NCube/papyrus huggingface dataset:
Harsanyi’s Social Aggregation Theorem : A Multi-Profile Approach with Variable-Population Extensions

This paper provides new versions of Harsanyi’s social aggregation theorem that are formulated in terms of prospects rather than lotteries. Strengthening an earlier result, fixed-population ex-ante utilitarianism is characterized in a multi-profile setting with fixed probabilities. In addition, we extend the social aggregation theorem to social-evaluation problems under uncertainty with a variable population and generalize our approach to uncertain alternatives, which consist of compound vectors of probability distributions and prospects.

Keyphrases: Harsanyi’s social aggregation theorem, multi-profile social choice, population ethics
Correcting the Errors : A Note on Volatility Forecast Evaluation Based on High-Frequency Data and Realized Volatilities

This note develops general model-free adjustment procedures for the calculation of unbiased volatility loss functions based on practically feasible realized volatility benchmarks. The procedures, which exploit the recent asymptotic distributional results in Barndorff-Nielsen and Shephard (2002a), are both easy to implement and highly accurate in empirically realistic situations. On properly accounting for the measurement errors in the volatility forecast evaluations reported in Andersen, Bollerslev, Diebold and Labys (2003), the adjustments result in markedly higher estimates for the true degree of return-volatility predictability. Cette note développe des méthodes d’ajustement, sans spécifier le modèle, qui corrigent le biais induit par les erreurs de mesures de la volatilité dans la mesure de performance des méthodes de prévision de la volatilité. Les procédures, qui utilisent la récente théorie asymptotique de Barndorff-Nielsen et Shephard (2002a), sont faciles à mettre en oeuvre et très performantes dans les situations empiriques usuelles. En particulier, la prise en compte des erreurs de mesures dans les procédures de prévision de Andersen, Bollerslev, Diebold et Labys (2003), amène à des performances de prévision de la volatilité très élevées.

Keyphrases: measurement errors, model-free adjustment procedures, integrated volatility, realized volatility, high-frequency data, time series forecasting, Mincer-Zarnowitz regressions, erreurs de mesure, méthode d’ajustement, volatilité intégrée, volatilité réalisée, données à haute fréquence, prévision de séries chronologiques, régressions de Mincer-Zarnowitz
Méthodes d’inférence exactes pour un modèle de régression avec erreurs AR(2) gaussiennes

Ce texte propose des méthodes d’inférence exactes (tests et régions de confiance) sur des modèles de régression linéaires avec erreurs autocorrélées suivant un processus autorégressif d’ordre deux [AR(2)], qui peut être non stationnaire. L’approche proposée est une généralisation de celle décrite dans Dufour (1990) pour un modèle de régression avec erreurs AR(1) et comporte trois étapes. Premièrement, on construit une région de confiance exacte pour le vecteur des coefficients du processus autorégressif (&#966;). Cette région est obtenue par inversion de tests d’indépendance des erreurs sur une forme transformée du modèle contre des alternatives de dépendance aux délais un et deux. Deuxièmement, en exploitant la dualité entre tests et régions de confiance (inversion de tests), on détermine une région de confiance conjointe pour le vecteur &#966; et un vecteur d’intérêt M de combinaisons linéaires des coefficients de régression du modèle. Troisièmement, par une méthode de projection, on obtient des intervalles de confiance «marginaux» ainsi que des tests à bornes exacts pour les composantes de M. Ces méthodes sont appliquées à des modèles du stock de monnaie (M2) et du niveau des prix (indice implicite du PNB) américains In this paper, we consider a linear regression model with Gaussian autoregressive errors of order p = 2, which may be nonstationary. Exact inference methods (tests and confidence region) are developed for the autoregressive parameters and the regression coefficients. We generalize the method proposed in Dufour (1990) for linear regression models with autoregressive errors of order p = 1. The proposed approach consists in three stages. First, we build an exact confidence set for the complete vector of the autoregressive coefficients (&#966;). This region is obtained by inverting independence tests for model errors after the model has been transformed to get independent errors under the null hypothesis. The independence tests are based on combining tests for the presence of autocorrelation at lags one and two. Exploiting the duality between tests and confidence sets, an exact confidence set is then built by finding the set of autoregressive parameter values which are not rejected (test inversion). Second, using this confidence set for &#966;, simultaneous confidence sets for the autoregressive parameters and regression coefficients are obtained. Finally, marginal confidence intervals for the regression coefficients are derived using a projection approach. We also propose generalized bounds tests for the regression parameters. These methods are applied to time series models of the U.S. money stock (M2) and GNP deflator. Keywords : AR(2) errors, exact test, confidence set, induced test, generalized bounds test, projection method, test inversion, money stock, M2, price level

Keyphrases: régression linéaire, AR(2), région de confiance exacte, test induit, test à borne généralisé, projection, masse monétaire, M2, niveau des prix, autocorrélation, AR(2), test exact, projection, M2
Efficient Priority Rules

We study the assignment of indivisible objects with quotas (houses, jobs, or offices) to a set of agents (students, job applicants, or professors). Each agent receives at most one object and monetary compensations are not possible. We characterize efficient priority rules by efficiency, strategy-proofness, and reallocation-consistency. Such a rule respects an acyclical priority structure and the allocations can be determined using the deferred acceptance algorithm.

Keyphrases: acyclical priority structures, indivisible objects
Resource-Monotonicity for House Allocation Problems

We study a simple model of assigning indivisible objects (e.g., houses, jobs, offices, etc.) to agents. Each agent receives at most one object and monetary compensations are not possible. We completely describe all rules satisfying efficiency and resource-monotonicity. The characterized rules assign the objects in a sequence of steps such that at each step there is either a dictator or two agents who “trade” objects from their hierarchically specified “endowments.”

Keyphrases: indivisible objects, resource-monotonicity
Short run and long run causality in time series: Inference

We propose methods for testing hypotheses of non-causality at various horizons, as defined in Dufour and Renault (1998, Econometrica). We study in detail the case of VAR models and we propose linear methods based on running vector autoregressions at different horizons. While the hypotheses considered are nonlinear, the proposed methods only require linear regression techniques as well as standard Gaussian asymptotic distributional theory. Bootstrap procedures are also considered. For the case of integrated processes, we propose extended regression methods that avoid nonstandard asymptotics. The methods are applied to a VAR model of the U.S. economy. Nous proposons des méthodes pour tester des hypothèses de non-causalité à différents horizons, tel que défini dans Dufour et Renault (1998, Econometrica). Nous étudions le cas des modèles VAR en détail et nous proposons des méthodes linéaires basées sur l’estimation d’autorégressions vectorielles à différents horizons. Même si les hypothèses considérées sont non linéaires, les méthodes proposées ne requièrent que des techniques de régression linéaire de même que la théorie distributionnelle asymptotique gaussienne habituelle. Dans le cas des processus intégrés, nous proposons des méthodes de régression étendue qui ne requièrent pas de théorie asymptotique non standard. L’application du bootstrap est aussi considérée. Les méthodes sont appliquées à un modèle VAR de l’économie américaine. MOTS CLES : séries chronologiques, causalité, causalité indirecte, causalité à différents horizons, autorégression, modèle autorégressif, autorégression vectorielle, VAR, processus stationnaire, processus non stationnaire, processus intégré, racine unitaire, autorégression étendue, bootstrap, Monte Carlo, macroéconomie, monnaie, taux d’intérêt, production, inflation.

Keyphrases: time series, Granger causality, indirect causality, multiple horizon causality, autoregression, autoregressive model, vector autoregression, VAR, stationary process, nonstationary process, integrated process, unit root, extended autoregression, bootstrap, macroeconomics, money, interest rates, output, VAR, bootstrap, Monte Carlo, inflation
Yesterday’s Games: Contingency Learning and the Growth of Public Spending, 1890-1938

Neither democracy nor globalization can explain the doubling of the peacetime public share in many Western countries between World Wars I and II. Here we examine two other explanations that are consistent with the timing of the observed changes, namely, (1) a shift in the demand for public goods and (2) the effect of war on the willingness to share. We first model each of these approaches as a contingency-learning phenomenon within Schelling’s Multi-Person Dilemma. We then derive verifiable propositions from each hypothesis. National time series of public spending as a share of GNP reveal no unit root but a break in trend, a result shown to favor explanation (2) over (1).

Keyphrases: Wagner's Law, war, government expenditures, democracy, globalization
The Backing of Government Debt and the Price Level

This paper studies the interdependence between fiscal and monetary policies, and their joint role in the determination of the price level. The government is characterized by a long-run fiscal policy rule whereby a given fraction of the outstanding debt, say d, is backed by the present discounted value of current and future primary surpluses. The remaining debt is backed by seigniorage revenue. The parameter d characterizes the interdependence between fiscal and monetary authorities. It is shown that in a standard monetary economy, this policy rule implies that the price level depends not only on the money stock, but also on the proportion of debt that is backed with money. Empirical estimates of d are obtained for OECD countries using data on nominal consumption, monetary base, and debt. Results indicate that debt plays only a minor role in the determination of the price level in these economies. Estimates of d correlate well with institutional measures of central bank independence. Dans cet article, nous étudions la dépendance entre les politiques fiscales et monétaires et leur rôle conjoint dans la détermination du niveau des prix. Dans le cadre étudié, une politique fiscale de long terme permet à l'État de supporter une part d d'une importante dette publique par la valeur présente escomptée des excédents primaires courants et futurs. Le reste de la dette est supporté par seigneuriage. Le paramètre d illustre la dépendance entre les autorités monétaires et fiscales. Nous montrons que dans une économie monétaire standard, cette règle de politique implique que le niveau des prix ne dépend pas uniquement du stock de monnaie, mais aussi de la part de la dette supportée par la monnaie. Dans une application empirique, nous estimons les valeurs de d pour les pays de l'OCDE à partir de données sur la consommation nominale, la base monétaire et la dette publique. Selon nos résultats, la dette semble jouer un rôle mineur dans la détermination du niveau des prix de ces économies. De plus, les estimations de d sont en accord avec les mesures habituelles d'indépendance des banques centrales.

Keyphrases: Ricardian/Non-Ricardian regimes, policy rules, central banking, régimes ricardiens et non ricardiens, règles de politique, banque centrale
Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

This paper employs the one-sector Real Business Cycle model as a testing ground for four different procedures to estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models. The procedures are: 1 ) Maximum Likelihood, with and without measurement errors and incorporating Bayesian priors, 2) Generalized Method of Moments, 3) Simulated Method of Moments, and 4) Indirect Inference. Monte Carlo analysis indicates that all procedures deliver reasonably good estimates under the null hypothesis. However, there are substantial differences in statistical and computational efficiency in the small samples currently available to estimate DSGE models. GMM and SMM appear to be more robust to misspecification than the alternative procedures. The implications of the stochastic singularity of DSGE models for each estimation method are fully discussed. Cet article utilise un modèle de cycles réels à un secteur pour tester la validité et l'efficacité de quatre procédures d'estimation des modèles d'équilibre général dynamique stochastique (EGDS): 1) estimation par maximum de vraisemblance avec ou sans erreur de mesure et en introduisant un cadre bayésien à l'aide de distributions a priori; 2) par méthode des moments généralisée; 3) par méthode des moments simulés; et enfin, 4) par inférence indirecte. Des simulations de Monte-Carlo montrent que toutes ces méthodes produisent des estimateurs généralement bons sous l'hypothèse nulle. Cependant, leurs efficacités statistiques et computationnelles diffèrent de façon substantielle, en particulier lorsque l'on se place dans de petits échantillons comme ceux généralement disponibles pour estimer ce type de modèle. Dans ce cas, les méthodes des moments semblent être les plus robustes à une mauvaise spécification du modèle. Enfin, nous discutons, de manière exhaustive, de l'implication de la singularité stochastique des modèles EGDS pour chaque méthode d'estimation.

Keyphrases: DSGE models, estimation methods, Monte Carlo analysis, stochastic sin- gularity, Bayesian priors, modèles EGDS, méthodes d'estimation, simulations de Monte-Carlo, singularité stochastique, cadre bayésien
Nonlinear Monetary Policy Rules: Some New Evidence for the U.S.

This paper derives optimal monetary policy rules in setups where certainty equivalence does not hold because either central bank preferences are not quadratic, and/or the aggregate supply relation is nonlinear. Analytical results show that these features lead to sign and size asymmetries, and nonlinearities in the policy rule. Reduced-form estimates indicate that US monetary policy can be characterized by a nonlinear policy rule after 1983, but not before 1979. This finding is consistent with the view that the Fed's inflation preferences during the Volcker-Greenspan regime differ considerably from the ones during the Burns-Miller regime. Dans cet article, nous dérivons les règles de politique monétaire optimales dans des cadres où \"l'équivalence certaine\" n'est pas satisfaite. On trouve des cas de ce type lorsque, par exemple, les préférences de la banque centrale ne sont pas quadratiques ou lorsque la relation d'offre agrégée n'est pas linéaire. Les résultats théoriques semblent montrer qu'ils peuvent conduire à des asymétries de signe et de niveau et à des nonlinéarités dans la règle de politique. À partir d'estimations de la forme réduite sur données américaines, nous trouvons que la politique monétaire des États-Unis peut être caractérisée par une règle décisionnelle non linéaire après 1983, mais que ce n'est pas le cas avant 1979. Ces résultats reflètent bien la nette différence d'attitude de la Réserve Fédérale face à l'inflation durant les périodes Volcker-Greenspan et Burns-Miller.

Keyphrases: nonlinear Taylor rules, inflation targets, asymmetric preferences, non- linear Phillips curve, monetary policy, règles de Taylor non linéaires, objectifs d'inflation, préférences asymétriques, courbe de Phillips non linéaire, politique monétaire
Deprivation and Social Exclusion

Social exclusion manifests itself in the lack of an individual’s access to functionings as compared to other members of society. Thus, the concept is closely related to deprivation. We view deprivation as having two basic determinants: the lack of identification with other members of society and the aggregate alienation experienced by an agent with respect to those with fewer functioning failures. We use an axiomatic approach to characterize classes of deprivation and exclusion measures and apply some of them to EU data for the period from 1994 to 2000.

Keyphrases: Social Exclusion, Deprivation, Equity
Temporary Natural Resource Cartels

We analyze the behavior of a nonrenewable resource cartel that anticipates being forced, at some date in the future, to break-up into an oligopolistic market in which its members will then have to compete as rivals. Under reasonable assumptions about the value function of the individual firms in the oligopolistic equilibrium that follows the break-up, we show that the cartel will then produce more over the same interval of time than it would if there were no threat of dissolution, and that its rate of extraction is a decreasing function of the cartel's life; that there are circumstances under which the cartel will attach a negative marginal value to the resource stocks, in which case the rate of depletion will be increasing over time during the cartel phase; that, for a given date of dissolution, the equilibrium stocks allocated to the post-cartel phase will increase as a function of the total initial stocks, whereas those allocated to the cartel phase will increase at first, but begin decreasing beyond some level of the total initial stocks.

Keyphrases: Cartels, dissolution, nonrenewable natural resources
The Macroeconomic Effects of Infrequent Information with Adjustment Costs

In the last decade, the potential macroeconomic effects of intermittent large adjustments in microeconomic decision variables such as prices, investment, consumption of durables or employment – a behavior which may be justified by the presence of kinked adjustment costs – have been studied in models where economic agents continuously observe the optimal level of their decision variable. In this paper, we develop a simple model which introduces infrequent information in a kinked adjustment cost model by assuming that agents do not observe continuously the frictionless optimal level of the control variable. Periodic releases of macroeconomic statistics or dividend announcements are examples of such infrequent information arrivals. We first solve for the optimal individual decision rule, that is found to be both state and time dependent. We then develop an aggregation framework to study the macroeconomic implications of such optimal individual decision rules. Our model has the distinct characteristic that a vast number of agents tend to act together, and more so when uncertainty is large. The average effect of an aggregate shock is inversely related to its size and to aggregate uncertainty. We show that these results differ substantially from the ones obtained with full information adjustment cost models. Au cours de la dernière décennie, plusieurs articles on étudié les effets macroéconomiques que pouvaient entraîner des ajustements importants et intermittents de variables de décision microéconomiques telles que les prix, les investissements, la consommation de biens durables ou l’emploi, un comportement qui peut se justifier par la présence de coudes dans les fonctions de coûts d’ajustement. Dans ces modèles, les agents observent continuellement le niveau optimal de leur variable de décision. Dans le présent article, nous développons un modèle similaire mais où justement les agents n’observent pas continuellement ce niveau optimal car l’information arrive par intermittence comme dans le cas des publications de statistiques économiques ou des annonces de dividendes. Nous trouvons d’abord la règle optimale de décision individuelle, qui dépend à la fois du temps et de l’état de la nature. Nous développons ensuite un cadre d’agrégation afin d’étudier les implications macroéconomiques de ces règles optimales de décision individuelle. Une caractéristique distinctive de notre modèle est qu’un grand nombre d’agents tendent à agir en même temps, et ce, d’autant plus que l’incertitude est importante. L’effet moyen d’un choc agrégé est en relation inverse avec l’amplitude du choc et l’incertitude agrégée. Nous montrons que ces effets sont nettement différents des effets obtenus avec des modèles à coûts d’ajustement avec information complète.

Keyphrases: macroeconomic effects of infrequent information, adjustment costs, state dependent and time dependent rules, effets macroéconomiques d’information intermittente, coûts d’ajustement, règles de décision optimales avec coûts d’ajustement
Interpersonal Comparisons of Well-Being

This paper, which is to be published as a chapter in the Oxford Handbook of Political Economy, provides an introduction to social-choice theory with interpersonal comparisons of well-being. We argue that the most promising route of escape from the negative conclusion of Arrow’s theorem is to use a richer informational environment than ordinal measurability and the absence of interpersonal comparability of well-being. We discuss welfarist social evaluation (which requires that the levels of individual well-being in two alternatives are the only determinants of their social ranking) and present characterizations of some important social-evaluation orderings.

Keyphrases: Arrow’s theorem, social choice with interpersonal utility comparisons, welfarism
Aumann-Shapley Pricing : A Reconsideration of the Discrete Case

We reconsider the following cost-sharing problem: agent i = 1,...,n demands a quantity xi of good i; the corresponding total cost C(x1,...,xn) must be shared among the n agents. The Aumann-Shapley prices (p1,...,pn) are given by the Shapley value of the game where each unit of each good is regarded as a distinct player. The Aumann-Shapley cost-sharing method assigns the cost share pixi to agent i. When goods come in indivisible units, we show that this method is characterized by the two standard axioms of Additivity and Dummy, and the property of No Merging or Splitting: agents never find it profitable to split or merge their demands.

Keyphrases: Cost sharing, Aumann-Shapley pricing, merging, splitting
Reference Groups and Individual Deprivation

We provide an axiomatization of Yitzhaki’s index of individual deprivation. Our result differs from an earlier characterization due to Ebert and Moyes in the way the reference group of an individual is represented in the model. Ebert and Moyes require the index to be defined for all logically possible reference groups, whereas we employ the standard definition of the reference group as the set of all agents in a society. As a consequence of this modification, some of the axioms used by Ebert and Moyes can no longer be applied and we provide alternative formulations.

Keyphrases: Income distribution, deprivation, equity
The Ghost in the Machine: Inferring Machine-Based Strategies from Observed Behavior

We introduce a procedure to infer the repeated-game strategies that generate actions in experimental choice data. We apply the technique to set of experiments where human subjects play a repeated Prisoner's Dilemma. The technique suggests that two types of strategies underly the data.

Keyphrases: strategy inference, Bayesian methods, experimental economics, Prisoner's Dilemma, repeated games