877 resultados para [JEL:J63] Labor and Demographic Economics - Mobility, Unemployment, and Vacancies - Turnover


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This paper addresses the issue of estimating semiparametric time series models specified by their conditional mean and conditional variance. We stress the importance of using joint restrictions on the mean and variance. This leads us to take into account the covariance between the mean and the variance and the variance of the variance, that is, the skewness and kurtosis. We establish the direct links between the usual parametric estimation methods, namely, the QMLE, the GMM and the M-estimation. The ususal univariate QMLE is, under non-normality, less efficient than the optimal GMM estimator. However, the bivariate QMLE based on the dependent variable and its square is as efficient as the optimal GMM one. A Monte Carlo analysis confirms the relevance of our approach, in particular, the importance of skewness.

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This paper considers various asymptotic approximations in the near-integrated firstorder autoregressive model with a non-zero initial condition. We first extend the work of Knight and Satchell (1993), who considered the random walk case with a zero initial condition, to derive the expansion of the relevant joint moment generating function in this more general framework. We also consider, as alternative approximations, the stochastic expansion of Phillips (1987c) and the continuous time approximation of Perron (1991). We assess how these alternative methods provide or not an adequate approximation to the finite-sample distribution of the least-squares estimator in a first-order autoregressive model. The results show that, when the initial condition is non-zero, Perron's (1991) continuous time approximation performs very well while the others only offer improvements when the initial condition is zero.

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This note investigates the adequacy of the finite-sample approximation provided by the Functional Central Limit Theorem (FCLT) when the errors are allowed to be dependent. We compare the distribution of the scaled partial sums of some data with the distribution of the Wiener process to which it converges. Our setup is purposely very simple in that it considers data generated from an ARMA(1,1) process. Yet, this is sufficient to bring out interesting conclusions about the particular elements which cause the approximations to be inadequate in even quite large sample sizes.

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Recent work shows that a low correlation between the instruments and the included variables leads to serious inference problems. We extend the local-to-zero analysis of models with weak instruments to models with estimated instruments and regressors and with higher-order dependence between instruments and disturbances. This makes this framework applicable to linear models with expectation variables that are estimated non-parametrically. Two examples of such models are the risk-return trade-off in finance and the impact of inflation uncertainty on real economic activity. Results show that inference based on Lagrange Multiplier (LM) tests is more robust to weak instruments than Wald-based inference. Using LM confidence intervals leads us to conclude that no statistically significant risk premium is present in returns on the S&P 500 index, excess holding yields between 6-month and 3-month Treasury bills, or in yen-dollar spot returns.

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We characterize Paretian quasi-orders in the two-agent continuous case.

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We consider the problem of testing whether the observations X1, ..., Xn of a time series are independent with unspecified (possibly nonidentical) distributions symmetric about a common known median. Various bounds on the distributions of serial correlation coefficients are proposed: exponential bounds, Eaton-type bounds, Chebyshev bounds and Berry-Esséen-Zolotarev bounds. The bounds are exact in finite samples, distribution-free and easy to compute. The performance of the bounds is evaluated and compared with traditional serial dependence tests in a simulation experiment. The procedures proposed are applied to U.S. data on interest rates (commercial paper rate).

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Cet article illustre l’applicabilité des méthodes de rééchantillonnage dans le cadre des tests multiples (simultanés), pour divers problèmes économétriques. Les hypothèses simultanées sont une conséquence habituelle de la théorie économique, de sorte que le contrôle de la probabilité de rejet de combinaisons de tests est un problème que l’on rencontre fréquemment dans divers contextes économétriques et statistiques. À ce sujet, on sait que le fait d’ignorer le caractère conjoint des hypothèses multiples peut faire en sorte que le niveau de la procédure globale dépasse considérablement le niveau désiré. Alors que la plupart des méthodes d’inférence multiple sont conservatrices en présence de statistiques non-indépendantes, les tests que nous proposons visent à contrôler exactement le niveau de signification. Pour ce faire, nous considérons des critères de test combinés proposés initialement pour des statistiques indépendantes. En appliquant la méthode des tests de Monte Carlo, nous montrons comment ces méthodes de combinaison de tests peuvent s’appliquer à de tels cas, sans recours à des approximations asymptotiques. Après avoir passé en revue les résultats antérieurs sur ce sujet, nous montrons comment une telle méthodologie peut être utilisée pour construire des tests de normalité basés sur plusieurs moments pour les erreurs de modèles de régression linéaires. Pour ce problème, nous proposons une généralisation valide à distance finie du test asymptotique proposé par Kiefer et Salmon (1983) ainsi que des tests combinés suivant les méthodes de Tippett et de Pearson-Fisher. Nous observons empiriquement que les procédures de test corrigées par la méthode des tests de Monte Carlo ne souffrent pas du problème de biais (ou sous-rejet) souvent rapporté dans cette littérature – notamment contre les lois platikurtiques – et permettent des gains sensibles de puissance par rapport aux méthodes combinées usuelles.

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In this paper, we study the asymptotic distribution of a simple two-stage (Hannan-Rissanen-type) linear estimator for stationary invertible vector autoregressive moving average (VARMA) models in the echelon form representation. General conditions for consistency and asymptotic normality are given. A consistent estimator of the asymptotic covariance matrix of the estimator is also provided, so that tests and confidence intervals can easily be constructed.

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We study the implications of two solidarity conditions on the efficient location of a public good on a cycle, when agents have single-peaked, symmetric preferences. Both conditions require that when circumstances change, the agents not responsible for the change should all be affected in the same direction: either they all gain or they all loose. The first condition, population-monotonicity, applies to arrival or departure of one agent. The second, replacement-domination, applies to changes in the preferences of one agent. Unfortunately, no Pareto-efficient solution satisfies any of these properties. However, if agents’ preferred points are restricted to the vertices of a small regular polygon inscribed in the circle, solutions exist. We characterize them as a class of efficient priority rules.

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In an abstract two-agent model, we show that every deterministic joint choice function compatible with the hypothesis that agents act noncooperatively is also compatible with the hypothesis that they act cooperatively. the converse is false.

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Assuming at least three individuals and some regularity conditions, we construct a set S* of Pareto surfaces which is an ordinal basis of the set S of all surfaces: every surface in S is ordinally equivalent to some surface in S* and all surfaces in S* are ordinally distinct.

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Many unit root and cointegration tests require an estimate of the spectral density function at frequency zero at some process. Kernel estimators based on weighted sums of autocovariances constructed using estimated residuals from an AR(1) regression are commonly used. However, it is known that with substantially correlated errors, the OLS estimate of the AR(1) parameter is severely biased. in this paper, we first show that this least squares bias induces a significant increase in the bias and mean-squared error of kernel-based estimators.

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Did the recent transition to liberal democracy in Eastern Europe consitute revolutions? Here, game theory is used to structure an explanation of institutional change proposed by Harold Innis (1950).

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L’auteur s’intéresse à la question de savoir si le droit du travail américain est plus favorable à l’investissement direct étranger (IDE) que le droit du travail québécois dans le contexte de l’ALENA. Pour ce faire, il fait une revue de littérature sur les déterminants de la localisation de l’IDE afin de clarifier l’importance du droit du travail national dans les décisions d’investissement des entreprises multinationales. Celle-ci révèle que la localisation de l’IDE est un processus complexe et multidimensionnel impliquant un grand nombre de facteurs, dont certains sont associés à la demande, d’autres aux coûts, d’autres aux caractéristiques des pays-hôtes, et d’autres, enfin, au risque. Le droit du travail national, bien que revêtant une certaine importance, n’est qu’un facteur parmi d’autres. Elle révèle également que l’importance relative des déterminants de la localisation de l’IDE, incluant le droit du travail national, varie elle-même en fonction d’autres facteurs, comme le secteur d’activité de lentreprise, sa stratégie, sa taille et la motivation de l’IDE. Ensuite, il fait une étude de droit comparé entre le Québec et le Massachusetts afin d’identifier les principales différences qui existent entre les deux régimes de droit du travail. Cette étude a permis d’identifier des différences importantes entre les deux systèmes étudiés. Ainsi, dans lensemble, le droit du travail applicable au Massachusetts se fonde davantage sur les principes de la liberté contractuelle et du laisser-faire que le droit du travail québécois, qui est beaucoup plus interventionniste. Enfin, l’auteur analyse les différences observées dans le cadre de l’étude de droit comparé à la lumière des conclusions de sa revue de littérature sur les déterminants de la localisation de l’IDE. Il en vient à la conclusion que bien qu’à de nombreux égards le droits du travail québécois s’avère plus avantageux que le droit du travail applicable au Massachusetts aux fins de la localisation de l’IDE, c’est plutôt ce dernier qui, de façon générale, s’avère le plus avantageux à ce chapitre. En effet, dans lensemble, le droit du travail québécois est susceptible d’imposer des coûts de main-d’œuvre supérieurs et de réduire la flexibilité du marché du travail davantage que le droit du travail applicable au Massachusetts. Or, considérant que le droit du travail national n’est qu’un facteur parmi d’autres dans la décision de localisation de l’IDE, le Québec n’est pas sans moyens. En effet, il possède d’autres avantages comparatifs qu’il peut faire valoir auprès des entreprises qui œuvrent dans des secteurs d’activités où ces avantages concurrentiels sont valorisés et susceptibles d’être exploités. De plus, considérant que le droit du travail national a un importance relative qui varie elle-même en fonction d’autres facteurs, le droit du travail québécois n’a pas nécessairement le même effet sur tous les investisseurs. Enfin, considérant que le droit du travail remplit des fonctions sociales autant que des fonctions économiques, c’est un faux débat que de mettre l’accent uniquement sur les conséquences « négatives » du droit du travail national sur l’IDE. En effet, c’est faire complètement abstraction de la question des coûts sociaux que le droit du travail permet de prévenir au sein d’une société.