Análise espacial para o seguro agrícola: um estudo de caso no Paraná

• Main Author: Lobato, Tarcísio da Costa
• Publication Date: 2021
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Download full: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-05102021-085301/
• topic: Agricultural insurance; Corn; Correlação espacial; Milho; Seguro agrícola; Soja; Soy; Spatial correlation; STARMA; STARMA

A atividade agrícola tem um importante papel para o crescimento econômico do Brasil, com destaque nacional e internacional para a produção de milho e soja, devido a ser oque mais ocupa áreas de lavoura. Nesse contexto, essas atividades são altamente dependentes das condições do clima, e para se protegerem das oscilações climáticas, os produtores podem contratar o seguro agrícola, para transferir os riscos para o mercado segurador. As seguradoras se baseiam no pressuposto de independência entre os eventos, contudo, um evento catastrófico atinge muitos produtores, de modo que a suposição de independência é violada, e os dados de produtividade média dos municípios se apresentam correlacionados espacialmente. Sendo assim, o objetivo principal desta tese é analisar o comportamento das influências espaciais da produtividade de milho e de soja nos municípios do Paraná, para comparar a intensidade da correlação espacial em anos com e sem intempéries climáticas, além de propor o uso de modelos STARMA como alternativa para controle da correlação espacial e espaço-temporal da produtividade de soja provocada pelo risco sistêmico. Para alcançar esse objetivo, utiliza-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), correlogramas espaciais e econometria espacial aplicada às produtividades médias municipais de milho, soja e sinistralidade média. Mediante a aplicação da AEDE, os resultados revelaram a existência de influência espacial relativamente alta nas produtividades de milho e de soja, entretanto, apenas para soja existe indícios de que ao comparar espacialmente os anos atingidos por déficit hídrico os municípios possuem maiores similaridades espaciais. Na aplicação dos correlogramas espaciais, os resultados mostram que existem influências espaciais e espaço-temporais ao analisar a produtividade média e sinistros de milho e soja, com maiores distâncias de influência espacial ocorrendo em anos atingidos por efeitos climáticos. No ajuste de modelos STARMA, os modelos ajustados para os municípios do Brasil e para os municípios do Paraná não conseguiram captar os efeitos espaço-temporais, enquanto o modelo com 9 municípios que mais produzem soja no Paraná atendeu o diagnóstico dos resíduos e pode ser utilizado para a correta precificação do risco do seguro agrícola. Portanto, conclui-se que para o seguro agrícola é importante o conhecimento das similaridades espaciais da produtividade de milho e soja, em função dos riscos sistêmicos que possam ocorrer em anos com adversidades climáticas e a aplicação de modelos da classe STARMA para controle da correlação espacial em dados de produtividade.