Amenities and Risk in Forest Management∗
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the paper is to analyze the risk management behavior of a non-industrial private forest owner under uncertainty about timber production. Two types of hedging strategies with harvesting decisions are studied: a financial practice versus a physical one. We develop a two-period model of hedging and harvesting decisions when the forest owner values the amenity services of forest. We study the properties of optimal current and future harvesting and hedg-ing decisions. We show that, except when both hedging instruments are perfect substitutes, the forest owner chooses a single tool, her/his choice depending on the rate of return of the hedging instrument. We also prove that the greater the marginal utility of amenity services, the smaller the harvesting amount. We provide a comparative statics analysis on current and future harvesting and on the hedging strategies. We are interested in the impact of an increase in initial stocks (wealth and timber), timber prices (periods 1 and 2), opportunity costs of the hedging instruments (rate of return for savings and cost of the regeneration process for physical practice) and expected risk. We show, for example, that an increase in expected risk has a negative impact on period 1 harvesting and the use of hedging tools for both strategies, while the impact on period 2 harvesting is positive for savings and null for physical practice. ∗The authors would like to thank Hippolyte d’Albis, participants at the 12 th Joint Seminar of EALE and Geneva Association at Lecce, and at the annual conference of the SCSE at Québec.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».