Asset Retirement with Infinitely Repeated Alternative Replacements: Harvest Age and Species Choice in Forestry
Notice bibliographique
Résumé
At what age should productive assets be retired? How should replacements be chosen when they differ in their uncertain ability to generate future incomes? As a particular version of that problem, we study the tree harvesting decision with two possible replacement species whose values as timber are stochastic and whose growth functions are deterministic. In the single-rotation (Wicksell) problem starting with a bare piece of land (an empty shop), it is optimal to choose and plant one species immediately if its current value is sufficiently high relative to that of the other species (the alternative equipment). However, if the species are insufficiently price-differentiated, it is preferable to leave the land vacant (the shop empty) despite the opportunity cost of doing so. In the repeated version of the problem, it is never optimal to leave the land bare provided the cost of replacement is null. Furthermore, the optimal harvest (tree retirement) age not only depends on the price and current productivity of the trees in place but also on the price and productivity of the other species, because it may replace the current one. The harvest age reaches a peak at some critical threshold of the relative price that signals the necessity to switch to the alternative species; indeed this is when the opportunity cost of choosing one alternative replacement over the other is the highest. The land value (and also the value of the firm) is similar to an American option with free boundary, infinite expiry period, and endogenous payoff. The paper highlights the opportunity cost of alternative replacement options, and the central role of their volatility in both asset-retirement and replacement-choice decisions. All results are derived analytically; a numerical treatment by the penalty method completes the resolution.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».