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Issue
Ann. For. Sci.
Volume 63, Number 4, May-June 2006
Page(s) 399 - 413
DOI http://dx.doi.org/10.1051/forest:2006020
Published online 17 May 2006
Ann. For. Sci. 63 (2006) 399-413
DOI: 10.1051/forest:2006020

Ranking the importance of quality variables for the price of high quality beech timber (Fagus sylvatica L.)

Thomas Knokea, Sebastian Stanga, Norbert Remlerb and Thomas Seifertc

a  Unit of Forest Inventory and Management, Technische Universität München, Germany
b  Bavarian Forest Service, Germany
c  Chair of Forest Yield Science, Technische Universität München, Germany

(Received 17 October 2005; accepted 15 November 2005; published online 17 May 2006)

Abstract - Based on the linear regression method this paper uses two econometric models to explain timber prices achieved for high quality beech timber (Fagus sylvatica L.). The modelling starts with the assumption that among other variables, the buyers' preference determines the level of the demand curve and therefore the price paid for specific goods of a given quantity. In a first step the buyers' preference was used as the central independent variable in an econometric model ("Price-preference-model"). The variable was derived through 4 026 written buyers' bids for 980 high quality beech logs offered by the Bavarian State Forest Service in autumn 2001. The logs represented a total quantity of 2 032 cubic meters (m3). The number of bids for a specific timber log multiplied by its volume served as a proxy for the buyers' preferences, while indicating the potentially marketable amount of timber for a particular log. As a covariate the quantity of timber offered of a particular type, defined by timber diameter, length and quality grade was employed. Both variables, the buyers' preference and the timber quantity, accounted for 67% of the variation of the timber prices (RMSE $\pm $ 38.4 Euro/m3). The buyers' preference absolutely dominated the model, alone accounting for 66% of the variation. The subsequently derived second econometric model ("Preference-quality-model") was utilised to explain the buyers' preference by means of relevant log size and quality variables. Among the set of independent quality variables, only the "red heartwood", the "stem curvature", the "spiral grain", the "growth stresses" and the "roughness of the bark" contributed significantly to explain the buyers' preference. The "Preference-quality-model" was able to explain 58% of the variation of the actual buyers' preferences observed. Both models, the "Price-preference-model" and the "Preference-quality-model" were eventually combined in order to rank the timber quality variables according to their importance regarding the timber price. When combining both models an overall r2 of 0.66 was achieved. Tests with independent data were successful. The ranking showed that the "red heartwood" is the most important timber quality variable, followed by "spiral grain", "stem curvature", "roughness of the bark" and "growth stresses". Moreover, an analysis of separate "Price-preference-models" and "Preference-quality-models" revealed clear differences between European and Asian buyers. While the Asian buyers were more interested in large logs (in terms of the diameter), the European buyers were more differentiated in their preferences with regard to the timber quality. If the "red heartwood" already covered 30% of the stem's diameter, for example, it was not important for to Asian buyers, whether the red heartwood comprised of more or less than 50%. "Growth stresses" and "Signs of old felling damage" played no quantifiable role in the "Preference-quality-model, Asia" while they did in the "Preference-quality-model, Europe". Where the "Roughness of the bark" was important for the Asian buyers, it was not relevant for the European market. Whereas the European buyers would prefer to buy stems with "red heartwood" comprising of less than 30% of the stem's diameter, the Asian buyers would accept a higher amount of "red heartwood".


Résumé - Classement de l'importance des variables qualitatives afin de fixer le prix du bois d'industrie du hêtre de haute qualité. Les auteurs utilisent deux modèles économétriques, basés sur la méthode de régression linéaire, afin d'expliciter le prix obtenu pour le bois d'industrie de hêtre de haute qualité (Fagus sylvatica L.). La modélisation s'appuie sur l'hypothèse que, parmi les variables, la préférence de l'acheteur détermine le niveau de la courbe de demande et ainsi le prix payé pour un bien spécifique d'une quantité donnée. Dans une première étape, la variable "préférence de l'acheteur" a été utilisé comme variable indépendante principale dans un modèle économétrique ("modèle du prix préférentiel"). La variable a été estimée à partir de 4 026 propositions d'achat pour 980 billons de hêtre de haute qualité offert, à l'automne 2001, par le service forestier de Bavière. Les billons représentaient un volume total de 2 032 m3. Le nombre de proposition d'achat pour un billon spécifique, multiplié par son volume, a servi d'estimateur pour la variable "préférence de l'acheteur", tout en indiquant le potentiel commercial de la quantité de bois d'oeuvre pour un billon spécifique. La quantité de bois d'oeuvre proposé pour un certain type fut choisie comme covariate, elle est caractérisée par le diamètre de la grume, la longueur et la classe de qualité. Les deux variables, "préférence de l'acheteur" et "qualité de grume", expliquaient 67 % de la variation des prix de grume (RMSE $\pm $ 38,4 Euro/m3). La variable "préférence de l'acheteur" dominait totalement le modèle, elle expliquait à elle seule 66 % de la variation. Le second modèle économétrique développé postérieurement (modèle préférence-qualité) a été utilisé pour expliciter la variable "préférence de l'acheteur" au moyen de variables concernant la taille et qualité du billon. Parmi cet ensemble de variable qualitative indépendante, seul le "coeur rouge", la courbure de la tige, la texture spiralée, les stress de croissance et la rugosité de l'écorce ont contribué significativement à l'explication de la variable "préférence de l'acheteur". Le modèle "préférence-qualité" a permis d'expliquer 58 % de la variation de la variable observée "préférence de l'acheteur". Les deux modèles ont éventuellement été combinés afin de classifier les variables de qualité de la grume en fonction de leur poids dans la détermination du prix de grume. Lorsque les deux modèles sont combinés, un R2 de 0,66 est atteint. Les tests sur les valeurs indépendantes sont significatifs. La classification montrait que le coeur rouge est la variable la plus discriminante, suivie par la texture en spirale, la courbure du tronc, la rugosité de l'écorce. Cependant, une analyse séparée selon le modèle révèle des différences claires entre les acheteurs européens et asiatiques. Alors qu'en Asie, les acheteurs étaient plus intéressés par les grumes de grande taille (en termes de diamètre), les acheteurs Européens sont plus dispersés quant à leurs préférences par rapport à la qualité de la grume. Si, par exemple, le coeur rouge atteint déjà 30 % du diamètre du tronc cela est sans importance pour l'acheteur asiatique, jusqu'à ce qu'il atteigne ou dépasse 50 %. Les stress de croissance et les signes de dommage probable ne jouaient aucun rôle quantifiable dans le modèle "préférence-qualité" asiatique, tandis qu'ils étaient discriminants pour le modèle européen. Alors que la rugosité de l'écorce était une variable importante pour l'acheteur asiatique, elle ne l'était pas pour le marché européen. Les acheteurs européens préféreront l'acquisition de troncs avec moins ou jusqu'à 30 % de coeur rouge, tandis que les acheteurs asiatiques accepteront une plus grande quantité de coeur rouge. ]


Key words: timber price / timber quality / buyers' preference / econometric models / requirements of European and Asian buyers

Mots clés : prix de grume / qualité de grume / préférence de l'acheteur / modèles économétriques / exigence des acheteurs européens ou asiatiques

Corresponding author: knoke@forst.tu-muenchen.de

© INRA, EDP Sciences 2006

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