Scrutinizing Pork Price Volatility in the European Union over the Last Decade
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to analyze the factors that can influence pork prices, particularly the effects of various types of fluctuations on the volatility of pork prices in the European Union as a whole market and individual EU countries. The research material consisted of monthly time series of pork prices collected from 2009 to 2020. These data originated from the Integrated System of Agricultural Information coordinated by the Polish Ministry of Agriculture. Information on global pork production volumes is from the Food and Agriculture Organization Statistics (FAOSTAT) database. Time series of prices were described by the multiplicative model, and seasonal breakdown was performed using the Census X-11 method. The separation of the cyclical component of the trend was performed using the Hodrick-Prescott filter. In 2019, pork production in the European Union totaled 23,954 thousand tonnes, which accounted for 21.8% of global pork production. The largest producers were Germany, Spain, and France, supplying more than half of the pork to the entire European Union market. Pork prices in the EU, averaged over the 2009-2020 period were Euro (EUR) 154.63/100 kg. The highest prices for pork were recorded in Malta, Cyprus, Bulgaria, and Greece, whereas the lowest prices in Belgium, the Netherlands, Denmark, and France. The breakdown of the time series for pork prices confirmed that, in the period from 2009 to 2020, pork prices exhibited considerable fluctuations of both a long-term and medium-term nature as well as short-term seasonal and irregular fluctuations. Prices were higher than average in summer (with a peak in June-August) and lower in winter (January-March). Overall, the proportions of different types of changes in pork prices were as follows: random changes-7.9%, seasonal changes-36.6%, and cyclical changes-55.5%.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».