Notice bibliographique
Résumé
This thesis contains three chapters exploring topics related to industrial organization and housing. The first chapter studies demand estimation of products with unobservable and varying availability. I show that unobservable product availabilities are recoverable from firms' profit maximization conditions. Searching for optimal assortment can be very time-consuming, because the total number of assortments increases exponentially with the number of products. I show firms only need to choose from a foldable menu, wherein the number of assortments equals the number of products. I provide an empirical application of the foldable menu model in China's tobacco industry. My results show that ignoring varying product availabilities leads to underestimated price elasticity (0.38 vs. 1.2) and thus false tax policy implications. Making all cigarettes available positively affects consumer welfare (+6.75%) and cigarette sales (+12.11%) but negatively affects wholesale profits (-5.95%).The second chapter proposes a penalized estimator for random coefficients demand models and tests its performance. Berry et al. (1995) proposed the widely used estimator for random coefficients demand models, the BLP estimator, which requires the inversion of model-predicted market shares using contraction mapping to obtain mean utilities and then uses the generalized method of moments (GMM) for estimation. The inversion step requires many iterations and thus is computationally costly. We propose a penalized estimator for random coefficients demand models, where the inversion step is unnecessary. We augment the GMM objective function with a penalty for the distance between observed market shares and predicted ones. Monte Carlo experiment results show that when using an appropriate starting point of search, the performance of our estimator is comparable with that of the BLP estimator. The third chapter empirically tests the effects of the Ontario Non-Resident Speculation Tax on the Greater Toronto Area's housing markets. Using house transaction data and the hedonic model, I find that the housing markets of areas preferred by domestic Chinese residents were more adversely affected by the Non-Resident Speculation Tax than those of the rest Greater Toronto Area.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».