profits des entrepreneurs qui restent actifs. Quand le niveau de la protection des investisseurs est choisi par un vote majoritaire, la théorie génère (i) une protection des investisseurs plus faible dans les économies avec plus grande inégalité dans les besoins de financement externe parmi les entrepreneurs, (ii) une dynamique non-monotone de l'output, (iii) améliorations (détériorations) de la protection des investisseurs suite à des ralentissements (accélérations) de l'output agrégé. L'évidence empirique donne un support à ces prédictions de la théorie. Dans le deuxième chapitre "Financial Frictions, Internal Capital Markets, and the Organization of Production", nous examinons comment la présence des frictions financières peut mener à la formation des conglomérats et des "business groups" diversifiées. Particulièrement, nous construisons un modèle d'équilibre général d'entrepreneuriat dans lequel les conglomérats émergent de façon endogène et substituent partiellement le marché du crédit imparfait. Nous montrons que ce modèle est capable d'expliquer quantitativement plusieurs faits stylisés concernant l'organisation de la production, les différences de productivité entre les firmes et les différences en présence des conglomérats entre les pays. Le troisième chapitre "Size and Productivity of Single-segment and Diversified Firms: Evidence from Canadian Manufacturing" étudie empiriquement la relation entre la taille, la productivité, et la structure organisationnelle d'une firme. Utilisant les micro-données sur les établissements manufacturiers canadiens, nous documentons plusieurs faits stylisés concernant la taille et la productivité totale des facteurs des établissements dans les conglomérats et dans les firmes non-diversifiées. Nous trouvons que les établissements dans les conglomérats sont en moyenne plus larges que leurs contreparties dans les firmes non-diversifiées, les petits établissements dans les conglomérats sont moins productifs que les établissements de taille similaire dans les firmes non-diversifiées, mais les larges établissements dans les conglomérats sont plus productifs que ceux de taille similaire dans les firmes non-diversifiées. Cette évidence est consistante avec réallocation interne efficiente des ressources au sein des conglomérats.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2010
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