An assessment of the impacts of recent food market shocks on food prices using price transmission analysis

Abstract

Los mercados mundiales agroalimentarios se han visto recientemente afectados por shocks importantes tales como crisis alimentarias y el estallido del mercado de los biocombustibles. La presente tesis contribuye de forma significativa a la literatura existente sobre la transmisión de precios, analizando los impactos que estos shocks de mercado han tenido sobre los niveles de precios de los alimentos y la estabilidad de los mismos. Para ello se aplican modelos de econometría de series temporales recientemente desarrollados. La tesis estudia tres cuestiones principales en tres artículos científicos, que constituyen el elemento central de la misma. En el primer artículo, un modelo de corrección del error de cambio de régimen se aplica a series de precios mensuales para determinar el impacto de la crisis de la EEB sobre la dinámica de los precios del bovino a lo largo de la cadena comercial en España. Diferentes regímenes dentro del modelo representan diferentes comportamientos de precios ante distintas condiciones de mercado. Para esclarecer si el efecto de la EEB sobre la transmisión vertical de precios depende de la magnitud de la crisis, se construye un índice de información sobre la EEB que se utiliza para determinar el cambio de régimen. Los resultados sugieren que la crisis de la EEB afecta a los productores de carne y a los minoristas de forma diferente. Mientras que los precios al consumo no se ajustan ante la crisis, los precios al ganadero sí que lo hacen. La magnitud del ajuste depende de la magnitud de la crisis de la EEB. En el segundo artículo, un modelo bivariante de corrección del error de transición suave se aplica al estudio de los precios mensuales de las aves de corral para analizar los efectos que la gripe aviar ha tenido sobre la transmisión de los precios a lo largo de la cadena comercial de aves en Egipto. Al igual que en el artículo anterior, se construye un índice para reflejar el nivel de información que los consumidores tienen sobre la crisis, el cual se utiliza en el modelo como variable de transición entre distintos regímenes. Si bien los índices de información se han utilizado ampliamente para estudiar los impactos de las crisis alimentarias en los países desarrollados, este trabajo es el primero en utilizarlos para estudiar los efectos de estas crisis en países en vías de desarrollo. Nuestros resultados sugieren que los ajustes de precios ante desequilibrios del mercado dependen de la magnitud de la crisis de la gripe aviar. Además, estos ajustes tienen consecuencias muy diferentes para el equilibrio del mercado: durante la crisis los minoristas utilizan su poder de mercado para aumentar los márgenes de comercialización. Por el contrario, los márgenes del mayorista disminuyen. Los resultados también sugieren que los índices de información sobre las crisis contribuyen a una mejor comprensión de los efectos económicos de las mismas en los países en desarrollo.

Food markets worldwide have been strongly affected by recent shocks such as food scares and the outbreak of the biofuels market. The present thesis makes a significant contribution to the existing literature on price transmission by shedding light on the impacts that these food market shocks have had on food price levels and stability. To do so, recent developments in time series econometrics are applied. Three specific objectives have been pursued in three papers that constitute the main body of the dissertation. In the first paper, a regime-switching vector error correction model is applied to monthly price data to assess the impact of BSE outbreaks on price relationships and patterns of transmission among farm and retail markets for bovine in Spain. Different regimes within the model represent different price behavior under different market conditions. To evaluate whether different magnitudes of the BSE food scare elicit different food price responses, a BSE food scare information index is developed and used as the variable determining regime-switching. Results suggest that BSE scares affect beef producers and retailers differently. While consumer prices are not found to respond to BSE scares, producer prices are adjusted as a response to the crisis. The magnitude of the adjustment is found to depend on the magnitude of the food scare. In the second paper, a bivariate smooth transition vector error correction model is applied to monthly poultry price data to analyze the effects that avian influenza has had on price transmission along the Egyptian poultry marketing chain. As in the previous paper, in order to reflect consumer awareness of the crisis, an avian influenza food scare information index is developed and used within the model as a transition variable. While food scare information indices have been used to assess the economic impacts of food scares on developed countries, ours is the first attempt to use them in the context of a developing country. Our results show that price responses to deviations from the market equilibrium parity depend on the magnitude of the avian influenza crisis. Further, these adjustments are found to have very different implications for market equilibrium: during the crisis retailers use their market power to increase marketing margins. In contrast, wholesaler margins are found to decline. Results also suggest that food safety information indices contribute to a better understanding of the economic effects of food scare crises in developing countries. In the last paper, error correction models estimated both using multivariate local linear regression and conventional parametric techniques are applied to assess price linkages and price transmission patterns between food and energy prices in Spain. More specifically, the models study the links between biodiesel, sunflower and crude oil prices. Results suggest the existence of a longrun, equilibrium relationship between the three prices studied. Biodiesel is the only variable that adjusts to deviations from this long-run relationship. Local linear regression techniques show that the speed of adjustment of biodiesel prices is faster when biodiesel is relatively cheap than when it is expensive. Energy prices are found to influence sunflower oil prices through short-run price dynamics.