Optimal forest management under financial risk aversion with discounted Markov decision process models

Mo Zhou, Joseph Buongiorno
2019 Canadian Journal of Forest Research  
The common assumption of risk neutrality in forest decision making is generally inadequate because the stakeholders tend to be averse to fluctuations in the return criteria. In Markov decision processes (MDPs) of forest management, risk aversion and standard mean-variance analysis can be readily dealt with if the criteria are undiscounted expected values. However, with discounted criteria such as the fundamental net present value of financial returns, the classic mean-variance optimization is
more » ... e optimization is numerically intractable. In lieu of this, this paper (i) presents a linear-programming method to calculate the variance of discounted criteria conditional on any specific policy and (ii) adopts, as an alternative to the variance measure of risk, the "discount normalized variance" (DNV), an economically meaningful criterion consistent with income-smoothing behavior. The DNV is then used in procedures analogous to mean-variance analysis and certainty-equivalent optimization tractable by quadratic programming. The methods are applied to the management of uneven-aged, mixed-species forests in the southern United States. The results document the trade-off between the expected net present value and risk of financial returns, as well as the consequences for selected ecological criteria. Résumé : L'hypothèse répandue de la neutralité à l'égard du risque dans la prise de décision forestière est généralement inadéquate puisque les acteurs ont tendance à s'opposer aux fluctuations des critères de rendement. Dans les modèles de processus de décision de Markov (PDM) en aménagement forestier, les analyses d'aversion au risque et de variance moyenne standard peuvent être facilement effectuées si les critères sont des valeurs attendues non actualisées. Cependant, avec des critères actualisés, tels que la valeur actuelle nette fondamentale des rendements financiers, l'optimisation classique de la variance moyenne est numériquement insoluble. En revanche, cet article (i) présente premièrement une méthode de programmation linéaire pour calculer la variance des critères actualisés selon aucune politique spécifique et (ii) adopte, à titre d'alternative à la variance de la mesure du risque, la « variance normalisée escomptée » (VNE), un critère économiquement significatif compatible avec le comportement de lissage des revenus. La VNE est ensuite utilisée dans des procédures analogues à l'analyse de variance moyenne et à l'optimisation d'équivalent certain qui peuvent être résolues par la programmation quadratique. Les méthodes sont appliquées à l'aménagement des forêts mélangées inéquiennes dans le sud des États-Unis. Les résultats documentent le compromis entre la valeur actuelle nette et le risque des rendements financiers, ainsi que les conséquences pour certains critères écologiques. [Traduit par la Rédaction] Mots-clés : aménagement inéquienne, aversion au risque, économie, critères multiples, processus de décision de Markov, programmation quadratique.
doi:10.1139/cjfr-2018-0532 fatcat:kalysmij4vdrtj6u6plho5xw7u