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Enregistrement W4390051679 · doi:10.1287/opre.2021.0351

Endogenous Credit, Business Cycle, and Portfolio Selection

2023· article· en· W4390051679 sur OpenAlexaff
Kyoung Jin Choi, Hyeng Keun Koo, Byung Hwa Lim, Jane Yoo

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness cycleEconomicsProfitability indexPortfolioMonetary economicsInvestment (military)Credit crunchFinancial economicsFinanceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

News story for “Endogenous Credit, Limited Commitment, Business Cycle” Countercyclical Investment Patterns with Endogenously Determined Credit Anticipated returns are sufficiently high to offset the elevated risks during downturns, presenting favorable investment opportunities. For instance, Warren Buffett accumulated more than $10 billion in profits amidst the 2008 financial crisis, as highlighted in his Wall Street Journal interview from October 2013: “In terms of simple profitability, an average investor could have performed just as well investing in the stock market if they bought during the panic period.” In “Endogenous Credit, Limited Commitment, Business Cycle,” Choi, Koo, Lim, and Yoo reveal a divergence in investment behavior between affluent and less affluent individuals during economic downturns. Whereas wealthier individuals tend to increase their exposure to risky investments, less affluent individuals tend to reduce theirs. We employ rigorous modeling and solution analysis to establish endogenous borrowing constraints in general equilibrium, elucidating the observed investment patterns.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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