Notice bibliographique
Résumé
The paper revisits Harper, Berndt and Wood (1989) and calculates Canadian reproducible capital services aggregates under alternative assumptions about the form of depreciation, the opportunity cost of capital and the treatment of capital gains.Five different models of depreciation are considered: (1) one hoss shay; (2) straight line depreciation; (3) declining balance or geometric depreciation; (4) linearly declining efficiency profiles and (5) linearly increasing maintenance profiles.The latter form of depreciation does not seem to have been considered in the literature before.This model assumes that there is a known time profile of maintenance expenditures that can be associated with each asset and the optimal time of retirement of the asset as well as the profile of used asset prices becomes endogenous under this specification.It turns out if the maintenance profile increases linearly, then the linearly declining efficiency profile model emerges; see (4) above.We consider 3 alternative assumptions about the interest rate and the treatment of capital gains so that we evaluate 15 models in all and compare their differences.Following Hill (2000), we also consider the differences between cross section and time series depreciation and anticipated time series depreciation (which adds anticipated obsolescence of the asset to normal cross section depreciation of the asset).Finally, we follow the suggestion made by Diewert and Lawrence (2000) that a superlative index number formula be used to aggregate up vintages of capital rather than the usual assumption of linear aggregation, which implicitly assumes that the capital services yielded by each vintage of a homogeneous type of capital are perfectly substitutable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».