Identification and Levelling of Crisis Phenomena in the World Grain Market in the 2022/23 Marketing Year
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this paper is the detection crisis phenomena in the world grain market in the 2022/23 marketing year (MY), which worsened during the Russia-Ukraine invasion on February 24, 2022. Some countries and international organizations have recently expressed concern that the reduction of grain supply on the world market and the rapid rise in its price. Whether the impact of the destabilizing situation on the world grain market on the exacerbation of hunger is an open question. In order to fill the research gap, the paper tries analysis the global market into grain types between 2008/09 MY to 2021/22 MY and identify on it the shares of Ukraine and Russia. Two methods are used to conduct a comprehensive study of the grain market - fundamental and technical analysis. The analysis of the state and dynamics of the main indicators of the world grain market was carried out with the help of fundamental analysis. The results show that the volume of grain production in the world and the two warring countries are growing. Both countries supply about a quarter of all products in the overall structure of world grain exports. Finally, the result also shows that Ukraine and Russia are key exporters of barley, rye, wheat, and corn to low-income and least developed countries. Grain price forecasting through technical analysis was carried out. Based on the results obtained during the fundamental and technical analysis, three scenarios for the development of the grain market and its impact on the problem of hunger were proposed and given recommendations for levelling of crisis phenomena.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».