The Seasonal Fluctuation of Timber Prices in Hyrcanian Temperate Forests, Northern Iran
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal fluctuations play an important role in the pricing of a timber sale. A good understanding of timber price mechanisms and predictability in the timber market would be very practical for forest owners, managers, and investors, and is crucial for the correct functioning of the timber sector. This research aimed to analyze the effect of sale season on timber (sawlog and lumber) prices of high-value species groups (e.g., oriental beech, chestnut-leaved oak, common alder, velvet maple, and common hornbeam) in the Hyrcanian temperate forests (Northern Iran). The data were collected from official sale documents of the Azarroud Forestry Plan from 1992 to 2015. The relevant data of 592 sale lots at forest roadside were extracted into a data set. Then, the average timber prices (sawlog and lumber) per season/year in quarterly frequency were calculated. In doing so, two-time series of seasonal prices for the sawlog and lumber was obtained. The stationarity of the time series was statistically verified using the augmented Dickey–Fuller test. The effect of sale seasons on timber price was first analyzed using multiple linear regression analysis dummy variables. The results showed that autumn and summer have a significant positive effect on timber prices of 6.5% and 6.1%, respectively. Additionally, the decomposition of time series results showed that the highest prices of the sawlog and lumber were in quarter 3 and quarter 2, respectively, due to an increase in construction activities that picked up in the autumn season. Information about potential price fluctuations will be plausible and allow suppliers and users of sawlogs to adjust their supply and demand. This valuable information can be used in marketing and strategic forest management planning for Hyrcanian temperate forests and other temperate countries with similar conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».