Much of the soybean produced in Brazil is exported and, consequently, the domestic soybean price (R$) is greatly influenced by the price traded at the Chicago Mercantile Exchange Group (CME Group) (US$). Therefore, to model the dependency structure between soybean yield and price, the exchange rate must be incorporated into the modeling. This study aims to model the dependency structure between these three variables using the Copula methodology, calculate the crop revenue insurance rates, and compare with the rates offered in the insurance market. The rates applied by the Brazilian insurance market are overpriced when compared to the methodology presented in this study with the incorporation of the dollar rate in the modeling, which could increase the problem of adverse selection exchange and hamper massification of agricultural insurance in the Brazilian territory.

Resumo: O seguro agrícola de faturamento possui vantagens e desvantagens frente ao seguro agrícola tradicional e, apesar de sua grande penetração no mercado norte-americano, no Brasil essa modalidade ainda é incipiente. Diante disso, o objetivo deste estudo foi avaliar o efeito de alterações no preço de referência (preço base) sobre as indenizações desses contratos para a cultura da soja, em municípios selecionados, no período de 2008 a 2018. Os resultados mostraram que há fraca associação entre as séries de preço e produtividade, pois o efeito estimado ficou próximo de zero, mas de caráter negativo em que preço e produção apresentam comportamento inversamente correlacionados. Além disso, a escolha do parâmetro de preços teve forte influência no valor da indenização, já que ao utilizar o preço de Paranaguá, os produtores receberiam um montante de indenização menor do que aquele a que teriam direito caso utilizassem o preço de referência da sua região. Em particular, para os estados do Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, a diferença seria muito maior. Este fato pode ser um indício da baixa contratação do seguro de faturamento por esses produtores, que mesmo com a subvenção federal, têm apresentado demanda menor, comparativamente aos produtores da região Sul.

Abstract: 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.

Resumo: A previsão dos prêmios do seguro agrícola tem impacto relevante no dimensionamento orçamentário do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR). Pela ótica da responsabilidade e do planejamento do gasto público, é preciso estimar com relativa precisão quanto se pretende despender com o Programa no curto e médio prazo (Emenda Constitucional nº 95, de 2016). O presente estudo faz uma comparação de métodos para a projeção do prêmio do seguro agrícola por região. Foram utilizados os modelos SARIMA e os algoritmos NNAR, TBATS, MAPA e ELM, com e sem a covariável de subsídio. As metodologias foram aplicadas aos dados mensais do volume de prêmio do seguro agrícola das regiões Sul, Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste do Brasil de 2006 a 2018. Foi observado que o modelo SARIMA univariado mostrou o melhor resultado nas regiões Centro-Oeste e Nordeste, ao passo que o SARIMA e o ELM com a covariável foram superiores na região Sul e Sudeste, respectivamente. A partir desses resultados, foi possível discutir a relevância da subvenção para a ampliação do seguro nas regiões analisadas.

Abstract: The forecast of crop insurance premiums has a relevant impact on the budget dimensioning of the Crop Insurance Premium Subsidy Program (PSR). From the perspective of responsibility and public expenditure planning, it is necessary to estimate with relative precision how much is intended to be spent on the program in the short and medium-term (Constitutional Amendment no. 95, 2016). The present study makes a comparison of methods for the projection of the agricultural insurance premium, by region. The SARIMA models and the NNAR, TBATS, MAPA, and ELM algorithms were used, with and without a subsidy covariate. The methodologies were applied to the monthly data of the premium volume of crop insurance in the South, Southeast, Midwest, and Northeast regions of Brazil between 2006 and 2018. It was observed that the univariate SARIMA model showed better results in the Midwest regions and Northeast, while SARIMA and ELM with the covariate were higher in the South and Southeast, respectively. From these results, it was possible to discuss the relevance of the subsidy for the expansion of insurance in the regions analyzed.

RESUMO Objetivo: este artigo estuda a eficiência de uma nova abordagem de regressão, o Lasso quantílico geograficamente ponderado (GWQlasso), na modelagem da relação índice-rendimento para produtos de seguro de índice climático. O GWQlasso permite que os coeficientes de regressão variem espacialmente, enquanto usa as informações de locais vizinhos para gerar estimativas robustas. O componente Lasso do modelo facilita a seleção de variáveis explicativas relevantes. Metodologia: um produto de seguro de índice climático (WII) é desenvolvido com base no standardized precipitation index (SPI) de um mês derivado de um conjunto de dados de precipitação diária para 41 estações meteorológicas no estado do Paraná (Brasil) para o período de 1979 a 2015. Os dados de produção de soja também são usados para os 41 municípios de 1980 a 2015. A eficácia do seguro modelado utilizando-se GWQlasso é avaliada em comparação com uma abordagem de regressão quantílica clássica e um produto de seguro de produtividade tradicional usando a medida de risco espectral (SRM) e o semidesvio médio. Resultado: embora o GWQlasso tenha se mostrado tão eficaz quanto a regressão quantílica, ele superou o produto de seguro de produtividade. Conclusão: o GWQlasso mostra-se como alternativa para o mercado de seguro agrícola no Brasil e em outros locais com limitação de dados.

ABSTRACT Objective: this article studies the efficiency of a novel regression approach, the geographically weighted quantile lasso (GWQlasso), in the modeling 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. Methodology: a weather index insurance (WII) product is developed based on one-month standardized precipitation index (SPI) derived from a daily precipitation dataset for 41 weather stations in the state of Paraná (Brazil) for the period from 1979 to 2015. Soybean yield data are also used for the 41 municipalities from 1980 to 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. Results: while GWQlasso proved as effective as quantile regression, it outperformed the yield insurance product. Conclusion: the GWQlasso is an alternative to the crop insurance market in Brazil and other locations with limited data.

Resumo: Este estudo apresenta formas alternativas de se calcular a taxa de prêmio do seguro de receita, tomando como exemplo o caso da soja em Campo Mourão e Toledo. O seguro de receita garante proteção contra os riscos de preço e produtividade. A taxa é um dos elementos centrais no desenvolvimento de produtos de seguro, razão pela qual o estudo debruçou-se. Duas abordagens foram apresentadas: a univariada e a bivariada. Os resultados mostraram diferenças significativas quando se comparam as metodologias. O seguro de receita situou-se em patamar mais elevado quando comparado ao seguro de produtividade, possivelmente inflacionada pelo efeito do risco de preço.

Abstract: This work aimed to study the alternative ways of calculating the revenue insurance premium rate, taking as an example the case of soybeans in Campo Mourão and Toledo. Revenue insurance guarantees protection against price and yield risks. The premium rate is one of the central elements in the development of insurance products. Two approaches were presented: the univariate and the bivariate. The results showed significant differences when comparing the methodologies. Revenue insurance was at a higher level than the yield insurance, possibly inflated by the effect of price risk.

Resumo Nos últimos anos, o seguro de faturamento agrícola tem sido amplamente discutido. Este tipo de seguro tornou-se um mecanismo importante para o gerenciamento dos riscos climáticos (afetam a produtividade) e de mercado (preços das culturas). No entanto, um estudo mais abrangente é necessário para investigar a estrutura de dependência entre as variáveis analisadas e para calcular a taxa do prêmio atuarialmente justa para o seguro de faturamento. Este estudo propõe formas alternativas para calcular as taxas do prêmio do seguro de faturamento utilizando as funções cópulas paramétricas. Os resultados sugerem que as taxas comerciais médias calculadas pela seguradora estão subestimadas quando comparadas com o modelo de cópulas. A subestimação das taxas podem levar a graves perdas às seguradoras, uma vez que considera um risco menor do que deveria ser levado em consideração.

Abstract Crop revenue insurance has been widely discussed recently. It has become an important mechanism for risk; management of crop yielO anp prices. However, a more comprehensive study is needed to investigate the dependence stmcture between thu variables analyzed ro celculate the premium rate actearially fair for revenue insurance. Tleis study proposes alternatives ao calculate premium rates for revenue insurance using parametric copula functions. The results nuuunsts that the average commnndal rates calculated by the insurer aru undnrestimftnd when compared to tce copula model. The underesSimation om rates can lead to seriou losses to insurers, sinca segy consiher a lower risk than should be tamen into account.

Em qualquer contrato de seguro, dois parâmetros são fundamentais: a taxa de prêmio e a indenização. A metodologia de cálculo da taxa de prêmio é fundamental para evitar problemas de assimetria de informação, enquanto métodos de acompanhamento do objeto segurado podem ser úteis no dimensionamento e controle das perdas. Em geral, a incerteza do fluxo financeiro das empresas em um mercado contingente é elevada. O estudo propõe reduzir essa incerteza por meio de métodos alternativos de precificação baseados em modelos hierárquicos Bayesianos e no uso de informações de sensoriamento remoto. A metodologia aprimora o entendimento da dinâmica temporal e espacial do fluxo financeiro de um agente econômico no mercado de seguro agrícola considerado um dos ramos mais complexos para se operacionalizar. Os resultados mostram que a metodologia de precificação estima com relativa precisão as taxas de prêmio e o uso da geotecnologia aponta para melhoras significativas na quantificação das perdas agrícolas.

Any insurance contract includes two key parameters: the premium rate and the indemnity. The methodology for calculating the premium rate is fundamental to avoid information asymmetry problems while methods to monitoring the insured object can be useful to measure and control losses. Usually uncertainties in relation to the cash flow of companies in a contingent market are high. This study proposes that this uncertainty can be reduced through alternative pricing methods based on Bayesian hierarchical models and geotechnology. The methodology allows for a better understanding of the temporal and spatial dynamic of the cash flow of an economic agent in the crop insurance market in Brazil at municipality level. The results show that fair premium rates can be precisely estimated using the pricing methodology and that geotechnology brings about significant improvements in quantifying crop losses.

Resumo: Desde 2003, o governo federal tem promovido ações para o desenvolvimento do seguro rural. A principal iniciativa baseia-se no Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural, que garante um nível mínimo de produtividade em caso de perdas decorrentes de eventos climáticos. Recentemente, algumas seguradoras passaram a disponibilizar em seu portfólio o seguro receita, que visa segurar o produtor contra quedas bruscas em sua produtividade, preços de mercado, ou uma combinação de ambos. Como a experiência brasileira com esse tipo de seguro é nova, o objetivo desse trabalho foi analisar a viabilidade do seguro receita, considerando-se a receita bruta da soja da região oeste do Paraná, em nível de propriedade rural. Os resultados mostraram que as taxas estimadas pelas seguradoras, conhecidas como taxas empíricas, subestimaram o risco para níveis baixos de cobertura (50% e 60%). Ao nível de 70% de cobertura, no entanto, as taxas estimadas pelo modelo (SN) apresentaram o mesmo valor médio para a região como um todo. O fluxo de caixa estimado para as safras 2006/2010 a 2010/2011, por nível de cobertura, apresentou-se positivo para todas as safras, indicando que as operações com o seguro receita geram retorno positivo, apresentando-se como modalidade viável para a atividade.

Abstract: Since 2003 crop insurance programs have become the focus of agricultural policy in Brazil. Given the increasing interest in insurance, accurate calculation of premium values has great importance. We address the revenue distribution issue and its implication by pricing a new Brazilian insurance contract, considering the skew-normal distribution of probability of revenue data from the western region of Paraná State (Brazil). Results show that insurers (empirical) rates tend to underestimate the risk by lower coverage levels (50% and 60%). At 70% of coverage level, the ER and SN rates seem the same on average. The estimated insured cash flows for 2006/2007 to 2010/2011crops, by coverage level, were positive for all seasons, indicating that agricultural operations with insurance can generate positive return for insurers, presenting as viable modality for insurance activity.

O seguro agrícola comercializado no Brasil usa como parâmetro a produtividade agrícola média municipal dos últimos quatro ou cinco anos para se determinar a produtividade garantida. Diversos pesquisadores consideram que usar um modelo probabilístico para a distribuição de produtividade agrícola é uma metodologia mais adequada para a precificação de risco. Este estudo propõe a distribuição normal-assimétrica 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 30 municípios do Paraná. A distribuição normal-assimétrica apresentou melhores ajustes do que a distribuição normal para a grande maioria dos municípios e, consequentemente, acarretou melhores estimativas para o pagamento esperado do seguro agrícola.

The crop insurance sold in Brazil is estimated using the average of the municipal agricultural productivity of the last four or five years. Many researchers believe that using a probabilistic model for the distribution of agricultural productivity is a better methodology for this purpose. This study advocates using the skew-normal distribution as an alternative to the normal distribution to model the distribution of agricultural productivity in Brazil. We analyzed series of corn yield from 1981 to 2007, in 30 counties in Paraná State, Brazil. The skew-normal distribution showed better fits than the normal distribution for the vast majority of the counties, and, consequently, led to better estimates for the expected payment of crop insurance.

Em todo programa de seguro agrícola, a quantificação da probabilidade da perda da produtividade agrícola é de grande importância. A fim de estimar esta quantidade, é necessário supor alguma distribuição de probabilidade paramétrica. O objetivo deste trabalho é estimar a probabilidade da perda usando a teoria dos valores extremos para modelar a cauda esquerda da distribuição. Os valores estimados foram comparados aos valores estimados sob a suposição da normalidade. Por fim, são discutidas as implicações de se supor uma distribuição simétrica em vez de uma família mais flexível de distribuições para estimar a probabilidade da perda e fixar a taxa de prêmio dos contratos de seguro. Os resultados mostraram que, diferente dos procedimentos adotados no mercado segurador, que supõem normalidade, as distribuições de probabilidade apresentam um relativo grau de assimetria que modifica o valor das probabilidades de perda e, consequentemente, as taxas de prêmio.

In any agricultural insurance program, the accurate quantification of the probability of the loss has great importance. In order to estimate this quantity, it is necessary to assume some parametric probability distribution. The objective of this work is to estimate the probability of loss using the theory of the extreme values modeling the left tail of the distribution. After that, the estimated values will be compared to the values estimated under the normality assumption. Finally, we discuss the implications of assuming a symmetrical distribution instead of a more flexible family of distributions when estimating the probability of loss and pricing the insurance contracts. Results show that, for the selected regions, the probability distributions present a relative degree of skewness. As a consequence, the probability of loss is quite different from those estimated supposing the Normal distribution, commonly used by Brazilian insurers.

Este artigo relata o procedimento utilizado na reconstrução de um banco de dados contínuo de precipitação diária de estações meteorológicas localizadas no Estado do Paraná, Brasil. Após a imputação, os dados passaram por um processo de controle de qualidade que teve como objetivo identificar possíveis erros como precipitação idêntica em sete dias consecutivos (não aplicados a dados de precipitação zero) e valores de precipitação que diferem significativamente dos valores em estações meteorológicas vizinhas. Com o banco de dados contínuo, o interesse foi utilizar a teoria de valores extremos para modelar a seca agrícola, considerada como sendo o número máximo de dias consecutivos com precipitação abaixo de 7 mm para o período entre janeiro e fevereiro, crítica para a fase de enchimento de grãos da soja nas principais regiões produtoras do Estado do Paraná.

Time series from weather stations in Brazil have several missing data, outliers and spurious zeroes. In order to use this dataset in risk and meteorological studies, one should take into account alternative methodologies to deal with these problems. This article describes the statistical imputation and quality control procedures applied to a database of daily precipitation from meteorological stations located in the State of Parana, Brazil. After imputation, the data went through a process of quality control to identify possible errors, such as: identical precipitation over seven consecutive days and precipitation values that differ significantly from the values in neighboring weather stations. Next, we used the extreme value theory to model agricultural drought, considering the maximum number of consecutive days with precipitation below 7 mm for the period between January and February, in the main soybean agricultural regions in the State of Parana.

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.

In 2011, 570 million reais were estimated to be used in the Crop Insurance Premium Subsidy (PSR), but only 253.4 million reais was allocated to the Program. In spite of this fact, it was possible to insure 5.6 million hectares with a liability of 7.3 billion reais. In this context, what should be the amount of resources to the PSR in order to cover the total amount of rural credit by the insurance market? The study presents a methodology to calculate, on average, what should be the budget of the PSR to insure the rural credit. The results suggest that the amount of resources should have been four times greater than the committed value. Moreover, the results were divided by state and crop. The PSR plays an important role to the development of the crop insurance in Brazil. However, two problems remain unsolved: the budget is far beyond the desirable and it has been restricted over the last three years. Therefore, there is an evident need for greater commitment from the Brazilian government to expand the resources of the PSR and direct it unique and fully to the PSR.

Nos últimos anos, o governo federal tem incentivado o mercado de seguro rural por meio de medidas pontuais que visam o aumento da demanda e o estabelecimento de condições adequadas para as seguradoras ofertarem seus produtos. Uma dessas medidas foi o Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSP), que apresentou grande crescimento desde 2005, quando o programa começou. Entretanto, este crescimento tem se concentrado apenas no estado do Paraná. O artigo mostra que o entrave para expandir o seguro rural para outros estados não se restringe apenas ao risco relativo, mas à inexistência de uma base consolidada de dados nos municípios analisados.

Over the last years, the federal government has been stimulating the crop insurance market through a few measures that aim to increase the demand and support insurance companies to offer their products. One of these measures was the Insurance Premium Subsidy Program (PSP) that registered an increase since the beginning of the program. However, this expressive growth has been concentrating only in the Paraná state. This article states that one of the main obstacles to expand the agricultural insurance to other states is not restricted only to the relative risk, but to the inexistence of a consolidated database in several cities.

A presença de eventos considerados catastróficos pode comprometer o balanço financeiro da carteira agrícola das seguradoras. Por exemplo, a estiagem pode afetar não somente um produtor, mas milhares de produtores em uma vasta extensão territorial. Para contornar esse problema, as seguradoras podem diversificar geograficamente suas operações. Nesse sentido este estudo aplica a análise de agrupamentos em um conjunto de dados de produtividade municipal de milho, no período de 1990 a 2005, para o estado do Paraná. Ao todo, 39 grupos foram formados conforme características similares de produtividade esperada e risco relativo. Para que as perdas sejam minimizadas, o estudo exclui alguns municípios de alto risco e sugere a classificação dos grupos, de acordo com o grau de risco relativo.

In the agricultural insurance, the presence of adverse events can compromise the financial health of the agricultural insurance companies. Drought, for example, can affect not only one producer, but thousand of producers in a huge territorial extension. To skirt this problem, insurance companies diversify geographically their operations. This paper applies the cluster analysis in a corn yield data set for the regions of Paraná state, considering the period from 1990 to 2005. In total, 39 groups were formed according to similar characteristics of expected yield and relative risk. Based on one of insurability criteria, some high-risk regions were excluded, and groups were classified according to the degree of relative risk.

O presente estudo tem como objetivo analisar espacialmente os dados de produtividade agrícola. Através da estatística espacial, é possível estimar alguns parâmetros do semivariograma relevantes para estudar o problema do risco sistêmico, com implicações nos programas de seguro agrícola. Em particular, estimaram-se os parâmetros de alcance para se verificar a distância, na qual a correlação espacial tende a zero. Para a análise empírica, utilizaram-se dados de produtividade agrícola municipal do IBGE para soja e milho, no estado do Paraná, no período de 1990 a 2002. O estudo mostrou que, de fato, a dependência espacial destes dados existe, tornando-se praticamente nula a distâncias relativamente longas (em km) e podendo ser captada em todos os anos, para ambas as culturas.

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).