Economic Impacts of Climate Change on Vegetative Agriculture Markets in Israel

We integrate the combined agricultural production effects of forecasted changes in CO2, temperature and precipitation into a multi-regional, country-wide partial equilibrium positive mathematical programming model. By conducting a meta-analysis of 2103 experimental observations from 259 agronomic studies we estimate production functions relating yields to CO2 concentration and temperature for 55 crops. We apply the model to simulate climate change in Israel based on 15 agricultural production regions. Downscaled projections for CO2 concentration, temperature and precipitation were derived from three general circulation models and four representative concentration pathways, showing temperature increase and precipitation decline throughout most of the county during the future periods 2041–2060 and 2061–2080. Given the constrained regional freshwater and non-freshwater quotas, farmers will adapt by partial abandonment of agriculture lands, increasing focus on crops grown in controlled environments at the expense of open-field and rain-fed crops. Both agricultural production and prices decline, leading to reduced agricultural revenues; nevertheless, production costs reduce at a larger extent such that farming profits increase. As total consumer surplus also augments, overall social welfare rises. We find that this outcome is reversed if the positive fertilization effects of increased CO2 concentrations are overlooked

Prévision des prix des produits agricoles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique

Would it be possible to develop a forecasting tool for agricultural commodity (AC) prices that is both accurate and interpretable and publicly accessible? Such a tool could turn the forecasting and analysis of food prices into an implementable instrument used by whoever is concerned by food security. This PhD explores the feasibility of this idea in three parts: The first part aims to test the ability of several statistical and machine learning (ML) models to simulate changes in maize prices based on annual changes in maize production and yield observed in major producing regions. The second part of the thesis applies the models developed in the first part and adapt them to produce monthly forecasts of maize prices. We compare the performance of these models to that of forecasting techniques often used for time series analysis. Finally, the third part extends the model to consider two other different crops – soybeans and cocoa. We evaluate the forecasting ability of the techniques developed in the previous stages to predict price changes for soybeans and cocoa. Additionally, we test the sensitivity of the results relative to three geographic scales. Also is the application of ML methods to identify which production shocks drive price shocks. Overall, this thesis shows that ML methods are a potential tool for understanding and forecasting the impact of agricultural production on price variations. These approaches can be easily implemented since they rely on publicly available data, accessible via public website. These tools can thus contribute to democratising the analysis and forecasting of variation in AC prices.Serait-il possible de développer un outil de prévision des prix des produits agricoles de base qui soit à la fois précis, interprétable et accessible au plus grand nombre ? Un tel outil permettrait à ceux qui n'ont pas la capacité financière ou le bagage technique appropriés de prévoir les prix des produits agricoles de base, un ou plusieurs mois à l'avance. Ce doctorat explore la faisabilité de cette idée en trois parties : L'objectif de la première partie est de tester la capacité de plusieurs modèles statistiques et d'apprentissage automatique à simuler les variations du prix du maïs en fonction des variations annuelles de production et de rendement du maïs observées dans les principales régions productrices. Dans la deuxième partie de la thèse, les modèles développés dans la première partie sont adaptés pour effectuer des prévisions mensuelles de prix du maïs. Nous comparons les performances de ces modèles à celles de techniques prédictives souvent utilisées pour l'analyse des séries chronologiques. Enfin, dans la troisième partie, nous étendons le travail réalisé sur le maïs à deux autres cultures très différentes - le et le cacao. Nous analysons la capacité des techniques de prévision mises au point dans la partie précédente à prédire les variations de prix du soja et du cacao et nous analysons également l'effet de l'échelle géographique considérée pour calculer les variations de production. Dans cette partie également, nous montrons comment les méthodes d'apprentissage machine peuvent être utilisées pour identifier les chocs de production à l'origine des chocs de prix. Globalement, cette thèse montre que les méthodes d'apprentissage automatique sont des outils potentiellement utiles à la fois pour comprendre l'impact de la production agricole sur les variations de prix et pour prédire ces variations plusieurs mois à l'avance. Ces approches sont assez faciles à appliquer et peuvent être calibrées avec des données de prix et de production publiquement accessibles. Elles peuvent ainsi contribuer à démocratiser l'analyse et la prévision des variations de prix agricole

Prévision des prix des produits agricoles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique

Would it be possible to develop a forecasting tool for agricultural commodity (AC) prices that is both accurate and interpretable and publicly accessible? Such a tool could turn the forecasting and analysis of food prices into an implementable instrument used by whoever is concerned by food security. This PhD explores the feasibility of this idea in three parts: The first part aims to test the ability of several statistical and machine learning (ML) models to simulate changes in maize prices based on annual changes in maize production and yield observed in major producing regions. The second part of the thesis applies the models developed in the first part and adapt them to produce monthly forecasts of maize prices. We compare the performance of these models to that of forecasting techniques often used for time series analysis. Finally, the third part extends the model to consider two other different crops – soybeans and cocoa. We evaluate the forecasting ability of the techniques developed in the previous stages to predict price changes for soybeans and cocoa. Additionally, we test the sensitivity of the results relative to three geographic scales. Also is the application of ML methods to identify which production shocks drive price shocks. Overall, this thesis shows that ML methods are a potential tool for understanding and forecasting the impact of agricultural production on price variations. These approaches can be easily implemented since they rely on publicly available data, accessible via public website. These tools can thus contribute to democratising the analysis and forecasting of variation in AC prices.Serait-il possible de développer un outil de prévision des prix des produits agricoles de base qui soit à la fois précis, interprétable et accessible au plus grand nombre ? Un tel outil permettrait à ceux qui n'ont pas la capacité financière ou le bagage technique appropriés de prévoir les prix des produits agricoles de base, un ou plusieurs mois à l'avance. Ce doctorat explore la faisabilité de cette idée en trois parties : L'objectif de la première partie est de tester la capacité de plusieurs modèles statistiques et d'apprentissage automatique à simuler les variations du prix du maïs en fonction des variations annuelles de production et de rendement du maïs observées dans les principales régions productrices. Dans la deuxième partie de la thèse, les modèles développés dans la première partie sont adaptés pour effectuer des prévisions mensuelles de prix du maïs. Nous comparons les performances de ces modèles à celles de techniques prédictives souvent utilisées pour l'analyse des séries chronologiques. Enfin, dans la troisième partie, nous étendons le travail réalisé sur le maïs à deux autres cultures très différentes - le et le cacao. Nous analysons la capacité des techniques de prévision mises au point dans la partie précédente à prédire les variations de prix du soja et du cacao et nous analysons également l'effet de l'échelle géographique considérée pour calculer les variations de production. Dans cette partie également, nous montrons comment les méthodes d'apprentissage machine peuvent être utilisées pour identifier les chocs de production à l'origine des chocs de prix. Globalement, cette thèse montre que les méthodes d'apprentissage automatique sont des outils potentiellement utiles à la fois pour comprendre l'impact de la production agricole sur les variations de prix et pour prédire ces variations plusieurs mois à l'avance. Ces approches sont assez faciles à appliquer et peuvent être calibrées avec des données de prix et de production publiquement accessibles. Elles peuvent ainsi contribuer à démocratiser l'analyse et la prévision des variations de prix agricole

Prévision des prix des produits agricoles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique

Serait-il possible de développer un outil de prévision des prix des produits agricoles de base qui soit à la fois précis, interprétable et accessible au plus grand nombre ? Un tel outil permettrait à ceux qui n'ont pas la capacité financière ou le bagage technique appropriés de prévoir les prix des produits agricoles de base, un ou plusieurs mois à l'avance. Ce doctorat explore la faisabilité de cette idée en trois parties : L'objectif de la première partie est de tester la capacité de plusieurs modèles statistiques et d'apprentissage automatique à simuler les variations du prix du maïs en fonction des variations annuelles de production et de rendement du maïs observées dans les principales régions productrices. Dans la deuxième partie de la thèse, les modèles développés dans la première partie sont adaptés pour effectuer des prévisions mensuelles de prix du maïs. Nous comparons les performances de ces modèles à celles de techniques prédictives souvent utilisées pour l'analyse des séries chronologiques. Enfin, dans la troisième partie, nous étendons le travail réalisé sur le maïs à deux autres cultures très différentes - le et le cacao. Nous analysons la capacité des techniques de prévision mises au point dans la partie précédente à prédire les variations de prix du soja et du cacao et nous analysons également l'effet de l'échelle géographique considérée pour calculer les variations de production. Dans cette partie également, nous montrons comment les méthodes d'apprentissage machine peuvent être utilisées pour identifier les chocs de production à l'origine des chocs de prix. Globalement, cette thèse montre que les méthodes d'apprentissage automatique sont des outils potentiellement utiles à la fois pour comprendre l'impact de la production agricole sur les variations de prix et pour prédire ces variations plusieurs mois à l'avance. Ces approches sont assez faciles à appliquer et peuvent être calibrées avec des données de prix et de production publiquement accessibles. Elles peuvent ainsi contribuer à démocratiser l'analyse et la prévision des variations de prix agricolesWould it be possible to develop a forecasting tool for agricultural commodity (AC) prices that is both accurate and interpretable and publicly accessible? Such a tool could turn the forecasting and analysis of food prices into an implementable instrument used by whoever is concerned by food security. This PhD explores the feasibility of this idea in three parts: The first part aims to test the ability of several statistical and machine learning (ML) models to simulate changes in maize prices based on annual changes in maize production and yield observed in major producing regions. The second part of the thesis applies the models developed in the first part and adapt them to produce monthly forecasts of maize prices. We compare the performance of these models to that of forecasting techniques often used for time series analysis. Finally, the third part extends the model to consider two other different crops – soybeans and cocoa. We evaluate the forecasting ability of the techniques developed in the previous stages to predict price changes for soybeans and cocoa. Additionally, we test the sensitivity of the results relative to three geographic scales. Also is the application of ML methods to identify which production shocks drive price shocks. Overall, this thesis shows that ML methods are a potential tool for understanding and forecasting the impact of agricultural production on price variations. These approaches can be easily implemented since they rely on publicly available data, accessible via public website. These tools can thus contribute to democratising the analysis and forecasting of variation in AC prices

Prévision des prix mondiaux du maïs à partir des productions régionales

International audienceThis study analyses the quality of six regression algorithms in forecasting the monthly price of maize in its primary international trading market, using publicly available data of agricultural production at a regional scale. The forecasting process is done between one and twelve months ahead, using six different forecasting techniques. Three (CART, RF, and GBM) are tree-based machine learning techniques that capture the relative influence of maize-producing regions on global maize price variations. Additionally, we consider two types of linear models—standard multiple linear regression and vector autoregressive (VAR) model. Finally, TBATS serves as an advanced time-series model that holds the advantages of several commonly used time-series algorithms. The predictive capabilities of these six methods are compared by cross-validation. We find RF and GBM have superior forecasting abilities relative to the linear models. At the same time, TBATS is more accurate for short time forecasts when the time horizon is shorter than three months. On top of that, all models are trained to assess the marginal contribution of each producing region to the most extreme price shocks that occurred through the past 60 years of data in both positive and negative directions, using Shapley decompositions. Our results reveal a strong influence of North-American yield variation on the global price, except for the last months preceding the new-crop season

Investigating and forecasting the impact of crop production shocks on global commodity prices

In this study, we investigate and forecast the impact of crop production shocks on the global prices of three major international agricultural commodities: maize, soybean, and cocoa. We perform a thorough assessment of the forecasting performances of five econometric and machine learning models using 60 years of data. First, we train the models on production and price data to forecast the monthly price variations for each crop separately considering different time horizons. Next, we implement a cross-validation procedure to identify the models with the most accurate forecasting ability for each crop. After choosing the best forecaster, we identify the most influential producing areas using several local and global model-agnostic interpretation tools. Our findings indicate significant differences among commodities in terms of prediction accuracy, with cocoa exhibiting a higher level of prediction error compared to less volatile markets like maize and soybean. Our results reveal a significant influence of Northern America’s maize and soybean production on the global prices of these commodities. The effects of production on prices are asymmetrical: small decreases in US production lead to substantial price increases, while small increases in production do not systematically decrease prices. In contrast, cocoa price variations are influenced by production coming from several regions, not from a single one

Prévision des impacts de la production agricole sur les prix mondiaux du maïs

Agricultural price shocks strongly affect farmers' income and food security. It is therefore important to understand the origin of these shocks and anticipate their occurrence. In this study, we explore the possibility of predicting global prices of one of the world main agricultural commodity-maize-based on variations in regional production. We examine the performances of several machine-learning (ML) methods and compare them with a powerful time series model (TBATS) trained with 56 years of price data. Our results show that, out of nineteen regions, global maize prices are mostly influenced by Northern America. More specifically, small positive production changes relative to the previous year in Northern America negatively impact the world price while production of other regions have weak or no influence. We find that TBATS is the most accurate method for a forecast horizon of three months or less. For longer forecasting horizons, ML techniques based on bagging and gradient boosting perform better but require yearly input data on regional maize productions. Our results highlight the interest of ML for predicting global prices of major commodities and reveal the strong sensitivity of global maize price to small variations of maize production in Northern America

Chocs dans la production agricole : origines et impacts sur les prix des produits de base

International audiencePrice instability is recognized as a major driver of food insecurity that may have negative impacts on the social, economic and health status of many households. Since the food price spikes of 2007–8, prices of the main food and feed crops have shown high variability in the international and local markets for almost a decade. Although agricultural commodity prices are influenced by many factors, shocks on agricultural productions are often recognized as a major driver of price volatility. Adverse environmental conditions and the resulting decline in regional production have be shown to have greatly contributed to spikes in global food prices. The connection between production levels, agricultural commodity prices and food security has led many companies, governments and international organizations to develop forecasting systems to anticipate production shortages or, on the contrary, overproduction. The last decade has seen a rising number of applications of machine learning, with a particular focus on anticipating agricultural production shocks. The reasons are multiple. First, machine learning techniques can now be more easily applied than ever before using specialized packages implemented in open source packages. Second, large agricultural databases are becoming increasingly easily accessible, thanks in large part to the emergence of good practices in open science. Finally, mechanistic models were found to miss several major yield losses in Europe and in the US which led scientists to look for alternative solutions. For all these reasons, different machine learning tools are now being used more often to analyse production shocks, identify their origins, and assess their consequences on food security. Based on a brief review of the literature, we identify the main biotic and abiotic factors determining crop production shocks, propose a hierarchy for the factors with the most impact, and show that these factors are often interdependent, making crop yield forecasting rather difficult. Next, based on our own recent research projects, we show how the use of machine learning and of probabilistic models could open – in connection with the development of open access databases and new powerful algorithms – a new avenue for predicting production shocks and their impacts on agricultural prices. Lastly, we discuss the economic mechanisms that link together seasonal production forecasts and market impacts and how improving production forecasts could reduce price volatility and the risk of abrupt shifts in price trends.Sur la base d'une bref revue de littérature, nous identifions les principaux facteurs biotiques et abiotiques qui déterminent les chocs de production en agriculture, nous proposons une hiérarchie des factors ayant le plus d'impacts, et nous montrons que ces facteurs sont souvent interdépendant, ce qui rend la prédiction des rendements assez difficile. Ensuite, nous montrons comment l'usage d'outils d'apprentissage machine et de modèles probabilistes, en lien avec le développement de bases de données ouvertes et de nouveaux algorithmes, pourraient ouvrir de nouvelles perspectives pour la prédiction des chocs de production et leurs impacts sur les prix agricoles. Enfin, nous discutons les mécanismes économiques qui lient ensemble prévisions saisonnières de production et impacts de marché, et comment améliorer les prévisions de production peut réduire la volatilité des prix et le risque de mouvements de prix brutaux

Évaluation de la sensibilité du prix mondial du maïs aux productions régionales à l'aide de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique

International audienceAgricultural price shocks strongly affect farmers' income and food security. It is therefore important to understand and anticipate their origins and occurrence, particularly for the world's main agricultural commodities. In this study, we assess the impacts of yearly variations in regional maize productions and yields on global maize prices using several statistical and machine-learning (ML) methods. Our results show that, of all regions considered, Northern America is by far the most influential. More specifically, our models reveal that a yearly yield gain of +8% in Northern America negatively impacts the global maize price by about –7%, while a decrease of –0.1% is expected to increase global maize price by more than +7%. Our classification models show that a small decrease in the maize yield in Northern America can inflate the probability of maize price increase on the global scale. The maize productions in the other regions have a much lower influence on the global price. Among the tested methods, random forest and gradient boosting perform better than linear models. Our results highlight the interest of ML in analyzing global prices of major commodities and reveal the strong sensitivity of maize prices to small variations of maize production in Northern America.Les chocs de prix agricoles affectent fortement les revenus et la sécurité alimentaire des agriculteurs. Il est donc important de comprendre et d'anticiper leurs origines et leur occurrence, en particulier pour les principaux produits agricoles de base dans le monde. Dans cette étude, nous évaluons les impacts des variations annuelles des productions et des rendements régionaux de maïs sur les prix mondiaux du maïs en utilisant plusieurs méthodes statistiques et d'apprentissage automatique (ML). Nos résultats montrent que, de toutes les régions considérées, l'Amérique du Nord est de loin la plus influente. Plus précisément, nos modèles révèlent qu'un gain de rendement annuel de +8% en Amérique du Nord a un impact négatif d'environ -7% sur le prix mondial du maïs, tandis qu'une baisse de -0,1% devrait augmenter le prix mondial du maïs de plus de +7%. Nos modèles de classification montrent qu'une petite diminution du rendement du maïs en Amérique du Nord peut gonfler la probabilité d'une augmentation du prix du maïs à l'échelle mondiale. Les productions de maïs dans les autres régions ont une influence beaucoup plus faible sur le prix mondial. Parmi les méthodes testées, random forest et gradient boosting sont plus performants que les modèles linéaires. Nos résultats soulignent l'intérêt des ML pour l'analyse des prix mondiaux des principales matières premières et révèlent la forte sensibilité des prix du maïs à de faibles variations de la production de maïs en Amérique du Nord