Three Essays on the Demand of Imported and Domestic Meat and Livestock in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation studies the demand for imported and domestic demand models for meat and livestock. The first essay focuses on the separability between import and domestic meat demand and the performance of static versus dynamic models of consumer behavior. A new dynamic system of demand functions is developed and used to test the separability restrictions on U.S. meat consumption data. Our results indicate that imported meat consumption is non-separable from the U.S. consumption and a dynamic specification of the AIDS model is superior to the static AIDS model. The second essay analyzes the demand for domestic and imported livestock by the US meat processing industry and explores the existence of long-run relationships in the derived demand models which are required for the specification of dynamic demand models. The results indicate that the static inverse input demand model performed better than the dynamic models for both the beef and pork processing industries. The results of this study indicate that there is not a long run relationship in the variables of the inverse demand models for livestock. The third essay investigates the impact of the discovery BSE in Canadian cattle on the imported and domestic demand for livestock and meat in the United States. The analysis is based on the results of the first and second essays of the dissertation. A multi-market partial equilibrium model is utilized to simulate the effects of policy-induced shifts in quantities of imports supplied from Canada on the meat and livestock industries. Our simulation results predict small effects on cattle and the results are similar to prediction from Armington type models even though separability strongly rejected.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».