Essais en économie avec frictions financières
Bibliographic record
Abstract
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.\n\nDans 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.\n\nDans 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.\n\nLe 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.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.061 | 0.004 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".