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Enregistrement W4230953543 · doi:10.22215/etd/2013-09947

Three Essays on Real-Financial Linkage in Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

2013· dissertation· en· W4230953543 sur OpenAlexaff
Abeer Reza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic stochastic general equilibriumEconomicsBusiness cycleNew Keynesian economicsConsumption (sociology)Shock (circulatory)Investment (military)Linkage (software)Government spendingFinancial acceleratorGeneral equilibrium theoryMonetary policyMacroeconomicsMonetary economicsEconometricsKeynesian economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, I contribute to the growing literature on the linkage between real and financial sectors, and study how financial frictions affect responses of important economic variables to different shocks in a New-Keynesian dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) framework.The first chapter of this thesis shows that financial frictions can mitigate an important puzzle in the literature related to investment-specific technology shocks.Evidence from estimated DSGE models and SVAR analysis suggests that investment shocks are an important source of business cycle fluctuation in the post-war U.S. economy.In most models that include investment shocks, consumption falls on impact, contradicting its observed comovement with investment, hours worked and output over the business cycle.This chapter shows that introducing financial frictions alongside endogenous capacity utilization in a New-Keynesian model can produce a positive consumption response to an investment shock.By attenuating the response of investment, the financial accelerator mechanism suppresses households' intertemporal substitution towards savings and allows consumption to rise.Search frictions in the labour market introduce a wedge between marginal product of labour and wages determined through Nash bargaining and magnify the positive consumption response.The second chapter of this thesis documents a new challenge for a class of models with binding borrowing constraints related to government spending shocks.We highlight that DSGE models with housing and collateralized borrowing predict a fall in ii both house prices and consumption following positive government spending shocks.The quasi-constant shadow value of lenders' housing and the negative wealth effect of future tax increases on their consumption are the key reasons for this result.By contrast, we show house prices and consumption in the U.S. rise after identified positive government spending shocks, using a structural vector autoregression methodology and accounting for anticipated effects.The counterfactual joint response of house prices and consumption poses a new challenge when using this class of models to address policy issues for the housing market which have come to fore due to the weak recovery after the 2008 financial crisis.The final chapter of this thesis develops a search-theoretic banking model in a New Keynesian DSGE framework that can simultaneously explain cyclical movements in interest spreads and flows in gross loan creation and destruction, that were recently emphasized in the literature.The model features endogenous match separation, and allows bank loans for productive capital purchases to vary in both intensive and extensive margins.Search frictions in the banking sector generates a counter-cyclical interest spread that amplifies business-cycles.In addition, the model generates responses in gross loan destruction and net loan flows to a credit supply shock that can qualitatively match empirical responses estimated in a vector auto-regression framework.iii To my daughters,

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)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
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