986 resultados para Commodity currencies


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A simulation approach is described for the spatial allocation of crops across a region in order to maximise total revenue. The model uses inputs from GIS-based land suitability analysis to provide data on yields for a range of commodities, where the land suitability for the crops can be determined by either biophysical models or multi-criteria analysis. The objective of the study was to gain some indication of the magnitude of improvement possible in revenue, based on the convergence results for the optimisation (subject to estimated production quantities and market prices). The basic structure of the model allows for scaling up to larger problems with additional inputs and finer cell resolution. The software produces a visualisation of crop spatial allocation across the region and is compatible with statistical uncertainty analysis. The results of model simulations revealed a significant increase in revenue is possible using this approach and, when projected over the full region, suggests the possibility of significant economic benefits.

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The agricultural sector is vulnerable to the impact of climate change due to decreasing rainfall, increasing temperature, and the frequency of extreme weather events. A modelling framework was developed and applied to identify issues, problems and opportunities arising in regional agricultural systems as a consequence of climate change. This integrated framework blends together land suitability analysis, uncertainty analysis and an optimisation approach to establish optimal agricultural land-use patterns on a regional scale for current and possible future climate scenarios. The framework can also be used to identify (i) regions under threat of productivity decline, and (ii) alternative crops and their locations that can cope better with changing climate. The methods and contents of the framework are presented by means of a case study developed in the South West Region of Victoria, Australia. The results can be used to assess land suitability in support of optimised crop allocations across a local region, and to underpin the development of a regional adaptation policy framework designed to reduce the vulnerability of the agriculture sector to the impacts of climate change.

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Nesta Tese foram apresentadas algumas alternativas de antecipação do preço futuro do aço a partir do emprego de modelos econométricos. Estes modelos foram definidos em função da análise do comportamento, no longo prazo, entre as séries de preços do aço no Brasil vis-à-vis seus respectivos preços no exterior. A verificação deste comportamento de longo prazo foi realizada através do teste de cointegração. A partir da constatação da não cointegração dessas séries, foram definidos dois modelos, cujas previsões, para diversos períodos, foram aqui apresentadas. Foi feita uma análise comparativa, onde foram identificados o melhor modelo e para quais temporalidades de previsão são melhor empregados. Como foi aqui comprovado, o aço é um insumo primordial nos empreendimentos industriais. Considerando que, atualmente, os preços são demandados de forma firme, ou seja, sem possibilidade de alteração, faz-se necessária a identificação de mecanismos de antecipação dos movimentos futuros desta commodity, de modo que se possa considerá-los na definição do preço ofertado, reduzindo assim perdas por suas flutuações inesperadas.

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As rápidas mudanças que se desenvolvem no planeta varrem conceitos antigos, alteram estratégias de empresas e mudam o comportamento de governos e nações. O agronegócio não fica incólume neste intenso processo. As políticas agrícolas e a estrutura do setor passam por ajustes e revisões. Dentro desta linha de pensamento, um cenário que se torna cada vez mais evidente é a competição entre cadeias, além da competição entre empresas de forma isolada. Nesta perspectiva, o gerenciamento da cadeia de abastecimento pode ser considerado um importante vetor na competitividade da cadeia, no momento em que preconiza a customização das atividades que agregam valor, integrando cada vez mais clientes e fornecedores. Mas para a efetividade deste gerenciamento, a gestão da informação ao longo da cadeia assume importância maior ainda, em relação ao seu uso nas empresas de forma isolada. Dentro do ambiente de mudanças do agronegócio, após a abertura da economia brasileira de 1990, a cadeia de abastecimento do arroz vem passando por intensas transformações para se manter competitiva. Dentre estas, surge o arroz orgânico como forma de segmentar mercados consumidores através da diferenciação, e o que é mais importante, a adição de valor ao produto, desde a produção rural. Por se tratar o arroz orgânico de um produto diferenciado, pressupôs-se que a cadeia de abastecimento para este produto, apresente diferenças da cadeia de abastecimento para o arroz commodity. Considerando isto é que se objetivou com esta pesquisa “analisar o processamento da informação na cadeia de abastecimento do arroz com transações de dois tipos de produtos: arroz commodity e arroz orgânico”. O método científico utilizado foi o estudo de caso, onde foram levantados dados e fatos dos agentes que formam os elos da cadeia de abastecimento do arroz commodity e do arroz orgânico, para subsidiar as análises necessárias a atingir o objetivo proposto. As principais conclusões a que se chegou são: quanto à cadeia, esta apresenta diferenças que vão desde as relacionadas aos produtos, até as transações realizadas entre os agentes da cadeia. Quanto à informação ao longo da cadeia, o agente de produção do arroz commodity e do arroz orgânico, é o elo que menos utiliza informações sistematizadas em suas decisões. Também, que existem diferenças nos fluxos de informações ao longo da cadeia de abastecimento quando ocorrem transações com arroz commodity e quando com arroz orgânico. Estas diferenças vão desde as informações trocadas, o conteúdo e objetivos com que são trocadas, o sentido e o envolvimento dos departamentos dos agentes da cadeia. Pode-se acrescentar ainda, que em transações com arroz orgânico houve maior diálogo entre os agentes ao longo da cadeia, que foi mais representativo no segmento Produção x Beneficiamento.

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The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual horizons. The data to be used consists of metal-commodity prices in a monthly frequency from 1957 to 2012 from the International Financial Statistics of the IMF on individual metal series. We will also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009) , which are available for download. Regarding short- and long-run comovement, we will apply the techniques and the tests proposed in the common-feature literature to build parsimonious VARs, which possibly entail quasi-structural relationships between different commodity prices and/or between a given commodity price and its potential demand determinants. These parsimonious VARs will be later used as forecasting models to be combined to yield metal-commodity prices optimal forecasts. Regarding out-of-sample forecasts, we will use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates to forecast the returns and prices of metal commodities. With the forecasts of a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we will apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. The main contribution of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding forecasting, we show that models incorporating (short-run) commoncycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation. Still, in most cases, forecast combination techniques outperform individual models.

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A doença holandesa tornou-se amplamente conhecida na década de 1960, quando a descoberta repentina de reservatórios de gás natural em território holandês, na região do mar do norte, transformou o país em uma economia rica em recursos. A desagradável consequência que proveio da recém-adquirida abundância de commodities foi o declínio da próspera indústria holandesa, que perdeu sua competitividade devido à valorização do florim holandês, como consequência do aumento do influxo de capital estrangeiro no país. Desde então este fenômeno tem sido observado em diversos países que possuem abundância de commodities. O objetivo desta tese é aplicar o modelo da doença holandesa ao Brasil, já que a maior economia da América latina poderá também ter de encarar a ameaça de se tornar prisioneira da “armadilha das commodities”, devido à sua abundância de recursos naturais. O autor revisa a bibliografia básica abordando o tema geral da doença holandesa e dá enfoque a estudos realizados anteriormente no Brasil. Além disso, os quatro maiores sintomas que caracterizam a doença holandesa são testados: (1) valorização das taxas de câmbio do real, (2) declínio do setor industrial, (3) crescimento do setor de serviços, e (4) aumento dos salários. Todos estes sintomas foram observados e podem ser comprovados através das abordagens de cointegração ou de correlação, com exceção do sintoma número dois. Ainda que estes resultados sejam significativos, há muito outros fatores determinantes que influenciam o desenvolvimento dos sintomas examinados, motivo pelo qual futuros estudos serão necessários para se obtiver conclusões definitivas sobre como o Brasil é afetado pela doença holandesa.

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The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual frequencies. Data consists of metal-commodity prices at a monthly and quarterly frequencies from 1957 to 2012, extracted from the IFS, and annual data, provided from 1900-2010 by the U.S. Geological Survey (USGS). We also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009). We investigate short- and long-run comovement by applying the techniques and the tests proposed in the common-feature literature. One of the main contributions of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding out-of-sample forecasts, our main contribution is to show the benefits of forecast-combination techniques, which outperform individual-model forecasts - including the random-walk model. We use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates and functional forms to forecast the returns and prices of metal commodities. Using a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. Empirically, we show that models incorporating (short-run) common-cycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation.

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We investigate optimal commodity taxation in a social insurance framework based on Varian (1980). We show that the tax prescriptions in this moral hazard framework are notably similar to those derivecommodity taxation are valid in this setup. We incorporate pre-committed goods - those whose consumption must be decided before the resolution of uncertainty - and show that tax prescriptions are also analogous to the existing literature. The robustness of tax rules across these setups is explained by the relaxation of incentive compatibility constraints.

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The negotiations of mega agreements between the US and the Pacific countries (TPP) and between the US and the EU (TTIP) are raising the attention of experts on international trade law and economics. TPP and TTIP are proclaimed to be the designers of the rules for the XXI Century. Old trade instruments such as tariffs are said to be no more important for TTIP because tariffs are negligible among those partners but significant to for TPP. Another relevant agreement in negotiation is between the EU and Mercosul, where tariffs are the most important issue in discussion. The main purpose of this paper is to shows that tariff are important for all these agreements, not because of its nominal value, but because the impacts of exchange rate misalignments on tariffs are so significant that all concessions can be distorted by overvalued and by devaluated currencies. The article is divided into several sections: the first gives an introduction to the issue; the second explains the methodologies used to determine exchange rate misalignments and also presents some results for Brazil, US and China; the third summarizes the methodology applied to calculate the impacts of exchange rate misalignments on the level of tariff protection through an exercise of “misalignment tariffication” and examines the effects of exchange rate variations on tariffs and their consequences for the multilateral trading system; the fourth creates a methodology to estimate exchange rates against a basket of currencies (a virtual currency of the World) and a proposal to deal with persistent and significant misalignments related to trade rules. The fifth presents some estimates for the main PTAs. The conclusions are present in the last section

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RAMOS, A. S. M. ; FERREIRA, L. B. . Tecnologia da informação: Commodity ou Ferramenta Estratégica?. Revista de Gestão da Tecnologia e Sistemas de Informação , USP, São Paulo, v. 2, n. 1, p. 69-79, 2005.

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Chicken is one of the most important sources of animal protein for human consumption, and breeding programmes have been responsible for constant improvements in production efficiency and product quality. Furthermore, chicken has largely contributed to fundamental discoveries in biology for the last 100 years. In this article we review recent developments in poultry genomics and their contribution to adding functional information to the already existing structural genomics, including the availability of the complete genome sequence, a comprehensive collection of mRNA sequences ( ESTs), microarray platforms, and their use to complement QTL mapping strategies in the identification of genes that underlie complex traits. Efforts of the Brazilian Poultry Genomics Programme in this area resulted in generation of a resource population, which was used for identification of Quantitative Trait Loci ( QTL) regions, generation of ESTs and candidate gene studies that contributed to furthering our understanding of the complex biological processes involved in growth and muscular development in chicken.

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