Essays in Quantitative Macroeconomics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis comprises three papers in quantitative macroeconomics that explore the following questions: (1) How does employer-provided training impact the college wage premium in the context of skill-biased technological change? (2) How does the option to sell a firm influence firm entry, exit, and growth dynamics? (3) How does college major selection impact occupational sorting and entrepreneurship? Chapter 1 combines matched employer-employee survey data from Canada with a quantitative model of the labour market featuring endogenous technology and training decisions to show that the rise in training, driven by technological advancements, attenuated the increase in the college wage premium by 63 percent between 1980 and the early 2000s. Chapter 2, co-authored with Bettina Brueggemann and Zachary Mahone, uses administrative matched employer-employee data from Canada and a quantitative model of firm dynamics to establish that transfers of business ownership significantly impact firm entry, exit, and growth dynamics, with 13 percent of new entrants surviving solely due to the option value of sale. Chapter 3 empirically establishes a negative relationship between STEM majors and entrepreneurship using micro-data from the 1997 National Longitudinal Survey of Youth. Through a quantitative model that links decisions regarding majors and entrepreneurship, I show that lowering STEM tuition increases STEM enrolment at the cost of reducing overall entrepreneurial activity.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».