The role of storage in commodity markets: Indirect inference based on grain data
商品市场中的储存作用：基于粮食数据的间接推断AI 解读 ↓
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商品市场中的储存作用：基于粮食数据的间接推断
- 研究问题
- 理性预期商品储存模型能否解释粮食市场的价格与数量动态，尤其是高度持续的价格？供给反应及不同结构冲击发挥什么作用？
- 方法与思路
- 作者构建包含供给反应和四类结构冲击的储存模型，以线性供需模型为辅助模型进行间接推断，并联合使用价格与数量信息。
- 材料陈述的贡献
- 作者称实现该储存模型首次完整经验检验；摘要报告供给冲击主导粮食市场动态，模型可匹配包括价格持久性在内的大多数矩。
- 阅读关注点
- 应核对四类冲击的具体定义、价格与数量如何放宽识别限制、辅助模型与目标矩的选择，以及未被模型匹配的数据特征。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断冲击识别、数据构造及拟合偏差；首次检验与多数矩匹配均是摘要陈述，尚未独立核验。
原文摘要
We develop an indirect inference approach relying on a linear supply and demand model serving as an auxiliary model to provide the first full empirical test of the rational expectations commodity storage model. We build a rich storage model that incorporates a supply response and four structural shocks and show that exploiting information on both prices and quantities is critical for relaxing previous restrictive identifying assumptions and assessing the empirical consistency of the model's features. Finally, we carry out a structural estimation on the aggregate index of the world's most important staple food products. Our estimations show that supply shocks are the main drivers of food market dynamics and that our storage model is consistent with most of the moments in the data, including the high price persistence so far the subject of a long‐standing puzzle.