dissertação
A distribuição Skew-Normal como modelo para a produtividade de milho aplicada ao seguro agrícola
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
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Programa de Pós-Graduação
DEX - Programa de Pós-graduação
Agência de fomento
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extensão
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A necessidade de seguro agrícola fica mais evidente diante de problemas climáticos que estão se tornando cada vez mais frequentes e trazem grandes prejuízos ao setor. Um dilema enfrentado pelas seguradoras brasileiras é o cálculo de prêmios e pagamentos esperados para o seguro agrícola, pois ainda não está disponível uma teoria atuarial consolidada voltada para esta área. O seguro agrícola comercializado no Brasil tem como estimador a produtividade agrícola média municipal dos últimos quatro ou cinco anos. Esta metodologia pode causar distorções na previsão das taxas de prêmio e pagamentos esperados do seguro. Diversos pesquisadores consideram que usar um modelo para a distribuição de produtividade agrícola é uma metodologia mais adequada para este propósito. Entretanto, o uso de diferentes modelos pode acarretar diferenças economicamente significativas na estimativa do pagamento esperado do seguro agrícola. Neste estudo propõe-se a distribuição Skew-Normal como uma alternativa à distribuição Normal para modelar a distribuição da produtividade agrícola no Brasil. Foram analisadas séries de produtividade de milho, no período de 1981 a 2007, em trinta municípios do estado do Paraná. Os resultados mostraram que as séries de produtividade apresentam problemas como tendência e dependência, o que impede o ajuste de modelos probabilísticos diretamente a estas séries. Feitas as correções dos problemas, pode-se mostrar que a distribuição Skew-Normal apresentou melhores ajustes que a distribuição Normal para a grande maioria dos municípios e, consequentemente, melhores estimativas para o pagamento esperado do seguro agrícola para a cultura de milho.
The necessity for crop insurance is more evident in the face of weather problems that are becoming increasingly frequent and bring great losses to the sector. A dilemma faced by Brazilian insurers is how to calculate premiums and expected payments for crop insurance, since there is not yet available a consolidated actuarial theory for this area in the country. The crop insurance, which is marketed in Brazil, has an estimator based on the average of the municipal agricultural productivity over the last four or five years. This methodology can affect the estimates of premium rates and expected payments of insurance. Many researchers believe that using a distribution model for the agricultural productivity is an appropriate methodology for this purpose. However, the use of different models can lead to economically significant differences in estimating the expected payment of crop insurance. This study proposes the Skew-Normal distribution as an alternative to the Normal distribution to model the distribution of agricultural productivity in Brazil. It was analyzed time series of corn yields from 1981 to 2007 from thirty cities in the state of Paraná. The results showed that the time series present problems such as productivity trends and dependence which prevents fitting probabilistic models directly to these series. After correcting these problems, the results showed that the Skew-Normal distribution presented best fits than the normal distribution for the vast majority of series and, consequently, better estimates for the expected payment of crop insurance for corn crop in Brazil.
The necessity for crop insurance is more evident in the face of weather problems that are becoming increasingly frequent and bring great losses to the sector. A dilemma faced by Brazilian insurers is how to calculate premiums and expected payments for crop insurance, since there is not yet available a consolidated actuarial theory for this area in the country. The crop insurance, which is marketed in Brazil, has an estimator based on the average of the municipal agricultural productivity over the last four or five years. This methodology can affect the estimates of premium rates and expected payments of insurance. Many researchers believe that using a distribution model for the agricultural productivity is an appropriate methodology for this purpose. However, the use of different models can lead to economically significant differences in estimating the expected payment of crop insurance. This study proposes the Skew-Normal distribution as an alternative to the Normal distribution to model the distribution of agricultural productivity in Brazil. It was analyzed time series of corn yields from 1981 to 2007 from thirty cities in the state of Paraná. The results showed that the time series present problems such as productivity trends and dependence which prevents fitting probabilistic models directly to these series. After correcting these problems, the results showed that the Skew-Normal distribution presented best fits than the normal distribution for the vast majority of series and, consequently, better estimates for the expected payment of crop insurance for corn crop in Brazil.
Abstract
Descrição
Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para obtenção do título de Mestre.
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Linha de pesquisa
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
ISBN
DOI
Citação
SANTOS, C. O. A distribuição Skew-Normal como modelo para a produtividade de milho aplicada ao seguro agrícola. 2011. 93 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.