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Record W370529514 · doi:10.71781/20830

Essais en économie avec frictions financières

2010· dissertation· fr· W370529514 on OpenAlexaboutno aff
Pavel Ševčík

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic theories and models
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les trois essais dans cette thèse étudient les implications des frictions financières, telles que les contraintes de collatérale ou de crédit, pour les décisions économiques des agents et leur impact sur les variables macro-économiques agrégées. Dans le premier chapitre "Financial Contracts and the Political Economy of Investor Protection" nous proposons une théorie du niveau de protection des investisseurs. Une faible protection des investisseurs implique un coût de financement externe plus élevé à cause des problèmes d'agence plus aigus entre les investisseurs et les entrepreneurs. À l'équilibre, ceci exclut les agents plus dépendants sur le financement externe de l'entrepreneuriat, ce qui augmente les profits des entrepreneurs qui restent actifs. Quand le niveau de la protection des investisseurs est choisi par un vote majoritaire, la théorie génère (i) une protection des investisseurs plus faible dans les économies avec plus grande inégalité dans les besoins de financement externe parmi les entrepreneurs, (ii) une dynamique non-monotone de l'output, (iii) améliorations (détériorations) de la protection des investisseurs suite à des ralentissements (accélérations) de l'output agrégé. L'évidence empirique donne un support à ces prédictions de la théorie. Dans le deuxième chapitre "Financial Frictions, Internal Capital Markets, and the Organization of Production", nous examinons comment la présence des frictions financières peut mener à la formation des conglomérats et des "business groups" diversifiées. Particulièrement, nous construisons un modèle d'équilibre général d'entrepreneuriat dans lequel les conglomérats émergent de façon endogène et substituent partiellement le marché du crédit imparfait. Nous montrons que ce modèle est capable d'expliquer quantitativement plusieurs faits stylisés concernant l'organisation de la production, les différences de productivité entre les firmes et les différences en présence des conglomérats entre les pays. Le troisième chapitre "Size and Productivity of Single-segment and Diversified Firms: Evidence from Canadian Manufacturing" étudie empiriquement la relation entre la taille, la productivité, et la structure organisationnelle d'une firme. Utilisant les micro-données sur les établissements manufacturiers canadiens, nous documentons plusieurs faits stylisés concernant la taille et la productivité totale des facteurs des établissements dans les conglomérats et dans les firmes non-diversifiées. Nous trouvons que les établissements dans les conglomérats sont en moyenne plus larges que leurs contreparties dans les firmes non-diversifiées, les petits établissements dans les conglomérats sont moins productifs que les établissements de taille similaire dans les firmes non-diversifiées, mais les larges établissements dans les conglomérats sont plus productifs que ceux de taille similaire dans les firmes non-diversifiées. Cette évidence est consistante avec réallocation interne efficiente des ressources au sein des conglomérats.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
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