Zastosowanie dekompozycji szeregów czasowych do analizy wahań podaży i cen drewna na przykładzie Nadleśnictwa Marcule
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to identify and analyze long−term trends as well as cyclic, seasonal, and irregular effects in timber volume and prices by means of time series decomposition. The adopted multiplicative model was the product of all the time series components identified using the Census X11 method. The study material consisted of quarterly data on the volume and prices of timber sold by the Marcule Forest District (central Poland) in the years 2006−2018. Analysis was performed for the overall timber production volume, as well as separately for pine timber (constituting 86% of the total) and oak timber (5%), taking into account large−diameter saw timber (WC0) and medium−diameter industrial and general purpose timber (pulpwood, S2A). Over the analyzed period, the nominal prices of timber rose on average by 39% from 165 to 229 PLN/m. The greatest price increase was recorded for large−diameter oak timber (by 100%), while the prices of WC0 pine timber, which accounted for the greatest proportion of the production volume, increased by 23% on average. Production characterized marked seasonality throughout the year, depending on the species. Pine timber sales were the lowest in 1supst/sup quarter and the highest in 3suprd/sup one, while oak timber sales were the lowest in 3suprd/sup quarter and the highest in 4supth/sup one. The seasonal effect accounted for the largest proportion of variation in timber production volume. The seasonality of timber prices was negatively correlated with production. The highest prices for pine and oak timber were obtained in 1supst/sup and 2supnd/sup quarters respectively, when the production volume of those timber species was the lowest. Conversely, the lowest prices were recorded in seasons characterized by the greatest production volume, i.e., in 3suprd/sup quarter for pine and in 4supth/sup quarter for oak. The decomposition of overall variation in timber prices into its components, which can be predicted (cyclic and seasonal fluctuations as well as long−term trend), and those that are difficult to forecast (irregular effect) is of great significance for timber sales management as the results can be used to improve timber price forecasting.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».