Price Volatility Spillovers in the Western Canadian Feed Barley, U.S. Corn, and Alberta Cattle Markets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Price volatility complicates price discovery and creates risks for cattle producers. This paper analyzes volatility spillovers in the western Canadian beef cattle supply chain. A modified bivariate VAR‐BEKK‐GARCH model is used to examine spillovers and account for asymmetries associated with rising versus falling markets. The spillovers that are found are unidirectional from input to output markets. Spillovers tended to be stronger when cattle prices are depressed and feed costs are rising. Volatility transmission is also flows from feed barley to feeder cattle markets, but volatility does not flow in the opposite direction nor does it advance by more than one level in the supply chain. La volatilité des prix complique la découverte des prix et crée des risques pour les éleveurs de bétail. Cet article analyse les répercussions de la volatilité au sein de la chaîne d'approvisionnement des bovins d'élevage. Un modèle VAR‐BEKK‐GARCH modifié à deux variables sert à l'examen des répercussions et tient compte des asymétries associées aux marchés à la hausse et à la baisse. Les répercussions décelées sont unidirectionnelles du marché des intrants aux produits. Les répercussions semblent plus fortes lorsque les prix des bovins sont bas, et les coûts de fourrage à la hausse. Le transfert de la volatilité se fait aussi sentir de l'orge de fourrage aux marchés de bovins d'engraissement, mais l'inverse ne survient pas et elle ne progresse pas de plus d'un niveau dans la chaîne d'approvisionnement.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».