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Document Type: Monografia
Title: Caracterização da distribuição e análise espacial da produtividade de milho no estado de Sergipe : efeitos para o seguro agrícola.
Authors: Santos, Giovani Oliveira
Issue Date: 18-Sep-2017
Advisor: Lira, Amanda da Silva
Resumo : A atividade agrícola está sujeita a fatores como intempéries climáticas, pragas, doenças de difícil controle do homem, etc. A ideia do seguro no contexto rural é indenizar ao produtor toda vez que sua produtividade se situe em um patamar abaixo da produtividade garantida pela seguradora. As seguradoras brasileiras não têm uma teoria atuarial consolidada, tornando um empecilho para os cálculos de prêmio e pagamentos esperados. Logo este estudo propôs calcular e precificar o seguro agrícola aplicando Modelos Lineares Generalizados, através de agrupamento dos dados, identificados por clusters espaciais, estatisticamente significantes. O conjunto de dados utilizado foi a produtividade municipal de milho, obtidos do site do Sistema IBGE de Recuperação Automática (SIDRA), de 2003 a 2015, para o estado de Sergipe. Foram identificados clusters dos tipos de associação espacial HH: Alta-Alta e LL: Baixo-Baixo. Ambos os tipos indicam a ocorrência de autocorrelação espacial positiva, ou seja, observou-se que existem evidencias de que na média a produtividades de milho em alguns municípios são mais significativos que em outros municípios no estado, como também foi verificado por meio do coeficiente de variação que se teve indicativos que o estado de Sergipe estar inserido na categoria de alto risco agrícola. Além de poder concluir que através destas metodologias propostas tiveram-se indícios que a indenização que as seguradoras podem estar pagando valores mais elevados que deveriam ser arrecadados, o que consequentemente, acaba desestimulando o desenvolvimento do mercado no estado, pois o prêmio cobrado também deve estar acima do que deveria ser cobrado.
Abstract: Agricultural activity is subject to factors such as climatic weather, pests, diseases of difficult man control, etc. The idea of insurance in the rural context is to indemnify the producer whenever his productivity is below the productivity guaranteed by the insurer. Brazilian insurers do not have a consolidated actuarial theory, making it an impediment to premium calculations and expected payments. Therefore, this study proposed to calculate and price the agricultural insurance applying Generalized Linear Models, by grouping the data, identified by spatial clusters, statistically significant. The data set used was the municipal corn productivity, obtained from the site of the IBGE Automatic Recovery System (SIDRA), from 2003 to 2015, for the state of Sergipe. HH: High-High and LL: Low-Low clusters were identified. Both types indicate the occurrence of positive spatial autocorrelation, that is, it was observed that there is evidence that on average the corn yields in some municipalities are more significant than in other municipalities in the state, as was also verified by the coefficient of variation that has been indicative that the state of Sergipe is included in the category of high agricultural risk. In addition to being able to conclude that through these proposed methodologies have been indications that the indemnity that insurers may be paying higher values that should be collected, which consequently ends up discouraging the development of the market in the state, since the premium charged also must be above what should be charged.
Keywords: Ciências atuariais
Seguro agrícola em Sergipe (SE)
Administração de risco
Investimentos agricolas em Sergipe (SE)
Cultivo do milho em Sergipe (SE)
Estatística
Seguro rural
Rural insurance
Subject CNPQ: OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe
Department: DECAT - Departamento de Estatística e Ciências Atuariais – Ciências Atuariais – São Cristóvão – Presencial
Citation: SANTOS, Giovani Oliveira. Caracterização da distribuição e análise espacial da produtividade de milho no estado de Sergipe : efeitos para o seguro agrícola. São Cristóvão, SE, 2017. Monografia (Bacharelado em Ciências Atuariais) - Departamento de Estatísticas e Ciências Atuariais, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2017 Disponível em: <https://ri.ufs.br>. Acesso em:
URI: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/7171
Appears in Collections:Estatística e Ciências Atuariais

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