Flexible Estimation of Demand Systems: A Copula Approach (replication data)
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we study the own-price elasticity for gasoline in demand systems involving three expenditure categories in the transportation sector in Canada: gasoline, local transportation, and intercity transportation for Canadian households from 1997 to 2009. In particular, we conduct a replication of Chang and Serletis, 2014 (The demand for gasoline: Evidence from household survey data, Journal of Applied Econometrics, 2014, 29, 291-343) hereafter CS, who-using TSP version 5.1?estimated Deaton and Muellbauer, 1980's Almost Ideal Demand System (AIDS) (American Economic Review, 1980, 70, 312-326), Banks et al., 1997's Quadratic AIDS (Review of Economics and Statistics, 1997, 79, 527-539), and Barnett, 's Minflex Laurent (ML) (Journal of Business and Economic Statistics, 1983, 1, 7-23) models to demand systems consisting of these three goods, analyzing and enforcing theoretical economic regularity-that is, the compliance of estimates with positivity, monotonicity, and curvature. Using the R statistical language instead, we found that our estimates are similar to those of CS using data for single-member households and married couples without children, but differ for households with one child. (All replicated estimation tables in CS, as well as our full implementation, are available as supplementary material in the online version of this paper.) However, using a more flexible copula model, a total of 168 possible specifications for each type of household and their resulting gasoline own-price elasticities are also estimated. We find that allowing for skewness in the marginal distributions of local transportation budget shares greatly improves the Bayesian information criterion (BIC) of our models.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».