Análise espacial da produtividade agrícola no Estado do Paraná: implicações para o seguro agrícola

This paper analyses the spatial pattern of the agricultural yield data. Using the spatial statistics, it is possible to estimate some parameters of the semivariogram to study the problem of the systemic risk, which has great implications for the crop insurance program in Brazil. In particular, the “range†parameter was estimated. This parameter measures the distance, in which the spatial correlation tends to zero. For the empirical analysis, county yield data was used provided by IBGE, for soybean and corn, in the state of Paraná, through 1990 and 2002. The results showed that there is spatial dependence in every year analysed, going to zero in relatively long distances (in km).crop insurance, systemic risk, spatial correlation, semivarioram., Agribusiness, Q19,

Em busca de um novo paradigma para o seguro rural no Brasil

The implementation of a crop insurance program is an old requirement of the agricultural sector. After the failure of the National Crop Insurance Company (CNSA), in the period of 1954 through 1966, the federal government started to stimulate the agricultural insurance market. Aiming increase the crop insurance operations the Government approved Law n. 10.823 which subsidize part of the premium paid by farmers. The nature of this work is essentially analytical, such that any quantitative model has been established. Over the years, government risk management tools, such as, Proagro and some private insurance companies have had unsatisfactory financial results suggesting that the current crop insurance model presents signals of decline. This article shows the main initiatives, state and private, and suggests a set of measures to develop the agricultural insurance in the country.crop insurance, paradigm, subsidy, Agribusiness, Q19,

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)

COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE IMPUTAÇÃO DE DADOS EM DIFERENTES INTENSIDADES AMOSTRAIS NA SÉRIE DE PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA ESALQ

Um problema frequente nas análises estatísticas de informações climatológicas é a ocorrência de dados faltantes, assim, o objetivo deste trabalho foi comparar três métodos de imputação de dados com observações da série de precipitação pluvial de uma estação climatológica convencional, no município de Piracicaba-SP, no período de 1917 a 1997, em diferentes intensidades amostrais (5%, 10% e 15%) de informações faltantes, geradas de forma aleatória. Para o “preenchimento” dessas informações, foram usados três métodos de imputação múltipla: PMM (Predictive Mean Matching), random forest e regressão linear, via método bootstrap, em cada intensidade amostral de informações faltantes. A comparação entre cada procedimento de imputação foi feita, por meio da raiz do erro quadrático médio, índice de acurácia de Willmott e o índice de desempenho. O método, que resultou em menores valores da raiz quadrada dos erros e maiores índices de desempenho e acurácia, foi o PMM, em especial, na intensidade de 10% de informações faltantes. O índice de desempenho, para os três métodos de imputação de dados, em todas as intensidades de observações faltantes, foi considerado insatisfatório, por isso, é necessária uma atenção maior quando se trata de observações tão variáveis espacialmente e temporalmente quanto as chuvas

Em busca de um novo paradigma para o seguro rural no Brasil

The implementation of a crop insurance program is an old requirement of the agricultural sector. After the failure of the National Crop Insurance Company (CNSA), in the period of 1954 through 1966, the federal government started to stimulate the agricultural insurance market. Aiming increase the crop insurance operations the Government approved Law n. 10.823 which subsidize part of the premium paid by farmers. The nature of this work is essentially analytical, such that any quantitative model has been established. Over the years, government risk management tools, such as, Proagro and some private insurance companies have had unsatisfactory financial results suggesting that the current crop insurance model presents signals of decline. This article shows the main initiatives, state and private, and suggests a set of measures to develop the agricultural insurance in the country

Qual o custo governamental do seguro agrícola?

Para 2011, estavam previstos R$570 milhões ao Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR), mas apenas R$ 253,4 milhões foram alocados ao Programa em função de contingenciamentos do governo. Apesar disso, foi possível segurar 5,6 milhões de hectares com uma importância segurada de R$ 7,3 bilhões. Mas qual deveria ser o volume de recursos direcionados ao PSR para que todo o crédito de custeio das lavouras pudesse ser coberto pelo mercado segurador? O estudo apresenta uma metodologia para calcular qual deve ser o valor orçamentário médio do PSR para cobrir cem por cento do custeio das lavouras. Para 2011, os resultados sugerem que o volume de recursos deveria ter sido quatro vezes maior do que o valor empenhado. Ademais, os resultados foram desagregados por estado e por culturas agrícolas. A importância do PSR para a massificação do seguro rural é indiscutível. Porém, além dos recursos do PSR estarem subdimensionados, outro problema ameaça a continuidade do Programa. Pelo terceiro ano consecutivo, o PSR tem sofrido graves contingenciamentos que têm impactado negativamente o mercado. Portanto, fica evidente a necessidade de maior esforço do governo federal em ampliar os recursos da subvenção e destiná-los única e integralmente ao PSR

Análise espacial da produtividade agrícola no Estado do Paraná: implicações para o seguro agrícola

This paper analyses the spatial pattern of the agricultural yield data. Using the spatial statistics, it is possible to estimate some parameters of the semivariogram to study the problem of the systemic risk, which has great implications for the crop insurance program in Brazil. In particular, the “range” parameter was estimated. This parameter measures the distance, in which the spatial correlation tends to zero. For the empirical analysis, county yield data was used provided by IBGE, for soybean and corn, in the state of Paraná, through 1990 and 2002. The results showed that there is spatial dependence in every year analysed, going to zero in relatively long distances (in km)