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Este artigo analisa um jogo de comunicação em que um receptor pode verificar uma dimensão de um estado multidimensional antes de agir, identificando equilíbrios influentes nos quais o remetente revela quais componentes do estado são mais altos e o receptor escolhe verificar um deles, permitindo que o remetente se beneficie da comunicação se preferir esse resultado à ausência de comunicação.
Este artigo propõe um novo intervalo de confiança para o parâmetro autoregressivo que é robusto tanto assintoticamente quanto em amostras finitas a condições iniciais não estacionárias e à heterocedasticidade condicional, mantendo um comprimento competitivo quando a condição inicial é estacionária ou fixa.
Este artigo identifica e corrige um erro de implementação no código original de Erdil & Ergin (2008) que gerava emparelhamentos instáveis, revelando que, embora as conclusões teóricas permaneçam válidas, a fração real de alunos que se beneficiam é ligeiramente menor e a melhoria média de classificação é maior do que o relatado anteriormente.
O artigo argumenta que as políticas de segurança da IA de fronteira negligenciam a capacidade institucional de coordenar respostas quando a prevenção falha, propondo a adoção de mecanismos como pré-comprometimento e protocolos compartilhados, inspirados em regimes de segurança nuclear e preparação para pandemias, para preencher essa lacuna estrutural.
Este artigo apresenta um teste regularizado baseado na estatística de portmanteau para verificar a ausência de dependência serial linear e não linear em séries temporais não Gaussianas de alta dimensão.
Este artigo propõe um novo modelo ARCH em nível de operador para dados em espaços de Hilbert que captura a evolução completa do operador de covariância condicional, estabelecendo condições para soluções estacionárias, derivando estimadores consistentes e validando a abordagem através de simulações e aplicação a retornos intradiários de alta frequência.
Este artigo propõe a Regressão Gimbal (GR), um framework de regressão local determinístico e geometricamente consciente que utiliza pesos direcionais explícitos e soluções de forma fechada para garantir estabilidade numérica e diagnósticos transparentes na presença de heterogeneidade espacial e vizinhanças anisotrópicas.
O artigo analisa como um designer pode otimizar a seleção de experimentos para um tomador de decisão, restringindo o conjunto de testes admissíveis para mitigar a tendência do experimentador a persuadir em vez de informar, identificando que, sob preferências em forma de S, a estratégia ótima envolve "dupla censura" com uma região de agrupamento intermediária que beneficia o designer ao equilibrar a limitação da persuasão com a manutenção da provisionamento de informação valiosa.
Este artigo propõe uma modificação do estimador de Aprendizado de Máquina Duplo, denominada "Reverse Cross-Fitting", que aproveita a reversibilidade temporal de séries estacionárias para permitir inferência causal válida e robusta em contextos de séries temporais macroeconômicas de alta dimensão, como demonstrado em simulações e na aplicação à estimação dos efeitos dinâmicos de um aumento no capital regulatório Tier 1.
Este artigo propõe um modelo DSGE semi-estrutural para a economia israelense que incorpora atritos financeiros no setor de crédito das famílias, demonstrando que a reação da política monetária aos spreads de crédito e o uso de políticas macroprudenciais para mitigar o endividamento excessivo são essenciais para estabilizar a inflação, a atividade real e prevenir crises de desalavancagem.
Este artigo estabelece uma teoria unificada para a estimação e inferência de funcionais identificados por "conjuntos finos" (subvariedades), demonstrando que a taxa de convergência minimax ótima depende criticamente da dimensão intrínseca da subvariedade e fornecendo métodos de inferência assintoticamente normais.
Este artigo demonstra que, para minimizar a inveja justificada em ditaduras seriadas, a ordem ideal dos agentes deve ser determinada por uma classificação de Kemeny (ou ponderada) de suas prioridades, dependendo das condições de distribuição de preferências e capacidades dos objetos.
Este artigo propõe um método de identificação e estimação para modelos logit semiparamétricos com redes sociais endógenas, demonstrando que a distribuição logística permite identificar parâmetros de inclinação através de comparações entre agentes com comportamentos de formação de rede idênticos, o que resulta em estimadores consistentes e impacta significativamente a análise de adoção de microfinanças.
Este artigo propõe e valida uma nova família de estimadores de variância robusta ao agrupamento bidimensional baseada no jackknife de clusters, que, quando combinada com métodos para evitar matrizes de variância indefinidas, oferece inferências mais precisas em amostras finitas para modelos de efeitos fixos, com implementação disponível no pacote Stata `twowayjack`.
O artigo desenvolve uma generalização de agentes múltiplos para a otimização de contratos em projetos de equipe, demonstrando que a alocação ótima de incentivos exige igualar o produto entre produtividade individual, centralidade organizacional e sensibilidade a incentivos monetários, permitindo analisar questões aplicadas como a recompensa à capacidade versus colaboração e o impacto das complementaridades na dispersão salarial.
Este artigo apresenta novos resultados assintóticos para o estimador Adaptive LASSO em regressões de cointegração com regressores locais à unidade, demonstrando que as aproximações baseadas na propriedade de oráculo podem ser inadequadas e propondo regiões de confiança uniformemente válidas e fáceis de implementar que cobrem com segurança todo o espaço de parâmetros.
Este artigo apresenta um contraexemplo que invalida a axiomatização original do índice de razão de verossimilhança agregada proposta por Chiappori et al. (2025), identifica a classe correta de índices caracterizados por esses axiomas, propõe axiomas adicionais para recuperar a caracterização desejada, aponta erros em outras axiomatizações do mesmo estudo e generaliza a razão de chances para mercados com múltiplos tipos.
Este artigo analisa um duopólio de Hotelling onde a competição por meio de contratos sequenciais, que bloqueiam os consumidores em uma firma antes de eles conhecerem suas preferências, pode paradoxalmente aumentar o excedente do consumidor em comparação com a precificação spot, especialmente quando a contratação ocorre cedo ou é exclusiva.
O artigo propõe um estimador duplamente robusto com correção de variância jackknife HAC para garantir inferência estatística espacialmente válida e intervalos de confiança confiáveis em cenários de dados com rótulos ausentes e dependentes, superando as distorções causadas pela correlação induzida pelo cross-fitting.
Este artigo demonstra que simulações baseadas em desenho que fixam resultados e reamostram choques em designs de compartilhamento de deslocamento podem confundir efeitos causais reais com dependência de erros, levando a distorções na inferência, e propõe alternativas que alinham melhor o processo gerador de dados simulado com a realidade.