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8ª Conferencia Internacional ExpoMundo Rural
GESTIÓN DE RIESGOS PARA LA PEQUEÑA AGRICULTURA
Santiago de Chile, 4-5 de noviembre de 2008
Los riesgos agrarios: el mundo gaussiano vs. el cisne negro
Alberto Garrido Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Ambientales
Universidad Politécnica de Madrid, España
1. Contenidos
1.¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
2.Implicaciones para la comprensión y gestión de los riesgos
3.Elección de instrumentos 4.El seguro agrario: potencial y limitaciones5.Unas notas sobre el modelo español6.Conclusiones
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Los riesgos gaussianos son los que responden a la regla de la 2sd:Variabilidad natural, experimentos purosLos juegos de azarMuchos riesgos agrarios
•Los cisnes negros no se ajustan a la campana de gaussFactor de escala (Fractales)La teoría del valor extremo Sucesos extremos, imprevisibilidad
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Los riesgos gaussianos son los que responden a la regla de la 2sd
•Entre 2ds, se sitúanEl 95% de los valoresPosibles
•El mundo gaussianose aplica a innumerablesprocesos agrarios
Normal(0,0000; 1,0000)
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
-2,9
0
-1,4
5
0,00
1,45
2,90
< >95,4%
-2,000 2,000
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Los riesgos no gaussianos se caracterizan por:Tener colas de probabilidad abultadasNo responder a la regla del 2dsSon difíciles de predecir
•No respetan los supuestos de Sharpe, Markowitz, Black-Scholes….Producen errores notables de cálculo en
valoraciones de activos como opcionesProducen errores importantes en los riesgos de las
compañías aseguradoras
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Ejemplos:Las inundaciones en
Ámsterdam en 1953 (la anterior de igual magnitud databa de 1570)
La crisis financiera de 1929, 1987 y 2008
La sequía en España 1993-2005
La crisis ganadera en la UE 1997-2000
…
ExtValue(0,9; 0,8)
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,45
0,50
-0,5
5
0,6
8
1,9
1
3,1
4
4,3
7
5,6
0
< >34,1%65,9%
-Infinity 1,600
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Ejemplos:Los costes de la fiebre aftosa en RU
SECTOR Cost
Tourism and associated industries 8,386
Public sector 4,272
Livestock farmers 474
Food industry 316
Consumers 80
TOTAL 13,528
Fuente: The Economist, 2002
1. ¿Qué son riesgos gaussianos y cuáles no (cines negros)?
•Ejemplos:Los costes de la sequía
y la ola de calor del 2003 en la UE (mill €)
Gernany 1477
Spain 810
France 4000
Italy 4500
Austria 206
Portugal 1031
Hungary 453
TOTAL 12477Fuente: COPA-COCEGA, 2004
2. Implicaciones para la comprensión y gestión de los riesgos
• Los riesgos gaussianos se pueden gestionar con activos, contratos, seguros, títulos…
• Los riesgos no gaussianos no los admiten y además no admiten predicciones de valor, solo de volatilidad
Cauchy density function
2. Implicaciones para la comprensión y gestión de los riesgos
•¿Cómo saber cuáles son gaussianos y cuáles no?
Madelbrot (Teoría fractal ofrece metodologías)
• La ley de exponente (Pareto): P(u) =(u/m)-
P: proporción de valores >u; m=valor mínimo de la serie; : exponente que define el grado de alejamiento de Gauss
Analizar los datos, volatilidad, variabilidad…
3. Elección de instrumentos
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
1991
1992
1992
1993
1993
1994
1994
1995
1995
1996
1996
1997
1997
1998
1998
1999
1999
2000
2000
2001
2001
2002
2002
€/k
g
La Rioja Tardía Valladolid Desirée
Valladolid Marfona Valladolid Jaerla León Baraka
León Red Pontiac Burgos Desirée Burgos Marfona
3. Elección de instrumentos
-140
-120
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
3. Elección de instrumentos
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
2. Implicaciones para la comprensión y gestión de los riesgos
•En el caso de los seguros, la probabilidad de superar ratios de pérdidas prefijados puede representarse con funciones de distribución no gaussianas, debido a:Riesgos sistémicos (Sequías,…).Problemas de información asimétrica
3. Elección de instrumentos
•El Parlamento Europeo, 2006, concluyó sobre la necesidad de distinguir entre:Crisis: cisnes negrosRiesgos normales: mundo gaussiano (instrumentos
tradicionales, como seguros,…)
•Pero la Comisión Europea (“Health Check”, 2008) ha propuesto: Crisis de mercado: ahorro-endeudamientoCrisis ganaderas: fondos de estabilización Riesgos climáticos: seguros agrarios
3. Elección de instrumentos
AUBE
CZR
FIN
FR
GE
GRE
HUIT
LAT
LIT
PL PRRO
SLV
SP
UK
0.5
11
.52
Ad
-ho
c a
nd
fun
d p
aym
ents
0 .5 1 1.5Insurance premium
Data source: European Commission (2006), Eurostat and own fieldwork
Expressed in % of total agricultural output
Figure 1. Ad-hoc/funds vs. insurance in the EU
3. Elección de instrumentos
AU
BU
CY
CZR
DKFR
GERHU
IT
LITLX
PR
RO
SLV
SP
SW02
04
06
08
0
Pre
miu
m s
ubsid
ies in %
0 2 4 6 8Premium over total insured production
Size of circle represents % of total insured productionData source: European Commission (2006), Eurostat and own fieldwork
Subsidies in % of premium and Premium in % of insured production
Figure 3. Insurance policies across MSs
3. Elección de instrumentos
•Dos diferentes modelos en la UE
Modelo A (Países del norte de Europa)Modelo B (Países Mediterráneos+Austria)
3. Elección de instrumentos
Modelo A (Países del norte de Europa)•“La agricultura es una actividad de riesgo: el
beneficio empresarial es la recompensa por la asunción de riesgos”Seguros agrarios privados (Alemania)Diversificación (RU)Capacitación, cooperativas (Todos)Provisiones fiscales (Suecia)Ayudas ad-hoc, fondos de compensación, solidaridad
ante catástrofes (todos)Fondos mutuales (Países Bajos)
3. Elección de instrumentos
Modelo B (Países del Sur de Europa+Austria)•“La agricultura se enfrenta a riesgos que los propios
agricultores no pueden gestionar por sí solos ni mediante instrumentos ofrecidos por el sector privado”Seguros agrarios subvencionados en expansiónAyudas ad-hoc en casos de riesgos no aseguradosCondicionalidad del acceso a ayudas ad-hoc a través de
la contratación de seguros
4. El seguro agrario: potencial y limitaciones
Factores propicios
Mundo gaussiano Siniestros
no correlacionados
Riesgos ajenos
al control del asegurado
Separación
Asegurador-estado
Marco regulador
sólido
Competencia en
el sector minorista
Siniestros de fácil
peritación
Sin fondos de calamidad
para daños por riesgos
asegurables
4. El seguro agrario: potencial y limitaciones
Aspectos en discusión
•Potenciar los indexados??•Establecer vínculos con la banca o el créditco
rural?•Obligatorios o voluntarios??•Con subvenciones del gobierno??•Papel del Estado•Seguros ante catástrofes o seguros agrarios?
4. El seguro agrario: potencial y limitaciones
El seguro agrario en A.L.Privado Subvencionado Penetración
Argentina Sí No 1% (2002)
Brasil Sí (parte pública) Sí 3 % (2001)
Chile Mixto 50% 2% (2002/03)
Colombia Mixto 10-45% Nil
Costa Rica No Sí 2% (2000)
Ecuador Sí No Nil
Mexico Mixto 25-45% 15% (fundos 54%)
Panama No No Nil
Paraguay Sí No 0.1 % (2001)
Venezuela Sí No 4% (2002)
Fuente: ENESA – BID (2004)
5. Las lecciones de la experiencia española
•Crecimiento sostenido •Multiplicidad de riesgos asegurables•Fuerte efecto de agrupamiento (pooling) de
riesgos •Equilibrio entre:Estado y Comunidades AutónomasOrganizaciones agrariasCompañías aseguradoras y su cuadro de co-aseguro
(Agroseguro, S.A.)
0
100
200
300
400
500
600
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Años
Mil
lon
es
de
Eu
ros
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
Mil
lon
es
de
Eu
ros
Subvenciones (Izqda) Capital Asegurado (Dcha)
5. Las lecciones de la experiencia española
Fuente: ENESA
5. Las lecciones de la experiencia española
Fuente: ENESA
0
1
2
3
4
5
6
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
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2000
2001
2002
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2004
Mile
s d
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s d
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uro
s (
€)
0%
1%
2%
3%
4%
5%
6%
7%
8%
9%
Capital Asegurado Valor Porcentual de la Prima
5. Las lecciones de la experiencia española
Cultivos Siniestros / Prima neta
Aceituna (3.6%) 45.6 Cítricos (46.6%) 77.02
Cultivos Herbáceos (24.6%) 65.3 Ganado Vacuno (18%) 95.06
Plátano (100%) 114.05 Tabaco (75%) 48.39
Tomate (42.2%) 153.05 Uva de vino (32%) 76.78
Resto de viables (9.31%) 55.49 Total viables 82.62
Resultados actuariales(1980-2006) líneas viables
Fuente: Agroseguro
5. Las lecciones de la experiencia española
Resultados actuariales(1980-2006) líneas experimentales
Cultivos Siniestros / Prima neta
Acuicultura (14.8%) 99.26
Cerezas (27%) 117.24
Destrucción animales muertos (90%) 86.89
Frutales (76.32%) 101.9
Hortalizas (20.9%) 88.17
Integral y rendimientos cultivos herbáceos (40.05%) 156.98
Integral y rendimientos en viña (0.24%) 93.87
OPFH (2.72%) 60.97
Otros integrales, explotación y rendimientos 121.36
Rendimientos olivar (5.7%) 176.21
Total experimentales 110.73
2005: el año
más seco
de la serie
Fuente: Agroseguro
5. Las lecciones de la experiencia española
Primas IndemnizacionesDiferencia Diferencias acumuladas
1988 74,03 70,43 3,60 3,60
1989 91,98 119,01 -27,03 -23,43
1990 108,29 136,91 -28,62 -52,05
1991 131,16 161,50 -30,33 -82,39
1992 161,02 261,89 -100,87 -183,26
1993 153,80 137,58 16,22 -167,05
1994 174,85 152,69 22,17 -144,88
1995 171,36 229,57 -58,21 -203,09
1996 221,43 92,89 128,54 -74,55
1997 217,96 190,20 27,76 -46,79
1998 251,81 145,18 106,63 59,84
1.757,69 1.697,85 59,84 119,67
Del cisne negro de la sequía 1993-95(Cifras en millones de € corrientes)
Fuente: Agroseguro
5. Las lecciones de la experiencia española
Al cisne negro de la sequía 2005(Cifras en millones de € corrientes)
• Indemnizaciones pagadas en 2005: 133 millones de €
•Cambios en el ratio de pérdidas: +2%
5. Las lecciones de la experiencia española
La demanda de seguros en España(Estudio econométrico sobre 46.000 agricultores
y 12 años de datos)• Factores explicativos de la demanda de aseguramiento:Ratios de pérdidas indidividuales y la variabilidad de esos
ratiosLas subvenciones a las primasMenor probabilidad de que haya siniestro en el cultivo y
comarca relevante para el agricultor
• La selección adversa no es un factor explicativo fundamental
• Los agricultores que han sufrido algún siniestro tienen mayor probabilidad de renovar sus pólizas
5. Las lecciones de la experiencia española
Conclusiones• Por su dimensión, el sistema español ha ganado en
robustez• La dependencia de las subvenciones a las primas de los
seguros es dependiente• La cultura de aseguramiento está enraizada • Muchos riesgos, como heladas, inundaciones, olas de
calor, sequías, que en la UE no son asegurables, en España sí no son.
• Es un sector innovador y en constante proceso de transformación (indexados, individuales,
5. Las lecciones de la experiencia española
•Algunos cisnes negros se han ido incorporando al menún de seguros disponibles. La posibilidad de limitar pérdidas y agrupar riesgos lo ha permitido.
6. Conclusions
• Los seguros agrarios y otros instrumentos deben potenciar la gestión de riesgos gaussianos.
• Los seguros crecer gradualmente asentando líneas sencillas
• El sector privado debe ser el principal asegurador• Se pueden combinar indexados con seguros de daños• La intervención del Estado debe dirigirse a:Crear bases de datos consistentes (información)Crear un marco institucional adecuadoSubvencionar seguros al inicio
6. Conclusions
• Contra los cisnes negros no es posible en principio el aseguramiento
• La solidaridad del estado debe ayudar a damnificados, pero es deseable condicionar las ayudas al pago de un bono catastrófico, aseguramiento previo, etc.