Dynamic Interrelationships in Hard Wheat Basis Markets
Notice bibliographique
Résumé
Basis values for hard red spring (HRS) wheat have escalated radically, experienced extraordinary levels of volatility (risk), were subject to a squeeze during 2008, and all these have important implications for market participants. These are particularly important to marketers in the Northern Great Plains in the United States, as well as for Canadian marketers as they confront deregulation in wheat marketing and will be exposed to these risks. The purpose of this paper is to analyze the dynamic relationships and interdependencies among terminal market basis values for milling. Specifically, we seek to identify factors impacting basis values for 13%, 14%, and 15% protein HRS wheat in addition to the intermarket wheat spread between Minneapolis and Kansas City wheat futures. We specify a vector autoregression (VAR) model to explore these relationships. Exogenous structural variables are specified in addition to dynamic interrelationships including seasonal and intertemporal variability and dynamic interdependencies among these markets and relationships. Results of interest are that: (1) basis values for these markets have been trending up and have become more volatile; (2) factors impacting this variability are the protein level in HRS, production of hard red winter (HRW), and Canadian wheat (on high protein basis); (3) HRW protein supplies are not significant in the basis equations, but, do impact the intermarket wheat futures spread; (4) quality factors have a significant impact on basis values, notably vomitoxin, falling numbers, and absorption. Dynamic interrelations are also important in that all prices converge quickly toward a long‐term equilibrium. In addition, there are seasonal impacts, dynamic basis interactions, trends, and lagged impacts of protein levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».