Forecasting future consumption of coniferous wood in India: a quantitative approach
Notice bibliographique
Résumé
Over the last few years, Canada has been very successful in increasing its trade in wood products with China. India however, still remains an elusive market. There is a large amount of peer reviewed literature on the specifics of the Indian wood market, and the potential for trade in softwood products. Whereas the majority of studies describe in great detail the opportunities and constraints in dealing with India, very little quantitative information is available about the trends and patterns that determine the Indian wood market. This study uncovered and described one such trend by identifying the relationships between the level of imports of softwood products and such factors as India's Gross Domestic Product (GDP), domestic production, the price of lumber on international markets, tariffs, and the price of Teak logs as a substitute for softwood products. This study analyzed 13 years of quarterly data using the ordinary least square regression technique. Diagnostics were conducted using Akaike and Schwartz criterions, the Durbin-Watson test, and the Breusch-Pagan-Godfrey test for heteroscedasticity. Results suggest that the indicated variable collectively explain 74% of variability in import levels. Two variables in particular, real GDP and the price of Teak have a significant, positive impact on the level of imports of softwood products with 0.45 and 0.49 as respective elasticities. Continuing growth of India's GDP will ensure an ever increasing demand for imported wood products in the years to come. To maximize this opportunity, North American exporters should not compete with New Zealand's low quality pine, but should instead focus on competing with dark coloured tropical hardwoods that are becoming prohibitively expensive as world wide supplies of Teak and other tropical hardwoods continue to diminish. --P. i.
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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 | 0,001 |
| 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 ».