Evaluating an Investment Opportunity Under Risk and Uncertainty Environment: A Case Study About Profitability and Risk in Desert Farming at Najed Area
Notice bibliographique
Résumé
Fodder is continuously cultivated in coastal area of Salalah and Batinah region of Sultanate of Oman. However, this created a negative impact on the overall agriculture system and production. The government authority stopped the cultivation of Rhodes grass in coastal area and support farmers with incentive systems in order to increase fodder production investment at Najed area. Due to irrigation water policy regulations, new technical solutions required, underground water availability, fodder investors have little data to help in making investment decisions. In addition, fodder production investments are characterized by much uncertainty due to the nature of the desert farming which is relying on many factors that cannot be controlled. In this paper a dynamic evaluation model was formed and developed as a method of analyzing the economic feasibility of fodder cultivation investment project with regard to project profitability under risk environment. Economic feasibility of the investment is evaluated through calculation of the Net Present Value and IRR by using Monte Carlo Simulation models. Our objective is to formulate a dynamic programming simulation model for the investment decision with incorporating this uncertainty in a probabilistic manner. Our simulation model result shows that the dynamic models are able to help investors and policy makers in taking optimum investment decision. Taking the risk into account leads to a significant decrease of the economic attractiveness of stakeholders and more Government support is needed to achieve water policy objectives and project sustainability at new developed area at Najed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».