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Il paper sviluppa metodi di stima e inferenza per un modello macroeconomico con molteplici equilibri comportamentali, dimostrando la consistenza e la normalità asintotica degli stimatori e proponendo procedure di inferenza che gestiscono le distribuzioni limite non standard derivanti da soluzioni di equilibrio ripetute.
Questo studio dimostra che in un contesto di screening sequenziale multidimensionale, un monopolista può estrarre l'intero surplus in anticipo sfruttando le informazioni private iniziali del compratore, e che, sotto specifiche condizioni di ordinamento stocastico e dipendenze invarianti, il meccanismo ottimale si riduce all'offerta indipendente dei migliori meccanismi di screening sequenziale per ciascun bene, giustificando così pratiche commerciali diffuse come i pagamenti per l'adesione seguiti da vendite separate.
Questo studio analizza come i costi nulli di replicazione nei mercati digitali portino un monopolista a sottinvestire nella qualità massima e a distribuire versioni degradate, evidenziando come la concorrenza, pur aggravando l'inefficienza produttiva, migliori quella distributiva.
Questo articolo sviluppa tassi di convergenza generali e ampiamente applicabili per le statistiche ordinate indotte, fornendo risultati precisi che superano le limitazioni delle condizioni di regolarità esistenti e permettendo l'analisi sia di punti interni che di frontiera, come richiesto nei disegni di interruzione della regressione.
Il paper introduce ForeComp, un pacchetto R che facilita il confronto dell'accuratezza predittiva mediante test di Diebold-Mariano con inferenza a smoothing fisso, offrendo strumenti diagnostici e dimostrando le proprie applicazioni attraverso dati reali e simulazioni Monte Carlo.
Questo articolo sviluppa un quadro unificato per l'analisi controfattuale in modelli incompleti, dimostrando che l'identificazione e la simulazione controfattuale sono compiti isomorfi e proponendo un'estensione del metodo della funzione di supporto che garantisce risultati acuti anche quando le tradizionali condizioni di limitatezza sono violate.
Questo studio dimostra che trasformare i predittori macroeconomici in indicatori binari di "rischio" basato su soglie migliora significativamente la previsione delle recessioni statunitensi, rendendo i modelli lineari competitivi con metodi di apprendimento automatico complessi.
Questo articolo propone una nuova strategia di identificazione per gli effetti medi del trattamento su soggetti trattati in dati panel con esiti discreti, basata sull'indipendenza delle transizioni e su una struttura Markoviana di tipo latente, che supera i limiti delle tradizionali differenze nelle differenze e fornisce stime sostanzialmente diverse in tre applicazioni empiriche.
Il paper propone un modello teorico che dimostra come la strategia retorica del "whataboutism" possa esacerbare l'uso di discorsi offensivi e portare al collasso totale delle norme di civiltà, specialmente nelle società polarizzate.
Questo articolo propone un framework di apprendimento online per modelli a indice monotono semiparametrici, basato su una strategia in due fasi che combina un algoritmo di avvio stabile e un metodo di sieve ortogonalizzato per ottenere stime consistenti e rate ottimali in contesti di dati in streaming con vincoli di memoria.
Questo articolo propone un metodo di identificazione gestibile per i modelli di formazione di reti strategiche con eterogeneità non osservata, utilizzando una tecnica di "limitazione per " basata su restrizioni di monotonia e configurazioni di sottorete per derivare vincoli identificativi e stime informative dei parametri strutturali.
Questo studio chiarisce le condizioni per l'esistenza degli stimatori di massima verosimiglianza in una vasta classe di modelli lineari generalizzati, dimostrando come verificare tali condizioni anche in contesti ad alta dimensionalità e come ottenere stime coerenti per alcuni parametri anche quando le condizioni non sono soddisfatte.
Questo articolo introduce un quadro probabilistico bayesiano unificato basato sulla regressione a saturazione di indicatori e su un prior spike-and-slab per identificare e valutare l'efficacia delle politiche climatiche nel settore dei trasporti stradali europei, dimostrando prestazioni superiori rispetto agli approcci frequentisti, specialmente in presenza di frequenti cambiamenti strutturali.