Does the financialization of agricultural commodities impact food security? An empirical investigation
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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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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle