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Enregistrement W2047679251 · doi:10.1108/mf-07-2012-0157

Do farmers exhibit disposition effect? Evidence from grain markets

2014· article· en· W2047679251 sur OpenAlexaboutno aff
Fabio Mattos, Stefanie Fryza

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisposition effectDispositionValue (mathematics)EconomicsOriginalityAffect (linguistics)MarketingBusinessMonetary economicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to explore the existence of disposition effect among Canadian wheat farmers when marketing their grain. This study examines the question of whether farmers wait too long to price their grain or whether they price it too soon. Design/methodology/approach – The disposition effect is a common behavior documented in financial markets, and reflects the notion that investors tend to hold losing positions too long and close winning positions too fast. This idea can also be applied to grain marketing, exploring whether farmers sell their grain more readily when prices are “high” and wait longer when prices are “low.” Based on the approach by Odean (1998), marketing strategies of 15,564 farmers between 2003/2004 and 2008/2009 are examined. Findings – Results support the existence of disposition effect in marketing decisions. Farmers seem to be eager to sell when prices offered by contracts are above their reference price and wait longer to sell when prices offered by contracts are below their reference price. There is no clear evidence that farmers might consistently benefit from this behavior. On the other hand, it is not clear whether this behavior can be costly to farmers. Originality/value – Exploring the existence of disposition effect is relevant because this behavior can affect performance. If grain is sold too early, farmers can miss opportunities to sell at higher prices later. If grain is held too long, prices can go down and farmers will end up selling at lower prices. This study uses unique data to perform the first analysis of the disposition effect in the agricultural industry, and its findings can provide new insights and move us toward a more complete understanding of decision making in this industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0090,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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