Excessive Food Price Variability

Soja

3
Days In
HIGH VOLATILITY
Soybean Excessive Food Price Variability
FSP Data Portal
Soybeans Futures Price
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Sources des données

Les estimations rapportées pour chaque jour correspondent aux estimations du modèle utilisant les informations disponibles jusqu'au jour correspondant

Documentation générale

Les outils présentés dans cette section fournissent une représentation visuelle des périodes historiques de volatilité excessive des prix mondiaux de 2000 à aujourd'hui, ainsi qu'un statut de volatilité quotidien. Ce statut peut alerter les décideurs politiques lorsque les marchés mondiaux connaissent une période de volatilité excessive des prix alimentaires ; cette information peut alors être utilisée pour déterminer les réponses appropriées en matière de sécurité alimentaire au niveau des pays, comme la libération de stocks alimentaires physiques.

Une période de temps caractérisée par une volatilité excessive des prix

Une période de temps caractérisée par une variation extrême des prix (volatilité) est une période de temps au cours de laquelle nous observons un grand nombre de rendements positifs extrêmes. Un rendement positif extrême est défini comme un rendement qui dépasse un certain seuil préétabli. Ce seuil est normalement considéré comme un quantile conditionnel d'ordre élevé (95 ou 99%), (c'est-à-dire une valeur de rendement qui est dépassée avec une faible probabilité : 5 ou 1%). Dans ce modèle, nous utilisons le quantile 95 % et considérons le temps par incréments de 60 jours.

Notre système d'éclairage

La probabilité que nous observions k jours de rendements extrêmes des prix (rendements supérieurs au quantile de 95% comme expliqué dans la définition de la variabilité excessive des prix) sur une période de D jours consécutifs est définie comme suit :

Pour définir notre système d'éclairage, nous mettons en œuvre un test bilatéral basé sur une approximation normale de la distribution binomiale. En utilisant une période de 60 jours consécutifs qui précèdent une date quelconque (c'est-à-dire D=60), nous comparons la valeur de probabilité obtenue à partir de notre modèle stochastique des rendements avec la probabilité choisie de 5% d'observer un rendement extrême.

La règle de décision intégrée dans le système de couleurs

  • ROUGE ou Volatilité excessive : Si la valeur de probabilité est inférieure ou égale à 2,5 %, l'hypothèse nulle selon laquelle les violations (c'est-à-dire les jours de rendements extrêmes des prix) sont cohérentes avec les violations attendues est très discutable, ce qui signifie que nous sommes dans une période où le nombre de jours de rendements extrêmes des prix est excessif par rapport à celui attendu par le modèle ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de volatilité excessive.
  • ORANGE ou Volatilité modérée : Si la valeur de probabilité est supérieure à 2,5% ou inférieure ou égale à 5%, la nullité selon laquelle les violations sont conformes aux attentes est discutable à un faible niveau, ce qui signifie que nous sommes dans une période de nombre modéré de jours de rendements extrêmes des prix par rapport à ce qui est attendu ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de volatilité modérée.
  • VERT ou Faible volatilité : Si la valeur de probabilité est supérieure à 5%, nous acceptons la nullité que les violations sont conformes aux attentes, ce qui signifie que le nombre de retours de prix extrêmes est conforme à ce qui est attendu du modèle ; par conséquent, nous caractérisons cette date comme appartenant à une période de faible volatilité.

Jours de volatilité

Il reflète le nombre de jours continus dans le niveau actuel de volatilité. Par exemple, 20 jours de faible volatilité signifie que depuis le dernier cas de volatilité modérée ou élevée, il y a eu 20 jours de faible volatilité.

Communiqué de presse complet

Estimation des rendements des matières premières

Regardez Carlos Martins-Filho, chercheur principal à l'IFPRI et professeur à l'Université du Colorado, discuter de la recherche derrière ces outils puissants.