Setting the Upset Price in British Columbia Timber Auctions
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY An important element of timber auctions is the upset—the minimum acceptable price, often called the reserve price in other auction environments. The upset has three main purposes: (1) to guarantee substantial revenue in auctions where competition is weak but the upset is met, (2) to limit the incentive for—and the impact of—collusive bidding, and (3) to provide useful information to bidders. We analyze the determination of the upset in British Columbia timber auctions. Setting the upset too high results in unsold stands and produces an upward bias in price if the competitive auctions are used to determine stumpage rates for non-auctioned timber. Setting the upset too low will reduce auction revenue and can create downward bias when the auction prices are used to calculate timber prices for non-auctioned stands. It is therefore important to set the upset at or near the optimal level. We present the theory of upset pricing and then apply that theory to the data available from historical timber auction sales in the BC Interior from 1999 to 2000. We find that an upset of about 70 percent (a rollback of 30 percent) maximizes auction revenues if the Ministry values timber at about 52 to 56 percent of its appraised value. This upset strikes the right balance between enhanced revenues and unsold timber stands. Given its importance, this upset calibration should be refined as additional data becomes available to assure that the upset is not set too high or too low.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».