Bibliographic record
Abstract
The behavior of forest products prices has large implications for forest management and policy. Decisions such as the timing of harvesting and investment in new plantations depend on future price expectations and policy makers often are concerned about the persistence of price shocks for stabilization purposes. Previous research on the topic has been mixed and focused on the question of whether prices are integrated of order one (i.e., have a unit root) and are nonstationary or if they are integrated of order zero and are stationary and mean‐reverting. In an effort to understand the price process for two key forest products (lumber and pulp), time‐series tests were applied to over 40 years of monthly pricing data. Using a modified Dickey–Fuller test, we rejected the null hypothesis of a unit root on most series. However, a separate test also soundly rejected a stationary null hypothesis. Such a finding led us to test whether forest products prices are fractionally integrated, exhibiting long memory. Estimates of the memory parameter (d) for various lumber price series ranged between 0.68 and 0.81 and for pulp it was 0.64. This implies that prices are both mean‐reverting (in the sense that shocks die out) and nonstationary. Le comportement des prix des produits forestiers a d’importantes répercussions sur la gestion et la politique forestières. Certaines décisions, telles que le choix du moment de la récolte et les investissements dans de nouvelles plantations, dépendent des anticipations quant aux prix futurs et, souvent, les décideurs sont préoccupés par la persistance des chocs de prix pour des raisons de stabilisation. Les travaux de recherche antérieurs ont été variés et visaient à déterminer si les prix étaient intégrés de l’ordre 1 (c.‐à‐d. avec une racine unitaire) et non stationnaires ou s’ils étaient intégrés de l’ordre 0, stationnaires, avec une tendance au retour à la moyenne. Afin de comprendre le processus de prix de deux produits forestiers clés (bois d’œuvre et pâte), nous avons effectué une analyse de séries chronologiques comprenant des données de prix mensuelles recueillies sur une période de plus de 40 ans. À l’aide d’un test de Dickey‐Fuller modifié, nous avons rejeté l’hypothèse nulle de la présence d’une racine unitaire dans la plupart des séries. Un autre test a également permis de rejeter sans équivoque l’hypothèse nulle de stationnarité. Ces résultats nous ont amenés à vérifier si les prix des produits forestiers étaient fractionnellement intégrés et présentaient une mémoire longue. Les estimations du paramètre de mémoire (d) de diverses séries de prix variaient de 0,68 à 0,81 pour le bois d’œuvre et s’établissaient à 0,64 pour la pâte. Ces résultats autorisent à penser que les prix ont une tendance au retour à la moyenne (dans le sens où les chocs disparaissent) et qu’ils sont non stationnaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".