Volatility of International Food Prices

Abstract

Uncertainty is a quintessential feature of agricultural commodity prices. After about three decades of low and relatively stable price levels, we have experienced a dramatic rise and volatility in international food prices since 2005. Besides the traditional causes of price fluctuations, agricultural commodities are increasingly connected to energy and financial markets, with potentially destabilizing impacts on prices. The study focuses on the global supply response of the world’s key staple crops, namely wheat, corn, soybeans, and rice, to changes in international food prices and volatility.<br /> By applying the details of the crop calendar to derive monthly global acreage and production time series data for the period 1961–2010, we explicitly consider the role of seasonality in global agricultural supply response. Depending on the respective crop, the time series econometric results indicate that short-run elasticities are about 0.05 to 0.40; and price volatility tends to reduce acreage for most of the crops. Comparison of annual and monthly acreage response elasticities suggests that global acreage adjusts to new information and expectations seasonally. The analysis also indicates that acreage allocation is more sensitive to prices during spring than in winter, with varying responses across months. Furthermore, the study estimates global acreage, yield and production response of these key agricultural commodities by employing a multi–country, crop– and calendar–specific, seasonally disaggregated panel dataset, with price changes and price volatility applied accordingly. Besides confirming the time series econometric results, the dynamic panel supply response model results show that output price volatility has negative correlations with globally aggregated crop supply, implying that farmers shift land, other inputs, and yield-improving investments to crops with less volatile prices. In addition, we use the estimated coefficients to analyze whether the recent increase in prices and price volatility is an opportunity or a challenge for world food supply. Simulating the impact of the price dynamics since 2006, we find that price risk has reduced the production response of wheat in particular—and to a lesser extent, rice—thus dampening price incentive effects. The net-impact on production of the 2006–2010 price dynamics is an increase of about 3% for corn, 2% for soybeans, 1% for rice, and a decrease of about 1% for wheat. The study further develops country-specific acreage response models, which enable forecasting of planted acreages in large producer countries of major staple crops 2–3 months before planting.<br /> Every supply response study requires some form of price expectation modelling, so do the supply response models of the present study. Using primary data from rural Ethiopia, we investigate price expectation formation of farmers. The empirical results show that information regarding current and past output prices in nearby markets, central wholesale prices and seasonal rainfall shape farmers’ price expectations. Furthermore, the results indicate that farmers who invest in acquiring better price information are more likely to have smaller price prediction errors. This calls for public investments to provide smallholders with reliable market information.

<strong>Die Volatilität von internationalen Nahrungsmittelpreisen: Auswirkungen auf die Ressourcenallokation und das Nahrungsmittelangebot</strong><br /> Unsicherheit ist eine wesentliche Eigenschaft von Agrarpreisen. Nach rund drei Jahrzehnten mit niedrigen und relativ stabilen Weltmarktpreisen, sind die Nahrungsmittelpreise seit 2005 stark gestiegen und volatil. Neben den traditionellen Ursachen von Preisschwankungen, kann die zunehmende Vernetzung von Agrarprodukten mit Energie- und Finanzmärkten möglicherweise einen destabilisierenden Einfluss auf Preise haben. Diese Studie untersucht die Anpassung des weltweiten Angebots von Grundnahrungsmitteln, wie Weizen, Mais, Soja und Reis, an die Veränderungen von internationalen Nahrungsmittelpreisen und deren Volatilität.<br /> Dabei wird die Saisonabhängigkeit des globalen landwirtschaftlichen Angebots durch das Ableiten von Zeitreihendaten der monatlichen, globalen Anbaufläche und Produktion, für die Jahre 1961-2010, untersucht. Je nach Nutzpflanze zeigt die Zeitreihenanalyse kurzfristige Elastizitäten von 0,05 bis 0,40, während die Preisvolatilität die Anbaufläche für die meisten Pflanzen zu verringern scheint. Der Vergleich der jährlichen und monatlichen Anbauflächenelastizitäten zeigt, dass sich die weltweite Anbaufläche saisonal an neue Informationen und Erwartungen anpasst. Zudem schwankt die Allokation der Anbauflächen zwischen den Monaten und reagiert generell sensibler auf Preise während des Frühlings als im Winter. Desweitern schätzen wir die Reaktion der globalen Anbauflächen, des Ertrags und der Produktion der wichtigsten landwirtschaftlichen Güter. Dies geschieht anhand eines neu entwickelten internationalen, Pflanzen- und Kalender-spezifischen, saisonal desaggregierten Paneldatensatz, entsprechend den jeweiligen Preisänderungen und der Preisvolatilität. Die Ergebnisse des dynamischen Panelmodells der Angebotsreaktion bestätigen die Resultate der ökonometrischen Zeitreihenanalyse, und zeigen zudem, dass die Unbeständigkeit der landwirtschaftlichen Güterpreise negativ mit dem global aggregierten Angebot korreliert. Dies impliziert, dass Bauern Land, weitere Inputs und erntesteigernde Investitionen auf Anbaupflanzen mit geringerer Preisvolatilität konzentrieren. Die Koeffizienten der ökonometrischen Analyse zeigen, inwiefern Preissteigerungen und Preisschwankungen das weltweite Nahrungsmittelangebot beeinflussen. Durch die Simulation des Einflusses der Preisschwankungen seit 2006, konnten wir anhand der Weizenproduktion feststellen, dass das Preisrisiko einen durch die Preise generierten Produktionsanreiz dämpft. Der netto Einfluss der Preisschwankungen in den Jahren 2006-2010, führte zu einem Anstieg von 3% für Mais, 2% für Sojabohnen, 1% für Reis und einer Reduktion von rund 1% für Weizen. Diese Studie entwickelt des Weiteren ein länder-spezifisches Reaktionsmodel für Anbauflächen, welches diese in den größeren Produzentenländern, für die wichtigsten Grundnahrungsmittel und für einen Zeitraum von 2-3 Monaten vor der Aussaat, vorhersagt.<br /> Eine Analyse der Angebotsanpassung benötigt komplementär immer auch ein Preiserwartungsmodel. Anhand von Primärdaten evaluieren wir daher die Preiserwartungen von Kleinbauern im ländlichen Äthiopien. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass Informationen über aktuelle und vergangene Preise auf nahen Getreidemärkten, zentrale Großhandelspreise und saisonale Niederschlagsmengen die Preiserwartung entscheidend formen. Zudem können Kleinbauern, die in die Beschaffung besserer Informationen investieren, die Preise nach einer Ernte besser antizipieren. Folglich wäre es sinnvoll Institutionen zu schaffen, die Marktinformationen als öffentliches Gut bereitstellen.