A Dynamic Analysis of Influencing Factors in Price Fluctuation of Live Pigs --- Based on Statistical Data in Sichuan Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Based on the weekly price data about supervision on the “early warning system of live pig production in Sichuan Province”, this article made a dynamic analysis in the research objects of live pig price, corn price, piglet price and pork retail price, including cointegration relationship test, Granger causality test and impulse response analysis so as to analyze the long term and short term conduction effects among different variables within the system of live pig system. It was discovered from the cointegration analysis that, the conintegration relationship existed within the live pig price system in Sichuan Province. In the long run, influence of piglet price on price fluctuation of live pig price was greater than that of corn price. The opposite is true to the short run. It was discovered through Granger test that, within a single production cycle (4 to 6 months), the piglet price, corn price and pork price affected the live pig price under Granger significance, while corn price and piglet price were exogenous to the system. It was discovered through the impulse response analysis that within a single production cycle, impact of the live pig price on price fluctuation of piglet manifested a “positive-negative-positive” response, mostly a “negative” response on price fluctuation of pork and mostly a “positive” response on price fluctuation of corn price. Finally, the authors put forward suggestions of decomposition of interest of the live pig industrial chain and escalation of value, etc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».