Does the financialization of agricultural commodities impact food security? An empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
The possible effect of the financialization of agricultural commodities on food security has become an evolving worry in recent years. This study seeks to empirically investigate this complicated problem and influence policy choices to ensure a more stable and secure food system by analyzing the role of financialization in global food markets. The study uses the panel data regression model, moderating effects model, and panel data regression with threshold variable to analyze financialization due to three agricultural commodities: wheat, maize, and soybean. For wheat, maize, and soybean futures traded on the Chicago Board of Trade, we utilize data related to annual trading volume, annual open interest contracts, and a ratio of annual trading volume to annual open interest contracts. The sample covers five developed countries - the United States, Australia, Canada, France, and Germany, and seven developing countries- China, Russia, India, Indonesia, Brazil, Vietnam, and Thailand. Annual panel data are constructed for the 2000–2021 period. The Human Development Index (HDI) is the threshold variable to differentiate the impact across these countries. The findings reveal that the financialization of agricultural commodities has negatively impacted food security globally, with wheat and soybean having a greater negative impact than corn. Also, there is a more considerable impact on developing countries compared to developed countries. The study finds that monetary policy can potentially reduce the impact of agricultural financialization on food security. The findings of this paper act as a guide to assist policymakers in ensuring that the world's food supply stays secure and available.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».