Persistence, Long Memory, and Unit Roots in Commodity Prices
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the degree of persistence in several weekly and monthly agricultural prices (corn, soybeans, barrow and gilts, and milk) using long memory (fractional integration) techniques. The results indicate mean reversion (i.e., orders of integration smaller than one) in some of the agricultural prices like corn, milk, and barrow and gilts when the disturbances are autocorrelated. Further, we examine the stability across time in the degree of dependence, and the results indicate that the fractional differencing parameters have not remained constant across time. When we take into account a structural break we find that during the first subsamples, the series are stationary though highly persistent, with orders of integration close to 0 and with large autoregressive coefficients. However, for the periods after the break, the series seem to be nonstationary I(1). Dans le présent article, nous avons étudié le degré de persistance des prix hebdomadaires et mensuels de plusieurs produits agricoles (maïs, soja, castrats et cochettes, lait) à l’aide de tests de mémoire longue (intégration fractionnaire). Nos résultats indiquent une stationnarité (c.‐à.‐d. des ordres d’intégration inférieurs à un) des prix de certains produits agricoles, tels que le maïs, le lait, les castrats et cochettes, lorsque les perturbations sont autocorrélées. Nous avons également étudié la stabilité du degré de dépendance à travers le temps, et nos résultats indiquent que les paramètres de différenciation fractionnaire ne sont pas demeurés constants. Lorsque nous avons tenu compte d’une rupture structurelle, nous avons trouvé que dans les premiers sous‐échantillons, les séries étaient stationnaires quoique très persistantes, avec des ordres d’intégration près de 0 et d’importants coefficients d’autorégression. Dans le cas des périodes suivant la rupture, les séries semblaient non stationnaires I(1).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».