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A Monte Carlo Methodology for Solving the Optimal Timber Harvest Problem with Stochastic Timber and Carbon Prices

机译：用随机木材和碳价格解决最优木材采伐问题的蒙特卡洛方法

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This article presents a Monte Carlo methodology for solving the stochastic optimal timber harvest problem modeled as a recurrent American call option. A detailed description of the proposed method- ology is given, and the Monte Carlo technique is contrasted with finite difference methods typically used to find solutions of the optimal har- vest problem with stochastic prices. The use of the methodology is then demonstrated via an example. In the example, expected bare land values and optimal harvest policies are calculated for a Douglas- fir stand in western Washington State. It is assumed that the forest owner derives revenue from traditional timber sales and carbon seques- tration, and that prices of timber and carbon follow a known stochastic process. Results of the calculations are discussed. MCFNS 2(2):67-77.
机译：本文介绍了一种蒙特卡洛方法，用于解决随机美国最优采伐方式建模的随机最优木材采伐问题。给出了所提出方法的详细说明，并将蒙特卡洛技术与通常用于寻找具有随机价格的最优投资问题的解决方案的有限差分方法进行了对比。然后通过一个示例演示该方法的使用。在该示例中，为华盛顿州西部的道格拉斯冷杉林计算了预期的裸地价值和最佳收获政策。假定森林所有者从传统的木材销售和碳封存中获得收入，并且木材和碳的价格遵循已知的随机过程。讨论了计算结果。 MCFNS 2（2）：67-77。

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