به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

bayesian method

در نشریات گروه اقتصاد کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه bayesian method در نشریات گروه کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه bayesian method در مقالات مجلات علمی
  • حمید بلالی*، حبیب شهبازی، زهرا صید محمدی، مصطفی بنی اسدی

    در سال های گذشته، مصرف بیش از اندازه کودهای شیمیایی، اثرات و پیامدهای زیست محیطی نامطلوبی مانند آلودگی آب و خاک و بروز مشکلاتی در مورد وضعیت سلامت انسان ها، به همراه داشته است. به دلیل اینکه استفاده نابهینه کودهای شیمیایی می تواند خطرات جدی برای محیط و سلامت جامعه ایجاد کند، در این مطالعه سطح بهینه اقتصادی مصرف کودهای شیمیایی ازته، فسفاته و پتاسه در تولید گندم و جو آبی ایران، با استفاده از تابع تصادفی غیر نرمال پلاتو و رویکرد بیزین، طی سال های زراعی 86-1385 تا 96-1395 برآورد شد. داده های مورد نیاز نیز از آمارنامه های کشاورزی و بانک هزینه تولید محصولات زراعی وزارت جهاد کشاورزی جمع آوری شد. پس از بررسی و تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از نرم افزار SAS، نتایج نشان داد که میانگین مصرف بهینه کودهای شیمیایی ازته، فسفاته و پتاسه در تولید گندم آبی به ترتیب 05/117، 71/97 و 68/39 کیلوگرم در هکتار و در مورد جو آبی به ترتیب 00/29، 17/75 و 81/81 کیلوگرم در هکتار است. براساس نتایج، کشاورزان در تولید گندم آبی، کودهای شیمیایی (ازته، فسفاته و پتاسه) را بیش تر از مقدار بهینه استفاده می کنند، به طوری که میانگین مصرف بهینه کودهای شیمیایی ازته، فسفاته و پتاسه در تولید گندم آبی، به ترتیب به میزان56/46 ، 34/25 و 95/10 کیلوگرم در هکتار، کم تر از مقدار فعلی مصرف کودهای شیمیایی در کشور است. همچنین نتایج نشان می دهند که میزان مصرف فعلی کودهای ازته و فسفاته در تولید جو آبی کشور نیز یشتر از سطح بهینه محاسبه شده می باشد. لذا به منظور تخصیص بهینه عوامل تولید و نیز جلوگیری از اثرات زیست محیطی نامطلوب مصرف بی رویه این نهاده مهم توصیه می شود.

    کلید واژگان: تابع تصادفی پلاتو، روش بیزین، کود شیمیایی، گندم، مصرف بهینه
    Hamid Balali *, Habib Shahbazi, Zahra Seid Mohammadi, Mostafa Bani Asadi
    Introduction

    Agriculture is one of the basic sectors of any country and is very important in creating employment and production of industrial raw materials. Although the most important role of agriculture in any country is to provide the food security. The world's population is growing, and resources are dwindling. Therefore, feeding the growing population of the world requires more agricultural production. One of the ways to increase agricultural production is to increase yield per hectare. Chemical fertilizers significantly increase production per hectare. But excessive use of chemical fertilizers can also lead to environmentally externalities such as groundwater pollution, reduced quality of agricultural products and endanger human health and the environment. Therefore, the optimal use of production inputs in the agricultural sector is essential. Unfortunately, despite the emphasis of agricultural economists on the optimal use of production inputs, this issue has been taken for granted by farmers and policymakers in the agricultural sector. The purpose of this study is to determine the optimal economic level of use of chemical fertilizers (nitrogen, phosphate and potash) in the production of irrigated wheat and barley.

    Materials and Methods

    In order to determine the optimal economic level of chemical fertilizer inputs (nitrogen, phosphate and potash) in the production of irrigated wheat and barley in Iran, Bayesian approach and non-normally distributed stochastic plateau function, based on the developed Von Liebig algorithm were used. The estimation of the optimal amount of input usage depends on the functional form and the distribution assumptions based on the production data. The stochastic plateau function is one of the functions has been used to determine the optimal amount of inputs (especially chemical fertilizers). The stochastic plateau function provides insight into why farmers may over-use inputs. The efficiency of the linear stochastic plateau function is better than nonlinear and polynomial functions, and it estimates a more realistic pattern of farmers' expected profits, because the function is stochastic. For simple model estimation, only the input of chemical fertilizers (nitrogen, phosphate and potash) is considered as the limiting resource. If it is assumed that the threshold point is related to the intercept, which represents the yield of crops without input consumption, the equation of the stochastic plateau function is written as the following relation: (1)   Where the yield of the crops in Iran, K is the amount of input in the crop production,  and θ are the coefficients of the yield function that must be estimated, and  is the transmitter intercept that represents all random variables. The used data in this study were collected from agricultural statistics and the production cost database of the Agriculture Ministry. The panel data were collected during 2007-2017 period.

    Results and Discussion

    Based on the results of the study, the average optimal consumption of nitrogen fertilizer in the production of irrigated wheat and irrigated barley in Iran was estimated 117.05 and 29.00 kg/ha, respectively, while the current average consumption of nitrogen fertilizer in the production of irrigated wheat and barley is 163.626 and 38.75 kg/ha, respectively. In other words, during the years 2007 to 2017, the amount of nitrogen fertilizer used in the production of irrigated wheat was 46.576 kg/ha (equivalent to 28.46%) and in the production of irrigated barley was 9.75 kg/ha (equivalent to 25.16%) more than the optimal level. Also, the potential yield of irrigated wheat and barley with respect to nitrogen fertilizer input was estimated 2754.5 and 2549.80 kg/ha, respectively, in the Bayesian method. The average optimal use of phosphate fertilizer in production of irrigated wheat in Iran was estimated as 97.70 kg/ha, while the current average consumption of phosphate fertilizer in production of irrigated wheat is equal to 123.06.02 kg/ha. In other words, during the years 2007 to 2017, the amount of phosphate fertilizer used in the production of irrigated wheat in Iran was 25.362 kg per hectare (equivalent to 20.609%) more than the optimal level. Also, the potential yield of irrigated wheat due to phosphate fertilizer input, about 2904.54 kg/ha has been obtained in Bayesian method. the average optimal consumption of potash fertilizer in the production of irrigated wheat and irrigated barley in Iran was estimated 39.68 and 81.81 kg/ha, respectively, while the current average consumption of potash fertilizer in the production of irrigated wheat and barley is 50.64 and 134.18 kg/ha, respectively. In other words, during the years 2007 to 2017, the amount of potash fertilizer used in the production of irrigated wheat was 10.96 kg/ha (equivalent to 21.65%) and in the production of irrigated barley was 52.37 kg/ha (equivalent to 39.02%) more than the optimal level.

    Conclusion

    According to the results of present study, farmers in the production of wheat and barley use chemical fertilizers (nitrogen, phosphate and potash) more than the optimal amount, so that the average optimal use of chemical fertilizers of nitrogen, phosphate and potash in the production of irrigated wheat, respectively 28.52, 20.59 and 78.36, and in the production of irrigated barley, the average optimal use of nitrogen and potash chemical fertilizers, respectively 74.84 and 39.03% per hectare, are less than the current amount of chemical fertilizer use in the country. According to the results of the study, in order to more efficiently use of chemical fertilizers and to reduce environmental pollution caused by their use in agricultural production, the government should reduce the direct payment of chemical fertilizer subsidies. Regarding the elimination of subsidies and pricing of chemical fertilizers (nitrogen, phosphate and potash), the importance of the type of fertilizer in crop production, input production elasticity and input demand elasticity should be considered.

    Keywords: Bayesian method, Fertilizer, Iran, Optimum consumption, Stochastic Plateau Function, wheat
  • ساسان ترابی، آرش دوراندیش*، محمود دانشور کاخکی، علی کیانی راد، حسین محمدی
    با توجه به چالش های بیمه فعلی محصولات کشاورزی مانند بالا بودن هزینه های اجرایی، مشکلات ناشی از اطلاعات نامتقارن و زیان ده بودن صندوق بیمه کشاورزی، ارایه الگوی بیمه ای مناسب، از مهم ترین مسایل در زمینه مدیریت ریسک محصولات کشاورزی به شمار می رود. از این رو، با توجه به تجربه موفق جهانی، اقدام به طراحی بیمه شاخص آب و هوایی برای محصول سیب در شهرستان دماوند - به عنوان یکی از بزرگ ترین مراکز تولید سیب در کشور - شده است. اطلاعات مورد نیاز طی سال های 1395-1366 از مدیریت جهادکشاورزی و ایستگاه هواشناسی شهرستان دماوند جمع آوری گردید. با توجه به کاربرد فراوان توابع مفصل بیضوی و ارشمیدسی در مدل سازی ریسک های چندمتغیره، ساختار وابستگی بین متغیرهای آب و هوایی و عملکرد سیب با استفاده از این توابع، تبیین شد و از روش بیزین برای تخمین پارامتر مفصل استفاده شد. بررسی انواع مختلف مفصل نشان داد که مفصل جو بهتر از بقیه مفاصل، تابع توزیع توام را مدل سازی می کند. بنابراین، بین متغیرهای آب و هوایی و عملکرد سیب یک ساختار وابستگی غیر متقارن مثبت قوی وجود دارد. خسارت مورد انتظار ناشی از شرایط نامناسب آب و هوایی برای کل شهرستان 25/64281 تن به دست آمد و به این ترتیب، میزان حق بیمه برای هر هکتار در سطح پوشش 100 درصد 91/36348 هزار ریال محاسبه شده است. بررسی نتایج تابع غرامت نیز نشان داد که سرما مهم ترین عامل خسارت در شهرستان دماوند برای محصول سیب است. با توجه به نتایج موفق این سیستم بیمه ای در جهان، توصیه می شود که مسئولین و سیاست گزاران با بررسی طرح های بیمه شاخص آب و هوایی اجرا شده در کشورهای مختلف جهان و شناسایی ابعاد مختلف آن اقدام به اجرای این سیستم بیمه ای در کشور نمایند.
    کلید واژگان: بیمه شاخص آب و هوایی، مفصل های بیضوی و ارشمیدسی، روش بیزین، سیب درختی، دماوند
    Sasan Torabi, Arash Dourandish *, Mahmoud Daneshvar Kakhki, Ali Kianirad, Hosein Mohammadi
    Considering the current challenges of agricultural insurance such as high implementation costs, problems caused by asymmetric information, and agricultural insurance’s being loss-incurring, presenting a proper insurance model is one of the most crucial issues in the field of agricultural products risk management. Thus, given the world successful experience, this study has designed the weather-based index insurance for apple in Damavand County, as one of the biggest apple production center within country. Data were collected during 1987-2016 from Iranian Agricultural Organization and the Meteorological Station in Damavand County. With the frequent application of Archimedean and elliptical copula functions in modeling the multivariate risk, dependency structure between weather variables and apple yield was determined through these functions, and Bayesian approach was employed to estimate the copula parameter. The investigation of different types of copulas indicated that Joe copula was able to model the joint distribution way better than other copulas. Hence there is a strong positive asymmetric dependency structure between variables. The expected loss caused by inappropriate weather condition has been 64281.25 ton for the Entire County. Therefore, the premium amount for each hectare at 100 percent coverage level had been computed as 36348910 Rials. The results of indemnity function demonstrated that frost is the most important loss factor for the apple product in Damavand County. Given the successful results of this insurance system in the world, it is recommended that officials and policy-makers investigate the weather based index insurance plans in different countries and identify its different dimensions to implement this insurance system in the country
    Keywords: Weather-based index insurance, Elliptical, Archimedean copulas, Bayesian method, Apple, Damavand
  • ارزیابی درجه اعتبار متقاضیان وام های کشاورزی / مطالعه موردی استان کهگیلویه و بویر احمد
    مهرداد باقری*، جواد ترکمانی، فاطمه معززی، آیت الله کرمی
    ارزیابی مناسب درجه اعتبار و میزان مخاطره متقاضیان دریافت وام از موسسات اعتباری می تواند به این موسسات برای قیمتگذاری، تعیین مقدار وام، مدیریت ریسک وام، کاهش ریسک عدم پرداخت بموقع و افزایش احتمال بازپرداخت وام کمک کند. از این رو، هدف اصلی این مطالعه براورد درجه اعتبار متقاضیان در بازپرداخت وامهای کشاورزی است. در این تحقیق از مدل لاجیت و با روش های براورد کلاسیک و بیزین جهت تعیین ریسک قصور در بازپرداخت و ارزش اعتباری وام گیرنده استفاده شد. برای براورد ضرایب رگرسیون با کمک روش کلاسیک از نرم افزار Limdep و با کمک روش بیز از نرم افزار MLwin استفاده گردید. آمار و اطلاعات مورد نیاز در سال 1386 از 110 نفر از کشاورزان استان کهگیلویه و بویراحمد از طریق تکمیل پرسشنامه جمع آوری شد.
    نتایج حاصل از براورد مدلها با استفاده از روش بیز نشان داد که متغیرهای تحصیلات، ارزش دارایی و سن در جهت مثبت و متغیرهای قرض از دیگران، نوع وام، نسبت بدهی کل به دارایی و مدت ارتباط وام گیرنده با بانک قبل از تصمیم اعتباری در جهت منفی از عوامل مهم تعیین کننده ارزش اعتباری وام گیرندگان هستند. همچنین ارزش بالای دارایی متقاضی وام احتمال بالایی از یک وام خوب را ایجاد می نماید. دقت پیش بینی مدل ارزیابی اعتبار به روش بیز در دو حالت درون و بیرون نمونه به ترتیب 91/90 و 91/89 درصد است که نسبت به روش کلاسیک بیشتر می باشد. مقایسه زیان انتظاری حاصل از روش های کلاسیک و بیز نشان داد که مقدار آن در روش براورد بیز کمتر است که دقت روش بیز در استفاده از ارزیابی درجه اعتبار متقاضیان وامهای کشاورزی در مقایسه با روش کلاسیک را نشان می دهد.
    کلید واژگان: وام کشاورزی، مدل ارزیابی اعتبار، مدل لاجیت، روش اقتصاد سنجی بیزین
    M. Bagheri*, J. Torkamani, F. Moazzezi, A. Karami
    Appropriate credit scoring assessment assists financial institutions on loan pricing, determining amount of loan, loan risk management, reduction of default risk and increase in debt repayment. The purpose of this study is to estimate a credit scoring model for the agricultural loans in Kohgiloye & Bovair Ahmad Province. The logistic regression with the two estimation methods (classic and Bayesian) are used to construct the credit scoring models as well as to predict the borrower’s creditworthiness and default risk. Furthermore, Bayesian method was compared with the classical estimation methods. The Limdep and MLwiN softwares are used to estimate models by Classic and Bayesian approaches, respectively. Data were collected from 110 farmers in Kohgiloye & Bovair Ahmad Province in 2007. Results of the Bayesian method indicated that variables such as education, value of assets and age of farmers have positive effects, whereas borrowing from others; loan type, total debet to assets ratio and the duration of bank-borrower relationship have negative effect as important factors in determining the creditworthiness of the borrowers. The results also show that a higher value of assets implies a higher creditworthiness and a higher probability of a good loan. However, the negative sign found on the duration of bankborrower relationship, which contradict with the hypothesized sign, suggest that the borrower who has a longer relationship with the bank has a higher probability to default on debt repaymen. The overall prediction accuracy of the Bayesian credit scoring models is 90.91% and 89.91% in-sample and out-of-sample forecast, respectively, and is higher than the classic model on out-of-sample forecast. Thus, when the expected loss of misclassification are computed and compared, the results indicate that the misclassification cost of the Bayesian method is the best credit scoring model with the lowest misclassification costs. In summary, the empirical results in this study support the use of the Bayesian method in classifying and screening agricultural loan applications.
    Keywords: Agricultural Loan, Credit Scoring Model, Logistic Regression, Bayesian Method
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال