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Enregistrement W2108195769 · doi:10.1139/x02-198

Evaluation of U.S. southern pine stumpage market informational efficiency

2003· article· en· W2108195769 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffrey P. Prestemon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStumpageEconometricsEconomicsUnit rootNull hypothesisStatisticsSeries (stratigraphy)MathematicsAgricultural economicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on informational efficiency of southern timber markets conflicts. Part of this conflict is because of differences in how efficiency was tested. In this paper, price behavior tests are based on deflated ("real") southern pine (Pinus spp.) sawtimber stumpage prices, using some of the same data and tests used in previous research and some new data and tests. Here, different results are found in many cases regarding price behavior, as compared with the existing literature. Using a valid and consistent data-based model selection procedure, augmented Dickey–Fuller tests cannot reject a null of a unit root for most deflated monthly and all quarterly southern pine timber price series evaluated. Regressions of long-term deflated timber price ratios on their own lags lead to results similar to those offered by other authors when not corrected for bias but produce fewer similarities when bias is addressed. The results of those regressions support a contention that most of the monthly series contain nonstationary as well as stationary components and that quarterly prices tested in this framework using data through 2001 are closer to pure nonstationary processes. These results have implications for harvest timing approaches that depend on serial dependence of timber prices, provide support for certain kinds of policy and catastrophic shocks modeling procedures, and address the validity of statistical approaches best suited to evaluating interconnections among timber markets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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