73 articoli
Il documento analizza un gioco di comunicazione in cui un ricevitore può verificare una dimensione di uno stato multidimensionale, identificando equilibri influenti in cui il mittente rivela le componenti più elevate e il ricevitore ne seleziona una da controllare, permettendo al mittente di trarre vantaggio dalla comunicazione solo se preferisce tali esiti rispetto all'assenza di comunicazione.
Questo articolo propone un nuovo intervallo di confidenza per il parametro autoregressivo che garantisce una copertura robusta rispetto alla condizione iniziale e all'eteroschedasticità condizionale, sia in campioni finiti che asintoticamente, mantenendo al contempo una lunghezza quasi ottimale quando la condizione iniziale è stazionaria o fissa.
Questo articolo individua e corregge un errore nel codice originale di Erdil & Ergin (2008) che generava abbinamenti instabili, rivelando che, sebbene le conclusioni teoriche rimangano valide, la frazione reale di studenti che traggono beneficio è leggermente inferiore e il miglioramento medio di classifica è superiore a quanto riportato.
Il documento sostiene che le attuali politiche di sicurezza per l'IA avanzata trascurano la capacità istituzionale di coordinare le risposte quando i controlli preventivi falliscono, proponendo l'adozione di meccanismi di pre-impegno, protocolli condivisi e sedi di coordinamento permanenti, tratti da settori come la sicurezza nucleare e la preparazione alle pandemie, per colmare questo divario strutturale.
Questo articolo introduce un test regolarizzato per verificare l'assenza di dipendenza seriale lineare e non lineare in serie temporali non gaussiane ad alta dimensionalità, estendendo il test portmanteau di Jasiak e Neyazi (2023) a tale contesto.
Questo articolo propone un nuovo modello ARCH a livello di operatore per spazi di Hilbert che modella l'intera evoluzione dell'operatore di covarianza condizionale, fornendo condizioni di stazionarietà, stimatori coerenti e applicazioni pratiche su dati finanziari ad alta frequenza.
Il documento presenta la "Gimbal Regression", un framework di regressione locale deterministico e consapevole della geometria che garantisce stime stabili e verificabili in presenza di eterogeneità spaziale, risolvendo i problemi di instabilità numerica tipici dei metodi tradizionali.
Il documento analizza come un progettista possa ottimizzare la fornitura di informazioni limitando il set di esperimenti delegati a un persuasore, caratterizzando la soluzione ottima come una "doppia censura" che bilancia la restrizione della persuasione con il mantenimento di informazioni preziose.
Questo paper adatta l'estimatore Double Machine Learning ai dati macroeconomici temporali introducendo la "Reverse Cross-Fitting" e una regola di calibrazione per ridurre il bias, dimostrando la validità asintotica e l'efficacia pratica nell'analisi degli effetti dinamici dell'aumento del capitale regolamentare Tier 1.
Il paper propone un modello DSGE semi-strutturale per l'economia israeliana che incorpora un attrito finanziario nel settore creditizio delle famiglie, dimostrando come la reazione della politica monetaria agli spread del credito e l'uso di politiche macroprudenziali siano essenziali per stabilizzare l'inflazione, prevenire crisi di indebitamento e stimolare la domanda in fasi di debolezza economica.
Questo articolo stabilisce una teoria unificata per la stima e l'inferenza di funzionali identificati su insiemi "sottili" (subvarietà), dimostrando che la velocità di convergenza minimassa ottimale dipende criticamente dalla dimensione intrinseca della subvarietà e fornendo risultati di normalità asintotica per l'inferenza statistica.
Questo studio dimostra come l'ordinamento degli agenti in una dittatura seriale possa essere ottimizzato per minimizzare l'invidia giustificata, utilizzando il ranking di Kemeny o le sue varianti ponderate a seconda delle condizioni di preferenze e capacità degli oggetti.
Questo articolo propone un metodo per identificare e stimare un modello logit semiparametrico in presenza di reti sociali endogene, sfruttando la distribuzione logistica e confronti tra agenti con comportamenti di formazione della rete simili per ottenere stime coerenti e asintoticamente normali senza imporre una struttura parametrica al processo di formazione dei legami.
Questo articolo propone una nuova famiglia di stimatori della varianza basati sul jackknife a cluster per migliorare l'inferenza nei modelli di regressione lineare con clustering bidimensionale, dimostrando attraverso simulazioni e fornendo un pacchetto software Stata che tale approccio produce risultati accurati anche in campioni finiti.
Questo articolo sviluppa un approccio generalizzato per l'ottimizzazione dei contratti in team, dimostrando che l'allocazione ottimale degli incentivi richiede di equalizzare il prodotto tra produttività individuale, centralità organizzativa e reattività agli incentivi monetari, al fine di gestire le esternalità e le complementarità nel lavoro di gruppo.
Questo articolo deriva nuovi risultati asintotici per l'estimatore Adaptive LASSO in regressioni di cointegrazione con regressori locali all'unità, proponendo regioni di confidenza uniformemente valide e facilmente implementabili che superano i limiti delle tradizionali regioni basate sulla proprietà oracle, come dimostrato da simulazioni e un'applicazione empirica sul tasso di disoccupazione statunitense.
Questo articolo presenta un controesempio che invalida l'assiomatizzazione del rapporto di verosimiglianza aggregato proposta da Chiappori et al. (2025), identifica la corretta classe di indici caratterizzata dai loro assiomi, propone nuove condizioni per recuperare la caratterizzazione originale, segnala errori nella caratterizzazione di altre misure e generalizza il rapporto di probabilità ai mercati multi-tipologia.
Questo studio dimostra che, in un duopolio Hotelling, la concorrenza tramite contratti sequenziali offerti prima che i consumatori conoscano le proprie preferenze può aumentare il surplus dei consumatori rispetto alla vendita al dettaglio, invertendo il risultato tipico del monopolio grazie a una maggiore omogeneità della domanda e a contratti esclusivi che intensificano la competizione.
Il paper propone un stimatore doppiamente robusto con correzione della varianza jackknife HAC per garantire inferenze spaziali valide e intervalli di confidenza stabili in presenza di etichette mancanti a caso e dipendenza spaziale, risolvendo il problema della distorsione statistica indotta dal cross-fitting.
Il documento evidenzia come le simulazioni basate sul disegno standard possano fuorviare l'inferenza statistica negli studi sugli shock di condivisione (shift-share) confondendo gli effetti causali con la dipendenza degli errori, e propone approcci alternativi che allineano il processo generatore di dati simulato alla realtà empirica per garantire risultati validi.