TRENDS IN THE STEEL MARKET IN 2015-2016
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of the rolled metal market shows that major market players can predict further pricing changes stipulated by challenging political and economic situation in the world. This article focuses on the main factors that influenced the cost of metal at the end of 2014, 2015 and early 2016 and contributed to further price fluctuation. In the new economic environment the world metal market faces dramatic changes. There arise new pricing reforms aiming diversion from a speculative component to a real market price. On the results of 2014, deflation of prices on metal made, by different sources, 12-15% compared to prices at the beginning of the year. Thus, the outlining tendencies force major Russian steel traders (e. g. EVRAZ, MMC, MIC etc.) to redirect their sales from the territory of the Russian Federation to abroad (Europe, Asia, America). According to steel output, in the first quarter of 2015 Russia remained the fifth country in the world. In the nearest future forecasts about steel production in the leading countries-producers don’t estimate any significant growth. The only exception, according to the experts, is a steel market in India, which is actively developing. Domestic product consumption in this sector defines growth rates of metallurgic industry in the mid-term perspective, according to the facts presented by the Ministry of Economic Development.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».