A dynamic semi-nonparametric demand system: An application to U.S. pork import demand
Notice bibliographique
Résumé
Price and substitution elasticities are important measures when conducting import demand analysis. However, measurement of these elasticitites is confounded by several factors. First, importing firms typically serve as the demanders of agricultural imports. Yet, agricultural import demand is often modeled as a final consumer demand. Second, use of flexible functional forms often results in violation of not just global, but also local regularity conditions of demand (either input or final good). This thesis addresses both of these issues using data on U.S pork imports from Canada, Denmark and the rest of the world. A dynamic Fourier cost function trade model based on producer theory is developed and a dynamic globally flexible AIDS model is also developed based on consumer theory. Dynamics are incorporated into the Fourier series expansion components in terms of habit persistent formation for the consumer model and the adjustment cots for the producer model. An empirical illustration of the difference in estimates between consumer model and producer model is provided. Estimates from the producer model satisfy the required regularity conditions, such as curvature condition of cost function and negative own price effects, whereas the consumer model does not satisfy the curvature condition. Results support the proposed dynamics and point to the proposed firm-based model as a potentially useful model in future applications. This study is the first empirical analysis of US pork import demand using the dynamic globally flexible function.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».