A practical framework to forecast wood prices for timberland appraisals
Date
2024-03
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: The study investigates a practical framework for price forecasting when estimating the fair market value of a forestry asset. Understanding the environment in which appraisals are conducted is important as the practice is regulated by different financial reporting and valuation standards. This extends to forecasting revenues when determining the expectation value of an asset. While these standards do not prescribe price forecasting, it provides a useful framework to ensure that the price forecasting technique used by appraisers are consistent with the principles of fair value accounting. This includes consideration of how market participants price assets. Price forecasting from the perspective of appraisal practice can be seen as a more distinct genre of forecasting, focused more on longer term price trends than trying to capture short term periodicity. This also reflects the long-term nature of forestry investments. A useful source of information on price forecasting is from financial statements of listed companies and from surveys. Secondary survey data in particular was useful in determining the methods most favoured by appraisers. The results show that a surprisingly large number of appraisals are still being conducted using basic price forecast techniques. This includes fixing prices in real terms based on recent evidence or forecasting prices based on a return to average or trend. Only a limited number of appraisers appear to favour more dynamic forecasting techniques, mentioned as econometric modelling. The survey results note that appraisers and their clients are wary of more dynamic price forecast methods and prefer stable trends over short term or cyclical volatility. Five price forecast techniques favoured by appraisers were developed into forecast models using real world data. This includes four basic and one dynamic price forecast method. Data from the period 2000 to 2014 was used to develop these models while data from the period 2015 to 2022 was used to validate the models. Using past data allowed testing the accuracy of the different forecast models against the actual prices achieved since 2014. The period analysed includes the explosive price period observed due to the COVID Pandemic and allowed referencing model limitations when dealing with such unexpected events. An analysis of the different price forecast models determined that a dynamic price model is better at predicting future prices and value estimates compared with basic price models. Dynamic price models do have their limitations and should be used with care. For a more dynamic approach to work, it is important to use and test outcomes using sound economic reasoning, as a correlation between variables does not necessarily equal causation. Ultimately, the market environment and the way products are traded is the most important indicator of which price forecast method to use. A decision matrix is proposed to help appraisers select the appropriate method under different market conditions. https://scholar.sun.ac.za The recommendations for using price forecast modelling from this study includes. • Even though appraisers have a strong preference for stable trends, they should not limit themselves only to basic forecast techniques. While informed market participants acting in their own best interest are not likely to consider highly speculative pricing models, they just as likely won’t consider overly simplistic pricing models either. Appraisers should emulate the way market participants price assets when considering which price forecast method to use. • A dynamic price model is best at emulating the market. It requires an appraiser to not only consider price trend but requires a much deeper understanding of supply and demand fundamentals impacting the market products are sold into, including potential developments likely to impact future prices. • Even if a more dynamic approach leads to applying a basic price trend, the process followed is important as it helps improve confidence in the final price outlook. • Developing a dynamic price forecast model can be resource intensive and may make limited financial sense, especially if the outcome cannot be justified clearly. A dynamic price model therefore works best in open markets with access to good quality data. • Basic price forecast models, such as those fixing future prices based only on current or nearterm prices, is risky in times of price change and should be avoided. Such methods have a limited place, but only in times of market stability.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die studie ondersoek 'n praktiese raamwerk vir prysvoorspelling wanneer die markwaarde van 'n bosbou bate geskat word. Dit is belangrik om die omgewing te verstaan waarin evaluerings uitgevoer word, aangesien die praktyk deur verskillende finansiële en waardasie standaarde gereguleer word. Dit sluit ook die vooruitskatting in van inkomste wanneer die verwagtingswaarde van 'n bate bepaal word. Alhoewel hierdie standaarde nie prysvoorspelling voorskryf nie, bied dit 'n nuttige raamwerk om te verseker dat die prysvooruitskattingstegniek wat deur ‘n waardeerder gebruik word, in ooreenstemming is met die beginsels van markwaarde bepaling. Dit sluit in die oorweging van hoe markdeelnemers bates prys. Prysvoorspelling vanuit die perspektief van ‘n valuasie vir markwaarde kan dus gesien word as apart van ander prysvoorspellings metodes, omdat dit meer gefokus is op langtermyn-prysneigings as om korttermyn-periodisiteit te probeer vaslê. Dit weerspieël ook die langtermynaard van bosboubeleggings. ’n Nuttige bron van inligting oor prysvoorspelling is uit finansiële state van genoteerde maatskappye of uit opnames. Veral sekondêre opname data was nuttig in die bepaling van die metodes wat waardeerders die meeste bevoordeel het. Die resultate toon dat 'n verbasend groot aantal waardasies steeds met behulp van basiese prysvoorspellingstegnieke uitgevoer word. Dit sluit in die vasstelling van pryse in reële terme gebaseer op onlangse bewyse of voorspelling van pryse gebaseer op 'n terugkeer na gemiddeld of tendens. Slegs 'n beperkte aantal waardeerders verkies meer dinamiese voorspellingstegnieke, wat ekonometriese modellering genoem word. Die resultate van die opname wys daarop dat waardeerders en hul kliënte versigtig is vir meer dinamiese prysvoorspellingsmetodes en stabiele neigings verkies bo korttermyn- of sikliese wisselvalligheid. Vyf prysvoorspellingstegnieke wat deur waardeerders verkies word, is ontwikkel in voorspellingsmodelle met behulp van werklike wêrelddata. Dit sluit vier basiese en een dinamiese prysvoorspellings benadering in. Die data wat gebruik is om hierdie modelle te ontwikkel, weerspieël die tydperk 2000 tot 2014 en die tydperk 2015 tot 2022 is gebruik om die modelle te valideer. Historiese data is gebruik om die akkuraatheid van die verskillende voorspellingsmodelle te toets teen die werklike pryse wat sedert 2014 behaal is. Die tydperk wat ontleed is sluit die plofbare prysperiode in wat as gevolg van die COVID-pandemie waargeneem word en ondersteun a bespreking oor model beperkings tydens sulke periodes. 'n Ontleding van die verskillende prysvoorspellings modelle het bepaal dat 'n dinamiese prysmodel beter is om toekomstige pryse en waardeskattings te voorspel in vergelyking met basiese prysmodelle. Dinamiese prysmodelle het wel sy beperkings en moet versigtig gebruik word. Vir 'n meer dinamiese https://scholar.sun.ac.za benadering om te werk, is dit belangrik om goeie ekonomiese redenasie te gebruik, aangesien korrelasie tussen veranderlikes nie noodwendig gelykstaande is aan oorsaaklikheid nie. Uiteindelik is die markomgewing en manier waarop produkte verhandel word die belangrikste aanwyser van watter prysvoorspellingsmetode om te gebruik. 'n Besluitmatriks word voorgestel om waardeerders te help om die toepaslike metode onder verskillende marktoestande te kies. Aanbevelings vir die gebruik van prysvoorspellingsmodellering uit hierdie studie sluit in. • Al het waardeerders 'n sterk voorkeur vir stabiele prysneigings, moet hulle hulself nie net tot basiese voorspellingstegnieke beperk nie. Terwyl ingeligte markdeelnemers wat in hul eie beste belang optree, waarskynlik nie hoogs spekulatiewe prysmodelle sal oorweeg nie, sal hulle net so waarskynlik ook nie simplistiese prysmodelle oorweeg nie. Waardeerders moet die manier waarop markdeelnemers bates prys navolg wanneer hulle besluit watter prysvoorspellingsmetode om toe te pas. • 'n Dinamiese prysmodel is die beste om die mark na te boots. Dit vereis dat 'n waardeerder nie net prysneigings oorweeg nie, maar vereis 'n baie dieper begrip van vraag en aanbod grondbeginsels wat 'n impak het op die mark waarin produkte verkoop word, insluitend potensiële ontwikkelings wat waarskynlik toekomstige pryse sal beïnvloed. • Selfs al lei 'n meer dinamiese benadering tot die toepassing van 'n basiese prysneiging, is die benadering wat gevolg word steeds belangrik aangesien dit sal help om vertroue in die finale prysvooruitsigte te verbeter. • Die ontwikkeling van 'n dinamiese prysvoorspellingsmodel kan hulpbronintensief wees en kan beperkte finansiële sin maak, veral as die uitkoms nie duidelik geregverdig kan word nie. ’n Dinamiese prysmodel werk dus die beste in uitgesoekte, oop markte met toegang tot goeie kwaliteit data. • Basiese prysvoorspellingsmodelle, soos die vasstelling van toekomstige pryse slegs gebaseer op huidige of naby-termyn pryse is riskant in tye van prysverandering en moet vermy word. Sulke metodes het wel 'n beperkte plek, maar slegs in tye van markstabiliteit.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Die studie ondersoek 'n praktiese raamwerk vir prysvoorspelling wanneer die markwaarde van 'n bosbou bate geskat word. Dit is belangrik om die omgewing te verstaan waarin evaluerings uitgevoer word, aangesien die praktyk deur verskillende finansiële en waardasie standaarde gereguleer word. Dit sluit ook die vooruitskatting in van inkomste wanneer die verwagtingswaarde van 'n bate bepaal word. Alhoewel hierdie standaarde nie prysvoorspelling voorskryf nie, bied dit 'n nuttige raamwerk om te verseker dat die prysvooruitskattingstegniek wat deur ‘n waardeerder gebruik word, in ooreenstemming is met die beginsels van markwaarde bepaling. Dit sluit in die oorweging van hoe markdeelnemers bates prys. Prysvoorspelling vanuit die perspektief van ‘n valuasie vir markwaarde kan dus gesien word as apart van ander prysvoorspellings metodes, omdat dit meer gefokus is op langtermyn-prysneigings as om korttermyn-periodisiteit te probeer vaslê. Dit weerspieël ook die langtermynaard van bosboubeleggings. ’n Nuttige bron van inligting oor prysvoorspelling is uit finansiële state van genoteerde maatskappye of uit opnames. Veral sekondêre opname data was nuttig in die bepaling van die metodes wat waardeerders die meeste bevoordeel het. Die resultate toon dat 'n verbasend groot aantal waardasies steeds met behulp van basiese prysvoorspellingstegnieke uitgevoer word. Dit sluit in die vasstelling van pryse in reële terme gebaseer op onlangse bewyse of voorspelling van pryse gebaseer op 'n terugkeer na gemiddeld of tendens. Slegs 'n beperkte aantal waardeerders verkies meer dinamiese voorspellingstegnieke, wat ekonometriese modellering genoem word. Die resultate van die opname wys daarop dat waardeerders en hul kliënte versigtig is vir meer dinamiese prysvoorspellingsmetodes en stabiele neigings verkies bo korttermyn- of sikliese wisselvalligheid. Vyf prysvoorspellingstegnieke wat deur waardeerders verkies word, is ontwikkel in voorspellingsmodelle met behulp van werklike wêrelddata. Dit sluit vier basiese en een dinamiese prysvoorspellings benadering in. Die data wat gebruik is om hierdie modelle te ontwikkel, weerspieël die tydperk 2000 tot 2014 en die tydperk 2015 tot 2022 is gebruik om die modelle te valideer. Historiese data is gebruik om die akkuraatheid van die verskillende voorspellingsmodelle te toets teen die werklike pryse wat sedert 2014 behaal is. Die tydperk wat ontleed is sluit die plofbare prysperiode in wat as gevolg van die COVID-pandemie waargeneem word en ondersteun a bespreking oor model beperkings tydens sulke periodes. 'n Ontleding van die verskillende prysvoorspellings modelle het bepaal dat 'n dinamiese prysmodel beter is om toekomstige pryse en waardeskattings te voorspel in vergelyking met basiese prysmodelle. Dinamiese prysmodelle het wel sy beperkings en moet versigtig gebruik word. Vir 'n meer dinamiese https://scholar.sun.ac.za benadering om te werk, is dit belangrik om goeie ekonomiese redenasie te gebruik, aangesien korrelasie tussen veranderlikes nie noodwendig gelykstaande is aan oorsaaklikheid nie. Uiteindelik is die markomgewing en manier waarop produkte verhandel word die belangrikste aanwyser van watter prysvoorspellingsmetode om te gebruik. 'n Besluitmatriks word voorgestel om waardeerders te help om die toepaslike metode onder verskillende marktoestande te kies. Aanbevelings vir die gebruik van prysvoorspellingsmodellering uit hierdie studie sluit in. • Al het waardeerders 'n sterk voorkeur vir stabiele prysneigings, moet hulle hulself nie net tot basiese voorspellingstegnieke beperk nie. Terwyl ingeligte markdeelnemers wat in hul eie beste belang optree, waarskynlik nie hoogs spekulatiewe prysmodelle sal oorweeg nie, sal hulle net so waarskynlik ook nie simplistiese prysmodelle oorweeg nie. Waardeerders moet die manier waarop markdeelnemers bates prys navolg wanneer hulle besluit watter prysvoorspellingsmetode om toe te pas. • 'n Dinamiese prysmodel is die beste om die mark na te boots. Dit vereis dat 'n waardeerder nie net prysneigings oorweeg nie, maar vereis 'n baie dieper begrip van vraag en aanbod grondbeginsels wat 'n impak het op die mark waarin produkte verkoop word, insluitend potensiële ontwikkelings wat waarskynlik toekomstige pryse sal beïnvloed. • Selfs al lei 'n meer dinamiese benadering tot die toepassing van 'n basiese prysneiging, is die benadering wat gevolg word steeds belangrik aangesien dit sal help om vertroue in die finale prysvooruitsigte te verbeter. • Die ontwikkeling van 'n dinamiese prysvoorspellingsmodel kan hulpbronintensief wees en kan beperkte finansiële sin maak, veral as die uitkoms nie duidelik geregverdig kan word nie. ’n Dinamiese prysmodel werk dus die beste in uitgesoekte, oop markte met toegang tot goeie kwaliteit data. • Basiese prysvoorspellingsmodelle, soos die vasstelling van toekomstige pryse slegs gebaseer op huidige of naby-termyn pryse is riskant in tye van prysverandering en moet vermy word. Sulke metodes het wel 'n beperkte plek, maar slegs in tye van markstabiliteit.
Description
Thesis (MSc)--Stellenbosch University, 2024.