5 resultados para Inequality decomposition

em Université de Montréal, Canada


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In this paper, we present graphical and quantitative evidence on the important role played by changes in labor market institutions on the rise in wage inequality in the United States during the 1980s. We show that the decline in the real value of the minimium wage and in the rate of unionization explains over a third of the rise in inequality among men.

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We consider the following question: does market failure justify redistribution? We argue that the general answer to this question is no, in the sense that policies for correcting market failures do not aim at producing a "desirable" income distribution. This follows from the fact that, by construction, market failure is a deviation from "efficiency" that does not involve any notion of a desirable distribution of welfare (or income). However, there are special cases where a "corrective measure" involving redistribution can offset a market failure, so this can provide a form of efficiency- based justification for redistribution.

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On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.