MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7101007750

The Impact of Stochastic Extraction Cost on the Value of an Exhaustible Resource: The Case of the Alberta Oil Sands

2011· article· en· W7101007750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNon-renewable resourceNatural resourceValuation (finance)Geometric Brownian motionStochastic modellingPresent valueResource (disambiguation)Oil fieldValue (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCapital Investment and Risk AnalysisTravaux en français237 207