MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801685475 · doi:10.5539/jas.v10n6p383

Co-integration Test: An Application to Selected Sorghum Markets in Sudan

2018· article· en· W2801685475 sur OpenAlexvenueno aff
Abda Abdalla Emam, Nagat Elmulthum, Amal Saeed Abass

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésError correction modelMarket integrationSorghumShort runUnit rootEconomicsUnit root testCointegrationMonetary economicsEconometricsMicroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An attempt was made in the study to understand the nature of the market integration. The study was based mainly on monthly wholesale price of sorghum in four market locations; namely Khartoum, Elobied, Gdarif and Damazin. Sorghum wholesale price series was used for the period from January 2012 to December 2016. Unit root test, Johnson co-integration test and Error Correction model were used to disclose stationary series, the long run relationship and short run relationship between these markets, respectively. The result showed that, long run relationship was indicated between all pairs of markets, except between Khartoum and Elobied market (consumption or deficit market). Long run equilibrium indicated adjustment to surplus markets (Gadarief and Damazin). This result may be interpreted by the fact that these markets are connected by good communication and transportation. From ECM model, Wholesale sorghum prices in all markets (higher price) quickly fall back towards Gadarif market whereas Gadarif adjusts back to Khartoum. Also, higher wholesale prices in Damazin quickly fall back towards all markets. There is short run causality running from: Gadarif and Damazin to Khartoum, Gadarif to Elobied and Khartoum to Damazin market. Long run equilibrium indicated adjustment to surplus markets (Gadarief and Damazin).This result may be reflected to good communication and transportation between the markets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207