Essays on the industrial organisation of the international copper industry
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis is to study the main drivers of the supply of copper.This thesis proposes and estimates a dynamic structural model of the operation of copper mines using a unique dataset with rich information at the mine level from 330 mines that account for more than 85% of the world production during 1992-2010.It includes several aspects of this industry that have been often neglected by previous econometric models using data at a more aggregate level.First, there is a substantial number of mines that adjust their production at the extensive margin, i.e., temporary mine closings and re-openings that may last several years.Second, there is very large heterogeneity across mines in their unit costs.This heterogeneity is mainly explained by differences across mines in ore grades (i.e., the degree of concentration of copper in the rock) though differences in capacity and input prices have also relevant contributions.Third, at the mine level, ore grade is not constant over time and it evolves endogenously.Ore grade declines with the depletion of the mine reserves, and it may increase as a result of (lumpy) investment in exploration.Fourth, for some copper mines, output from subproducts (e.g., gold, silver, nickel) represents a substantial fraction of their revenue.Fifth, there is high concentration of market shares in very few mines, and evidence of market power and strategic behavior.Finally, sunk entry and exit costs are large and a key determinant of mine turnover.This sunk costs are also an important driver of prices.The proposed and estimated structural model in this thesis helps to understand better the dynamics of prices and extraction behaviour not only for the copper industry but to all extractive industries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».