Current Situation of Egyptian Cotton: Econometrics Study Using ARDL Model
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Notice bibliographique
Résumé
The Egyptian cotton crop have experienced challenges in recent years from a drop in the quantity produced and exported, to a decrease in cultivated areas, this have affected the production quantity and value of exports. This study aims to bridge the research gap by exploring the nexus between cultivated area of cotton in Egypt, Relative profitability (cotton-clover/rice-clover), export quantity of cotton, the export prices of Egyptian cotton and the export prices of American cotton (Pima). In order to clarify the relationship between the variables studied and the cultivated area of cotton, the research use time series data from 1980 to 2016, using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) bound test to the find the co-integration between the variables after checking the stationarity in chosen variables with different unit root tests e.g. Augmented Dickey-Fuller (ADF) and the Phillips-Perron (PP). The results show, significant factors that influence the cultivated area of cotton include Relative profitability (cotton-clover/rice-clover), export quantity of cotton in long run term. Which underscores the need for government support in agriculture, in particular, cotton crop support. The increasing trend of cotton cost with declining revenue and decreasing in exports quantity is the main cause of decreased cultivated area of Egyptian cotton. Research recommends that support should be given to cotton farmers, in the form of agricultural equipment or training in good agricultural practices or set a price for cotton guaranteeing a decent profit margin for the farmers. The government (policy makers) should improve the productivity of cotton with the purpose of reducing the total costs and increasing the degree of competitiveness of the Egyptian cotton. Some effective policy measures may include but not limited to, farmer training programs and providing better extension services that will led to the capacity development of farmers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle