Estimating the Competitive Storage Model with Trending Commodity Prices
商品价格存在趋势时的竞争性储藏模型估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要联合估计商品储藏模型的结构参数与价格趋势，并讨论储藏成本、需求弹性和缺货，直接属于结构估计。
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商品价格存在趋势时的竞争性储藏模型估计
- 研究问题
- 商品价格的长期趋势会如何影响竞争性储藏模型的结构参数估计、缺货预测与价格矩拟合，能否将趋势与经济模型参数一起估计？
- 方法与思路
- 作者联合估计标准商品储藏模型与价格趋势参数，用线性或三次样条函数刻画确定性时间趋势，并以统计准则选择模型和趋势设定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，含趋势模型在所报告比较中均被偏好，储藏成本与需求弹性更符合既有文献，模型会预测偶发缺货，且价格矩更接近观测数据。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对趋势与储藏机制如何区分、样条节点与模型选择准则，以及商品样本和参数约束；还需检查缺货与价格矩比较的稳健性。
- 阅读边界
- 摘要未说明商品样本、趋势选择细节与统计比较结果；其偏好结论限于所报告设定，参数与文献更一致也不等于结构参数已被正确识别。
原文摘要
We present a method to estimate jointly the parameters of a standard commodity storage model and the parameters characterizing the trend in commodity prices. This procedure allows the influence of a possible trend to be removed without restricting the model specification, and allows model and trend selection based on statistical criteria. The trend is modeled deterministically using linear or cubic spline functions of time. The results show that storage models with trend are always preferred to models without trend. They yield more plausible estimates of the structural parameters, with storage costs and demand elasticities that are more consistent with the literature. They imply occasional stockouts, whereas without trend the estimated models predict no stockouts over the sample period for most commodities. Moreover, accounting for a trend in the estimation implies price moments closer to those observed in commodity prices. Our results support the empirical relevance of the speculative storage model, and show that storage model estimations should not neglect the possibility of long-run price trends. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.