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Enregistrement W6945289917 · doi:10.25392/leicester.data.22810931

Market Power and Price Transmission Mechanism in the Supply Chain

2023· dissertation· en· W6945289917 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Leicester · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket powerOrdinary least squaresQuarter (Canadian coin)Sample (material)Electricity marketScarcitySupply chainSupply and demandElectricityEstimator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is divided into two areas of investigation. Firstly, acknowledging the use of New Empirical Industrial Organisation Techniques (NEIO) on prior market power literature, this study extends the literature by examining the market power of retailers towards the consumers and of retailers towards their providers across the UK Milk/Dairy products, Road fuels, and Electricity sectors. Due to high market concentrations of the retailers in all three supply chains and scarcity of relevant literature; the UK provides a novel setting for the estimation of each chain’s degree of market power The Fully Modified Ordinary Least squares (FMOLS) estimator and the Dynamic Ordinary Least squares (DOLS) estimator methods are used for the first time in the market power literature, considering endogeneity. Secondly, this thesis examines the cost pass through mechanism for the three supply chains. While distributed lag models are used by prior literature to estimate cost pass through, this thesis is the first to use this method to examine the cost pass through of an input cost change to the wholesale price and the cost pass through of a change in the wholesale cost to the retailer price for the UK supply chain. The data sample used, is time series with quarterly observations for the milk sector, starting from the first quarter of 1996 up to the last quarter of 2019, with a total of 96 observations and 228 monthly observations for the road fuels sector starting from the first month of 2000. For electricity, 243 observations are considered for the period January 2000 to end of March 2020. For the electricity cost pass through mechanism, 178 observations are used starting from the third month of 2003 until December 2017. Sufficient evidence supports the oligopsonistic and oligopolistic market power of the retailers towards the providers and the retailers towards the consumers, respectively. This applies to all supply chains. In the case of electricity, not enough evidence is provided for market power of the retailers towards the consumers. In the case of milk, ample evidence demonstrates the oligopsonistic and oligopolistic market power of the processors. Similar evidence is provided for an incomplete cost pass through of an input cost change to the wholesale price and a wholesale cost change to the retail price across all three supply chains. In the case of road fuels, this study also yields compelling evidence for asymmetric price transmission.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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