Real option valuation of timber harvesting contracts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A primary challenge for forestry businesses is valuing timber harvesting contracts. This article presents an empirical application of determining the optimal harvest volumes under stochastic prices to determine the economic value of timber harvesting contracts and manage business risk using real options theory. We illustrate a dynamic optimization solution procedure and the choice between a single long‐term versus two short‐term timber harvesting contracts from a risk management perspective. A case study of timber harvesting contracts sold in British Columbia is used to demonstrate specification of the many details and adaptations that are required in such valuation problems. Our article offers some interesting results. The highest timber harvesting contract values occur with optimal harvest quantities rather than an equal annual allowable cut (AAC). The difference in values can be substantial (two to three‐fold). Consequently, forestry businesses can benefit by timing their harvest to nonequal quantities in later years of a timber harvesting contract. Depending on the quality of timber, the maximum stumpage value for the second short‐term timber harvesting contract ranges from $12 to $17.8 per cubic meter, resulting in lower profit margins for equal AAC. In contrast, with optimal harvesting, the maximum stumpage value ranges from $2 to $8.5 per cubic meter and higher profit margins. These bounds for stumpage price and profit margins would be useful for forest businesses to better manage business risks when bidding for timber harvesting contracts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».