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Enregistrement W2032299838 · doi:10.1111/j.1744-7976.2007.00118.x

Market Structure and the Value of Agricultural Contingent Claims

2008· article· fr· W2032299838 sur OpenAlexvenueno aff
Calum G. Turvey, Jeffrey R. Stokes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsWelfare economicsHumanitiesMicroeconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we evaluate the proposition that market structure, including supply and demand elasticities, plays a significant role in influencing equilibrium price dynamics. We show that the more inelastic the demand and/or supply of a commodity is, the more price risk will be faced by producers of that commodity. In general one can expect greater volatility from commodities with both demand and supply being inelastic, and the least when they are both elastic. We illustrate how the elasticities of supply and demand can impact the prices of contingent claims on agricultural commodities including revenue insurance. Dans le présent article, nous évaluons la proposition selon laquelle la structure de marché, y compris l'élasticité de l'offre et de la demande, influence la dynamique du prix d'équilibre. Nous montrons que plus la demande et/ou l'offre d'un produit de base est inélastique, plus les producteurs de ce produit de base sont confrontés au risque de prix. En général, on peut s'attendre à une forte volatilité des produits de base pour lesquels l'offre et la demande sont à la fois inélastiques, et à une faible volatilité lorsqu'elles sont élastiques. Nous faisons ressortir de quelle façon l'inélasticité de l'offre et de la demande peut influencer les réclamations éventuelles concernant des produits agricoles de base, y compris l'assurance−revenu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,145
Écart entre enseignants0,129 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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