Attitudes to Price Risk and Uncertainty: The Earnest Search for Identification and Policy Relevance
Notice bibliographique
Résumé
After several decades of neglect, the food crises of 2007–08 and 2010–11 have brought food price volatility back on the policy agenda. The study of price volatility, however, is really the study of price risk and uncertainty as they relate to individuals, households, and firms. Because the study of behavior in the face of risk and uncertainty has mostly focused on behavior in the face of income risk and uncertainty, we first review the theoretical and empirical literatures on behavior in the face of price risk and uncertainty. Then, because policy recommendations are only as good as the empirical findings on which they are based, and because market‐level phenomena such as price risk do not lend themselves well to randomization, we discuss the ways in which experimental economics can inform our understanding of price risk. Finally, because expected utility—the workhorse model used to study behavior in the face of risk and uncertainty—fails to account for a number of behaviors, we discuss how insights from behavioral economics could be incorporated into the study of price risk, with the ultimate goal of generating more policy‐relevant findings. Après avoir été négligée pendant plusieurs décennies, la volatilité des prix alimentaires a été remise à l'ordre du jour par les crises alimentaires de 2007‐2008 et 2010‐2011. L'étude de la volatilité des prix est toutefois équivalente à l'étude du risque et de l'incertitude relatifs aux prix et de leurs conséquences en ce qui a trait aux individus, aux ménages, et aux firmes. Comme l'étude du comportement face au risque et à l'incertitude a surtout porté sur le risque et l'incertitude relatifs au revenu, nous offrons tout d'abord une revue de la littérature portant sur le risque et l'incertitude relatifs aux prix. Ensuite, parce que les recommandations de politique économique ne sont aussi bonnes que les résultats empiriques sur lesquelles elles sont fondées, et parce que les phénomènes de marché comme la volatilité des prix sont difficiles à étudier par randomisation, nous expliquons comment les économies expérimentale et comportementale peuvent améliorer notre compréhension du comportement face au risque et à l'incertitude des prix. Finalement, parce que la théorie de l'utilité espérée—le modèle de référence en ce qui a trait à l'étude du risque et de l'incertitude—peine à expliquer plusieurs comportements, nous présentons la façon dont certains résultats en économie comportementale peuvent être incorporés dans l'étude du risque et de l'incertitude relatifs aux prix, dans le but de générer des recommandations de politique économique qui sont plus utiles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».