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Enregistrement W1528540563 · doi:10.1111/j.1744-7976.2004.tb00096.x

Transparency and Bidding Competition in International Wheat Trade

2004· article· en· W1528540563 sur OpenAlexvenueaboutno aff
William W. Wilson, Bruce L. Dahl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Dakota State University
Mots-clésStylized factTransparency (behavior)BiddingMicroeconomicsCompetition (biology)EconomicsNash equilibriumInformation asymmetryIndustrial organizationCompetitor analysisBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the trade policy issues identified by U.S. interests, including grower groups, traders and policy makers, is price transparency. This has been a point of contention between the United States and Canada as well as other exporting countries with state trading enterprises (STEs). The transparency problem generally refers to the inability to observe terms of trade (including price, quality, credit, etc.)offered by STEs, and the potential strategic advantage this provides in bidding competition. A game theory model of import tendering is developed in this paper to examine the effects of information asymmetry among rivals. Several stylized examples are used to illustrate aspects of competition and to analyze effects on bidding strategies. Results indicate that: Less uncertainty among rivals reduces equilibrium bids and prices. Tenders with less transparency have the effect of increasing prices to buyers and payoffs to sellers. Increases in the number of rivals have the effect of reducing bids and mitigating the informational advantages of STEs. In all cases, less transparent sellers have an advantage in bidding relative to more transparent sellers. That advantage in our stylized case is in the area of $1–2/t. However, the advantage is reduced when there are many transparent rivals and in the case where transparent players act as agents for an STE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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