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Enregistrement W4220929627 · doi:10.1007/s13235-022-00439-x

An Oligopoly-Fringe Model with HARA Preferences

2022· article· en· W4220929627 sur OpenAlex
Gerard van der Meijden, Cees Withagen, Hassan Benchekroun

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueDynamic Games and Applications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésOligopolyMarket powerEconomicsRobustness (evolution)CollusionMicroeconomicsPerfect competitionBenchmark (surveying)EconometricsQuadratic equationMathematical economicsCournot competitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inspired by empirical evidence from the oil market, we build a model of an oligopoly facing a fringe as well as competition from renewable resources. We explore different subclasses of HARA utility functions (Cobb–Douglas, power and quadratic utility) to check the robustness of results found in the previous literature. For isoelastic demand, we characterize the equilibrium extraction rates of the fringe and the oligopolists. There always exists a phase of simultaneous supply of the oligopolists and the fringe, implying an inefficient order of use of resources since the oligopolists have smaller unit extraction costs and carbon emissions than the fringe. We calibrate our model to the oil market to quantify this sequence effect . In our benchmark calibration, we find for the three HARA subclasses that the sequence effect is responsible for almost all of the welfare loss compared to the first-best. It becomes smaller as market power decreases. Furthermore, we show that climate damage and Green Paradox effects depend non-monotonically on the degree of market power.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,204 · 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