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Enregistrement W2126992718 · doi:10.5539/jms.v3n1p155

Cobweb Model with Buffer Stock for the Stabilization of Tomato Prices in Ghana

2012· article· en· W2126992718 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Anokye, Francis T. Oduro

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsBuffer stock schemeStock (firearms)Price of stabilityEconometricsStandard deviationMid priceDemand curveCommodityStock pricePrice levelReservation priceMathematicsMicroeconomicsMonetary economicsStatisticsSeries (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper a linear cobweb model is developed to study the phenomenon of commodity price fluctuations and then a buffer stock incorporated into the model to stabilize the price of fresh tomatoes in Ghana. The model performed on the assumptions that fresh tomatoes have no equal substitutes, and that there is no foreign competition and also no exogenous shocks needed to generate price fluctuations. The analysis detected that the slope of the demand function of price was smaller than the slope of the supply function of price curve implying that the price and quantity supplied of the fresh tomatoes would oscillate around a fixed price and quantity and also spiral outward. The “Keep Supply at Average” (KSA) buffer scheme achieved price and quantity stability in the short run. The mean price of the scheme was GH¢17.31, very close to actual price mean of Gh¢ 13.40 in the first 16 quarters. The standard deviation of the scheme price also dropped to 1.2 from 9.13 during price stabilization compared to 14.60 of actual price mean. In the long run the scheme price went up to Gh¢ 18.22, an increase of Gh¢ 0.91 and it is clear that in long run buffer system will fail unless the average supply is reviewed regularly. The scheme price trend equation indicated that with the implementation of the buffer scheme, the average quarterly price of fresh tomatoes increased by only 0.05.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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