@article{Jiang:253213,
      recid = {253213},
      author = {Jiang, Yuetian},
      title = {Innovation, Climate, and Ontario Corn and Soybean Yield  Volatilities},
      address = {2017},
      number = {520-2016-37699},
      year = {2017},
      abstract = {The importance of yield volatility, specifically low yield  realizations, is evidenced by the significant public monies  via business risk management programs meant to offset the  financial burdens of such
outcomes. Significant increases  in yield volatilities has been well documented in the  literature. Corn and soybean yields and yield volatilities  in Ontario are modelled in a number of ways. First, yields  are
modelled as a mixture of two normals (to accommodate  the variety of yield density structures) allowing for  differing rates of technological change in each component.  There is strong evidence for both corn and soybean that  rates of technological change differ in different parts of  the yield distribution giving rise to increased volatility.  There is additional evidence, albeit comparatively weaker,  that variances within the components are also  heteroskedastic. The stability of the component  probability, that is the probability of a low tail  realization, is tested for and there is some evidence that  the probability
is increasing overtime. In addition, the  probability of a low tail outcome is modelled as a function  of climate variables including Vapor Pressure Deficit  (VPR), Harmful Degree Days (HDD), Growing Degree Days  (GDD), and precipitation. The results are consistent with  the literature investigating midwest corn
yields. We also  find some evidence that yields, because of technological  innovations, are becoming more susceptible to precipitation  shortfalls. The spatial variation in yield trends and  volatilities is modelled
in a Lobell and Ansner (2003,  Science) framework to consider the effects of a changing  climate on yield trends and volatility trends.   L'importance de l'instabilité du rendement, spécifiquement  la réalisation de faible rendement, est mise en
évidence  par les fonds publics importants | par le biais des  programmes de gestion des risques de
l'entreprise |  destinés à compenser le fardeau financier de tels  résultats. Les augmentations significatives
de  l'instabilité des rendements ont été bien documentées dans  la littérature. Le rendement du maïs et du
soja et  l'instabilité des rendements en Ontario ont été modélisés  de nombreuses façons différentes.
Tout d'abord, les  rendements sont modélisés comme un mélange de deux normales  (pour tenir compte
de la variété de structure de densité de  rendement) permettant des taux différents de  changement
technologique pour chaque élément. Il y a une  forte évidence autant pour le maïs que pour le soja que
les  taux de changement technologique diffèrent pour différentes  parties de la distribution du rendement
donnant lieu à une  augmentation de l'instabilité. Il y a une évidence  supplémentaire, bien que
comparativement plus faible, que  les variances entre les éléments sont aussi  hétéroscédastiques. La
stabilité de la probabilité de  l'élément, c'est-à-dire la probabilité d'obtenir une faible  réalisation, est
testée et il existe des preuves que cette  probabilité augmente avec le temps. En outre, la  probabilité d'un
faible résultat est modélisée comme une  fonction de variables du climat incluant le déficit de  pression de
vapeur (DPV), les degrés-jours nuisibles  (Harmful Degree Days, HDD), les degrés-jours de  croissance
(DJC) et les précipitations. Les résultats  concordent avec les rendements du maïs dans le  Midwest
présents dans la littérature. Nous avons aussi  trouvé des évidences que les rendements, à cause  des
innovations technologiques, deviennent plus  susceptibles aux précipitations insuffisantes. La  variation
spatiale des tendances et de l'instabilité des  rendements est modélisée dans un cadre proposé par  Lobell
et Ansner (2003, Science) pour considérer les effets  des changements climatiques sur les tendances du rendement  et les tendances de l'instabilité.},
      url = {http://ageconsearch.umn.edu/record/253213},
      doi = {https://doi.org/10.22004/ag.econ.253213},
}