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Enregistrement W1857780432 · doi:10.5376/rgg.2015.06.0005

Pricing Contacts and Price Leadership in the Market For Imported Rice In Southwest Nigeria

2015· article· en· W1857780432 sur OpenAlexvenueno aff
Agunbiade B.O., Mafimisebi T.E., Ikuemonisan E.S.

Notice bibliographique

RevueRice Genomics and Genetics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessAgricultural economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Nigeria relies on importation for 56% of its national annual rice consumption, rice availability and prices are major welfare determinants in resource-poor households. Consequently, rice market integration, which will occasion price stability and pricing efficiency, are vitally important. This study examined pricing contacts in the imported rice market (IRM) in Southwest, Nigeria, using time-series data which were first subjected to stationarity tests. The major analytical tools used were growth rate model, coefficient of variation (CV) and Johansen co-integration model. Average growth in price was highest in Osun Market (33.4%), followed by Oyo Market (31.3%) and Ondo Market (29.8%). The highest average growth rate was recorded in year 2008 while negative growth rate was obtained across all IRM locations in the year 2010. This could be linked to lifting of the ban on rice imports that engendered increased importation immediately afterwards. Retail prices were more volatile in Oyo Market (35.8%) and least volatile in Ogun Market (31.1%). The generally low price variability implied that consumers can effectively plan rice expenditure. The ADF and PP tests revealed that all prices were not stationary at their levels but they attained stationarity after first-differencing. Pair-wise market integration tests revealed 14 out of 15 market pairs had prices which were spatially integrated on the long-run. Johansen’s multiple co-integration model results indicated 4 co-integration vectors out of 6 meaning that prices were stationary in 4 directions and non-stationary in 2. The Granger causality model showed that IRM locations deficient in imported rice were driving the prices in market locations with surplus of the commodity. It was recommended that the problem posed by highly inefficient and fragmented distribution and transportation systems be addressed for the rice traders and consumers to take full advantage of the high spatial market integration in the region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,134 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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