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Este artigo desenvolve métodos de estimação e inferência para um modelo macroeconômico com múltiplos equilíbrios comportamentais, estabelecendo a consistência e a normalidade assintótica do estimador de mínimos quadrados não lineares e propondo procedimentos de inferência que lidam com distribuições limite não padrão quando as soluções de equilíbrio se repetem.
Este artigo demonstra que, em contextos de triagem sequencial multidimensional com informações privadas iniciais, um monopolista pode extrair integralmente as rendas de informação do comprador antes da realização das valorações, permitindo que o mecanismo ótimo se reduza à oferta independente de mecanismos de triagem sequencial para cada bem, o que justifica esquemas de pagamentos de adesão seguidos por vendas separadas observados em diversas indústrias.
Este artigo analisa a triagem baseada na qualidade em mercados de bens digitais, demonstrando que, devido ao custo nulo de degradação, o monopólio gera ineficiências produtivas e distributivas, enquanto a competição agrava a subinvestimento na qualidade máxima, mas melhora a distribuição das versões degradadas.
Este artigo estabelece taxas de convergência gerais e precisas para estatísticas ordenadas induzidas sob condições de suavidade fracas, permitindo a análise de pontos de fronteira e interiores essenciais para designs de descontinuidade de regressão e outros métodos de otimização.
O artigo apresenta o pacote R "ForeComp", uma ferramenta para comparar a precisão preditiva utilizando testes do tipo Diebold-Mariano com inferência de suavização fixa, oferecendo diagnósticos visuais e evidências empíricas sobre seu desempenho em amostras finitas.
Este artigo desenvolve um quadro unificado para análise contrafactual em modelos incompletos com restrições de suporte e momentos, demonstrando que a identificação de parâmetros estruturais e a análise contrafactual são tarefas isomórficas e provando que a abordagem da função de suporte permanece nítida para o fechamento de momentos sob condições mínimas, permitindo assim a realização de análises contrafactuais sem a necessidade de simular resultados de modelos com previsões conjuntas.
O artigo propõe uma transformação binária de indicadores econômicos, chamada "em risco", que converte variáveis contínuas em sinais de estados excepcionalmente fracos, demonstrando que essa abordagem melhora significativamente a previsão de recessões nos EUA ao capturar a natureza discreta desses eventos raros e tornar modelos lineares competitivos com métodos de aprendizado de máquina.
Este artigo propõe uma nova estratégia de identificação para efeitos médios do tratamento em dados de painel com resultados discretos, baseada na independência de transições e numa estrutura de Markov latente, superando as limitações das tendências paralelas tradicionais e gerando estimativas distintas em aplicações empíricas.
O artigo propõe um modelo teórico que demonstra como a estratégia retórica do "whataboutism" (desvio de críticas apontando falhas similares no oponente) pode exacerbar a discursos ofensivos e levar ao colapso total das normas de civilidade em sociedades polarizadas.
Este artigo propõe um novo framework de aprendizado online para modelos econométricos semiparamétricos de índice monótono, que utiliza uma abordagem em duas fases para garantir estimativas consistentes e taxas de convergência ótimas em fluxos de dados contínuos, permitindo inferência em tempo real sem a necessidade de armazenar todo o histórico de dados.
Este artigo propõe uma abordagem tratável para a identificação de modelos de formação de redes estratégicas com heterogeneidade não observada, utilizando uma técnica de "limitação por " que explora restrições de monotonicidade em configurações de sub-redes para contornar a intratabilidade do equilíbrio e obter informações identificáveis sobre os parâmetros estruturais.
Este artigo investiga as condições que garantem a existência de estimadores de máxima verossimilhança em modelos lineares generalizados, demonstrando que, mesmo quando essas condições falham, alguns parâmetros podem ainda ser estimados de forma consistente, e apresenta métodos para verificar tais condições em modelos com alta dimensionalidade, como dados de painel com efeitos fixos múltiplos.
Este artigo apresenta um novo quadro probabilístico unificado baseado em regressão saturada por indicadores e priors spike-and-slab para identificar rupturas estruturais em dados longitudinais, demonstrando superioridade sobre métodos frequentistas e aplicando-se à avaliação de políticas climáticas no setor de transportes rodoviários da Europa.