The Impact of Stochastic Extraction Cost on the Value of an Exhaustible Resource: The Case of the Alberta Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
In a much cited paper, Brennan and Schwartz (1985) demonstrated the application of contingent claims analysis to the valuation of a nonrenewable natural resources project when the decision-maker has flexibility to choose from several modes of operations- open, closed and abandoned. The authors assumed fixed extraction costs and that the price of the resource follows Geometric Brownian Motion. The resulting stochastic optimal control problem must be solved numerically, such as with a finite difference approach. For natural resource extraction projects, uncertain costs are also important in optimal decisions and have been less studied in the literature. An example is the oils sands industry where natural gas is used as energy to extract the bitumen, and contributes more than 25 percent of the total per barrel cost. In this paper, we extend the Brennan and Schwartz (1985) model to account for stochastic extraction cost as well as stochastic convenience yield and resource price, and we study the impact on the value of an oil field and optimal decisions regarding extraction. We show that introducing stochastic extraction cost has a substantial impact on value and on the cut-off prices at which it is optimal for the field to switch from one operation mode to another. We use a relatively new method for the evaluation of American-type options- the Least Squares Monte Carol method- which can more easily deal with multiple stochastic factors than traditional numerical approaches.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».