Hedging weather risk for corn production in Northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The paper analyzes the hedging efficiency of weather-indexed insurance for corn production in Northeast of China. The purpose of this paper is to identify the potential weather variables that impact corn yields and to analyze the efficiency of weather-indexed insurance under varying thresholds for payouts (strike values). Design/methodology/approach – Statistical relationships between climate variables and crop yields are used to construct weather-indexed insurance that enable a farmer to hedge against adverse precipitation outcomes. Mean root square loss is used to compare the efficiency of various weather products. Findings – Based on efficiency comparisons, it turns out that in some, but not all circumstances, cumulative rainfall (CR) insurance can be used to hedge weather risk. When CR explains one-third or more of the variation in corn yields, a hedge can offset the revenue loss caused by the corresponding weather risk; but when it explains much less of the yield variation, it is inefficient for hedgers to buy weather insurance. If CR explains variation in crop yields, it is increasingly efficient to employ CR-indexed insurance as strike values decline for put options or increase for call options. Practical implications – The paper provides a method for calculating the premium for an insurance product that provides a payout if CR in a growing season is too low. Originality/value – This research is important because it illustrates the potential benefits of using weather insurance as an agricultural risk management strategy in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».