A re‐examination of the q theory of investment using u.s. firm data
利用美国企业数据重新检验投资q理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕q投资模型、调整成本参数及不完全竞争对企业行为的影响展开，直接涉及结构模型估计。
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利用美国企业数据重新检验投资q理论
- 研究问题
- Tobin's q投资模型在总量数据中表现欠佳，是否源于企业行为聚合或产品市场不完全竞争，而非模型动态本身？
- 方法与思路
- 作者利用美国企业数据重新考察q投资模型，围绕聚合和不完全竞争两种解释，分析动态设定与调整成本估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称聚合可造成动态误设的虚假证据，并部分导致调整成本向上偏差；不完全竞争可能影响部分企业的投资行为。
- 阅读关注点
- 应核对企业数据与总量数据的比较方式、调整成本的参数解释，以及市场竞争设定、估计方法和结论的统计支持。
- 阅读边界
- 摘要未说明企业样本、估计策略或内生性处理，不能确认各机制的识别；题名中的企业数据也不足以确定面板结构。
原文摘要
Abstract Investment models based on Tobin's q are theoretically appealing, but they have been an empirical disappointment when applied to aggregate time‐series data. This paper explores two potential explanations for the poor empirical performance of q investment models, problems arising from aggregation and imperfect competition. The results suggest that aggregation is responsible for spurious evidence of dynamic misspecification and at least partially responsible for an upward bias in estimated adjustment costs. The evidence also suggests that imperfect competition in output markets may have an effect on the investment behaviour of some firms.