我们研究经验和分析经济增长和波动的大小分布。实证分析是进行我们的数据集公司大小,与强调一次性分配以及经济增长概率分布。帕累托法则和Gibrat定律通常用于研究公司大小分布。讨论他们的理论关系,表明他们是complementable双峰分布的公司规模。我们介绍经济机制,建议公司大小的双峰分布。我们学习的机制已经知道在经济长期以来文学。然而,他们并没有在一个动态的背景下研究公司的决策问题。允许这些机制从而将引起企业对某些特征的异质性。然后我们展示不同类型的测试数据对我们公司大小标明公司规模的双峰分布。
<年代p一个ncl作为年代=”end-abs">
1。介绍
最近的统计研究公司大小分布在不同的国家和时间(见Gibrat [<一个href="#B13">1一个>),藤原et al。<一个href="#B10">2一个>和Mantegna和斯坦利<一个href="#B19">3一个>]。)表明,公司规模的分布遵循一个权力法律事务所规模的各种措施,如总资产和员工人数。大小分布非正态的公司一直是一个长期有争议的问题在工业组织文学。一个重要的早期研究公司大小分布发现,它遵循Gibrat定律(<一个href="#B13">1一个>]。
gydF4y2Ba看经验数据,指出,公司发展不均衡。公司大小变化或波动。看这一个定量的方法是看概率分布函数(pdf)的增长率,这被定义为第二年的比率的值和第一年的价值。在这方面有一些研究[<一个href="#B11">4一个>),再次上尾巴,导致确认Gibrat定律(<一个href="#B13">1一个>),即第一年增长率pdf条件的价值从第一年的独立价值。换句话说,第一年的增长率是独立的价值,当后者很大。
gydF4y2Ba这两个法律的事实,帕累托定律和Gibrat定律,观察共存提出深之间的关系。事实上,这样一个关系被发现时,细致平衡定律,即同时pdf的价值和第二年的第一年价值交换的两个变量是对称的。这也会导致一个理论关系的正增长的pdf和增长率相同的负增长一边,被确认的数据。
gydF4y2Ba整体最近的实证研究发现,第一,公司的大小分布的上尾帕累托定律认为(这也可能是符合Gibrat定律,超过一定最小大小公司的增长率是独立的大小),第二,的方差公司的增长率是独立于大小超过某一最小大小,第三,上下移动的频率大小的类也是大致相同的一定规模以上的类。
gydF4y2Ba然而,所有三个结果似乎与事实一致,上部尺寸类行为独特从较低的大小类和中型类是“变薄。“因此,可能有一个倾向twin-peak分布与不同的上下大小类的行为。实证研究可能要处理公司大小类的事实组织不同,有双峰分布的大小类从长远来看。(最近其他文献也发现了双峰公司大小分布;看到Bottazzi和西奇(<一个href="#B5">5一个>)和Bottazzi et al。<一个href="#B6">6一个>]。)我们还提供了一种分析讨论帕累托法则的关系和Gibrat定律。但由于这种关系的推导,而技术、细节提出了本研究在附录<一个href="#sec6">一个一个>。分析公司的尾巴上下大小分布通过帕累托法则和Gibrat定律是辅以实证研究,解决了问题“稀疏”的中间,公司规模的双峰分布的问题。
gydF4y2Ba大小分布的统计研究以来,公司不给我们提供了很多见解的潜在机制,我们也关注公司大小分布的动态给统计结果的一些理论基础。我们介绍和研究经济机制可以解释公司规模和公司增长的动力。我们表明,有一个悠久的传统经济理论,尤其是在过去的五十年的产业组织文学指出一些主要机制为什么确实期望一个企业在长期的双峰大小分布。在部分<一个href="#sec2">2一个>和<一个href="#sec3">3一个>的上下文中,我们将展示这些机制的动态投资模型公司。在理论研究中,我们认为公司可能是异构的大小,因为他们接触到的一些后续机制。
gydF4y2Ba我们想排除一些武断的行为的公司,因此假定所有公司追求相同的动态投资策略旨在最大化他们的未来支付的现值。当然,还有其他影响公司整体需求增长等,行业需求,成本和技术冲击和复杂的融资实践。但我们想只关注一些经济理论的主要机制,研究了长期以来,面对隐含预测公司大小动态实证研究的结果。
gydF4y2Ba本文的其余部分组织如下。在部分<一个href="#sec2">2一个>和<一个href="#sec3">3一个>我们引入机制,可能导致某些公司的大小分布的性质,特别是twin-peak分配公司的大小。节<一个href="#sec4">4一个>,然后会显示我们的实证结果证明确实有一个倾向twin-peak大小分布的公司从长远来看。部分<一个href="#sec5">5一个>总结了纸。附录<一个href="#sec6">一个一个>介绍了帕累托定律的技术关系的推导和Gibrat法与上下大小类。
2。公司大小分布的动力学建模
我们在这里介绍一些机制,可能会引来一些动力学向twin-peak大小分布的公司。第一个重要的机制,我们想研究是基于本地规模收益递增。这个想法的本地文学中存在规模收益递增自马歇尔(<一个href="#B20">7一个>]。最近,它已经广泛被受雇于亚瑟(<一个href="#B2">8一个>- - - - - -<一个href="#B4">10一个>)表明,各种各样的正反馈,如学习利用,规模经济,并增加返回信息和技能是如果一个公司享有,例如,通过历史事故,一些规模优势。特此,局部增加回报可能是近似的凸凹形生产函数像斯科巴提出的还<一个href="#B24">11一个>)和布鲁克Milliaris (<一个href="#B8">12一个>]。
gydF4y2Ba第二个机制是基于调整资本成本一直受雇于投资理论自从艾斯纳和Stroz [<一个href="#B9">13一个>卢卡斯],[<一个href="#B18">14一个>),古尔德(1968)。我们将探索二次以及更一般的调整资本成本和研究到什么程度会生成一个尺度依赖的动态。我们尤其感兴趣的大小对调整成本的影响,将是大公司的优势。(调整成本的进一步讨论和调查文献中给出了加藤et al。<一个href="#B17">15一个>]。)
gydF4y2Ba第三个机制可以看到起源于成本和缓解信贷(或密度)。重要贡献这条线的研究可以发现在汤森(<一个href="#B25">16一个>),伯南克et al。<一个href="#B7">17一个>],Grune et al。<一个href="#B15">18一个>]。此文献假定借款和贷款关系中的信息不对称和代理成本。这可能,Gertler和吉尔(<一个href="#B12">19一个>)表明,尤其适用于小型企业。我们在这里画的洞察力文学昂贵的状态验证(这个文学起源于汤森(的开创性工作<一个href="#B25">16一个>]。),银行必须支付成本为了观察借款人的意识到回报。这激发了抵押信贷的使用。假定计费抵押借款支付风险溢价超过抵押借款或自筹经费。风险溢价来自破产的威胁即从成本由审计、会计、法律费用以及损失的资产带来的资产清算。所以,希望对不同类型的公司不同,因此信贷风险溢价水平分布在公司已经默顿(<一个href="#B22">20.一个>已经证明。
gydF4y2Ba据推测,风险溢价之间借款人的预期回报和无风险利率为零,在极限情况下,当债务接近零。一个合适的函数这种溢价,将在下面介绍。然而,即使信贷成本是endogenized传播,可能有外部借贷约束公司财政投资。
gydF4y2Ba我们可以指定一个一般模型的公司<年代vg height="9.9250002" id="M1" style="vertical-align:-0.13794pt;width:4.9875002px;" version="1.1" viewbox="0 0 4.9875002 9.9250002" width="4.9875002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
这可能是暴露于上述机制。让我们定义公司的动态决策问题<年代vg height="9.9250002" id="M2" style="vertical-align:-0.13794pt;width:4.9875002px;" version="1.1" viewbox="0 0 4.9875002 9.9250002" width="4.9875002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
的脸。除了索引<年代vg height="9.9250002" id="M3" style="vertical-align:-0.13794pt;width:4.9875002px;" version="1.1" viewbox="0 0 4.9875002 9.9250002" width="4.9875002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,提出了决策问题如下:<年代p一个ncl作为年代=”equation" id="EEq1">
(
)
=
米
一个
x
∞
0
−
̇
̇
(
(
)
,
(
)
)
,
(
2
。
1
)
(
)
=
(
)
−
(
)
,
(
0
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=
,
(
2
。
2
)
(
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=
(
(
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,
(
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−
(
(
(
)
,
(
)
)
−
(
)
)
,
(
0
)
=
0
。
(
2
。
3
)
公司的决策问题是其现值最大化<年代vg height="13.45" id="M7" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
,(<一个href="#EEq1">2。1一个>),使用投资<年代vg height="12.675" id="M8" style="vertical-align:-2.34499pt;width:7.1374998px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.1374998 12.675" width="7.1374998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
选择变量。(后来,我们搁置时间指数)。这个术语下的积分(<一个href="#EEq1">2。1一个>)是贴现回报,<年代vg height="13.6125" id="M9" style="vertical-align:-2.34499pt;width:40.275002px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.275002 13.6125" width="40.275002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
,
)
,公司的净收益折现率折现<年代vg height="10.7375" id="M10" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.3125px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.3125 10.7375" width="8.3125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。方程(<一个href="#EEq1">2。2一个>)代表资本存量的运动定律,<年代vg height="10.7375" id="M11" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,<年代vg height="6.9875002" id="M12" style="vertical-align:-0.13794pt;width:9.3000002px;" version="1.1" viewbox="0 0 9.3000002 6.9875002" width="9.3000002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
一个表示资本存量的折旧系数。方程(<一个href="#EEq1">2。3一个>)表示的发展公司的债务,<年代vg height="10.325" id="M13" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。注意,我们允许负投资利率<年代vg height="13.6125" id="M14" style="vertical-align:-2.34499pt;width:33.412498px;" version="1.1" viewbox="0 0 33.412498 13.6125" width="33.412498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<
0
这是可逆的投资为简单起见。(模型也可以解释为用劳动效率;因此,<年代vg height="6.9875002" id="M15" style="vertical-align:-0.13794pt;width:9.3000002px;" version="1.1" viewbox="0 0 9.3000002 6.9875002" width="9.3000002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
能代表资本折旧率的总和和外生技术变革的速度)。在(<一个href="#EEq1">2。3一个>),这个词<年代vg height="13.45" id="M16" style="vertical-align:-2.21957pt;width:50.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 50.037498 13.45" width="50.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
,
)
代表了信贷成本取决于公司的净资产,和<年代vg height="7.1875" id="M17" style="vertical-align:-0.13794pt;width:7.3874998px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.3874998 7.1875" width="7.3874998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可以被视为股息支付(或资产持有者的消费流),将这里视为外生。(如何endogenized进一步指定Grune et al。<一个href="#B15">18一个>]。)
gydF4y2Ba允许调整的成本,<年代vg height="16.612499" id="M18" style="vertical-align:-2.34499pt;width:36.012501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.012501 16.612499" width="36.012501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
−
,是由公司的净收入<年代p一个ncl作为年代=”equation" id="EEq4">
(
,
)
=
(
)
−
−
−
,
(
2
。
4
)
公司的收入<年代vg height="13.55" id="M20" style="vertical-align:-2.29482pt;width:26.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 26.75 13.55" width="26.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
是来自资本存量,通过生产函数,定义如下。所以,总的来说,投资,<年代vg height="12.675" id="M21" style="vertical-align:-2.34499pt;width:7.1374998px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.1374998 12.675" width="7.1374998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
,进行以最大化净收益的现值(<一个href="#EEq4">2。4一个>)考虑到调整资本成本<年代vg height="16.612499" id="M22" style="vertical-align:-2.34499pt;width:36.012501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.012501 16.612499" width="36.012501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
−
在(<一个href="#EEq4">2。4一个>)。请注意,<年代vg height="11.0625" id="M23" style="vertical-align:-0.30096pt;width:36.5px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.5 11.0625" width="36.5" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
0
,<年代vg height="11.0625" id="M24" style="vertical-align:-0.30096pt;width:36.137501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.137501 11.0625" width="36.137501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
0
,<年代vg height="13.55" id="M25" style="vertical-align:-2.29482pt;width:36.049999px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.049999 13.55" width="36.049999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
1
,<年代vg height="13.6125" id="M26" style="vertical-align:-2.34499pt;width:35.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 35.262501 13.6125" width="35.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
0
是常数。为<年代vg height="13.4875" id="M27" style="vertical-align:-2.34499pt;width:63.362499px;" version="1.1" viewbox="0 0 63.362499 13.4875" width="63.362499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
=
,二次调整的成本。
gydF4y2Ba作为生产函数,<年代vg height="13.55" id="M28" style="vertical-align:-2.29482pt;width:26.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 26.75 13.55" width="26.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
,我们可能需要一个生产函数凸凹形像斯科巴提出了还<一个href="#B24">11一个>),指定以下给我们第一个机制整合进我们的模型。我们也可以使用柯布-道格拉斯生产函数<年代vg height="14.15" id="M29" style="vertical-align:-2.29482pt;width:69.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 69.25 14.15" width="69.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
和压力调整资本成本与规模效应。这将提供我们的第二个变体模型。
gydF4y2Ba自净收益(<一个href="#EEq4">2。4一个>),减少股息流<年代vg height="7.1875" id="M30" style="vertical-align:-0.13794pt;width:7.3874998px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.3874998 7.1875" width="7.3874998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
可以是负的,临时预算约束需要进一步从信贷市场贷款,如果有积极的净收益,减少股息,债务可以退休了。
gydF4y2Ba注意,在上面的一般情况下的调整成本<年代vg height="16.612499" id="M31" style="vertical-align:-2.34499pt;width:36.012501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.012501 16.612499" width="36.012501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
−
在(<一个href="#EEq4">2。4一个>),如果我们把<年代vg height="13.55" id="M32" style="vertical-align:-2.29482pt;width:36.049999px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.049999 13.55" width="36.049999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
2
和<年代vg height="13.6125" id="M33" style="vertical-align:-2.34499pt;width:35.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 35.262501 13.6125" width="35.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
,我们有标准模型与二次调整投资成本。当我们使用本地收益递增的生产函数,凸凹形生产函数,我们将把调整的成本项<年代vg height="16.612499" id="M34" style="vertical-align:-2.34499pt;width:36.012501px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.012501 16.612499" width="36.012501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
−
,还在布鲁克和Milliaris [<一个href="#B8">12一个>]。
gydF4y2Ba代表我们的第三个机制,我们假定信贷成本<年代vg height="13.45" id="M35" style="vertical-align:-2.21957pt;width:50.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 50.037498 13.45" width="50.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
,
)
在(<一个href="#EEq1">2。3一个>)可能依赖于状态,根据资本存量,<年代vg height="10.7375" id="M36" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和债务水平<年代vg height="10.325" id="M37" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
与<年代vg height="14.7125" id="M38" style="vertical-align:-3.2316pt;width:47.525002px;" version="1.1" viewbox="0 0 47.525002 14.7125" width="47.525002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<
0
和<年代vg height="14.6" id="M39" style="vertical-align:-3.13504pt;width:49.650002px;" version="1.1" viewbox="0 0 49.650002 14.6" width="49.650002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
0
。但是请注意,如果我们假设信用差价反向取决于净资产和净资产等于资本存量的价值,我们得到我们的模型的一个特例,当只有无风险利率决定了信贷成本。然后我们有一个信贷成本,只取决于一个外生利率和状态方程等债务的进化<年代p一个ncl作为年代=”equation" id="EEq5">
̇
(
)
=
(
)
−
(
(
)
,
(
)
)
,
(
0
)
=
0
。
(
2
。
5
)
在这种情况下,我们只会考虑横截性条件<年代vg height="17.6875" id="M41" style="vertical-align:-3.21404pt;width:134.35001px;" version="1.1" viewbox="0 0 134.35001 17.6875" width="134.35001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
l
我
米
→
∞
−
(
)
=
0
随着债务nonexplosiveness条件,关闭模型(<一个href="#EEq1">2。1一个>)- (<一个href="#EEq1">2。3一个>)。
gydF4y2Ba一般来说,我们定义的极限<年代vg height="13.45" id="M42" style="vertical-align:-2.21957pt;width:26.299999px;" version="1.1" viewbox="0 0 26.299999 13.45" width="26.299999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
等于<年代vg height="13.45" id="M43" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
这里代表的现值借贷约束定义为曲线,而不是一个点。现值<年代vg height="13.45" id="M44" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
代表公司的债务的能力。在上述情况下,要解决的问题是如何计算最优投资策略和现值<年代vg height="13.45" id="M45" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
的公司。
gydF4y2Ba如果利率<年代vg height="13.45" id="M46" style="vertical-align:-2.21957pt;width:93.462502px;" version="1.1" viewbox="0 0 93.462502 13.45" width="93.462502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
(
,
)
/
是常数(在上述计算未来净收益的现值,我们不需要假设一个特定的固定利率,但现值,<年代vg height="13.45" id="M47" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
,将最优投资决策,进入信贷成本函数作为参数<年代vg height="13.45" id="M48" style="vertical-align:-2.21957pt;width:97.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 97.625 13.45" width="97.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
(
)
,
(
(
)
)
)
在(<一个href="#EEq5">2。5一个>),那么很容易看到,<年代vg height="13.45" id="M49" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
是事实上的现值<年代vg height="10.7375" id="M50" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
米
一个
x
∞
0
−
̇
(
(
)
,
(
)
)
,
(
2
。
6
)
年代
。
t
。
(
)
=
(
)
−
(
)
,
(
0
)
=
0
̇
,
(
2
。
7
)
(
)
=
(
)
−
(
(
(
)
,
(
)
)
−
(
)
)
,
(
0
)
=
0
,
(
2
。
8
)
与<年代vg height="13.45" id="M54" style="vertical-align:-2.21957pt;width:26.8125px;" version="1.1" viewbox="0 0 26.8125 13.45" width="26.8125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
0
)
和<年代vg height="13.45" id="M55" style="vertical-align:-2.21957pt;width:29.225px;" version="1.1" viewbox="0 0 29.225 13.45" width="29.225" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
0
)
的初始值<年代vg height="10.7375" id="M56" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
和<年代vg height="10.325" id="M57" style="vertical-align:-0.0pt;width:11.625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.625 10.325" width="11.625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。
gydF4y2Ba这样,然而,当信贷成本是内生的,因此,当我们有<年代vg height="13.45" id="M58" style="vertical-align:-2.21957pt;width:50.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 50.037498 13.45" width="50.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
,
)
,然后现值本身变得难以治疗。Pontryagin的最大原则是不适合与内生信用成本,解决这个问题,因此我们需要使用动态规划求解的现值和投资策略。我们一步使用动态规划是制定一个模型(<一个href="#EEq1">2。1一个>)- (<一个href="#EEq1">2。3一个>)和(<一个href="#EEq6">2。6一个>)- (<一个href="#EEq6">2。8一个>)作为Hamilton-Jacobi-Bellman HJB方程。如何做到这一点的一个例子如附录所示<一个href="#sec7">B一个>。
gydF4y2Ba的上下文模型,探讨了风险溢价的角色和信贷传播公司大小不均的原因,我们也可以研究“天花板”债务合同的影响及其对公司的影响大小。事实上,信贷限制可能影响投资决策。(假设表单的“天花板”<年代vg height="13.45" id="M59" style="vertical-align:-2.21957pt;width:57.424999px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.424999 13.45" width="57.424999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
<
,<年代vg height="10.6125" id="M60" style="vertical-align:-0.15048pt;width:11.8625px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.8625 10.6125" width="11.8625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
一个常数,<年代vg height="9.125" id="M61" style="vertical-align:-0.11285pt;width:5.0124998px;" version="1.1" viewbox="0 0 5.0124998 9.125" width="5.0124998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
。天花板已经明显影响投资动力。要么<年代vg height="13.45" id="M62" style="vertical-align:-2.21957pt;width:57.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.862499 13.45" width="57.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
(
)
,然后天花板太高,因为债务人可能会移动然后破产如果接近上限<年代vg height="13.45" id="M63" style="vertical-align:-2.21957pt;width:58.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 58.262501 13.45" width="58.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
>
(
)
。如果<年代vg height="13.45" id="M64" style="vertical-align:-2.21957pt;width:57.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.862499 13.45" width="57.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<
(
)
,那么该公司可能无法通过最优投资决策发展完整的增长潜力。)
gydF4y2Ba在所有三个cases-locally规模收益递增,非线性调整成本的资本和信贷和信贷约束传播(后两个因信用风险)——最优投资策略和该公司的增长取决于公司的初始大小。我们允许异构企业对他们是如何的方式暴露于上述三个机制。
gydF4y2Ba我们将表明,阈值,独立的解决路径<年代vg height="13.45" id="M65" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
不同领域的吸引力。较低的企业资本股票和接触的一个高于机制但是低于某个阈值将是最佳的公司合同,而大公司高于某个阈值可以选择一个投资策略扩大。此外,我们在研究中可以承认各种路径股息支付,<年代vg height="7.1875" id="M66" style="vertical-align:-0.13794pt;width:7.3874998px;" version="1.1" viewbox="0 0 7.3874998 7.1875" width="7.3874998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
、投资策略和现值的影响曲线<年代vg height="13.45" id="M67" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
我们的不同的模型变体。(后者方面研究了Grune et al。<一个href="#B15">18一个>]。)
3所示。公司大小分布的数值研究动态
接下来,我们目前的数值结果不同规格的生产功能,调整成本的资本,不完善的资本市场。在本节中,我们指定参数<年代vg height="11.1" id="M68" style="vertical-align:-0.17555pt;width:56.037498px;" version="1.1" viewbox="0 0 56.037498 11.1" width="56.037498" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
1
5
和<年代vg height="13.6125" id="M69" style="vertical-align:-2.34499pt;width:46.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 46.987499 13.6125" width="46.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
3
。其他参数将下面的模型具体指定。当然,(注意,我们可以选择另一个来源的异质性企业,即企业通过假设不同的技术参数。这可能是另一个的研究我们不会追求。除非另外注明,我们使用的股息流<年代vg height="13.45" id="M70" style="vertical-align:-2.21957pt;width:49.112499px;" version="1.1" viewbox="0 0 49.112499 13.45" width="49.112499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
≡
0
在我们的实验中放松Grune et al。<一个href="#B15">18一个>]。
gydF4y2Ba至于数值程序,我们使用两种算法。第一是一个动态规划算法在Grune et al。<一个href="#B15">18一个>),应用于Grune Semmler (<一个href="#B14">21一个>]。下面的例子是计算不同<年代vg height="10.8875" id="M71" style="vertical-align:-0.13794pt;width:19.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 19.987499 10.8875" width="19.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
′
在紧凑的时间间隔<年代vg height="13.125" id="M72" style="vertical-align:-1.95624pt;width:32.674999px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.674999 13.125" width="32.674999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
0
,
2
]
在控制范围<年代vg height="13.8" id="M73" style="vertical-align:-2.34499pt;width:77.675003px;" version="1.1" viewbox="0 0 77.675003 13.8" width="77.675003" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∈
(
0
,
0
。
2
5
]
。(在所有的实验中,更大的控制范围并不会产生不同的结果。)为了解决这个问题(<一个href="#EEq6">2。6一个>)- (<一个href="#EEq6">2。8一个>),一个动态算法被用于计算时间步长<年代vg height="11.1" id="M74" style="vertical-align:-0.17555pt;width:55.887501px;" version="1.1" viewbox="0 0 55.887501 11.1" width="55.887501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
ℎ
=
0
。
0
5
与39节点和一个初始网格。最后适应网格由130个节点。控制的范围值是使用101 equidistributed离散值。
gydF4y2Ba第二个算法,计算域的吸引力问题(<一个href="#EEq1">2。1一个>)- (<一个href="#EEq1">2。3一个>),我们使用了时间步<年代vg height="11.1" id="M75" style="vertical-align:-0.17555pt;width:48.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 48.0625 11.1" width="48.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
ℎ
=
0
。
5
,为了生成离散时间模型,我们使用一个高度精确的外推法。对于这个算法,控制的范围值是使用51 equidistributed离散值。域覆盖的网格被选为<年代vg height="13.125" id="M76" style="vertical-align:-1.95624pt;width:82.175003px;" version="1.1" viewbox="0 0 82.175003 13.125" width="82.175003" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
0
,
2
]
×
(
0
,
3
]
,上面的价值<年代vg height="15.7125" id="M77" style="vertical-align:-0.17555pt;width:38.825001px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.825001 15.7125" width="38.825001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
3
伴随着价值<年代vg height="11.75" id="M78" style="vertical-align:-0.17555pt;width:40.9375px;" version="1.1" viewbox="0 0 40.9375 11.75" width="40.9375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
=
3
为了实现使用限制<年代vg height="15.75" id="M79" style="vertical-align:-4.06421pt;width:106.7px;" version="1.1" viewbox="0 0 106.7 15.75" width="106.7" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
年代
u
p
≥
0
(
)
<
∞
。与1024个细胞初始网格被选中,而最终适应网格由大约100000到500000个细胞根据例子。对于这个算法,下面的数字总是显示设置<年代vg height="14.2375" id="M80" style="vertical-align:-3.13504pt;width:18.325001px;" version="1.1" viewbox="0 0 18.325001 14.2375" width="18.325001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
Γ
接近现值的曲线<年代vg height="13.45" id="M81" style="vertical-align:-2.21957pt;width:27.987499px;" version="1.1" viewbox="0 0 27.987499 13.45" width="27.987499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
。回想一下,这组的宽度给空间离散化误差的估计。
gydF4y2Ba我们首先开始数值例子与常见的二次调整成本的投资和规模收益不变。这给了我们通常情况下的一个独特的(积极的)稳态和哪些公司规模预测是正态分布。在接下来的例子中,我们建立了上面提到的三个机制引起多个域的吸引力,因此公司规模的多峰分布。
3.1。规模收益不变与二次调整成本
常见的情况通常发现在文学,以及代表(<一个href="#EEq6">2。6一个>)- (<一个href="#EEq6">2。8一个>),我们假设一个凹生产函数<年代vg height="14.15" id="M82" style="vertical-align:-2.29482pt;width:69.25px;" version="1.1" viewbox="0 0 69.25 14.15" width="69.25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(
)
=
,<年代vg height="11.0625" id="M83" style="vertical-align:-0.30096pt;width:63.349998px;" version="1.1" viewbox="0 0 63.349998 11.0625" width="63.349998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
0
<
<
1
和二次调整的成本。模型参数,我们指定<年代vg height="11.1" id="M84" style="vertical-align:-0.17555pt;width:47.862499px;" version="1.1" viewbox="0 0 47.862499 11.1" width="47.862499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
5
,<年代vg height="13.55" id="M85" style="vertical-align:-2.29482pt;width:36.049999px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.049999 13.55" width="36.049999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
2
,<年代vg height="11.1" id="M86" style="vertical-align:-0.17555pt;width:46.400002px;" version="1.1" viewbox="0 0 46.400002 11.1" width="46.400002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
5
,<年代vg height="11.0375" id="M87" style="vertical-align:-0.27588pt;width:54.712502px;" version="1.1" viewbox="0 0 54.712502 11.0375" width="54.712502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
2
9
,<年代vg height="10.9125" id="M88" style="vertical-align:-0.17555pt;width:47.237499px;" version="1.1" viewbox="0 0 47.237499 10.9125" width="47.237499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
=
0
。
1
。这指定最简单的动态决策问题与调整成本经常被用于经济和可以显示只展示一个积极的稳态平衡<年代vg height="11.7875" id="M89" style="vertical-align:-0.13794pt;width:14.9375px;" version="1.1" viewbox="0 0 14.9375 11.7875" width="14.9375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
和正态分布公司大小。代表公司在这里的现值只是由净收益流的现值的公司,因为我们假设一个常数信贷成本所示(<一个href="#EEq6">2。8一个>)。
gydF4y2Ba计算最优投资策略和公司价值,我们可以使用我们的第一个程序,动态规划(DP)算法。公司价值是由最优值函数图<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2011/269239/fig1/" target="_blank">1一个>和动态决策问题的解决路径,(例如,在Gruene和Semmler [<一个href="#B14">21一个>]。)的投资决策,因此最优增长(或收缩)的公司是由最优控制图<一个href="//www.newsama.com/journals/aor/2011/269239/fig1/" target="_blank">1一个>。(独特的)积极的稳定状态<年代vg height="11.9625" id="M90" style="vertical-align:-0.27588pt;width:61.674999px;" version="1.1" viewbox="0 0 61.674999 11.9625" width="61.674999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
∗
=
0
。
9
5
资本存量,低于公司将增长,上面是适合该公司缩减资本存量。允许冲击的大小公司,公司规模的正态分布。