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无弹性市场假说 Xavier Gabaix Ral
我们感谢 Ehsan Azarmsa、Aditya Chaudhry、Antonio Coppola、Zhiyu Fu、Dong Ryeol Lee、Hae-Kang Lee、Simon Oh 和 Lingxuan Wu 提供的出色研究协助。我们感谢 Francesca Bastianello、Jean-Philippe Bouchaud、Michael Brandt、John Campbell、Francesco Franzoni、Robin Greenwood、Valentin Haddad、Lars Hansen、Sam Hanson、John Heaton、Tim Johnson、Arvind Krishnamurthy、Spencer Kwon、John Leahy、Hanno Lustig、Alan Moreira、Knut Mork、Toby Moskowitz、Stefan Nagel、Jonathan Parker、Lasse sen、Joel Peress、Jean-Charles Rochet、Ivan Shaliastovich、Andrei Shleifer、Jeremy Stein、Johannes Stroebel、Larry Summers、Adi Sunderam、Jean Tirole、Harald Uhlig、Dimitri Vayanos、Motohiro Yogo 以及各个研讨会的参与者的评论。 Gabaix感谢斯隆基金会的资金支持。 Koijen 承认获得了芝加哥大学布斯商学院证券价格研究中心的资金支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
全球飞往安全，商业周期和美元的航班
参见Miranda-Agrippino和Rey（2020，2022），Krisnamurthy和Vissing-Jorgensen（2012），Maggiori（2017，2022），Market and Maggior（2015），Gopinath and Stein（2021），Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，，，Jiang，，Jiang，，，，JIANG，，JIANG，，，JIANG，，，，JIANG，，，JIANG，， Krisnamurthy，Lustig和Sun（2021），Iskhoki和Treat（2022），Kekre和Lenel（2021），Bodenstein，Cuba-Borda，Gonmann和Presno（2024）1
组合游行沿指数尾巴向下
新想法通常是现有商品或思想的组合，Romer（1993）和Weitzman（1998）强调了这一点。单独的文献强调了指数增长与帕累托分布之间的联系：Gabaix（1999）展示了指数增长如何产生帕累托分布，而Kortum（1997）则显示了帕累托分布如何产生指数级增长。但这提出了一个“鸡肉和鸡蛋”问题：哪个是第一个是指数级的增长或帕累托分布？，无论如何，Romer和Weitzman的见解发生了什么，Combinatorics应该很重要？本文通过证明从标准薄尾分配的抽取数量的组合增长会导致指数级经济增长来回答这些问题；无需帕累托假设。更一般地，它提供了一个定理，将最大极端值的行为与抽奖数和尾巴的形状联系起来，以进行任何连续的概率分布。
思考经济，深或浅薄？*
* We thank Peter Andre, Adrien Bilal, John Campbell, Juanma Castro-Vincenzi, Gabriel Chodorow- Reich, Ben Enke, Xavier Gabaix, Thomas Graeber, Sam Hanson, Oleg Itskhoki, Baiyun Jing, Spencer Kwon, David Laibson, Chen Lian, Avi Lipton, Hugo Monnery, Matthew Rabin, Chris Roth, Karthik Sastry, Josh Schwartzstein, Dmitriy Sergeyev, Andrei Shleifer, Stefanie Stantcheva, Jeremy Stein, Ludwig Straub, Adi Sunderam, Alireza Tahbaz-Salehi, Chris Tonetti, Chris Wolf, and seminar participants at Harvard for their helpful comments.我们感谢Sam Cohen的研究援助和Roberto Colarieti在调查设计方面的帮助。该研究获得了哈佛大学（IRB22-1403，IRB24-0959）的IRB批准。我们感谢Michael S. Chae宏观经济政策基金和莫莉和多米尼克·费兰特基金会的财政支持，均通过哈佛授予。Wu感谢Alfred P. Sloan基金会通过NBER授予的行为宏观经济学博士学位前奖学金的支持。†哈佛大学，pierfrancescomei@g.harvard.edu，https：// www.pierfrancescomei.com。‡哈佛大学，lingxuanwu@g.harvard.edu，https：// www.lingxuanwu.me，通讯作者。
开放经济中的货币政策和重新分配
2开放经济中对货币政策的研究是国际经济学中的一个核心话题，包括有关国际价格体系在影响货币政策的作用的工作（例如，参见Corsetti，Dedola和Leduc，2010年； Mukhin，2018年； Gopinath，Gopinath，boz，boz，casas，casas，d’ıez，doutlagncin and plag-- commitience and plagborncriense and plagborncrience and plagborerger and plager），及其），及其; the role of international financial intermediaries, deviations of UIP and currency risk (see, for example, Gabaix and Maggiori , 2015 ; Rey , 2015 ; Hassan, Mertens and Zhang , 2016 ; Itskhoki and Mukhin , 2017 , 2019 ; Eichenbaum, Johannsen and Rebelo , 2021 ; Kekre and Lenel , 2021 );国内财务摩擦（例如，参见C´espedes，Chang和Velasco，2004年； Benigno和Romei，2014年； Ottonello，2013； Fornaro，2015； Arellano，Bai和Mihalache，2020年）；以及国际货币和量表政策的协调（例如，参见Corsetti和Pesenti，2005年； Fornaro和Romei，2019年）。补充了这些文献，在全球财务周期和国际溢出方面有大量的经验工作（参见，例如，《福布斯》和《福布斯》和《里格伯》，2002； Giovanni，Giovanni，Kalemli-ozcan，ulu和Baskaya，ulu和Baskaya，2017; Gourinchas; Gourinchas，2018; Kalemli-i-ozzcan，2019年）。3 A相关的经验文献记录了货币贬值的异质性影响（例如，参见Gopinath和Neiman，2014年； Cravino和Levchenko，2017年； Drenik，Pereira和Perez，2018； Blanco，Drenik和Zaratiegui，2020年）。
人工智能和大持股数据
现代中央银行使用丰富的政策工具来实现其政策目标。在我们主要会议论文（Gabaix 等人(2024)）的这篇简短的非技术性配套文章中，我们解释了资产需求系统的定量现实模型对于事后评估和事前预测政策干预如何影响资产价格、家庭和机构之间的财富分配以及金融稳定至关重要。资产需求系统指定投资者对金融资产的需求和公司的证券供应。通过将资产需求系统模型与市场清算条件相结合，我们得到了资产价格模型。由于大持股数据的可用性提高和建模技术的进步，估计资产需求系统现在已成为现实。资产需求系统可以通过对投资者偏好、约束和信念以及经济基本面（例如收益和通货膨胀）的假设进行微观建立，就像在传统资产定价和宏观金融模型中所做的那样。但是，传统资产定价模型意味着资产需求系统在重要方面被错误指定，这限制了它们在定量政策分析中的适用性。具体而言，传统模型意味着投资者的需求具有高度弹性，这意味着投资者会积极交易以应对小幅价格偏差。这种暗示与越来越多的实证文献相矛盾，这些文献表明投资者的需求更加缺乏弹性。资产定价的需求系统方法通过直接估计基于丰富持股数据、资产价格和经济基本面的资产需求系统来解释这些新的经验事实。未来研究的一个重要目标是提供与金融领域新事实相一致的微观基础，同时也减轻与政策反事实中的卢卡斯批判相关的担忧。我们首先在第 2 节中讨论如何使用需求系统方法对资产定价进行分析，以便为政策决策提供更好的信息。对资产需求系统进行建模和估计的一个好处是，资产价格的任何变动都可以追溯到投资者需求曲线或公司供给曲线的变化。这有助于了解欧洲主权债务危机期间主权国家金融传染的起源（我们将讨论这一点），或实施欧洲中央银行 (ECB) 的新传输保护工具 (TPI)。这种方法还有助于解释影响政策决策的关键资产价格波动，例如不同期限的盈亏平衡通胀率和美元的强势，或进入金融状况指数的资产价格。然后，我们讨论如何使用需求系统资产定价来设计最佳政策，特别是直接影响投资者可用资产（剩余）供应的政策，例如在实施资产购买计划时，或导致受监管实体需求曲线发生变化的政策，例如在实施银行和保险公司的环境风险监管时。我们提供了已实施的模型示例来回答这些问题。
指数尾部的组合行进
观察到儿童化学套装中的成分可以创造出比宇宙中原子更多的不同组合。基于这一见解，Weitzman (1998) 构建了一个增长模型，其中新想法是旧想法的组合。然而，由于组合增长如此之快，他发现增长受到我们处理爆炸式增长的想法数量的限制，而组合学在确定增长率方面基本上没有发挥任何正式作用：有如此多的潜在组合，以至于数量不是限制因素。组合过程没有发挥更核心的作用，这有点令人失望和困惑。另一篇文献强调了指数增长和帕累托分布之间的联系。具体来说，Kortum (1997) 引入了一种建模经济增长的新方法，并认为帕累托分布至关重要：如果生产率是在从某个分布中抽取的多个样本中取的最大值（只使用最好的想法），那么在他的设置中，生产率的指数增长要求抽取的次数呈指数增长，并且所抽取的分布是帕累托分布，至少在上尾是这样。有趣的是，似乎需要如此强的分布假设。也许提取想法的底层分布是帕累托分布，但为什么会这样呢？毕竟，在经济学的许多其他应用中，帕累托分布是推导出来的，而不是假设的。例如，Gabaix (1999)、Luttmer (2007) 以及 Jones 和 Kim (2018) 强调，城市规模、公司就业、收入和财富都具有帕累托分布的特征。但是，该文献显示了这些帕累托分布是如何作为内生结果出现的。这就引发了一个问题：帕累托分布在 Kortum 方法中是否真的是必要的。而且，Romer 和 Weitzman 认为组合学应该是理解增长的核心，那么他们的观点又怎么了？本文结合 Kortum (1997) 和 Weitzman (1998) 的观点来回答这些问题。假设创意是现有成分的组合，就像菜谱一样。每个菜谱的生产率都是从概率分布中得出的。与 Romer 和 Weitzman 的观点一样，我们可以从现有成分中创造出的组合数量大到本质上是无限的，而我们受限于处理这些组合的能力。令 N t 表示截至日期 t 已经评估过的菜谱成分数量。换句话说，我们的“食谱”包括了所有可能由 N t 种原料组成的食谱：如果每种原料都可以加入或排除在食谱之外，那么食谱中总共有 2 N t 种食谱。最后，研究包括将新食谱添加到食谱中，即评估它们并了解它们的生产力。特别是，假设研究人员在食谱中添加新配料，并了解其生产率，使得 N t 呈指数增长。我们称一个包含 2 N t 个食谱的设置