Notice bibliographique
Résumé
This dissertation consists of three empirical chapters. The first chapter examines the extent to which real-world agents are rational in making quantitative expectations, an issue over which there is much debate. In this chapter dynamic models for new plant-level survey data are estimated in order to test rationality for manufacturing plants that report expectations of capital expenditures. An advantage of such data is that rationality is tested in environments where agents may not have knowledge of each others' expectations, so strategic motives for biases or inefficiencies are minimized. Model estimates and tests suggest that weak implications of rational expectations are rejected, as are adaptive expectations. The second chapter examines expectations formation in the economists' laboratory as psychologists have documented several biases and heuristics that describe deviations from Bayesian updating-a standard assumption for economists. Indeed, Confirmation Bias predicts that individuals will exhibit systematic errors in updating their beliefs about the state of the world given a stream of information. This chapter examines this bias within a non-strategic environment that motivates experimental subjects financially to provide probability estimates that are close to those of a Bayesian. Subjects revise their estimates of the state of the world as they receive signals. Comparing their estimates to those of a Bayesian shows that subjects display conservatism by underweighting new information. In addition, subjects display confirmation bias by differentiating between confirming and disconfirming evidence. The third chapter seeks to determine, through reduced-form Phillips curves estimates and a structural model, whether the indicator relationship between capacity utilization and inflation has diminished as in recent years high levels of capacity utilization have not led to higher inflation. In Canada, the capacity utilization rate is benchmarked to survey data, thereby providing a unique opportunity to empirically analyze this macroeconomic relationship. Estimates of time-varying parameters and structural break models indicate that there have been breaks over time in the relationship. The timings of the breaks suggest that increasing competitiveness and a rules-based monetary policy may help account for the demise of the relationship. Estimates of a monopolistically competitive sticky-price model economy qualitatively lend credence to this conjecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».