Who Will Replace Parker? A Copula Function Analysis of Bordeaux<i>En Primeur</i>Wine Raters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of the wine rater Robert Parker Jr. on Bordeaux wine extended over a 40-year period, with a particular impact on en primeur wine prices. Consequently, his announcement in 2015 that he would no longer rate en primeur wines creates some uncertainty for many chateaux that have purposely designed their production with his palate and preferences in mind. Although the wine rater Neal Martin was named by Parker to be his successor in terms of en primeur wine ratings, there are several other wine critics who have consistently rated en primeur wines over several years. Consequently, we employ copula function analysis to explore which wine critics’ ratings exhibit the closest linear and nonlinear relationship, for right bank en primeur wines, with those of Parker. The study employs data over the period of 2005 through 2012, during which time several wine critics, including Neal Martin for the period of 2010–2012, rated en primeur wines alongside Parker. Our results indicate that of the wine critics that continue to rate en primeur wines, the ratings of James Suckling exhibit the highest rank correlation and also bivariate upper tail dependence, identified through copula function analysis, with those of Parker. (JEL Classifications: C19, G13, L66)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».