Precificação do risco agrícola: abordagens para o seguro agrícola de produtividade e de receita

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Gasparetto, Suelen Cristina
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Actuarial analysis; Agricultural risks; Análise atuarial; Comparação de métodos de precificação; Modelagem de preço e produtividade; Price and productivity modeling; Pricing methods comparison; Riscos agrícolas
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-07102024-092119/

O seguro agrícola desempenha um papel crucial na economia brasileira ao mitigar os riscos associados às incertezas climáticas e de mercado. Este estudo investiga e compara diferentes metodologias de precificação para o seguro agrícola de produtividade e receita, com foco nas variáveis de produtividade e preço da soja em seis municípios do Paraná: Assis Chateaubriand, Toledo, Terra Roxa, Cascavel, Palotina e São Miguel do Iguaçu. Foram analisadas abordagens univariadas e multivariadas, utilizando distribuições paramétricas, semiparamétricas e não paramétricas, além de cópulas para captar a dependência entre produtividade e preço. Os resultados indicam que, embora as metodologias paramétricas sejam amplamente empregadas, a distribuição empírica mostrou melhor desempenho na modelagem da produtividade. Para a variável preço, a distribuição Log-Normal apresentou o menor erro quadrático médio. Cópulas foram aplicadas para modelar a dependência entre as variáveis, sendo a cópula de Clayton utilizada devido à sua capacidade de implementação em relação a outras alternativas. A análise revelou que a variabilidade entre os municípios é um fator determinante na escolha da técnica de precificação. Cascavel apresentou maior diferença nas taxas de prêmio entre Cópulas e o modelo considerando independência entre as variáveis enquanto Terra Roxa demonstrou maior consistência. Conclui-se que a escolha da metodologia depende tanto da variabilidade dos dados quanto da capacidade técnica das seguradoras para aplicar métodos estatísticos mais avançados. Este trabalho ofereceu contribuições relevantes para o aprimoramento das práticas atuariais no Brasil, destacando a eficácia das distribuições empíricas em cenários de alta variabilidade.