Substitutes versus Complements among Canadian Business Risk Management Programs
Notice bibliographique
Résumé
Business risk management (BRM) continues to be the central objective of agricultural policy in many countries, including Canada and the US. The unprecedented volatility that has characterized the farming sector in recent years is only expected to rise. Thus, governments continue to implement comprehensive suites of BRM programs to assist farmers in coping with these gyrations. This paper aims to examine 1) the relationships between the main Canadian BRM programs (AgriInsurance, AgriStability, and AgriInvest), and 2) if and how those relationships differ across different farms. Understanding the interlinkages between government BRM programs is central for policy makers in order to achieve the desired objectives. The analysis uses data from the Ontario Farm Income Database (OFID), which is a longitudinal farm-level dataset compiled from Ontario farm tax-file records from 2003 to 2011. The dataset contains detailed financial, production and program payment (except for Production Insurance/AgriInsurance payments) data for all Ontario tax-filling farm operations. Additional operator-level Production Insurance/AgriInsurance payment data is linked to farm-level OFID records to complement the program payment data. The paper uses a two-stage approach to examine the relationships between AgriInsurance, AgriStability, and AgriInvest. First, a multinomial probit model is estimated in which the dependent variables are dummies for all eight possible combinations of participation in the three programs and the independent variables include program participation in previous year, operating profit margin, operating expense ratio, leverage, diversification index, size, and sector. In the second stage, the predicted probabilities of the eight participation states from the first stage multinomial function is used as regressors against percentage falls in gross margin (operating revenue minus operating expense), controlled for size and sector. We find that participation in the previous year has a strong and positive effect on participation in the current year, and the three programs are generally treated as compliments. We also find that in general, farms that participate in some combination programs have smaller drops in gross margin compared to those that participate in no programs. Despite this effect, operators continue to drop out of BRM programs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».