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Enregistrement W2004875293 · doi:10.1590/s0101-74382007000300006

A spatial price equilibrium model in the oligopolistic market for oil derivatives: an application to the brazilian scenario

2007· article· en· W2004875293 sur OpenAlexaff
Fabiano Mezadre Pompermayer, Michaël Florian, José Eugênio Leal, A. C. P. Soares

Notice bibliographique

RevuePesquisa Operacional · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésOligopolyEconomicsMonopolyCompetition (biology)Market structureIndustrial organizationWork (physics)Microeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a spatial price equilibrium model in an oligopoly market for refined oil products. Till 1997 the Brazilian oil market was characterized by the state monopoly of Petrobras, which up to 2001 remained the only firm authorized to import oil derivatives. With several agents operating in the primary oil supply market, the government stopped fixing the prices for Petrobras, which started to determine the prices based on competition with other players. In this new scenario some questions arise regarding the price levels at which refined products will be supplied in different regions across Brazil as well as the capacity of national refineries to compete with imported products. To answer those and other questions, a new oligopoly spatial equilibrium model is herein proposed, taking into account the special characteristics of production of refined oil products. An iterative Gauss-Seidel-like algorithm with sequential adjustments was developed and applied to Brazilian market data. The model, the algorithm and its application are described in this work. Such a model may be used both by regulatory authorities and by companies in the sector.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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