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Enregistrement W4283639803

Symmetric Market Integration of Wheat in the World

2022· article· en· W4283639803 sur OpenAlexaboutno aff
M. S. Sadiq, Invinder Paul Sıngh, Muhammad Makarfi Ahmad

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAgricultural economics and policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study determined market integration of wheat in the world using price time series (1966-2018) of major world producing countries. The data were sourced from FAO database and data analysis were performed using unit root tests, Engel-Granger and Johansen co-integration tests, Granger causality and impulse response tests, restricted vector auto-regression (VAR), and auto-regression integration moving average (ARIMA) models. The empirical evidence showed that the law of one price (LOP) or parity in prices failed to hold in these markets due to poor co- integration among these markets. Furthermore, the wheat prices of Indian, USA and China markets were efficient as they established long-run equilibrium. However, Australian, Canadian and France markets were observed to be autarkic markets as short-run disequilibrium adjustment processes will not lead to stable long-run prices. It was established that USA market prices is a relative follower and plays little or no role in the global wheat trade. Therefore, the study recommends that a network of wheat commodity network across the globe at almost equal distance from each other for the enhancement of market integration and price transmission should be designed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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