Forstbetriebsplanung unter Risikoaspekten Strategien auf Basis ökonomischer Modelle

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1 Forstbetriebsplanung unter Risikoaspekten Strategien auf Basis ökonomischer Modelle Fabian Härtl FG für Waldinventur u. nachhaltige Nutzung Münchenwiler, 8. Nov Inhalt Gedanken zum Umgang mit Risiko Zielableitung aus Risikoüberlegungen Anwendungsbeispiele: Steigende Holzpreise Totholzmanagement 1

se unsicher, d.h. grundsätzlich nicht abschätzbar Unsicherheiten können aber (aufgrund von Erfahrungen) quantitativ geschätzt werden: Risiko-Maße wie z.b. Value at Risk Heine, M.

2 Warum Risiko berücksichtigen? Die Welt ist komplex Natur = chaotisches System Mensch = nicht-rationales Wesen Unsicherheit und Risiko Zukunft mit subjektiven Erwartungen verknüpft -> per se unsicher, d.h. grundsätzlich nicht abschätzbar Unsicherheiten können aber (aufgrund von Erfahrungen) quantitativ geschätzt werden: Risiko-Maße wie z.b. Value at Risk Heine, M.; Herr, H. (2003): Volkswirtschaftslehre: Paradigmenorientierte Einführung in die Mikro- und Makroökonomie. 3. Aufl. München: Oldenbourg Knight, F. H. (1921): Risk, uncertainty and profit. Boston: Houghton Mifflin (Hart, Schaffner and Marx prize essays, 31). 2

3 Ein Weg: Robuste Planung Relative Stabilität ggü. Störungen (single-criteria robustness) Relative Stabilität und Optimalität ( feasible *) (multi-criteria robustness) Simultane Optimierung von 1. Erwartungswert und 2. Variation der Zielfunktion Scholl, A. (2001): Robuste Planung und Optimierung: Grundlagen - Konzepte und Methoden - Experimentelle Untersuchungen. Heidelberg: Physica-Verlag. *Ben-Tal, A.; El Ghaoui, L.; Nemirovski, A. (2009): Robust optimization. Princeton: Princeton University Press. Rhein, B. (2014): Robuste Optimierung mit Quantilmaßen auf globalen Metamodellen. Diss. Universität zu Köln. Mulvey, J. M. and Ruszczynski, A. (1995). A new scenario decomposition method for large-scale stochastic optimization. In: Operations Research, vol. 43, no. 3, Zielformulierung Simultane Optimierung von 1. Erwartungswert und 2. Variation der Zielfunktion Zielsystem 1. (Ober-)Ziel Gewinnmaximierung 2. Produktziel (kontinuierliches Holzangebot) 3. Sicherheitsziel (Liquidität + Holzreserve) 3

(naturale/finanzielle Risiken) Unbeschränkte Betriebsgröße (Anzahl der

Einwuchsmodell Härtl, F.; Hahn, A.; Knoke, T.

In: Computers and Electronics in Agriculture (94), S. 58 70.

4 YAFO 2.2 / 4 Optimierung von EN-Hieben über NLP / SOCP Monte-Carlo-Modul (naturale/finanzielle Risiken) Unbeschränkte Betriebsgröße (Anzahl der Bestände) Verschiedene Bewirtschaftungspläne Maximal 20 Simulationsperioden Einwuchsmodell Härtl, F.; Hahn, A.; Knoke, T. (2013): Risk-sensitive planning support for forest enterprises: The YAFO model. In: Computers and Electronics in Agriculture (94), S Preis und Holzangebot Projekt G33: Konkurrenz um Holz Holzpreismodell (Bsp. Fichte (Picea abies)) 2010 als Basispreis Abgeleitet über Regression Ölpreis ~ Brennholzpreis Holzpreis [ /fm] A50 Holzpreis [ /fm] A100 Jahr Jahr 4

Nutzung in Efm/(ha*a) Projekt G33: Konkurrenz um Holz 14 14 12 12 10 10 8 8 Basis (A0) 6 4 2 0 2010 2015 2020 2025 2030 2035 A50 6 4 2 0 2010 2015 2020 2025 2030 2035 14 12 10 8 6 4 A100 2 0 2010

Preisangleich: Je größer die Preissteigerung, desto größer sollte der Anteil des Holzangebots für die thermische Verwertung (geringe Qualitäten) ausfallen.

5 Nutzung in Efm/(ha*a) Projekt G33: Konkurrenz um Holz Basis (A0) A A Strategieableitung Projekt G33: Konkurrenz um Holz Preissteigerung: Bei einer erwarteten Preissteigerung sollte das absolute Holzangebot im Mittel gesenkt werden. Preisangleich: Je größer die Preissteigerung, desto größer sollte der Anteil des Holzangebots für die thermische Verwertung (geringe Qualitäten) ausfallen. Risikopufferung: Je größer die erwartete Preissteigerung, desto eher sollte die angebotene Holzmenge allmählich angehoben werden. Härtl, F.; Knoke, T. (2014): The influence of the oil price on timber supply. In: Forest Policy and Economics (39), S

6 Totholzstrategien Fazit Planung ist zukunftsbezogen -> unsicher. Integration von Risiko führt zu erweiterten Zielsystemen: Abwägung von Gewinnoptimierung + Sicherheit -> Abbildung des forstlichen Nachhaltigkeitsbegriffs. Modelle wie YAFO können genutzt werden um für gegebene Ziele/Zielsysteme optimale Pläne (Strategien) abzuleiten. 6

7 klassisch/natural Inventur finanziell Waldbauliche Einzelplanung Summarische Einschlagsplanung Restriktionen Betriebliche Optimierung Hiebssatzweiser Hiebssatzfestsetzung Zusätzlicher Weiser optimierter Hiebssatz klassisch/natural Inventur finanziell Waldbauliche Einzelplanung Summarische Einschlagsplanung Hiebssatzweiser Hiebssatzfestsetzung Waldwachstumssimulator Planungsableitung Waldwachstumssimulator Planungsableitung Keine echte Hiebssatzplanung auf Restriktionen Betriebsebene Betriebliche Keine finanziellen Gesichtspunkte Optimierung Keine Risiken Planung beruht auf Status quo: Betriebsebene Keine echte Prognose Zusätzlicher Auswirkungen Weiser Optimierung auf Finanzielle Unsicherheiten zukunftsbezogen optimierter Hiebssatz 7

8 Danke schön fürs Zuhören! Dr. rer. silv. Fabian Härtl FG für Waldinventur und nachhaltige Nutzung Hans-Carl-von-Carlowitz-Platz Freising fabian.haertl@tum.de Tel. +49 (0) Erweitertes Zielsystem Risikointegration: transformiert Ziel Gewinnmaximierung (prinzipiell schrankenlos, kurzfristig) in ein Zielsystem aus Gewinn- und Sicherheitsoptimierung (Verzicht auf maximal möglichen Gewinn, Einschränkung, langfristig) 8

0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Period Langfristige Strategie: Naturnahe Variante (Auslese-Dfg) dominiert Aktuelle Variante (NDfg und Streifenkahlschlag) sowie

9 Fallstudie Slowakei 5130 ha Kirchenwald, Fichte-Buche-Tanne, Altersklassenwald Westl. Karpaten, Höhe m 2 Klimaszenarien (BL und A1B) 4 Managementvarianten Management und Klimawandel 17.5 Vol. [m³/ha] Period Langfristige Strategie: Naturnahe Variante (Auslese-Dfg) dominiert Aktuelle Variante (NDfg und Streifenkahlschlag) sowie undurchforstete Var. abnehmend CuMngmt NoMngmt LightThin ModThin Härtl, F. H.; Barka, I.; Hahn, W. A.; Hlasny, T.; Irauschek, F.; Knoke, T. et al. (2016): Multifunctionality in European mountain forests An optimization under changing climatic conditions. In: Canadian Journal of Forest Research 46 (2), S

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