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A comprehensive method for medium-term analysis and forecasting (CMAF) of global monthly prices of agricultural commodities

Descrizione del progetto

Un nuovo modo di prevedere i prezzi agricoli

I prezzi globali dei prodotti alimentari sono da tempo oggetto di preoccupazione, in quanto influenzano le economie, i mezzi di sussistenza e la sicurezza alimentare in tutto il mondo. Poiché la volatilità dei prezzi dei prodotti agricoli globali ha un impatto sulle economie, sulla sicurezza alimentare e sull’equità sociale, è importante affrontare in maniera diretta questo problema urgente. Con il sostegno delle azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto CMAF propone una soluzione innovativa. Integrando otto metodi econometrici e di apprendimento automatico, intende creare uno strumento che fornisca previsioni mensili accurate e facilmente interpretabili per i prezzi delle materie prime agricole. Questo progetto open-source, accessibile a tutti, ha il potenziale per rivoluzionare la comprensione del commercio alimentare globale, migliorando la sicurezza alimentare e promuovendo l’equità sociale su scala mondiale.

Obiettivo

This is a proposal for a comprehensive methodology for medium-term analysis and forecasting (CMAF) of monthly global prices of agricultural commodities. The project will create a tool based on this methodology, which provides a detailed explanation of the forecasts and enables their complete interpretation. Integrating eight econometric and machine learning (ML) methods, CMAF will combine the joint effects of over 100 possible variables. In addition, it will consider the inclusion of additional potential explanators for specific needs or purposes. It will use different cross-validation techniques to avoid a priori research assumptions and realistically captures these complex relations. First, the learning process begins with comprehensive stationary and causality tests, which detect the nature of each possible variable and its suitability to serve as an explanatory factor in the changed agricultural commodities prices. Secondly, it performs a retrospective analysis while considering many variables from three different groups: market fundamentals, financial and climatic. Thirdly, it uses relative importance analysis to reduce the number of features and include only those most essential for an accurate agricultural commodities price forecasting performance. Lastly, it provides a detailed and intelligible visual interpretation of the results and the learning process in a straightforward manner to serve even those with no academic or financial background. CMAF will be easily trained using publicly available data and will be made available open source. It will also be adaptable and could be applied to forecast the prices of various agricultural commodities, irrespective of budget, language or other skills constraints. The outcome will be a powerful and broadly applicable tool that will promote understanding in the global food trade and thus enhance food security and social equity.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinatore

WIRTSCHAFTSUNIVERSITAT WIEN
Contributo netto dell'UE
€ 91 800,48
Indirizzo
WELTHANDELSPLATZ 1
1020 Wien
Austria
Regione
Ostösterreich Wien Wien
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partecipanti (1)

Partner (1)