The ENSO Effect on World Wheat Market Dynamics: Smooth Transitions in Asymmetric Price Transmission
Notice bibliographique
Résumé
Climate anomalies, such as El Nino Southern Oscillation (ENSO), affect agricultural production in different parts of the world, and can impact price behavior of the internationally traded commodities. This study examines the effect of ENSO on wheat price dynamics of five major exporting regions -- USA, Canada, Australia, EU, and Argentina. While the prices are linked due to the law of one price and the arbitrage conditions, nonlinear price adjustments are expected, due to the transaction costs, the market power, derived asymmetries from supply shocks. This study addresses asymmetries in wheat price transmission in response to ENSO-related supply shocks, using univariate and multivariate smooth transition modelling frameworks. Results of this study confirm regime-dependent nonlinearities in ENSO cycles as well as the system of considered wheat prices, where regimes are conditioned on the state of nature of the ENSO anomaly. In general, positive ENSO shocks, i.e. El Nino-s, result in wheat price reduction, while negative ENSO shock, i.e. La Nina-s, results in increased wheat prices. Moreover, the asymmetric nature of the responses to ENSO shocks implies that the rates of price increases are, on average, larger as compared to the rates of price decreases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».