Optimal Timing of Resource Development: A Comparison of Stopping Rules Under Certainty and Uncertainty *
Notice bibliographique
Résumé
Timber harvesting and wine storage are the canonical optimal stopping problems under certainty. In these problems asset value is expressed as a function of time, and it is optimal to stop (drink, harvest) the program at the time $ t 0 where the asset's present value is maximized. In another paper (Cairns and Davis 2005) we propose a new stopping rule: the program should be stopped when the asset's value is rising at the continuously compounded rate of discount, r. This r% rule is different from and more general than Hotelling's r% rule for price or net price. While completely general and applicable to all irreversible lumpy investments, it reveals interesting insights about order of extraction. For example, mines are extracted not in order of grade, but in an order created by an equilibrium price path that causes the rise in value of the best mines to fall first to the rate of discount. This explains why least cost mines sometimes are not developed in order, without needing to resort to models with stochastics and ex-post regret. Our stopping rule also shows that the option value of waiting to invest, heralded in the uncertainty literature, is present in the certainty case; one does not terminate a stopping problem if the asset's value is rising at greater than the rate of discount, but only when its rate of rise is about to fall to less than the rate of discount. In the canonical resource problem under uncertainty, resource value is maximized by developing (drinking, harvesting) the asset only after the commodity price rises to some
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».