The role of endogenous capital depreciation rate in Dynamic Stochastic General Equilibrium models
Notice bibliographique
Résumé
L’obiettivo principale della tesi è quello di costruire e stimare un modello DSGE in cui si ipotizza un tasso di deprezzamento del capitale variabile nel tempo e si introduce come variable di controllo la manutenzione e riparazione dei beni e servizi. A tal fine viene definita esplicitamente una funzione di deprezzamento correlata positivamente con il tasso di utilizzo del capitale e negativamente con la manutenzione. Dalle condizioni di equilibrio del modello analitico ne deriva che il deprezzamento presenta un trend di crescita nel tempo il quale, in steady state, dipende dallo shock tecnologico agli investimenti specifici. In generale, vengono inclusi nel modello tre tipi di progressi tecnologici: lo shock di produzione neutrale (labor augmenting), lo shock agli investimenti specifici (IST), e lo shock all’efficienza marginale degli investimenti (MEI). Il modello con il deprezzamento endogeno e la manutenzione viene confrontato con il modello base in cui il deprezzamento è costante e la manutenzione è esclusa. Quest’ultimo è costruito sulla base del modello di Justiniano et al. (2011). I risultati di stima del modello con la manutenzione, effettuata sull’economia del Canada, confermano le asserzioni di Justiniano et al. (2011) secondo i quali lo shock all’efficienza marginale degli investimenti (MEI) è il maggior responsabile delle fluttuazioni economiche. Al contrario, lo shock IST risulta essere trascurabile. A differenza sia del modello base che del modello di Justiniano et al. (2011), in risposta allo MEI shock il modello con la manutenzione genera comportamenti ottimali prociclici in tutte le principali variabili macroeconomiche, compreso il consumo. Quest’ultimo, infatti, è controciclico negli altri due modelli. Inoltre, nel modello con la manutenzione le dinamiche ottimali di convergenza delle principali variabili endogene sono amplificate ed il ritorno all’equilibrio di steady state è ritardato. Ciò è dovuto alla presenza del deprezzamento endogeno che a causa dell’obsolescenza aumenta e distrugge così una parte del capitale installato. Nel modello con la manutenzione, inoltre, viene introdotto uno shock nuovo che impatta sul processo di trasformazione dei beni e servizi di manutenzione, lo shock specifico alla manutenzione (MST). Secondo i risultati di stima, nel lungo periodo tale shock non ha alcun potere esplicativo delle variazioni nelle principali variabili endogene, eccetto un impatto trascurabile sulla crescita della manutenzione. Nel breve periodo, tuttavia, tale shock è il maggior responsabile delle variazioni nella manutenzione.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».