5 resultados para Fermi-density distribution with two parameters

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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This pap er analyzes the distribution of money holdings in a commo dity money search-based mo del with intermediation. Intro ducing heterogeneity of costs to the Kiyotaki e Wright ( 1989 ) mo del, Cavalcanti e Puzzello ( 2010) gives rise to a non-degenerated distribution of money. We extend further this mo del intro ducing intermediation in the trading pro cess. We show that the distribution of money matters for savings decisions. This gives rises to a xed p oint problem for the saving function that di cults nding the optimal solution. Through some examples, we show that this friction shrinks the distribution of money. In contrast to the Cavalcanti e Puzzello ( 2010 ) mo del, the optimal solution may not present the entire surplus going to the consumer. At the end of the pap er, we present a strong result, for a su cient large numb er of intermediaries the distribution of money is degenerated.

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Bounds on the distribution function of the sum of two random variables with known marginal distributions obtained by Makarov (1981) can be used to bound the cumulative distribution function (c.d.f.) of individual treatment effects. Identification of the distribution of individual treatment effects is important for policy purposes if we are interested in functionals of that distribution, such as the proportion of individuals who gain from the treatment and the expected gain from the treatment for these individuals. Makarov bounds on the c.d.f. of the individual treatment effect distribution are pointwise sharp, i.e. they cannot be improved in any single point of the distribution. We show that the Makarov bounds are not uniformly sharp. Specifically, we show that the Makarov bounds on the region that contains the c.d.f. of the treatment effect distribution in two (or more) points can be improved, and we derive the smallest set for the c.d.f. of the treatment effect distribution in two (or more) points. An implication is that the Makarov bounds on a functional of the c.d.f. of the individual treatment effect distribution are not best possible.

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Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

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The aim of this paper is to analyze extremal events using Generalized Pareto Distributions (GPD), considering explicitly the uncertainty about the threshold. Current practice empirically determines this quantity and proceeds by estimating the GPD parameters based on data beyond it, discarding all the information available be10w the threshold. We introduce a mixture model that combines a parametric form for the center and a GPD for the tail of the distributions and uses all observations for inference about the unknown parameters from both distributions, the threshold inc1uded. Prior distribution for the parameters are indirectly obtained through experts quantiles elicitation. Posterior inference is available through Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulations are carried out in order to analyze the performance of our proposed mode1 under a wide range of scenarios. Those scenarios approximate realistic situations found in the literature. We also apply the proposed model to a real dataset, Nasdaq 100, an index of the financiai market that presents many extreme events. Important issues such as predictive analysis and model selection are considered along with possible modeling extensions.

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We study tournaments with many ex-ante asymmetric (heterogeneous) contestants as an independent-private-values all-pay auction. The asymmetry is either with respect to the distribution of valuations for the prize or the risk preferences. By characterizing equilibria in tnonotone strategies we show that tournaments \:vith man~y heterogenous contestants are qualitatively distinct. First, with two (or many ex-ante identical) participants, a contestant always exerts some effort with positive probability. In contrast, with many asymmetric participants, one 1night not exert any effort at all, even if there is a positive probability that he has the highest valuation among ali. Second, in tournan1ents with t'wo (o r n1any ex-ante h01nogenous) contestants, equilibrium effort densities are decreasing. This prediction is at odds with experimental evidence that shows the empírica! density might be increasing at high effort levels. V\.lith rnany heterogeneous contestants, however. the increasing bid density is consistent with an equilibrium behavior.