Developing a hybrid forecasting system for agricultural commodity prices (case study: Thailand rice free on board price) / Desenvolvimento de um sistema de previsão híbrido para preços de commodities agrícolas: estudo de caso para arroz tailandês

Forecast the price of agricultural goods is a beneficial action for farmers, marketing agents, consumers, and policymakers. Today, managing this product security requires price forecasting models that are both efficient and reliable for a country's import and export. In the last few decades, the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model has been widely used in economics time series forecasting. Recently, many of the time series observations presented in economics have been clearly shown to be nonlinear, Machine learning (ML) modelling, conversely, offers a potential price forecasting technique that is more flexible given the limited data available in most countries' economies. In this research, a hybrid price forecasting model has been used, through a novel clustering technique, a new cluster selection algorithm and a multilayer perceptron neural network (MLPNN), which had many advantages and using monthly time series of Thai rice FOB price form November 1987 to October 2017. The empirical results of this study showed that the value of root mean square error (RMSE) equals 14.37 and the Mean absolute percentage error (MAPE) equals 4.09% for the hybrid model. The evaluation results of proposed method and comparison its performance with four benchmark models, by monthly time series of Thailand rice FOB price from November 1987 to October 2017 showed the outperform of proposed method.

Prever o preço dos produtos agrícolas é uma ação benéfica para agricultores, agentes de marketing, consumidores e legisladores. Hoje, o gerenciamento da segurança desse produto requer modelos de previsão de preços eficientes e confiáveis para a importação e exportação de um país. Nas últimas décadas, o modelo Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) tem sido amplamente utilizado na previsão de séries temporais da economia. Recentemente, muitas das observações de séries temporais apresentadas em economia têm se mostrado claramente não lineares. A modelagem de aprendizado de máquina (ML), por outro lado, oferece uma técnica de previsão de preços potencial que é mais flexível, apresentados os dados limitados disponíveis na maioria dos países. Nesta pesquisa, um modelo híbrido de previsão de preços foi usado, por meio de uma nova técnica de agrupamento, um novo algoritmo de seleção de agrupamento e uma rede neural perceptron multicamadas (MLPNN), que teve muitas vantagens, e usando séries temporais mensais de preços FOB do arroz tailandês de novembro 1987 a outubro de 2017. Os resultados empíricos deste estudo mostraram que o valor da raiz do erro quadrático médio (RMSE) é igual a 14,37 e o erro percentual absoluto médio (MAPE) é igual a 4,09% para o modelo híbrido. Os resultados da avaliação do método proposto e a comparação de seu desempenho com quatro modelos de benchmark, por séries temporais mensais de preço FOB do arroz tailandês de novembro de 1987 a outubro de 2017, mostram o desempenho superior do método proposto.

Olive production in Northern Iran: physical and comparative advantages analysis

Olive is one of the strategic products of Guilan province, northern Iran. Hence, it is very important to determine the optimal production pattern of olive, given the resources scarcity and the assessment of physical and Comparative Advantage (CA). In this study, three physical advantage indices for olive production in Guilan province during 2008-2016 were investigated. Also, the CA, protection and competitiveness indicators of olive production at Guilan province for 2016-17 cultivation years were calculated using the Policy Analysis Matrix (PAM). Results showed that Guilan province had scale advantage in olive production. The highest degree of olive plantation concentration was on 2008 with scale advantage index of 2.49. Also, results of efficiency advantage showed that, except for 2008, olive production had efficiency advantage over all under study years at Guilan province. Results of Domestic Resource Costs (DRC) and Social Cost Benefit ratio (SCB) indicators for both traditional and commercial olive plantations revealed the CA of olive production in Guilan province. Also, the competitiveness indices values (UCd and UCx) for both traditional and commercial olive plantations were less than 1. So, the olive production systems in Guilan province had the ability to compete with domestic and international competitors.

A olivicultura é uma produção estratégica da província de Guilan, no Norte do Irã. Por isso, é muito importante determinar o padrão ótimo de produção olivícola, dada a escassez de recursos e a avaliação da vantagem física e comparativa. Neste estudo, foram investigados três índices de vantagem física para a produção olivícola na província de Guilan, durante o período de 2008 a 2016. Além disso, foram calculados os índices de vantagem comparativa, proteção e competitividade da produção olivícola, na província de Guilan, para os anos de agrícolas de 2016 e 2017, usando a Matriz de Análise de Políticas (PAM). Os resultados mostraram que a província de Guilan tinha vantagem de escala na produção olivícola. O maior grau de concentração de olival em 2008 com um índice de vantagem de escala de 2,49. Além disso, os resultados da vantagem de eficiência mostraram que, com exceção de 2008, a produção de azeitona teve vantagem de eficiência em todos os anos em estudo de Guilan. Os resultados dos índices dos Custos dos Recursos Internos (RDC) e do Rácio Custo Social (SCB) para os olivais tradicionais e comerciais revelaram a vantagem comparativa da produção olivícola na província de Guilan. Além disso, os valores de índices de competitividade (UCd e UCx) para olivais tradicionais e comerciais eram inferiores a 1. Assim, os sistemas de produção olivícola na província de Guilan tinham a capacidade de competir com concorrentes nacionais e internacionais.

Olive production in Northern Iran: physical and comparative advantages analysis

Olive is one of the strategic products of Guilan province, northern Iran. Hence, it is very important to determine the optimal production pattern of olive, given the resources scarcity and the assessment of physical and Comparative Advantage (CA). In this study, three physical advantage indices for olive production in Guilan province during 2008-2016 were investigated. Also, the CA, protection and competitiveness indicators of olive production at Guilan province for 2016-17 cultivation years were calculated using the Policy Analysis Matrix (PAM). Results showed that Guilan province had scale advantage in olive production. The highest degree of olive plantation concentration was on 2008 with scale advantage index of 2.49. Also, results of efficiency advantage showed that, except for 2008, olive production had efficiency advantage over all under study years at Guilan province. Results of Domestic Resource Costs (DRC) and Social Cost Benefit ratio (SCB) indicators for both traditional and commercial olive plantations revealed the CA of olive production in Guilan province. Also, the competitiveness indices values (UCd and UCx) for both traditional and commercial olive plantations were less than 1. So, the olive production systems in Guilan province had the ability to compete with domestic and international competitors.(AU)

A olivicultura é uma produção estratégica da província de Guilan, no Norte do Irã. Por isso, é muito importante determinar o padrão ótimo de produção olivícola, dada a escassez de recursos e a avaliação da vantagem física e comparativa. Neste estudo, foram investigados três índices de vantagem física para a produção olivícola na província de Guilan, durante o período de 2008 a 2016. Além disso, foram calculados os índices de vantagem comparativa, proteção e competitividade da produção olivícola, na província de Guilan, para os anos de agrícolas de 2016 e 2017, usando a Matriz de Análise de Políticas (PAM). Os resultados mostraram que a província de Guilan tinha vantagem de escala na produção olivícola. O maior grau de concentração de olival em 2008 com um índice de vantagem de escala de 2,49. Além disso, os resultados da vantagem de eficiência mostraram que, com exceção de 2008, a produção de azeitona teve vantagem de eficiência em todos os anos em estudo de Guilan. Os resultados dos índices dos Custos dos Recursos Internos (RDC) e do Rácio Custo Social (SCB) para os olivais tradicionais e comerciais revelaram a vantagem comparativa da produção olivícola na província de Guilan. Além disso, os valores de índices de competitividade (UCd e UCx) para olivais tradicionais e comerciais eram inferiores a 1. Assim, os sistemas de produção olivícola na província de Guilan tinham a capacidade de competir com concorrentes nacionais e internacionais.(AU)