経済

経済学や計量経済学を学び、教え、研究し、応用する人々のためのQ&A

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通貨切り下げとテキーラ危機の原因
私は過去に起こったいくつかの有名な危機について読んでいて、1994-96年の間にメキシコで「テキーラ危機」に遭遇しました。 背景として、テキーラ危機（メキシコペソ危機または12月のミス危機とも呼ばれる）は、1994年12月にメキシコ政府が米ドルに対するペソの突然の切り下げによって引き起こされた通貨危機であり、最初の国際金融金融の1つになりました。投資家がメキシコから撤退したため、「資本逃避」によって引き起こされた危機。 メキシコの債券であるテスボノスの延長発行も危機の一因となった このような場合の通貨切り下げのメカニズムは何ですか？
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LENモデルの同等性
開始位置は、不完全な情報（モラルハザード）と次のプロパティを持つプリンシパルエージェントモデルです。 エージェントユーティリティ：u(z)=−e(−raz)u(z)=−e(−raz)u(z)=-e^{(-r_az)} 主な効用：B(z)=−e(−rpz)B(z)=−e(−rpz)B(z)=-e^{(-r_pz)} エフォートレベルe∈Re∈Re\in \Bbb R アウトカムx∈R,x∼N(μ(e),σ),μ′(e)>0,μ′′(e)≤0x∈R,x∼N(μ(e),σ),μ′(e)>0,μ″(e)≤0x\in \Bbb R, x\sim N(\mu(e), \sigma), \mu'(e)>0, \mu''(e)\le0 契約：、w(x)=a+bxw(x)=a+bxw(x)=a+bx ここで、とr Pは、それぞれエージェントとプリンシパルの絶対リスク回避のArrow-Prattメジャーです。rArAr_ArPrPr_P エージェントの努力が見えないときに、プリンシパルがエージェントに提供する最適な契約を探しています。プリンシパルのユーティリティは次のように書くことができます： UP(e,a,b)=∫∞−∞−e(−rP((1−b)x−a))f(x∣e)dxUP(e,a,b)=∫−∞∞−e(−rP((1−b)x−a))f(x∣e)dxU^P(e,a,b)=\int_{-\infty}^\infty-e^{(-r_P((1-b)x-a))}f(x\mid e) \, dx 次の同等性が成り立つことを示したいと思います。つまり、プリンシパルの効用の最大化は、次の同等性のRHSとして書くことができます。 maxe,a,b∫∞−∞−e(−rP((1−b)x−a))f(x∣e)dx⇔maxe,a,b(1−b)μ(e)−a−rP2(1−b)2σ2maxe,a,b∫−∞∞−e(−rP((1−b)x−a))f(x∣e)dx⇔maxe,a,b(1−b)μ(e)−a−rP2(1−b)2σ2\max_{\rm e,a,b}\int_{-\infty}^\infty-e^{(-r_P((1-b)x-a))}f(x\mid e) \, dx \Leftrightarrow \max_{\rm e,a,b}(1-b)\mu(e)-a-\frac{r_P}2(1-b)^2\sigma^2 f(x|e)=1σ2π√e(−12(x−μ(e)σ)2)f(x|e)=1σ2πe(−12(x−μ(e)σ)2)f(x|e)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{(-\frac{1}2(\frac{x-\mu(e)}\sigma)^2)}x∼N(μ(e),σ)x∼N(μ(e),σ)x\sim N(\mu(e),\sigma)μ(e)μ(e)\mu(e)σ>0σ>0\sigma>0 f(x|e)f(x|e)f(x|e)
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独占が最も有害な需要関数は何ですか？
限界費用がゼロの会社を考えてみましょう。それが無料で製品を提供する場合、すべての需要は満たされ、社会福祉は可能な限り最大になります。これをと呼び。WWW しかし、会社は独占企業であるため、収益を最適化するために需要を減らし、価格を上げます。これで社会福祉は少しだけ、例えばだけ増加します。VVV 福祉の相対的な損失（重荷の損失）をとして定義します。この比率は、需要関数の形状に依存します。だから私の質問は：この比率は有界ですか、それとも任意に大きくできますか？特に：W/VW/VW/V 場合は制限され、その後、どのような需要の機能のためにそれが最大のですか？W/VW/VW/V 場合は無制限で、その後、需要関数のどのような家族のためには、任意の大きさになることができますか？W/VW/VW/V これが私が今までに試したことです。してみましょう（も逆需要関数である）消費者の限界効用関数です。有限で滑らかで単調に減少し、ドメインスケーリングされていると仮定します。してみましょう、その抗誘導体であること。次に：のx ∈ [ 0 、1 ] U （X ）u(x)u(x)u(x)x∈[0,1]x∈[0,1]x\in[0,1]U(x)U(x)U(x) uW=U(1)−U(0)W=U(1)−U(0)W = U(1)-U(0)、下の総面積。uuu x m uV=U(xm)−U(0)V=U(xm)−U(0)V = U(x_m)-U(0)、ここでは独占によって生み出された量です。これは、「デッドウェイトロス」の部分を除いて、下の領域です。xmxmx_muuu xm=argmax(x⋅u(x))xm=arg⁡max(x⋅u(x))x_m = \arg \max (x \cdot u(x)) =プロデューサーの収入を最大にする数量（マークされた長方形）。 u （x m）= − x m u ′（x m）xmxmx_mは通常、1次条件を使用して計算できます：。u(xm)=−xmu′(xm)u(xm)=−xmu′(xm)u(x_m) = -x_m u'(x_m) 動作を理解するために、関数ファミリをいくつか試しました。W/VW/VW/V ましょうここで、パラメータです。次に： t > 1u(x)=(1−x)t−1u(x)=(1−x)t−1u(x)=(1-x)^{t-1}t>1t>1t>1 U(x)=−(1−x)t/tU(x)=−(1−x)t/tU(x)=-(1-x)^{t}/t。 一次条件は、を与えます。xm=1/txm=1/tx_m=1/t W=U(1)−U(0)=1/tW=U(1)−U(0)=1/tW=U(1)-U(0) …
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リスク中立エージェントによるモラルハザード
私たちは、プリンシパルがリスクを嫌い、エージェントがリスクに中立である隠されたアクションを持つプリンシパルエージェントモデルを持っています。また、2つのレベルの出力xxxとx′x′x'（x′>xx′>xx'>x）と2つのアクションがあると仮定しa,a′a,a′a,a'ます。アクションa 、a ' の下でのx 'の確率それぞれ定義します。また、アクションa ´からのエージェントの非効用は− 1です。p(a),p(a′)p(a),p(a′)p(a),p(a')x′x′x'a,a′a,a′a,a'a′a′a'−1−1-1。関連付けられている賃金x,x′x,x′x,x'は、それぞれw,w′w,w′w,w'です。 私の問題は、最適な契約でx′−w′=x−wx′−w′=x−wx'-w' =x-wであること、つまり、リスクニュートラルなエージェントがプロジェクトに関連するすべての変動性を引き受けることを示す方法がわからないことです。 私は（誘導するために主要な欲求を想定し、問題形式化する「そう、私の質問は自明です、）a′a′a' max{w,w′}u(x′−w′)p(a′)+u(x−w)(1−p(a′))max{w,w′}u(x′−w′)p(a′)+u(x−w)(1−p(a′))\max\limits_{\{w,w'\}} u(x'-w')p(a') + u(x-w)(1-p(a')) st w′p(a′)+w(1−p(a′))−1≥0w′p(a′)+w(1−p(a′))−1≥0w'p(a') + w(1-p(a')) - 1 \geq 0 w′p(a′)+w(1−p(a′))−1≥w′p(a)+w(1−p(a))w′p(a′)+w(1−p(a′))−1≥w′p(a)+w(1−p(a))w'p(a') + w(1-p(a')) - 1 \geq w'p(a) + w(1-p(a)) 特に、「標準」の個別の合理性（λλ\lambda乗数を使用）およびインセンティブの互換性（μμ\mu乗数を使用）の制約に従ってプリンシパルの期待されるペイオフを最大化することで問題を解決しようとする場合（プリンシパルはより多くに興味があると思います）費用のかかるアクションa′a′a'）上記の結果と一致しない2つの方程式になります。特に： u′(x−w)=λ+μ[1−(1−p(a))(1−p(a′))]u′(x−w)=λ+μ[1−(1−p(a))(1−p(a′))] u'(x-w) = \lambda + \mu [1- \frac{(1-p(a))}{(1-p(a'))}] u′(x′−w′)=λ+μ[1−p(a)p(a′)]u′(x′−w′)=λ+μ[1−p(a)p(a′)] u'(x'-w') = \lambda + \mu [1- \frac{p(a)}{p(a')}] がの場合に成り立つことは明らかですが、この問題にはません（ここでは、）。別の可能性は、インセンティブの互換性制約がスラックであると仮定することです（したがって）。しかし、プリンシパルが最もコストのかかるアクション（ここで助けます）を誘発したいとき、なぜそれが成り立つのか理解できません。 P …
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経済学における定性的方法
量的分析者およびアームチェアエコノミストとして、私は他の社会科学で行われているように質的分析を行う理由はほとんどありません。 しかし、私は、（主に社会調査組織からの）経済問題のかなり詳細な分析に遭遇し続けます。これらは常に、強制収容所によって提示されたものと同じ重みを保持するものとして押し出され提示されています。 これが暴言に変わることを望まないので、この質問に意見が分かれた場合は閉じてください。 私の質問は次のとおりです。質的分析は正式な経済調査のどこに適合するのですか？
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発表された合併および買収取引が実際に完了した割合はどのくらいですか？
発表されたすべてのM＆Aディールが完了しているわけではないと想定しています。独占禁止法や消費者保護機関など、2社がM＆Aを完了することを法的に禁止する要因があります。統計上、発表されたM＆A取引に対する完了したM＆A取引の割合はどのくらいか。 可能であれば参照を提供してください
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通貨が桁違いにカバーしているのはなぜですか？
1 USDを参照として使用すると、ほとんどの通貨はUSDから5オーダーの範囲内にあります。つまり、ほとんどの通貨の1単位は0.2 USDから5 USDの価値があります。（出典）実際、ほとんどのヨーロッパの通貨（ポンド、ユーロ、フラン）はほぼ正確に1米ドルです（それぞれ0.75、0.90、0.98）。 ただし、米ドルから数桁離れている通貨もあります。100円はUSDを構成し、1000ウォンはUSDを構成します。 なぜこれらの通貨は1 USDの値から遠いのですか？これらの国（この場合は日本と韓国）の開発中に、通貨単位がUSDと天文学的に異なる原因となったのは何ですか。
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第一の福祉定理での局所的な非飽満仮定の目的は何ですか？
利益最大化の仮定は、 if xi≻x∗i then pixi>piwiif xi≻xi∗ then pixi>piwi\text{if } x_i \succ x_i^* \text{ then } p_ix_i > p_i w_i わかりましたので、これはエージェントがユーティリティ最大化/合理的であるかどうかを示します。次に、彼がバンドルよりも厳密に好ましいバンドルを選択しない場合、それは手頃な価格であってはなりません。 なぜそれを言うために必要なローカルの飽食の仮定は何ですか if xi⪰x∗i then pixi≥piwiif xi⪰xi∗ then pixi≥p私w私\text{if } x_i \succeq x_i^* \text{ then } p_ix_i \geq p_i w_i これが利益最大化の仮定から自動的に行われないのはなぜですか？私たちが知っているならバツ私≻バツ∗私⟹p私バツ私>p私w私バツ私≻バツ私∗⟹p私バツ私>p私w私x_i \succ x_i^* \implies p_ix_i > p_i w_i、それは明らかではありませんか バツ私=バツ∗私⟹p私バツ私=p私w私バツ私=バツ私∗⟹p私バツ私=p私w私x_i = x_i^* …
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使用されている公平な分割アルゴリズムの実用的な例
均質なケーキを2人で公平に共有するという問題を考えてみましょう。分割と選択の手順によって公平な分割が可能であることはよく知られています。プレーヤー1がケーキを2つにカットし、プレーヤー2がピースを選択します。 この問題は、不均一なケーキ、3人以上のプレイヤーなどに一般化できます。 私の質問は次のとおりです。実用的なアプリケーションでこのような問題の解決策として浮上する公平な分割手順（分割や選択など）を使用している人々の具体的な例はありますか？
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時間経過に伴う分布の進化を計算する
私たちは異なる年齢$ a $の人々の集団を持っています、時間は$ t $でインデックスされています。人が死ぬ割合は$ d（a、t）$です。簡単にするために、出生を無視してください。時間の経過に伴う年齢分布の進化を計算したいと思います。 $ a $以下の人の質量を$ F（a、t）$で表します $$ F（a、t）= \ int_0 ^ {a} m（\ tilde a、t）d \ tilde a $$ 最終的に、私はいくつかのコルモゴロフ前進方程式の後にいます つまり、 $$ \ partial_t F（a、t）$$ 私のアプローチ $ f（a、t）$が年齢$ a $で、時点$ t $の人々の密度を示すものとします。離散時間近似から始めて、$ \ Delta $をゼロにします。離散的な各時点で、 $$ f（a + \ Delta、t + \ Delta）=（1-P（a、t））f（a、t）$$ ここで、$ P（a、t）$は、$ d（a、t）$の離散時間アナログです。 …
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完璧な情報の正式な定義
私はゲーム理論における「完璧な情報」の正式な定義を探しています。 私がそれを見つけることができる本またはできればオンラインペーパーに私を導いてください。 関連するメモ の その用語のウィキペディアのページ あまり役に立ちません。それは非公式の定義を提供するだけです： ゲーム理論では、大規模フォームゲームは、各プレイヤーが決定を下したときに、以前に発生したすべてのイベントについて完全に通知されていれば、完全な情報を持ちます。 この定義を考えると、同時移動の例は奇妙に思えます。言及されたゲーム（例えば、反復囚人のジレンマ）は、第２の移動者が単に第１の移動を認識していない場合に、連続的な移動をするように容易に変更され得る。このゲームは同じ広範な形式を持ちますが、非公式の定義にはもはや適合しません。
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OLGモデルにおける動的（パレート）非効率の本当の原因は何ですか？
この質問はしばらく私を混乱させる。私の第一印象は、パレート準最適性は、古い世代が取引を動機づけることなくすべてを消費するという特徴によるものであるということです。しかし、経済成長への近代的な紹介の最初の例を見た後、それは単なる偽装版です。 ヒルベルトのグランドホテルのパラドックス 。 本の中のスクリーンショット： OLGモデルにおける動的（パレート）非効率の本当の原因は何ですか？
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時系列回帰における適切なラグ数をどのように決定すればよいでしょうか。
経済モデルの推定に時系列データを使用しています。私はエラー訂正モデルのための適切な遅れを決定したい（ ECM ）モデルなど。確認できます AIC 、ＳＣおよびＨＱ基準を決定して適切な遅れを決定する。しかし、私はそれから始めなければならないという最大の遅れについてはよくわかりません。年次、四半期、および月次の時系列の最大ラグとは何ですか。 ARDL、VAR、VECMなど他の計量経済学的アプローチを使用した場合、最大ラグは変更されますか？
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