2019
DOI: 10.1002/ajae.12012
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Supply Fundamentals and Grain Futures Price Movements

Abstract: A long‐standing puzzle in commodity markets is the low explanatory power of supply and demand fundamentals for explaining the variability of prices in these markets. We apply an instrumental variable correction for measurement errors to investigate how noise in the surprise component of USDA Crop Production reports affects estimated price responses in corn, soybeans, and wheat futures markets from 1970 to 2016. Our findings demonstrate that after correcting for measurement error in market surprises, the explan… Show more

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“…民以食为天, 蔬菜价格变动关系到人民群众的 生活成本和福利水平, 是人们密切关注的重要民生 话题。研究表明蔬菜零售价格变化会导致农村和 城市居民消费福利的反方向变化 [1] , 而稳定的蔬菜 价格更利于提升农村居民的总福利 [2] 。因此, 认识 和掌握不同蔬菜价格变化规律, 有利于蔬菜价格监 测和预警, 实现蔬菜市场供需精准调控 [3,4] 和蔬菜价 格稳定, 对保障民生利益具有重要意义。 影响蔬菜等农产品价格的因素大致可分为宏 观经济因素、 市场因素及气象因素 3 类。宏观经济 因素主要包括农产品政策 [5,6] 、 居民收入 [7] 、 国际贸易 及其政策 [8][9][10] 、 农产品补贴 [11] 、 汇率与货币扩张 [12] 等。 市场因素主要包括农产品供求关系、 替代品价格和 竞争行为、 交易形式和成本变化等。具体如下: ① 供求关系变化导致蔬菜价格波动。例如农产品供 求变化 [13,14] 、 蔬菜需求变动 [7] 、 受灾和环境风险 [15] 、 存储变化 [16] 、 季节变化和节假日等突发事件 [17,18] 、 市场 投机 [19] 等因素引发供求变化, 进而造成价格波动。 ②替代品价格变化与竞争行为因素导致蔬菜价格 波动。许多研究表明, 蔬菜价格的未来变化与前期 价格波动存在联系 [20] [21][22][23][24][25] 以及农产品销售商销售竞争行为影响 [26] 。 ③交易形式和市场流通因素导致蔬菜价格波动。 如李崇光等 [27] 分析 3 种交易模式下蔬菜价格形成机 制; 章胜勇等 [28] 则发现加强中国南北蔬菜市场整合 可降低菜价波动, 缩短农产品供应链可有效降低新 鲜菜果的价格 [29,30] 。④生产成本变化因素导致蔬菜 价格波动。例如, 城市道路桥梁公共设施密度和燃 料成本 [25] 、 流通成本对价格变化的影响 [31] 。在气象 因素影响方面, 现有研究主要考察了降水、 温度、 日 照、 风速和气候变化对蔬菜、 水果等农产品价格影 响。蔬菜价格方面, 郭娜等 [32] 发现黄瓜价格对降水 及温度变化的敏感程度较小, 对日照时数更为敏 感, 他们还发现蔬菜价格恢复力与蔬菜价格对上述 自然因素的敏感程度成反比 [33] ; 薛正平等 [34] 考察了 暴雨天数、 暴雨降水量与台风乘积分别与青菜价格 涨跌之间的响应关系, 降水量、 暴雨天数、 平均最大 风速等天气要素变化与青菜价格涨幅均呈现显著 正相关 [35] ; 而且, 在台风暴雨的天气中, 蔬菜价格通 常呈快速上涨、 缓慢回落特征, 经 20 d 左右恢复至 正常水平 [36] 。水果价格方面, 袁斌等 [37] 对比分析了 暴雨与温度对主产区与非主产区的鲜桃价格冲击 效应。其他农产品方面, Browna 等 [38] 利用世界 51 个 发展中国家数据总结发现, 其中近 20%粮食短期价 格波动是显著受降水因素影响; 部分学者 [39]…”
Section: 引言unclassified
“…民以食为天, 蔬菜价格变动关系到人民群众的 生活成本和福利水平, 是人们密切关注的重要民生 话题。研究表明蔬菜零售价格变化会导致农村和 城市居民消费福利的反方向变化 [1] , 而稳定的蔬菜 价格更利于提升农村居民的总福利 [2] 。因此, 认识 和掌握不同蔬菜价格变化规律, 有利于蔬菜价格监 测和预警, 实现蔬菜市场供需精准调控 [3,4] 和蔬菜价 格稳定, 对保障民生利益具有重要意义。 影响蔬菜等农产品价格的因素大致可分为宏 观经济因素、 市场因素及气象因素 3 类。宏观经济 因素主要包括农产品政策 [5,6] 、 居民收入 [7] 、 国际贸易 及其政策 [8][9][10] 、 农产品补贴 [11] 、 汇率与货币扩张 [12] 等。 市场因素主要包括农产品供求关系、 替代品价格和 竞争行为、 交易形式和成本变化等。具体如下: ① 供求关系变化导致蔬菜价格波动。例如农产品供 求变化 [13,14] 、 蔬菜需求变动 [7] 、 受灾和环境风险 [15] 、 存储变化 [16] 、 季节变化和节假日等突发事件 [17,18] 、 市场 投机 [19] 等因素引发供求变化, 进而造成价格波动。 ②替代品价格变化与竞争行为因素导致蔬菜价格 波动。许多研究表明, 蔬菜价格的未来变化与前期 价格波动存在联系 [20] [21][22][23][24][25] 以及农产品销售商销售竞争行为影响 [26] 。 ③交易形式和市场流通因素导致蔬菜价格波动。 如李崇光等 [27] 分析 3 种交易模式下蔬菜价格形成机 制; 章胜勇等 [28] 则发现加强中国南北蔬菜市场整合 可降低菜价波动, 缩短农产品供应链可有效降低新 鲜菜果的价格 [29,30] 。④生产成本变化因素导致蔬菜 价格波动。例如, 城市道路桥梁公共设施密度和燃 料成本 [25] 、 流通成本对价格变化的影响 [31] 。在气象 因素影响方面, 现有研究主要考察了降水、 温度、 日 照、 风速和气候变化对蔬菜、 水果等农产品价格影 响。蔬菜价格方面, 郭娜等 [32] 发现黄瓜价格对降水 及温度变化的敏感程度较小, 对日照时数更为敏 感, 他们还发现蔬菜价格恢复力与蔬菜价格对上述 自然因素的敏感程度成反比 [33] ; 薛正平等 [34] 考察了 暴雨天数、 暴雨降水量与台风乘积分别与青菜价格 涨跌之间的响应关系, 降水量、 暴雨天数、 平均最大 风速等天气要素变化与青菜价格涨幅均呈现显著 正相关 [35] ; 而且, 在台风暴雨的天气中, 蔬菜价格通 常呈快速上涨、 缓慢回落特征, 经 20 d 左右恢复至 正常水平 [36] 。水果价格方面, 袁斌等 [37] 对比分析了 暴雨与温度对主产区与非主产区的鲜桃价格冲击 效应。其他农产品方面, Browna 等 [38] 利用世界 51 个 发展中国家数据总结发现, 其中近 20%粮食短期价 格波动是显著受降水因素影响; 部分学者 [39]…”
Section: 引言unclassified
“…Most of the literature investigates what happens to commodity price levels on USDA event days (e.g., Adjemian, 2012; Karali, Isengildina‐Massa, et al, 2019; Ying et al, 2019) or shows how fast the USDA information is impounded into those prices (e.g., Adjemian & Irwin, 2018; Lehecka et al, 2014). As McNew and Espinosa (1994), McKenzie et al (2007), and Isengildina‐Massa et al (2008) note, however, one cannot capture the full impact of the USDA reports without also analyzing how they affect market uncertainty and sentiment.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…Quantitatively, the open interests in corn and soybean options and futures are many times what they were 15 years ago (Robe & Roberts, 2019). Qualitatively, changes that could materially impact the manner or the extent of market reactions to USDA news include the growth (and, later, the dominance) of electronic and high‐frequency trading (Haynes & Roberts, 2015; Haynes et al, 2017), the demise of the futures trading pits (Gousgounis & Onur, 2018), and the influx of ever more sophisticated private forecasting services (Karali, Irwin, et al, 2019; McKenzie, 2008). Our first contribution is to complement the early literature, which uses data from two decades ago or more (i.e., predating any of those developments), by investigating agricultural IVol responses to scheduled USDA news releases in more modern times.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…With the given set of predetermined prices and crop choices, the most commonly used agricultural supply response model assumes that farmers primarily care for profit maximization (Paudel & McIntosh, 2005;French & Matthews, 1971;Karali et al, 2020;Yu et al, 2012). However, some environmental and agronomic constraints, such as previous land use choice, pest and disease, and soil health, could play a major role in changing land productivity.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%