IDENTIFYING POTENTIAL REGIONS FOR A PRECIPITATION INDEX INSURANCE PRODUCT IN PARANÁ – BRAZIL: A HIERARCHICAL CLUSTERING APPROACH

In this article the availability and quality of public databases for soybean yields and daily rainfall in the state of Paraná in Brazil is assessed in order to verify the feasibility of an index insurance product. The multiple imputation by chained equations (MICE) method is utilized to fill missing values in the rainfall dataset and study the existence of spatial and temporal patterns in the data by means of hierarchical clustering. The results indicate that Paraná fulfills data requirements for a scalable weather index insurance with MICE and hierarchical clustering being effective tools in the pre-processing of precipitation data

APLICAÇÃO DO MODELO STARIMA PARA DADOS DE TEMPERATURAS MINÍMAS MENSAIS

O clima tem grande influência nas culturas agrícolas e a temperatura é uma das principais variáveis que afetam seu desenvolvimento e sua produtividade final. A modelagem de dados de temperatura tem se tornado frequente, e este trabalho utiliza a classe de modelos autorregressivos integrados e de médias móveis espaço-temporais (STARIMA), para um conjunto de dados de temperaturas mínimas diárias coletadas na mesorregião Oeste do estado do Paraná, por ser um dos maiores produtores de grãos do país. Utilizando-se as etapas iterativas do método de Box e Jenkins (1970) para análise de séries temporais, concluiu-se que o modelo espaço-temporal STARIMA(1_1,0,1)x(1,1,1)_12 sazonal foi o mais adequado. É importante ressaltar que, o método para determinar a dependência espacial que trouxe melhores resultados foi o inverso da distância euclidiana, a matriz de variâncias e covariâncias dos resíduos, G, não apresentou esfericidade, e o programa computacional utilizado é o R Core Team (2017)

Alternative Crop Prediction Methods

O setor agrícola é, historicamente, um dos pilares da economia brasileira, e apesar de ter sua importância diminuída com o desenvolvimento do setor industrial e de serviços ainda é responsável por dar dinamismo econômico ao país, bem como garantir a segurança alimentar, auxiliar no controle da inflação e na formação de reservas monetárias. Neste contexto as safras agrícolas exercem grande influência no comportamento do setor e equilíbrio no mercado agrícola. Foram desenvolvidas diversas metodologias de previsão de safra, sendo em sua maioria modelos de simulação de crescimento. Entretanto, recentemente os modelos estatísticos vem sendo utilizados mais comumente devido às suas predições mais rápidas em períodos anteriores à colheita. No presente trabalho foram avaliadas duas destas metodologias, os modelos ARIMA e os Modelos Lineares Dinâmicos (MLD), sendo utilizada tanto a inferência clássica quanto a bayesiana. A avaliação das metodologias deu-se por meio da análise das previsões dos modelos, bem como da facilidade de implementação e poder computacional necessário. As metodologias foram aplicadas a dados de produção de soja para o município de Mamborê-PR, no período de 1980 a 2013, sendo área plantada (ha) e precipitação acumulada (mm) variáveis auxiliares nos modelos de regressão dinâmica. Observou-se que o modelo ARIMA (2,1,0) reparametrizado na forma de um MLD e estimado por meio de máxima verossimilhança, gerou melhores previsões do que aquelas obtidas com o modelo ARIMA(2,1,0) não reparametrizado.The agriculture is, historically, one of Brazil\'s economic pillars, and despite having it\'s importance diminished with the development of the industry and services it still is responsible for giving dynamism to the country inland\'s economy, ensuring food security, controlling inflation and assisting in the formation of monetary reserves. In this context the agricultural crops exercise great influence in the behaviour of the sector and agricultural market balance. Diverse crop forecast methods were developed, most of them being growth simulation models, however, recently the statistical models are being used due to its capability of forecasting early when compared to the other models. In the present thesis two of these methologies were evaluated, ARIMA and Dynamic Linear Models, utilizing both classical and bayesian inference. The forecast accuracy, difficulties in the implementation and computational power were some of the caracteristics utilized to assess model efficiency. The methodologies were applied to Soy production data of Mamborê-PR, in the 1980-2013 period, also noting that planted area (ha) and cumulative precipitation (mm) were auxiliary variables in the dynamic regression. The ARIMA(2,1,0) reparametrized in the DLM form and adjusted through maximum likelihood generated the best forecasts, folowed by the ARIMA(2,1,0) without reparametrization

Design de seguro de índice climático: uma nova abordagem para o seguro agrícola no Brasil

Crop insurance is recognized as one of the most efficient mechanisms of income protection in agriculture, transferring risk from agriculture to other agents and economic sectors. Insurance tends to stimulate the increase of cultivated area and the use of technology, especially as it acts as an additional guarantee for access to credit. In Brazil, however, the massification of rural insurance is limited due to the restricted budget to fund government subsidization. Also, the lack of predictability and guarantee of resources prevents the long-term planning of investments by the private sector, imposes costs on the beneficiaries and generates dissatisfaction of the target public. This thesis aims to contribute to the expansion of crop insurance in Brazil through the research of index insurance, which has lower administrative and claim adjustment costs when compared to traditional insurance. The absence of in situ claim adjustment and moral hazard monitoring reduces the administrative costs of this type of insurance, permitting a subsidy free crop insurance. In the first of two articles, we explore the availability and quality of public databases for soybean yields and daily rainfall in the state of Paraná in Brazil in order to verify the feasibility of an index insurance product. We use multiple imputation by chained equations (MICE) to fill missing values in the rainfall dataset and study the existence of spatial and temporal patterns in the data by means of hierarchical clustering. Our results indicate that Paraná fulfills data requirements for a scalable weather index insurance with MICE and hierarchical clustering being effective tools in the pre-processing of data. The second article studies the efficiency of a novel regression approach, the geographically weighted quantile LASSO (GWQLASSO) in the modelling of yield-index relationship for weather index insurance products. GWQLASSO allows regression coefficients to vary spatially, while using the information from neighboring locations to derive robust estimates. The LASSO component of the model facilitates the selection of relevant explanatory variables. A weather index insurance (WII) product is developed based on 1-month SPI derived from a daily precipitation dataset for 41 weather stations in the State of Paraná (Brazil) for the period of 1979 through 2015. Soybean yield data are also used for the 41 municipalities from 1980 through 2015. The effectiveness of the GWQLASSO product is evaluated against a classic quantile regression approach and a traditional yield insurance product using the Spectral Risk Measure (SRM) and the Mean Semi-deviation. While GWQLASSO proved as effective as quantile regression it outperformed the yield insurance product, thus proving an alternative to the crop insurance market in Brazil and other locations with limited data.O seguro agrícola é reconhecido como um dos mecanismos mais eficientes de proteção de renda na agricultura, transferindo o risco da fazenda para outros agentes e setores econômicos. O seguro tende a estimular o aumento da área cultivada e o uso de tecnologia, principalmente por atuar como garantia adicional de acesso ao crédito. No Brasil, no entanto, a massificação do seguro rural é limitada devido ao orçamento restrito para financiar o programa de subvenção governamental. Além disso, a falta de previsibilidade e garantia de recursos impede o planejamento de investimentos de longo prazo pelo setor privado, impõe custos aos beneficiários e gera insatisfação do público alvo. Esta tese visa contribuir para a expansão do seguro agrícola no Brasil por meio da pesquisa de seguro de índice climático, que possui menores custos administrativos e regulatórios quando comparado ao seguro tradicional. A ausência de validação de sinistro in loco e monitoramento de risco moral reduz os custos administrativos desse tipo de seguro, permitindo um seguro agrícola sem subsídio. No primeiro de dois artigos, exploramos a disponibilidade e a qualidade de bancos de dados públicos para produtividade de soja e precipitação diária no estado do Paraná, no Brasil, a fim de verificar a viabilidade de um produto de seguro de índice climático. Usamos a imputação múltipla por equações encadeadas (MICE) para preencher valores ausentes no conjunto de dados de precipitação e estudar a existência de padrões espaciais e temporais nos dados por meio de agrupamento hierárquico. Nossos resultados indicam que o Paraná preenche os requisitos de dados para um seguro de índice climático escalável com o uso do método MICE, e o agrupamento hierárquico é uma ferramenta eficaz no pré-processamento de dados. O segundo artigo estuda a eficiência de uma nova abordagem de regressão, a regressão quantílica LASSO ponderada geograficamente (GWQLASSO) na modelagem da relação entre o índice climático e a produtividade de soja. O GWQLASSO permite que os coeficientes de regressão variem espacialmente, enquanto utiliza a informação proveniente dos locais vizinhos de modo a obter estimativas robustas. O componente LASSO do modelo facilita a seleção de variáveis explicativas relevantes. Um produto de seguro de índice climático (WII) é desenvolvido com base em um índice de precipitação normalizado (intervalo de 1 mês) derivado de um conjunto de dados diários de precipitação para 41 estações meteorológicas (uma por município) no Estado do Paraná no período de 1979 a 2015. Os dados de rendimento da soja também são obtidos para estes 41 municípios de 1980 a 2015. A eficácia do produto GWQLASSO é avaliada em comparação com uma abordagem de regressão quantílica clássica e um produto tradicional de seguro de rendimento utilizando-se a medida de risco espectral (SRM) e o semi-desvio médio. Embora o GWQLASSO tenha se mostrado tão eficaz quanto a regressão quantílica, ele superou o produto de seguro de rendimento, provando assim ser uma alternativa ao mercado de seguro agrícola no Brasil e em outros locais com dados limitados

Forecast of agricultural claims: a comparative approach using machine learning

Crop insurance has gained greater attention in Brazil since the beginning of the past decade, with the implementation of the Rural Insurance Premium Subvention Program. The present study tested the performance of Machine Learning algorithms for insurers to forecast the occurrence of a claim, using data from policies and climate databases between the years of 2006 and 2017. The Random Forest, Support Vector Machine and k-Nearest Neighbors algorithms were tested. The second method showed a better predictive performance of claims. However, all methods presented a low predictive capacity for the occurrence of claims.O seguro agrícola tem ganho maior atenção no Brasil desde o início da década passada, com a implementação do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural. O presente estudo testou o desempenho de algoritmos de Machine Learning para as seguradoras anteciparem a ocorrência de sinistro, elaborando previsões por meio de dados de apólices e bases de dados climáticas entre os anos de 2006 e 2017. Foram testados os algoritmos Random Forest, Support Vector Machine e k-Nearest Neighbours. O segundo mostrou melhor performance preditiva de sinistros. No entanto, todos os métodos apresentaram baixa capacidade preditiva para a ocorrência de sinistros

Efeito de alterações no preço de referência sobre as indenizações do Seguro Agrícola de Faturamento da soja no Brasil

Agricultural revenue insurance has advantages and disadvantages compared to traditional crop insurance and, despite its great penetration in the North American market, in Brazil, it is still incipient. The objective of this study was to evaluate the changes effect in the reference price (base price) on the indemnities of these contracts for the soybean crop, in selected municipalities, from 2008 to 2018. The results showed that there is a weak association between price and productivity since the estimated effect was close to zero, but it was negative in which price and production show an inversely correlated behavior. Also, the choice of the price parameter had a strong influence on the indemnity value. When using the Paranaguá price, producers would receive a lower amount of indemnity than if they used the reference price in their region. In particular, for the states of Mato Grosso and Mato Grosso do Sul the difference would be much greater. This fact may be an indication of the low contracting of income insurance by these producers, who, even with the federal subsidy, have shown less demand, compared to producers in the South region

Efeito de alterações no preço de referência sobre as indenizações do Seguro Agrícola de Faturamento da soja no Brasil

Agricultural revenue insurance has advantages and disadvantages compared to traditional crop insurance and, despite its great penetration in the North American market, in Brazil, it is still incipient. The objective of this study was to evaluate the changes effect in the reference price (base price) on the indemnities of these contracts for the soybean crop, in selected municipalities, from 2008 to 2018. The results showed that there is a weak association between price and productivity since the estimated effect was close to zero, but it was negative in which price and production show an inversely correlated behavior. Also, the choice of the price parameter had a strong influence on the indemnity value. When using the Paranaguá price, producers would receive a lower amount of indemnity than if they used the reference price in their region. In particular, for the states of Mato Grosso and Mato Grosso do Sul the difference would be much greater. This fact may be an indication of the low contracting of income insurance by these producers, who, even with the federal subsidy, have shown less demand, compared to producers in the South region