Explaining Investment Dynamics in U.S. Manufacturing: A Generalized (S, s) Approach
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要从企业固定调整成本与投资决策构建结构模型，并推导聚合投资的非线性时间序列。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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解释美国制造业投资动态：广义（S，s）方法
- 研究问题
- 企业面对随机固定调整成本而出现跳跃式投资时，如何解释其聚合后的非线性投资动态及对累积冲击的反应？
- 方法与思路
- 作者从企业调整行为建立聚合投资模型，以随产能缺口平滑变化的调整概率替代尖锐阈值，并用美国制造业投资数据比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型具有便于聚合的性质并产生非线性时间序列；在战后制造业设备与建筑投资的样本内外评价中优于标准线性模型。
- 阅读关注点
- 应核对固定成本分布、调整概率与聚合机制、结构参数识别及估计方法，并检查样本外划分、比较基准和评价指标。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要；摘要未说明识别条件、样本划分及改善幅度，不能推广为其他行业或时期的普遍优势。
原文摘要
In this paper, the authors derive a model of aggregate investment that builds from the lumpy microeconomic behavior of firms facing stochastic fixed adjustment costs. Instead of the standard sharp (S, s) bands, firms' adjustment policies take the form of a probability of adjustment (adjustment hazard) that responds smoothly to changes in firms' capacity gap. The model has appealing aggregation properties, and yields nonlinear aggregate time series processes. The passivity of normal times is, occasionally, more than offset by the brisk response to large accumulated shocks. Using within and out-of-sample criteria, the authors find that the model performs substantially better than the standard linear models of investment for postwar sectoral U.S. manufacturing equipment and structures investment data.