Couverture du risque de prix des intrants via les marchés à terme agricoles à l’aide d’un critère alliant la valeur à risque et la marge de sécurité sur charges : application aux producteurs porcins finisseurs du Québec
Bibliographic record
Abstract
La couverture du risque de prix via les marchés à terme constitue un outil permettant aux agriculteurs d'endiguer les conséquences financières de la volatilité des prix des produits agricoles. Plusieurs critères ont été développés dans la littérature afin de guider les décisions de couverture de manière optimale. Cependant, ces approches reposent sur une conception limitée du risque et de ses conséquences financières du point de vue de l’exploitation agricole. S’enquérant du cas des producteurs porcins finisseurs du Québec, la présente thèse élabore un critère de couverture conjuguant le risque de prix encouru et dénoté par une mesure de valeur à risque (VaR), au risque de prix soutenable pour l’entreprise. Des simulations de couverture de risque comparant l’efficience du critère par rapport à l’absence de couverture et par rapport à l’efficience des critères alternatifs du ratio de couverture optimal et de la marge cible pour différents profils d’entreprises sont réalisés sur une période de 14 années, soit de 2006 à 2019. Les résultats montrent qu’en moyenne, le critère VaR proposé améliore la marge de sécurité sur charges (MSC) des entreprises de manière statistiquement significative. Le critère est également plus efficient que les critères alternatifs pour certains profils d’entreprises, bien que l’ampleur de l’effet soit faible à modéré. L’amélioration de la situation financière découlant de l’application du critère VaRest cependant plus prononcée lors d’épisodes de hausses marquées du prix des intrants. De plus, la méthodologie développée permet de soulever que même si la couverture mène à une diminution marquée du risque tel que défini par la mesure conventionnelle de variance des rendements, ses impacts tels que mesurés par la MSC sont considérablement moindres. Ceci souligne que la mesure d’efficience choisie peut ne pas refléter les impacts de la couverture sur la situation financière réelle de l’entreprise. La thèse contribue à la littérature portant sur l’application de la VaR en agroéconomie en offrant une description détaillée des répercussions de la couverture du risque du point de vue de l’entreprise agricole. Des pistes de réflexions quant à la mesure du risque de prix et d’efficience de la couverture à utiliser sont également proposées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".