Checking Cheap Talk
이 논문은 다차원 상태 하에서 수신자가 상태의 한 차원을 확인하고 행동하는 sender-receiver 게임에서, 발신자가 상태의 높은 구성 요소를 밝히고 수신자가 이를 확인하는 영향력 있는 균형의 존재 조건과 의사소통의 이득을 규명합니다.
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econ
73 편의 논문
Initial-Condition-Robust Inference in Autoregressive Models
이 논문은 초기 조건이 정상적이거나 고정되었다는 가정이 성립하지 않을 때에도 점근적 및 유한 표본에서 초기 조건에 완전히 강건한 신뢰구간을 제안하며, 이는 조건부 이분산성에도 견고하고 기존 방법 대비 신뢰구간 길이에 미치는 비용은 미미함을 보여줍니다.
Comment on 'What's the Matter with Tie-Breaking: Improving Efficiency in School Choice'
이 논문은 Erdil & Ergin (2008) 의 학교 선택 연구에서 사용된 코드의 버그를 수정하여 불안정한 매칭 문제를 해결하고, 수정된 실험 결과에 따라 개선된 학생의 비율은 약간 감소하지만 순위 개선 폭은 더 크다는 사실을 규명했습니다.
The coordination gap in frontier AI safety policies
이 논문은 최첨단 AI 안전 정책이 예방에 치중하여 실패 시 대응을 조정할 제도적 역량을 소홀히 하는 구조적 격차를 지적하며, 핵안전 및 팬데믹 대비 사례를 참고해 사전 약속과 공유 프로토콜 등을 통해 조정 체계를 구축할 것을 제안합니다.
Shrinkage Regularization for (Non)Linear Serial Dependence Test
이 논문은 고차원 비가우시안 시계열 데이터에서 선형 및 비선형 시계열 종속성의 부재를 검정하기 위해 자스악과 네야지 (2023) 의 포트맨테우 검정을 정규화 기법을 통해 확장한 새로운 방법을 제시합니다.
An operator-level ARCH Model
이 논문은 기존 함수형 ARCH 모델이 점별 분산에 국한되었던 한계를 넘어, 일반 분리 가능 힐베르트 공간에서 조건부 공분산 연산자의 전체 진화를 고려하는 새로운 연산자 수준 ARCH 모델을 제안하고, 그 존재성, 모멘트, 약한 종속성 및 일관성 있는 추정량을 이론적으로 증명하며 시뮬레이션과 고빈도 데이터 적용을 통해 실용성을 입증합니다.
Gimbal Regression: Orientation-Adaptive Local Linear Regression under Spatial Heterogeneity
이 논문은 국소 회귀 분석에서 공간적 이질성과 방향성 이웃 구조로 인한 수치적 불안정성을 해결하기 위해, 방향성 가중치를 명시적으로 구성하고 폐쇄형 해를 통해 안정적인 계산을 보장하는 '짐벌 회귀 (Gimbal Regression)'라는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
Delegated Information Provision
이 논문은 의사결정자가 실험자의 설득 유인을 고려하여 실험을 위임할 때, 최적의 위임 집합이 '이중 검열 (double censorship)' 형태의 실험을 통해 정보 제공과 설득 제한 사이의 균형을 이룸을 보여줍니다.
Double Machine Learning for Time Series
이 논문은 정상 시계열의 시간가역성을 활용한 '역교차적합 (Reverse Cross-Fitting)' 기법과 편향 최소화를 위한 튜닝 규칙을 도입하여 거시경제 시계열 데이터에 적용 가능한 이중 기계학습 (Double Machine Learning) 추정량을 개발하고, 이를 통해 Tier 1 규제자본 증가의 동적 효과를 추정하는 등 거시경제 인과추론의 유효성을 입증합니다.
A Semi-Structural Model with Household Debt for Israel
이 논문은 가계 부채와 신용 스프레드 간의 긍정적 관계를 반영하는 이스라엘 경제용 준구조적 DSGE 모형을 제시하여, 통화정책이 신용시장 변동에 반응해야 하며 거시건전성 정책이 과다 차입을 억제하고 수요 약화 시 신용 스프레드 감소를 통해 경기 부양에 기여할 수 있음을 규명합니다.
Thin Sets Are Not Equally Thin: Minimax Learning of Submanifold Integrals
이 논문은 경제학에서 자주 등장하는 '얇은 집합 (Lebesgue 측도 0 인 부분다양체)'으로 식별되는 함수적 추정치에 대해, 집합의 고유 차원 이 추정 속도에 결정적인 영향을 미친다는 것을 증명하고, 비모수 회귀, 밀도, 도구변수 함수 등 다양한 맥락에서 최적의 수렴 속도와 점근적 정규성을 갖는 통일된 추정 및 추론 이론을 제시합니다.
Making Serial Dictatorships Fair
이 논문은 우선순위 기반 매칭에서 serial dictatorship 의 순서를 결정할 때, 선호가 동일하고 균등하게 분포된 경우 켄메이 (Kemeny) 순위가 공정성을 극대화하며, 이러한 조건이 완화되면 가중 켄메이 순위가 최적의 해결책이 됨을 보여줍니다.
Identification and Estimation of a Semiparametric Logit Model using Network Data
이 논문은 네트워크 형성이 내생적인 상황에서 로지스틱 분포 가정을 활용하여 준모수적 로짓 모델의 식별 가능성을 증명하고, 네트워크 유사성을 기반으로 한 매칭 추정자를 제안하여 마이크로파이낸스 도입 사례를 통해 내생적 네트워크 형성을 고려할 때 추정된 공변량 효과가 크게 달라질 수 있음을 보여줍니다.
Jackknife inference with two-way clustering
이 논문은 이차원 군집화 (two-way clustering) 가 적용된 선형 회귀 모델에서 기존 방법의 한계를 극복하고 점근적으로 유효한 추론을 보장하는 새로운 군집 자귀 (cluster jackknife) 기반 분산 추정량과 이를 구현하는 Stata 패키지를 제안합니다.
Incentive Design with Spillovers
이 논문은 네트워크 게임 기법을 활용하여 팀 프로젝트의 스퍼러 효과 (spillovers) 하에서 최적의 인센티브 설계가 각 구성원의 생산성, 조직 내 중심성, 그리고 금전적 인센티브에 대한 반응성을 곱한 값이 균등화되도록 해야 함을 규명합니다.
Beyond the Oracle Property: Adaptive LASSO in Cointegrating Regressions with Local-to-Unity Regressors
이 논문은 단위근 과정에 대한 불확실성이 있는 공적분 회귀에서 적응형 LASSO 추정량의 새로운 점근적 성질을 규명하고, 오라클 속성에 기반한 기존 방법의 한계를 극복하여 모든 모수 공간에서 유효한 신뢰구간을 구성하는 방법을 제시합니다.
A Note on Assortativeness Measures
이 논문은 Chiappori 등 (2025) 의 정렬성 측정치에 대한 공리화에서 발견된 오류를 지적하고 수정안을 제시하며, 특히 오즈비 (odds ratio) 를 다유형 시장으로 일반화합니다.
Competitive Sequential Screening
이 논문은 소비자가 제품 선호도를 완전히 파악하기 전에 기업이 옵션 계약을 통해 선별하는 경쟁 상황을 분석하여, 정보 수준이 낮을 때의 조기 계약이 독점과 달리 소비자 잉여를 증가시키고 배타적 계약이 경쟁을 심화시켜 소비자 후생을 더욱 높인다는 점을 규명합니다.
Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
이 논문은 예측된 라벨과 결측이 무작위 (MAR) 인 공간 의존성 데이터에서 교차 적합으로 인한 분산 추정의 왜곡을 해결하기 위해 잭나이프 기반의 공간 HAC 분산 보정을 도입한 이중 강건 추정기를 제안하여, 하향 통계적 추론의 유효성을 보장합니다.
On the Use of Design-Based Simulations
이 논문은 표준 설계 기반 시뮬레이션이 실제 데이터 생성 과정과 불일치하여 공간 상관관계로 인한 추론 왜곡을 과장할 수 있음을 지적하고, 이를 해결하기 위한 대안적 시뮬레이션 설계의 필요성을 강조합니다.