The Effectiveness of Alternative Marketing Strategies for Ontario Corn and Soybean Producers
Notice bibliographique
Résumé
Marketing decisions can be some of the most difficult decisions facing grain and oilseed producers. There is a lack of information about the marketing strategies that are most effective, and there is also a lack of consensus in the literature about whether some types of marketing strategies can consistently perform better than others. This paper uses a simulation model based on daily cash and futures prices to compare returns and risk over time from specific marketing strategies for corn and soybean producers in Ontario. This paper also examines whether there are differences in the relative effectiveness of strategies between higher‐price years and lower‐price years. The results indicate that preharvest marketing strategies for both corn and soybeans tend to generate prices that are much higher than selling everything at harvest (the baseline strategy), particularly for the higher‐price years; however, these differences are not always statistically significant. Preharvest strategies are also found to reduce downside risk relative to the baseline. Les décisions commerciales peuvent représenter certaines des décisions les plus difficiles auxquelles les producteurs de céréales et d’oléagineux sont confrontés. Il existe un manque d’information sur les stratégies commerciales les plus efficaces et un manque de consensus dans la littérature quant à l’existence ou non de stratégies commerciales capables de donner régulièrement de meilleurs résultats que d’autres. Dans le présent article, nous avons utilisé un modèle de simulation fondé sur les prix au comptant et les prix à terme quotidiens afin de comparer, au fil du temps, les rendements et les risques des stratégies commerciales qui sont spécifiques aux producteurs de maïs et de soja de l’Ontario. Nous avons aussi tenté de déterminer s’il existe ou non des écarts d’efficacité relative des stratégies entre les années où les prix sont élevés et les années où les prix sont faibles. Nos résultats indiquent que, dans le cas du maïs et du soja, la stratégie commerciale qui consiste à vendre la production avant la récolte tend à dégager des prix plus élevés que la stratégie commerciale qui consiste à vendre toute la production au moment de la récolte (stratégie de base), particulièrement dans le cas des années où les prix sont élevés. Cependant, ces écarts ne sont pas toujours statistiquement significatifs. Les stratégies de vente avant récolte contribueraient également à réduire le risque de perte en cas de baisse comparativement à la stratégie de base.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».