Farm Support Payments and Risk Balancing: Implications for Financial Riskiness of Canadian Farms
Notice bibliographique
Résumé
Risk balancing refers to the balancing of business risk (BR) and financial risk (FR) by firms through their investment and borrowing decisions. Assuming the concept holds, a decrease in income variability (BR) prompts the firm to incur greater debt levels thereby increasing FR. Reducing (BR), which continues to be the central objective of Canadian agricultural policy through programs such as Canadian Agricultural Income Stabilization Program (CAIS)/AgriStability, may lead farmers to take on more FR than they would take otherwise, which, in turn, increases the risk of equity loss. However, it is not known whether Canadian business risk management (BRM) programs offset BR as intended, and whether any potential reduction leads to increased FR (risk balancing) and possibly higher levels of overall risk for individual farm operations. This paper represents the first attempt to shed light on whether Canadian BRM programs fail to reduce farm risk as a result of farmers’ risk balancing behavior using a longitudinal farm‐level data set from Ontario. Results are mixed: (1) BRM payments reduce BR for beef farms but not for field crops farms (though the latter result may be due to the lack of data on Crop Insurance payments); (2) risk balancing holds particularly for the larger farms, and (3) BRM programs overall have no significant effect on the likelihood of increased debt use for either sector, on average; however, participation in CAIS/AgriStability increases the probability that farms take on more debt than they would take otherwise for both sectors. Further analysis is needed to determine whether BRM programs increase the probability of default for farms.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».