基于价格随机Faustmann模型的最优轮伐期决策方法及演进

可持续森林经营是应对气候变化的重要途径,最优轮伐期决策是可持续森林经营的重要条件。由于经典Faustmann模型关于林木生长和市场价格的静态假设在现实中无法得到满足,有必要使用动态模型根据市场状况灵活决策,从而在价格波动的市场中实现利润最大化的目标。作者以Faustmann模型经典框架为基础,归纳Faustmann模型的起源及演进,梳理随机价格问题在最优轮伐期决策上的研究动态。结果表明：①在现代资本市场理论中,随机过程是描述价格波动的重要模型,主要包括符合有效市场假说的几何布朗运动或符合完全竞争市场假设的均值回复过程,此外也可以基于经验价格数据的检验使用更为复杂的随机过程模型。②贴现现金流多用于静态Faustmann模型分析,但忽略了新信息对于决策的影响,而实物期权分析允许林地所有者进行动态分析,在每个决策点比较立即采伐与延迟采伐的预期收益、并根据市场状况随时调整经营策略以在风险中获利。③以即期收益价值与连续收益价值最大化为目标的贝尔曼方程是求解价格随机Faustmann模型的有效方法,而构建偏微分方程、蒙特卡洛模拟和马尔可夫决策过程则分别可以在价格服从正态分布、具有多个随机价格和价格具有马尔可夫性时有效求解贝尔曼方程。随机价格问题未来在最优轮伐期决策中的研究趋势还涉及以下几个方面：将Faustmann模型在气候变化背景下扩展至完整林业碳汇效益、使用包含机器学习在内的多种方法对木材及碳汇价格波动进行更加精确和合理的建模、在Faustmann模型中考虑包含资源风险和决策者偏好风险在内的多个风险来源。