Using derivatives to manage risk for western Canadian agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Canadian agriculture faces considerable price risk. This thesis is composed of three essays investigating the effectiveness of using derivatives to manage risk in the Western Canadian grain industry. The objective of the first essay is to examine the use of grain price futures and options for reducing net indemnities paid by crop insurers on yield loss insurance. Data includes premiums and indemnities paid for canola in Manitoba and canola futures prices. Results show canola futures and options hedges were not effective in reducing net indemnities paid, while a spread position incorporating soybean oil futures showed some effectiveness. This analysis is applicable to crop insurers considering additional risk management methods. The objective of the second essay is to examine the use of futures contracts to manage price risk for Canadian wheat producers, using futures contracts based in the United States. Wheat in Canada is unique in that it has only recently traded on an ‘open market’ in Western Canada since 2012. Mean square error is used to examine hedging effectiveness. Downside risk measures are also considered. Data includes Manitoba and North Dakota hard red spring wheat prices and Minneapolis futures prices. Results show hedging to be effective for Manitoba farms, although less effective than in North Dakota. The objective of the third essay is to examine managing price risk across an entire grain farm in Western Canada. Hedging with futures can be a useful for reducing price risk, although basis risk, including foreign exchange risk, may impact hedging effectiveness for Canadian producers for most contracts. Many farms also grow multiple crops and benefit from diversification. Mean square error is used to determine hedge effectiveness, with data including Manitoba prices for hard red spring wheat, canola, corn and soybeans and their respective futures prices. Results show diversification reduces variability and downside risk over individual crop returns, and hedging is found to be more effective than simple diversification.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,005 | 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 ».