Ce papier étudie l'importance de la complétude du marché en comparant le taux d'aversion au risque estimé dans le cas de marchés complets et incomplets. Dans le cas de marchés incomplets, nous utilisons des données de consommation de 50 états américains. Bien que l'utilisation de données agrégées au niveau des états est conceptuellement moins justifiée que l'utilisation de données individuelles, ce choix est préférable du fait que les données agrégées sont moins sujettes aux erreurs de mesures. Nous trouvons que le taux d'aversion au risque sous l'hypothèse de marchés incomplets est plus petit. De plus, la prise en compte du deuxième et du troisième moment de la distribution transversale de la croissance de la consommation dans le pricing kernel réduit le taux d'aversion au risque estimé. Ces résultats suggèrent que l'incomplétude du marché devrait être regardé comme une composante importante de la solution du puzzle de la prime d'équité.

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