Models for Analyzing Nonlinearities in Price Transmission | Modelle zur Analyse von Nichtlinearitäten in der Preistransmission

Diese Dissertation bietet einen Überblick über mehrere ökonometrische Modellklassen, die sich zur Analyse von Dynamiken und Wechselwirkungen von Preiszeitreihen eignen. Sie behandelt Modelle zur Analyse von Preisbeziehungen im vertikalen Handel, d.h. entlang der Verarbeitungskette, als auch im horizontalen Handel, d.h. zwischen räumlich getrennten Märkten eines Gutes. Diese Arbeit stellt die Charakteristika von vier ausgewählten Modellklassen ausführlich vor. Drei angewandte Untersuchungen, die in den Anhängen der Arbeit zu finden sind, ergänzen die Arbeit. Die Dissertation enthält drei Beiträge zur bestehenden Literatur. Sie bietet einen Überblick zu den aktuellen methodischen Entwicklungen in der Analyse von Preisbeziehungen. Weiterhin arbeitet sie Beziehungen der Methoden zueinander heraus, vergleicht sie und stellt sie gegenüber. Ein vertieftes Verständnis der Mechanismen, die den behandelten Modellen zu Grunde liegen, kann die Auswahl einer geeigneten Modellklasse unter Berücksichtigung des empirischen Zusammenhangs und der ökonomischen Theorie unterstützen. Deshalb konzentriert sich diese Dissertation auf die den Modellen zugrundeliegende Intuition, um die Verbindung zwischen ökonometrischer Theorie und der Analyse empirischer Fragen in der angewandten agrarökonomischen Forschung zu stärken. Als dritten Aspekt beinhaltet die Arbeit drei empirische Untersuchungen zum Einfluss von sich verändernden Politikrahmen auf die Übertragungen von Preissignalen ausgewählter Agrargüter in der Europäischen Union als auch in der Ostafrikanischen Gemeinschaft.Das erste Kapitel stellt die Grundlagen der ökonometrischen Modelle vor und geht dabei v.a. auf Eigenschaften ein, die ökonomische Zeitreihen kennzeichnen, da sie den Datentyp darstellen, der im Mittelpunkt dieser Arbeit steht. Es entwickelt das Grundmodell des Fehlerkorrekturmodells, d.h. eines autoregressiven Zeitreihenmodells, das sich zur Analyse kointegrierter Variablen eignet. Unter anderem bietet eine Reihe von Grafiken eine leichtverständliche schematische Zusammenfassung von zentralen Eigenschaften der Modellklasse. Anschließend werden Schlüsselbegriffe hinsichtlich der Interpretation des Modells im Kontext der räumlichen Preisanalyse definiert. Formen von Nichtlinearitäten in der Preistransmission werden diskutiert, um das Interesse dieser Arbeit, das in Nichtlinearitäten in der kurzfristigen Preistransmission liegt, klar abzugrenzen. Weiterhin werden Modellierungsansätze für nichtkonstante Parameter in der Form von regime-abhängigen Modellen oder nichtparametrischen Funktionen aufgezeigt.Das zweite Kapitel stellt die vier Modellklassen eingehend vor. Die Klassen des Schwellenvektorfehlerkorrekturmodells (threshold), des Markow-Sprung-Vektorfehlerkorrekturmodells (Markov-Switching) und des semiparametrischen Vektorfehlerkorrekturmodells werden als Mitglieder der Familie der Kointegrationsmodelle vorgestellt. Das Paritätsschrankenmodell (parity bounds) repräsentiert eine Klasse aus der Familie der Mischverteilungsmodelle. Das Kapitel stellt die grundlegende Idee, die formale Struktur, die Schätzung, Interpretation und Anwendung jeder Klasse ausführlich dar.Eine kritische Zusammenfassung der behandelten Modelle findet sich in Kapitel 3. Es thematisiert zuerst eine Reihe von Problemen der genannten Klassen der Kointegrationsmodelle. Danach wird auf notwendige Eigenschaften geeigneter Regime-Generationsmechanismen eingegangen, woran sich eine Kritik des Paritätsschrankenmodells anschließt. Schließlich werden die Vor- und Nachteile der Modellklassen beider Familien im Rahmen eines kritischen Vergleiches herausgearbeitet, der auch die Diskussion von Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen dem Schwellenvektorfehlerkorrekturmodell und dem Paritätsschrankenmodell beinhaltet. Als letzter Aspekt werden die Verteilungen, die durch ausgewählte Versionen der Kointegrationsmodelle impliziert werden, den Verteilungsannahmen der Paritätsschrankenmodelle gegenübergestellt. Kapitel 4 schießt die Dissertation.Die empirischen Studien in den Anhängen der Dissertation untersuchen den Einfluss struktureller Veränderungen auf die Transmission europäischer Kälberpreise und das regime-abhängige Verhalten räumlicher Maispreisbeziehungen in Ostafrika. Außerdem werden die Struktur und die Determinanten der Transmission von Maispreisen im inländischen als auch im grenzüberschreitenden Handel analysiert.Die räumliche Preistransmission zwischen europäischen Kälbermärkten nach den Fischlerreformen von 2003 steht im Mittelpunkt von Anhang A. Er analysiert die Auswirkungen variierender nationaler Umsetzungsstrategien hinsichtlich der Entkopplung landwirtschaftlicher Subventionszahlungen von Produktionsentscheidungen und die Effekte von Transportbeschränkungen, die in Folge des Ausbruchs der Blauzungenkrankheit in Mitteleuropa erlassen wurden. Es wird festgestellt, dass die Kälbermärkte Deutschlands, Frankreichs, der Niederlande und Spaniens zu einem sehr gut funktionierenden gemeinsamen Markt gehören. Die Hypothesen, dass die Entkopplung zu sinkenden Preisniveaus führt als auch dass der Ausbruch der Blauzungenkrankheit einen Strukturbruch in einem Teil der europäischen Kälbermärkte zur Folge hatte, können statistisch untermauert werden.Der Anhang B bietet einen Überblick über Markow-Sprung-Zeitreihenmodelle. Die Beschreibung der Modelleigenschaften wird durch das Fallbeispiel der räumlichen Analyse von Maispreisen zwischen Kenia und Tansania veranschaulicht. Ein Markow-Sprung-Vektorautoregressives Modell wird verwendet, um Regime der Maispreismargen zwischen einem von vier tansanischen Märkten und Nairobi zwischen 2000 und 2008 zu identifizieren. Es werden fünf Perioden deutlich erhöhter Margen gefunden, die zwischen vier und siebzehn Monaten andauerten und teilweise mit den in der Literatur angeführten Zeiträumen tansanischer Ausfuhrverbote entsprechen.Der Anhang C untersucht Einflussfaktoren auf das Ausmaß der Preistransmission, wie z.B. Entfernung und die Existenz einer Grenze, im inländischen als auch im grenzüberschreitenden Handel zwischen Kenia, Tansania und Uganda zwischen 2000 und 2008. Es wird festgestellt, dass das Ausmaß der Preistransmission von der Entfernung und der Gegenwart einer Grenze abhängt. Der Einfluss der Entfernung erscheint nichtlinear, so dass ein semiparametrisches lineares Regressionsmodell zur Modellierung herangezogen wird. Tansania stellt sich als isolierte und intern fragmentierte Insel innerhalb des ostafrikanischen Maismarktes dar. Die Preistransmission zwischen Nairobi und den anderen Märkten ist überdurchschnittlich stark, was die zentrale Rolle der Stadt im ostafrikanischen Handelssystem bestätigt.Anhang D vergleicht die beiden regime-anhängigen ökonometrischen Ansätze des Schwellen- und des Markow-Sprung-Vektorfehlerkorrekturmodells. Zuerst wird jedes Modell ausführlich charakterisiert, woran sich ein umfangreicher Vergleich anschließt. Die Annahmen hinsichtlich des Mechanismus der Regimewechsel unterscheiden sich grundlegend. Ein Monte-Carlo-Experiment untersucht Schätzmethoden beider Modelle für simulierte Daten. Jeder Ansatz stellt sich als angemessene Modellierung einer speziellen Form nichtlinearer Preistransmission dar. Ihre Eigenschaften entsprechen der zugrundeliegenden ökonomischen Theorie und ermöglichen eine plausible Interpretation. Jedoch weisen die verwendeten Schätzmethoden Schwächen auf, da sie u.a. nicht robust gegen Störparameter sind. Eine Literaturübersicht zu empirischen Untersuchungen mittels des Schwellenvektorfehlerkorrekturmodells schließt den Anhang ab.

This dissertation aims at providing an overview of various econometric model classes which are suitable for the analysis of dynamics and interrelationships of price time series. It discusses a number of models which are suitable for the analysis of price relationships both in the vertical, i.e., of markets along the processing chain, and the horizontal domain, i.e., of markets of one commodity in space. The dissertation provides an in-depth discussion of four model classes and, in the appendices, three empirical applications of selected models. It is a contribution to the literature in three respects. First, it provides an overview of recent developments of the methodology used to analyze price relationships. Second, it serves to relate, to compare and to contrast these classes. A well developed intuition of the fundamental mechanisms governing such models can help the selection of an adequate model class based on the empirical context and economic theory. Therefore, the thesis focuses on the intuition of the model classes in order to improve the link between econometric theory and the study of empirical questions in applied research in agricultural economics. Third, the dissertation provides three analyses of the impacts of changing policy environments on the transmission of prices of selected agricultural commodities within the European Union as well as within the East African Community.Chapter 1 presents the background, that is, properties which characterize the type of data this thesis is focused on, i.e., time series of economic variables. It introduces the basic model class of autoregressive time series models which is useful for cointegrated variables (vector error-correction model). It presents a number of graphs which provide a schematic summary of key model characteristics. Afterwards, it defines core concepts with regard to the interpretation in the context of spatial price analysis. Forms of nonlinearities in price transmission are discussed. This serves to confine the focus of the thesis which lies in nonlinearities in short-run price transmission. Such nonlinearities are caused by nonconstant parameters, and can be modeled by regime-dependent constants or nonparametric functions.Chapter 2 presents the four model classes in detail. The classes of the threshold vector error-correction model, the Markov-switching vector error-correction model and the semiparametric vector error-correction model belong to the cointegration family of models. The parity bounds model represents a class of the family of mixture distribution models. The chapter addresses the underlying idea, the formal structure, estimation, interpretation, and applications of each class.Chapter 3 provides a critical summary of the presented models. It first discusses a number of problems of the three presented classes of the family of cointegration models. Afterwards, it elaborates on properties of suitable regime-generating processes. This is followed by a critical discussion of the parity bounds model. The chapter closes with a critical comparison of the model classes highlighting the advantages and drawbacks of each. Furthermore, similarities and differences between the thresholds and the parity bounds models are addressed. The distributions of the underlying data which are implied by selected versions of cointegration models are contrasted to the distributional assumptions of the parity bounds model. Chapter 4 concludes the dissertation.The empirical studies in the appendices of the dissertation analyze the impact of structural changes on the transmission of European calf prices, and regime-dependent behavior of spatial maize price relationships in Eastern Africa. Furthermore, the structure and determinants of the transmission of maize prices in domestic as well as cross-border trade are assessed.Appendix A studies spatial price transmission between European calf markets after the Fischler reforms of 2003. It focuses on the effects of different national strategies in decoupling agricultural support from production and of movement restrictions, which resulted from the outbreak of the Blue Tongue disease in central Europe. The calf markets in Germany, France, the Netherlands and Spain are found to belong to a well-functioning common market. We find strong statistical support for the hypothesis that decoupling reduced calf price levels. Additionally, the results indicate that the outbreak of the Blue Tongue disease induced a structural break in parts of the EU calf market.Appendix B gives an overview of the class of Markov-switching time series models. We first provide an overview of the model framework. It then presents an illustrative application to the analysis of spatial maize prices between Tanzania and Kenya. A Markov-switching vector autoregressive model is employed to assess regimes in maize price margins between each of four regions in Tanzania and Nairobi, the Kenyan capital, between 2000 and 2008. Five periods of increased price margins are identified which last from four to seventeen months and partly correspond to the timings of Tanzanian export restrictions reported in the literature.Appendix C analyzes factors which influence the magnitude of price transmission, e.g., distance and the existence of a border, in domestic and cross-border trade between Kenya, Tanzania and Uganda between 2000 and 2008. The magnitude of price transmission is found to vary systematically with distance and the presence or lack of a national border. The impact of distance is shown to be nonlinear, and is thus modeled using a semi-parametric partially linear regression model. Tanzania appears to be an isolated and internally fragmented island within the East African maize market. Price transmission between Nairobi and other markets is strong, which confirms the central role which Nairobi plays in East African trade.Appendix D compares two regime-dependent econometric models for price transmission analysis, namely the threshold vector error-correction model and Markov-switching vector error-correction model. It first provides a detailed characterization of each, which is followed by a comprehensive comparison. The assumptions regarding the nature of the regime-switching mechanisms differ fundamentally. A Monte Carlo experiment studies the performance of the estimation techniques of both models for simulated data. Each approach is found to be adequate for modeling a certain type of nonlinear price transmission. Their characteristics match the underlying economic theory and allow for an easy interpretation. Nevertheless, the results of the corresponding estimation techniques do not reproduce the true parameters and are not robust against nuisance parameters. A review of empirical studies of the class of threshold vector error-correction models completes the appendix.