Resumen de Gestión de riesgos y dependencia espacial en el seguro agrícola: un análisis de la productividad de soja

Patrick Fernandes Lopes, Caio Peixoto Chain, Thatiane Padilha de Menezes, José Willer do Prado, Francisval de Melo Carvalho

• español

  Los estudios sobre la correlación espacial de la productividad agrícola pueden generar información relevante para la gestión de riesgo de las compañías de seguros con respecto a las estrategias de distribución geográfica de los clientes. El objetivo de este estudio fue evaluar la estructura de dependencia espacial del rendimiento promedio de la soja municipal para el Estado de Paraná, Brasil, entre 1990 y 2013. El aná- lisis se llevó a cabo por medio del correlograma de Moran.

  Los resultados encontraron una fuerte autocorrelación espacial en los últimos años. La distancia a la que la dependencia espacial ya no era significativa aumentó de 89,37km en 1990 hasta 121.87km al final del período de estudio. Por lo tanto, se concluyó que el c orrelograma de Moran es suficiente para describir las relaciones espaciales de la dependencia de la productividad media de la soja en Paraná. Por otra parte, esta correlación confirmó la ruptura de la suposición actuarial que las unidades estudiadas son espacialmente independientes.

  También se concluyó que se recomienda que las aseguradoras utilicen un método de análisis de correlación espacial para validar sus estimaciones para la definición de las estrategias de gestión de riesgos de la distribución geográfica de la cartera de clientes.

• português

  Estudos sobre a correlação espacial da produtividade agrícola podem gerar informações relevantes para a gestão de riscos das seguradoras quanto às estratégias de distribuição geográfica de clientes. O objetivo deste estudo foi avaliar a estrutura de dependência espacial da produtividade média municipal da soja para o estado de Paraná, Brasil, de 1990 a 2013. Para isso, foi efetuada análise por meio do correlograma espacial de Moran.

  Os resultados verificaram uma forte autocorrelação espacial nos últimos anos. A distância em que a dependência espacial deixou de ser significativa passou de 89,37km em 1990 para 121,87km ao final do período analisado. Sendo assim, concluiu-se que o correlograma de Moran foi suficiente para descrever as relações de dependência espacial da produtividade média da soja no Paraná.

  Além disso, essa correlação confirmou a quebra da pressuposição atuarial de que as unidades em estudo são espacialmente independentes. Concluiu-se, também, que é recomendável que as seguradoras utilizem mais de um método de análise de correlação espacial para validarem suas estimativas durante a definição de estratégias de gestão dos riscos da distribuição geográfica da carteira de clientes

• English

  Studies on spatial correlation agricultural productivity can generate relevant information for the risk management of insurance companies regarding geographical distribution strategies of customers. The objective of this study was to evaluate the spatial dependence structure of a municipal average soybean yield for the State of Paraná, Brazil, from 1990 to 2013.

  The analysis was conducted by means of the Moran spatial correlogram. A strong spatial autocorrelation was found for recent years. The distance at which the spatial dependence was no longer significant increased from 89.37km in 1990 to 121.87km at the end of the reporting period. Therefore, it was concluded that the Moran’s correlogram was sufficient to describe the spatial relationships of dependence of the average soybean productivity in Paraná. Moreover, this correlation confirmed the breakdown of the actuarial assumption that the studied units are spatially independent. Also, it is recommended that insurance firms use more than one spatial correlation analysis method to validate its estimates for the definition of risk management strategies of the geographical distribution of the customer portfolio.