Nota Técnica: Seguro agrícola indexado - Honduras · La cobertura del seguro corresponderá...

Nota Técnica: Seguro agrícolaindexado - Honduras

Publicación 2.0.0

IRI, Earth Institute, Columbia University

15 de July de 2016

Índice general

1. Texto Preliminar 11.1. Financiamiento y reconocimientos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

2. Introducción 3

3. Características del producto 5

4. Descripción de las coberturas 7

5. Definiciones 9

6. Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto 116.1. Investigación preliminar y proceso participativo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116.2. Diseño preliminar, ajustes y validación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116.3. Simulacro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116.4. Diseño producto final, implementación y seguimiento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

7. Parámetros del índice 137.1. Ventana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137.2. Límite superior de precipitaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137.3. Disparador y umbral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

8. Indemnización 158.1. Contrato de primera temporada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158.2. Contrato de segunda temporada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

9. Procedimientos y fundamentos de la prima 17

10. Anexo 1: Calendario decadales 19

11. Anexo 2: : Ejemplo seguro indexado zonas piloto (Danli y Morocelí). 2111.1. Zonas Piloto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2111.2. Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2211.3. Diseño índices prototipo final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

I

CAPÍTULO 1

Texto Preliminar

Si tiene alguna pregunta por favor contactar a: Daniel Osgood ([email protected]) o Sofía Martínez([email protected])

1.1 Financiamiento y reconocimientos

El contenido es la responsabilidad del IRI y no refleja necesariamente las opiniones de los socios reconocidos aquí. Eldesarrollo de la iniciativa de seguros paramétricos y esta nota técnica han sido posible gracias al generoso apoyo delPrograma de Investigación de CGIAR de Cambio Climático, Agricultura y Seguridad Alimenticia (CCAFS, por sussiglas en inglés). Agradecemos la retroalimentación de los socios del proyecto y las partes interesadas, en particular ala Secretaría de Agricultura y Ganadería de Honduras (SAG) y la Universidad Agrícola Panamericana Zamorano.

1

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

Nota Técnica: Seguro agrícola indexado - Honduras, Publicación 2.0.0

2 Capítulo 1. Texto Preliminar

CAPÍTULO 2

Introducción

La presente nota técnica tiene por objeto describir la metodología general a ser utilizada para la evaluación del riesgoy la construcción del seguro agrícola en base a índices climáticos, en este caso particular, precipitaciones.

Si bien esta nota técnica esta basada en los resultados de los análisis realizados en el marco del proyecto Seguro deíndice para el sector agrícola en Centroamérica y en las zonas analizadas, esta podría adaptarse fácilmente adecuandolos disparadores, umbrales y periodos cubiertos por el seguro para otras zonas y cultivos, ya que la metodología decálculo de riesgo seguiría siendo la misma en términos generales

3


4 Capítulo 2. Introducción

CAPÍTULO 3

Características del producto

Nombre Comercial del producto

Seguro agrícola por índice climático.

Ramo al que pertenece el producto

Agrícola y animales.

Características especiales del producto

Este seguro cubre perdidas en los cultivos medidos indirectamente en base a información de estimaciones satelitalesde precipitaciones pluviales, a través de la base de datos CHIRPS.

Tipo de contrato

Contrato de adhesión

Temporalidad del producto

La cobertura del seguro corresponderá expresamente a las fechas de inicio y fin (ventana) que se indican en la caratulade la póliza; será la que se concuerde con el contratante con base a las fechas que comprenden los periodos de siembray desarrollo del cultivo asegurado. Podrán asegurarse ambas temporadas de cosecha anuales. En cada una de estas seidentificarán las ventanas, donde se definirán los decadales para el cálculo de los índices.

5


6 Capítulo 3. Características del producto

CAPÍTULO 4

Descripción de las coberturas

Riesgos cubiertos

Este seguro cubre las afectaciones patrimoniales resultantes de la variación de la precipitación pluvial medida porinformación satelital, a partir de variaciones inferiores a las estipuladas en la caratula de la póliza, las que fueronacordadas a través del proceso participativo con los mismos productores durante el proceso de desarrollo y diseño elproducto.

Descripción de las coberturas adicionales

No existen coberturas adicionales

7


8 Capítulo 4. Descripción de las coberturas

CAPÍTULO 5

Definiciones

Para efecto de estas condiciones generales y para la definición de los riesgos se entenderá por:

Decadal:

Periodo de 10 días consecutivos.

Precipitación pluvial:

Milímetros de lluvia medidos por las estimaciones satelitales para el pixel donde se localiza la zona asegurada. Elproducto satelital utilizado en este seguro corresponde a la base de datos elaborado por University of California SantaBárbara (UCSB) con su producto CHIRPS V2.0 con una definición temporal decadal.

Pixel:

Corresponde a la unidad mínima territorial en el que se presenta la información de precipitación pluvial en la base dedatos CHIRPS V2.0, la que corresponde a 25 km2. Se entenderá que el pixel a ser utilizado será en el que la zonaasegurada se encuentre. Este quedara especificado en la caratula de la póliza.

Índice climático:

Se refiere al indicador climático medido a través de la información de precipitación pluvial de CHIRPS V2.0 para cadauna de las ventanas aseguradas. Este corresponde a la suma de precipitaciones pluviales de cada uno de los decadales dela ventana, con un límite superior de precipitación definido para un decadal, para cada una de las ventanas aseguradas.

Límite superior de precipitación:

Corresponde a un nivel de precipitación máximo para cada decadal a ser considerado al ser sumado en el índiceclimático. Por lo tanto si un decadal presenta precipitaciones mayores que este límite sólo se sumara el valor dellímite al índice climático. Este límite se incorpora para reducir la influencia de un evento puntual masivo, en cuanto aprecipitaciones, en el periodo más extenso de tiempo asegurado.

Disparador:

Corresponde a un valor definido en que comienza a haber pagos parciales correspondientes a los niveles de sequiacuando el índice climático es menor a este.

Umbral:

Corresponde a un valor definido en que comienza a haber un pago total de la suma asegurada cuando el valor delíndice climático es inferior a este para el producto de sequia.

Ventana:

Corresponde al periodo de tiempo asegurado y es el periodo de tiempo en que se hará la sumatoria de precipitacionespara el cálculo del índice climático. Cabe señalar que cada ventana tendrá sus propios umbrales, disparadores y límitessuperiores de precipitación.

Unidad de Riesgo (UR):

9


La unidad de riesgo es la Manzana, la que se define como 70 % de un hectárea.

Siniestro:

Se entenderá que hay un siniestro cuando el índice climático sea inferior al disparador establecido en la caratula de lapóliza para cada una de las ventanas establecidas.

Suma Asegurada (SA)

Es la máxima obligación de la compañía aseguradora, la cual será definida en base al área de una manzana o unidadde riesgo, y corresponderá a:

SA = N° de UR x Monto Asegurado por UR

La suma asegurada no podrá ser superior a:

SA < N° de UR x Ingreso por Manzana

En ningún caso los pagos parciales podrán sobrepasar la suma asegurada estipulada en la caratula de la póliza.

Riesgos cubiertos

Para las dos temporadas de cosecha, se identifican los siguientes riesgos:

Riesgo A: Falta de precipitaciones pluviales durante la siembra de la primera temporada o también llamada ventanade primera. Los decadales cubiertos en este riesgo son aquellos que explícitamente se encuentran en la caratula de lapóliza.

Riesgo B: Falta de precipitaciones pluviales durante la etapa de establecimiento y floración o también llamada ventanade canícula extendida. Los decadales cubiertos en este riesgo son aquellos que explícitamente se encuentran en lacaratula de la poliza.

Riesgo C: Falta de precipitaciones pluviales durante la siembra de la segunda temporada o también llamada ventanade postrera. Los decadales cubiertos en este riesgo son aquellos que explícitamente se encuentran en la caratula de lapóliza.

Estos tres riesgos estarán divididos en dos contratos independientes, que podrán ser adquiridos en conjunto o en formaseparada. El primero contendrá los riesgos A y B llamado contrato de la primera temporada, mientras que el segundocontendrá el riesgo C, llamado contrato de la segunda temporada.

Las ventanas serán determinadas de acuerdo a consultaciones con varios grupos de productores de la zona y las fechasexactas varían de acuerdo a las prácticas de siembra de cada zona, mayormente mediados de Mayo a mediados deJunio para la primera temporada y Septiembre / Octubre para la segunda temporada.

Información estadística

Como base estadística del riesgo climático a cubrir se utilizara la información de la base de datos CHIRPS V2.0,esta es presentada en una malla regular de estimaciones satelitales de precipitación con una resolución espacial de0.05 grados (Aproximadamente 25 km2) y con una resolución temporal decadal. Esta base de datos cuenta con infor-mación a partir de 1981 al presente y es de libre acceso en la pagina web UCSB o en la web de la Data Library deIRI. (http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.UCSB/.CHIRPS/.v2p0/.dekad/) Una validación estadística fue llevadaa cabo en los ejercicios participatorios, comprobándose que esta refleja de manera fidedigna las perdidas reales en elcampo (resultados disponibles bajo petición).

Hipótesis financiera

Al no ser un seguro de daños, no se considera tasa de interés técnico.

10 Capítulo 5. Definiciones

http://iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.UCSB/.CHIRPS/.v2p0/.dekad/

CAPÍTULO 6

Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto

El proceso de diseño, llevado a cabo por el equipo de instrumentos financieros de IRI de Columbia University consisteen las siguientes 4 etapas 1 descritas a continuación:

Investigación preliminar y proceso participativo

Diseño preliminar, ajustes y validación

Simulacro y monitoreo de desempeño

Diseño producto final, implementación y seguimiento

6.1 Investigación preliminar y proceso participativo.

Esta etapa se puede dividir en dos acercamientos principales, un estudio de escritorio y otro en terreno . El primeroconsiste en un estudio de informes y modelos agropecuarios de distintas instituciones 2 que informen tanto los méto-dos, calendarios y practicas utilizadas por los productores de la zona estudiada, como los principales años donde sepresentaron dificultades en los años anteriores y sus razones. Por otro lado, el estudio en terreno se basa en reunionescon expertos locales como también con los propios productores (fundamental para que el producto este diseñado parasatisfacer las necesidades de los usuarios). Ambos acercamientos tienen por objetivo identificar los riesgos enfrenta-dos, los calendarios de cosecha, por lo tanto los periodos a ser cubiertos, y los peores años de producción.

6.2 Diseño preliminar, ajustes y validación.

Un primer borrador del producto es diseñado de modo que este en concordancia con la información recopilada enla primera etapa (el detalle de cómo cada uno de los parámetros es definido se explica en el punto 8 de este docu-mento). Este producto es llevado a validación con los expertos locales y los productores. Con la retroalimentaciónproporcionada en esta etapa se ajusta el producto.

6.3 Simulacro.

En la experiencia de IRI, esta etapa a demostrado ser fundamental para el éxito de los productos y su escalabilidad. Elprototipo de producto diseñado se somete a un testeo en terreno durante una temporada con el fin de observar comoeste se comporta al ser implementado, siendo posible hacer los ajustes pertinentes antes de que este entre al mercado.

1 Para mayores detalles del proceso referirse al anexo 2 de este documento donde se muestra en profundidad el proceso llevado a cabo para unalocalidad prototipo.

2 Ver anexo 2 sección 11.2.A para ejemplos del tipo de informes utilizados.

11


El IRI ha desarrollado procesos participativos que permiten conectar la ciencia con los productores y expertos localespara asegurar que un proceso diseño impulsado por lo productores y que solucione problemas reales. Este enfoque deabajo hacia arriba (“bottom-up”) a demostrado ser clave para desarrollar un producto responsable que pueda alcanzaruna escala significativa y sustentable.

Como parte del proceso, el IRI ha encontrado que llevar a cabo simulacros de los seguros paramétricos en forma dejuegos experimentales es beneficioso para el desarrollo y la implementación del producto. Simulacros anteriores handemostrado ser de provecho al aumentar la demande del producto, ya que ayuda a los productores entender comofunciona el seguro indexado y como puede funcionar dentro de sus sistemas de producción.

Se ha encontrado que al implementar un simulacro se obtiene información valiosa de sobre las preferencias de losproductores como también es posible identificar los ajustes necesarios al producto. Por otra parte de la posibilidada los socios y aseguradoras a participar en esta etapa donde pueden ver en funcionamiento el producto, lo que hademostrado generar confianza en este e informar las cisiones para la comercialización del producto.

6.4 Diseño producto final, implementación y seguimiento.

Con la información recopilada en el simulacro del prototipo, el producto final es ajustado para su venta e implemen-tación. En esta etapa se recomienda tener un periodo de seguimiento con el objetivo de ajustar pequeños problemasque se puedan encontrar al implementarlo comercialmente, tanto en el periodo de mercadeo como en la etapa defuncionamiento.

12 Capítulo 6. Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto

CAPÍTULO 7

Parámetros del índice

Los parámetros requeridos para cada índice son el decadal de inicio y fin (ventana), el límite superior de precipitación,el disparador y el umbral. Cada índice consiste de una única ventana de decadales consecutivos. Un calendario quemuestra los decadales y sus fechas correspondientes se presenta en el anexo 1 de este documento.

Es importante notar que la definición adecuada de estos parámetros es la que permite tener un producto que respondaa las necesidades particulares de los productores, presentando pagos cuando son requeridos. Es por esto que en laexperiencia de IRI, el proceso participativo es fundamental para el existo del producto, tanto para capturar años depago y montos adecuados. Por lo tanto estos parámetros son definidos en concordancia con la opinión de los expertoslocales y las discusiones con los grupos de productores.

7.1 Ventana

El inicio y termino para cada índice es determinado considerando lo siguiente:

Opinión de los expertos locales en discusiones con los grupos de agricultores.

La precisión temporal de las mediciones satelitales (En este caso, decadales)

La persistencia de los patrones de precipitación en la ventana durante una temporada normal.

Como la ausencia de precipitaciones en la ventana se correlaciona con las perdidas reales en terreno, validado através de discusiones con los productores en la zona piloto.

7.2 Límite superior de precipitaciones

La incorporación del límite superior de precipitación tiene como objetivo que la suma de precipitaciones durante laventana (índice climático) no se vea afectado por un único evento masivo. En otras palabras lo que busca solucionares situaciones en que existe un evento de precipitaciones masivo seguido de una sequia. Si no existiera este límite elperiodo visto en general no se apreciaría como uno problemático aunque en terreno si lo fuese.

7.3 Disparador y umbral

El disparador y el umbral son calibrados con el propósito de que se generen los pagos cuando estos son realmenterequeridos por los productores. La frecuencia de los pagos es establecida de acuerdo a las discusiones con los produc-tores, en las distintas etapas del diseño del producto, de manera que estén en concordancia con los peores años y a suvez tomando en cuenta el precio del producto final. 1

1 A mayor frecuencia y magnitud de pagos mayor es el precio del producto.

13


Una vez definida la frecuencia de pagos, tanto pagos parciales como pagos totales, el siguiente paso en el calculo deldisparador y del umbral, es calcular la suma de precipitaciones de cada una de las ventanas (índice climático) paracada año de la serie histórica de datos. Teniendo en cuenta el limite superior de precipitaciones a la hora de realizar lasuma.

Una vez calculada dicha suma y habiendo definido las frecuencias de pagos parciales y totales, el disparador corres-ponderá al valor del percentil correspondiente a frecuencia de pagos parciales de la serie de datos de índices climáticosanuales. Mientras que el umbral corresponderá al valor del percentil correspondiente a la frecuencia de pagos totales.2

2 Anexo 2 sección 11.3.B contiene ejemplo del calculo de los disparadores y umbrales en zona piloto estudiada.

14 Capítulo 7. Parámetros del índice

CAPÍTULO 8

Indemnización

Para el cálculo de los pagos, se suman las estimaciones de precipitación para cada decadal del índice (en cada una delas ventanas). Si alguno de los decadales presentes en la ventana supera el límite superior de precipitación, este valores remplazado por dicho límite en la suma.

En la formulas siguientes se presenta el cálculo de pago para cada contrato (primera temporada y segunda temporada):

8.1 Contrato de primera temporada

Pago = Pago Ventana de Primera (VP) + Pago Ventana de Canícula Extendida (VCE)

Donde:

Pago VP=(1-((índice climático-umbral)/(disparador-umbral)))x SA x Ponderación Riesgo A

Pago VCE=(1-((índice climático-umbral)/(disparador-umbral)))x SA x Ponderación Riesgo B

En el caso que el índice climático sea inferior al umbral en alguna de las ventanas, el pago corresponderá a laponderación del riesgo de la ventana por de la suma asegurada para dicha ventana.

Cabe señalar que:

Ponderación Riesgo A + Ponderación Riesgo B = 1

Dichas ponderaciones serán definidas en acuerdo con las necesidades y prácticas de siembra de los productores.

8.2 Contrato de segunda temporada

Pago=(1-((índice climático-umbral)/(disparador-umbral))) x SA

En el caso que el índice climático sea inferior al umbral, el pago corresponderá al 100 % de la suma asegurada paradicha ventana.

15


16 Capítulo 8. Indemnización

CAPÍTULO 9

Procedimientos y fundamentos de la prima

Prima de Riesgo Total o Prima Pura

Para los riesgos referentes a precipitación acumulada es necesario calcular la suma para cada una de las ventanas consus respectivos límites superior de precipitaciones, en otras palabras es necesario calcular el índice climático según loantes definido en este documento. Una vez calculado el índice climático para cada ventana se procederá al calcular lospagos históricos según las formulas expuestas en el punto anterior. Con los pagos históricos será posible calcular laprima de riesgo total (PRT) o prima pura para cada uno de los dos contratos. Esta corresponderá a lo expresado en lasiguiente formula:

PRT=(Suma total de Pagos históricos)/(numero de años)

Prima de Tarifa

La prima de tarifa (PT) se define como la suma de la prima de riesgo total más el monto correspondiente a gastosadministrativos, costos de adquisición, costo de reaseguro de exceso de perdida y la utilidad. Esta dada por la siguienteformula:

PT = PRT + PT 𝛽 + PT 𝜆 + PT 𝛼 + PT 𝜔

Por lo tanto la prima de tarifa expresada como porcentaje de la suma asegurada esta dada por:

PT=PRT/(1-𝛽-𝜆-𝛼-𝜔)

En donde:

PT es la prima de tarifa. PRT es la prima de riesgo total. 𝛽 es porcentaje de la prima de tarifa correspondiente a gastode administración. 𝜆 es porcentaje de la prima de tarifa correspondiente al costo de adquisición. 𝛼 es porcentaje de laprima de tarifa correspondiente a la utilidad 𝜔 es porcentaje de la prima de tarifa correspondiente a costo de reasegurode exceso de perdida.

Gastos de administración.

El gasto de administración se representa como el porcentaje 𝛽 de la prima de tarifa y corresponde al X %.

Costo de adquisición.

El costo de adquisición se representa como el porcentaje 𝜆 de la prima de tarifa y corresponde al X %.

Margen de utilidad.

El margen de utilidad se representa como el porcentaje 𝛼 de la prima de tarifa y corresponde al X %.

Costo de reaseguro.

El costo de reaseguro de exceso de perdida se representa como el porcentaje 𝜔 de la prima de tarifa ycorresponde al X %.

Dividendos y bonificaciones por baja siniestralidad

17


No se otorgan.

Valores Garantizados

No aplica.

18 Capítulo 9. Procedimientos y fundamentos de la prima

CAPÍTULO 10

Anexo 1: Calendario decadales

Tabla 10.1: Calendario de los decadales con sus respectivas fechas.

fecha Inicio - fecha Termino Decadal1-Ene - 10-Ene 111-Ene - 20-Ene 221-Ene - 31-Ene 31-Feb - 10-Feb 411-Feb - 20-Feb 521-Feb - 28(29)-Feb 61-Mar - 10-Mar 711-Mar - 20-Mar 821-Mar - 31-Mar 91-Abr - 10-Abr 1011-Abr - 20-Abr 1121-Abr - 30-Abr 121-May - 10-May 1311-May - 20-May 1421-May - 31-May 151-Jun - 10-Jun 1611-Jun - 20-Jun 1721-Jun - 30-Jun 181-Jul - 10-Jul 1911-Jul - 20-Jul 2021-Jul - 31-Jul 211-Ago - 10-Ago 2211-Ago - 20-Ago 2321-Ago - 31-Ago 241-Sep - 10-Sep 2511-Sep - 20-Sep 2621-Sep - 30-Sep 271-Oct - 10-Oct 2811-Oct - 20-Oct 2921-Oct - 31-Oct 301-Nov - 10-Nov 3111-Nov - 20-Nov 3221-Nov - 30-Nov 331-Dic - 10-Dic 34

Continúa en la página siguiente

19


Tabla 10.1 – proviene de la página anteriorfecha Inicio - fecha Termino Decadal11-Dic - 20-Dic 3521-Dic - 31-Dic 361-Ene - 10-Ene 3711-Ene - 20-Ene 3821-Ene - 31-Ene 391-Feb - 10-Feb 4011-Feb - 20-Feb 4121-Feb - 28(29)-Feb 421-Mar - 10-Mar 4311-Mar - 20-Mar 4421-Mar - 31-Mar 451-Abr - 10-Abr 4611-Abr - 20-Abr 4721-Abr - 30-Abr 481-May - 10-May 4911-May - 20-May 5021-May - 31-May 511-Jun - 10-Jun 5211-Jun - 20-Jun 5321-Jun - 30-Jun 541-Jul - 10-Jul 5511-Jul - 20-Jul 5621-Jul - 31-Jul 571-Ago - 10-Ago 5811-Ago - 20-Ago 5921-Ago - 31-Ago 601-Sep - 10-Sep 6111-Sep - 20-Sep 6221-Sep - 30-Sep 631-Oct - 10-Oct 6411-Oct - 20-Oct 6521-Oct - 31-Oct 661-Nov - 10-Nov 6711-Nov - 20-Nov 6821-Nov - 30-Nov 691-Dic - 10-Dic 7011-Dic - 20-Dic 7121-Dic - 31-Dic 72

20 Capítulo 10. Anexo 1: Calendario decadales

CAPÍTULO 11

Anexo 2: : Ejemplo seguro indexado zonas piloto (Danli y Morocelí).

En este anexo se presenta el proceso llevado a cabo para el desarrollo del seguro indexado en dos zonas de Honduras,Moroceli y Danli, zonas pilotos en el departamento de El Paraíso. Las zonas piloto tienen como propósito servir deejemplo base para desarrollar el modelo del seguro indexado. De las mismas se derivaría la extensión del alcance delíndice a otras zonas con características similares.

Durante los talleres llevados a cabo con varios productores en ambas zonas, se identificó la sequía como el mayorriesgo climático con potencial para ser asegurado a través de un índice relacionado a las pérdidas actuales en laproducción agrícola.

Las secciones a continuación describen la estructura del índice y el proceso para obtener un producto de seguroindexado para sequía que fue testeado durante las temporadas agrícolas del 2015 (primera y postrera). El análisis yproceso fue llevado a cabo utilizando las estimaciones de precipitación satelital de la base de datos UCSB CHIRPS,tal como se expresa en el cuerpo de esta nota técnica.

11.1 Zonas Piloto.

En la siguiente imagen de Google Earth se puede apreciar la ubicación de las zonas piloto estudiadas. La informaciónsobre su latitud y longitud esta disponible tabla a continuación.

Tabla 11.1: Coordenadas geográficas zonas piloto seguro inde-xado.

Zona Piloto Latitude Longitude RegionEl Coyolar 13.973 -86.434 DanliElHabillal 13.958 -86.375 DanliElZapotillo 14.025 -86.346 DanliGualiqueme 13.934 -86.435 DanliMatazano 14.004 -86.332 DanliRegantes 13.984 -86.387 DanliSan Francisco 13.962 -86.363 DanliSanta Maria 14.128 -86.23 DanliAguaMorada 14.074 -86.828 MoroceliEl Barro 14.184 -86.861 MoroceliEl Campo Moroceli 14.083 -86.914 MoroceliEl Plan 14.182 -86.853 Moroceli

21


Figura 11.1: Zonas piloto seguro indexado

11.2 Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto

11.2.A Investigación preliminar y proceso participativo

11.2.A.1 Estudio de informes: Identificando los riesgos principales y los peores años históricos

La siguiente lista contiene los informes, artículos y noticias de donde se extrajo la información de losriesgos principales y peores años en la zonas pilotos estudiadas.

Publicaciones:

FAO Global Information and Early Warning System Brief (http://www.fao.org/giews/countrybrief/country.jsp?code=HND)

Estrategia Nacional de Cambio Climático de la República de Honduras, 2010

Relief Web (2011). Assessment of Drought Effects in Nicaragua and Honduras. Available athttp://reliefweb.int/node/36024

Rivera, A. (2011a). Consultas Comunitarias Sobre Gestión de Riesgos Climáticos en Honduras. Working paper.Winnipeg: IISD and Tegucigalpa: UNDP.

Relief Web (2015, Agosto 24). Honduras, municipios afectados por sequía (al 24 de agosto 2015).http://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/Honduras%20municipios%20afectados%20por%20sequia%20al%2024%20de%20agosto%202015.pdf

Patrones de Sequía en Centro América http://www.gwp.org/Global/GWP-CAm_Files/Patrones%20de%20sequ%C3%ADa_FIN.pdf

IICA Honduras. El Estado de la Agricultura y la Vida Rural en Honduras 2006.https://books.google.com/books?id=KMT6IE9UEFIC&pg=PA4&lpg=PA4&dq=sequia+en+honduras+2006&source=bl&ots=x5rt7FroKm&sig=TUTYyTKLX1TRC1LkqrN5dDw8jdI&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjcptu5r-HKAhVK1B4KHQBmDzMQ6AEIWzAK#v=onepage&q&f=false

United Nations Development Programme (UNDP), Bureau for Crisis Prevention and Recovery (BCPR). 2013.Climate Risk Management for Smallholder Agriculture in Honduras. New York, NY: UNDP BCPR.

The World Bank, Global Facility for Disaster Reduction and Recover. Disaster Risk Management in CentralAmerica: GFDRR Country Notes Honduras.

22 Capítulo 11. Anexo 2: : Ejemplo seguro indexado zonas piloto (Danli y Morocelí).

http://www.fao.org/giews/countrybrief/country.jsp?code=HND

http://reliefweb.int/node/36024

http://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/Honduras%20municipios%20afectados%20por%20sequia%20al%2024%20de%20agosto%202015.pdf

http://www.gwp.org/Global/GWP-CAm_Files/Patrones%20de%20sequ%C3%ADa_FIN.pdf

http://www.gwp.org/Global/GWP-CAm_Files/Patrones%20de%20sequ%C3%ADa_FIN.pdf

https://books.google.com/books?id=KMT6IE9UEFIC&pg=PA4&lpg=PA4&dq=sequia+en+honduras+2006&source=bl&ots=x5rt7FroKm&sig=TUTYyTKLX1TRC1LkqrN5dDw8jdI&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjcptu5r-HKAhVK1B4KHQBmDzMQ6AEIWzAK#v=onepage&q&f=false

https://books.google.com/books?id=KMT6IE9UEFIC&pg=PA4&lpg=PA4&dq=sequia+en+honduras+2006&source=bl&ots=x5rt7FroKm&sig=TUTYyTKLX1TRC1LkqrN5dDw8jdI&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjcptu5r-HKAhVK1B4KHQBmDzMQ6AEIWzAK#v=onepage&q&f=false


Programa Mundial de Alimentos—America Latina y el Caribe. Impacto de la canícula prolongada en la seguri-dad alimentaria: Resultados preliminaries, Honduras. (Octubre 2014.)

CEPAL. Ramírez D., Ordaz J., Mora J. y Acosta A. 2010. Honduras Efectos del cambio climático sobre laagricultura .CCAD, DFID. México.

Noticias:

Honduras News (2014, Diciembre 17). Droughts lead to crop loss in Central America. Available athttp://www.hondurasnews.com/droughts-lead-to-crop-loss-in-central-america/

El País (2014, Septiembre 10). Sequía histórica: cuatro países, 40 días sin lluvia, 2 millones con hambre enCentroamérica. http://internacional.elpais.com/internacional/2014/09/10/actualidad/1410362096_325404.html

http://www.laprensa.hn/honduras/apertura/328479-98/el-70-de-%C3%A1reas-de-cultivo-afectadas-por-la-sequ%C3%ADa-en-honduras

11.2.A.2 Proceso participativo: Identificando los riesgos principales y los peores años históricos

Al inicio de la iniciativa para desarrollar el índice se visitaron varias comunidades de productores de maízy frijol en el departamento del Paraíso, por un equipo compuesto de personal del IRI, profesores del Za-morano y líderes de las escuelas de agricultores. Durante las reuniones se aplicó un proceso de ejerciciosparticipativos donde los productores (más de 100 participantes) se reúnen en pequeños sub-grupos paraidentificar los peores años de producción en la historia. Parte esencial del ejercicio es comparar los resul-tados de los diferentes grupos para llegar a un acuerdo de cuales han sido los peores años en la historia yporque.

Además durante estas discusiones se trabaja en conjunto con los productores para definir su calendariode producción, asegurando que al momento de diseñar la ventana del contrato, esta esté de acuerdo conlas prácticas de cada una de las zonas productivas. En general, estas discusiones son la primera clavepara el proceso de diseño de un producto que esté de acuerdo con las experiencias de los productores yde esta manera ayude a solucionar problemas enfrentados a causa de la sequía extrema por medio de latransferencia de riesgos.

11.2.B Diseño preliminar y validación.

11.2.B.1 Estudio de bases de datos climáticas

No hay acceso a estaciones meteorológicas dentro de la región piloto, las estaciones más cercanas ala región son las del Zamorano y La Esperanza. Por lo tanto, se identificó que al utilizar una estaciónlejana para diseñar el índice se generarían altos niveles de riesgo base. De esta manera, se identificarondiferentes fuentes de información satelital disponibles para Honduras. Se identificaron las siguientes:CHIRPS, TRMM, EVI/NDVI. Se generó una comparación entre las diferentes fuentes de informaciónclimática satelital y los resultados de las discusiones iniciales con los productores sobre los peores añosde producción histórica por causa de la sequía, y se identificó que la base de dato CHIRPS era la másadecuada para diseñar el índice por dos razones. Primero, CHIRPS es una estimación satelital que usainformación de las estaciones para calibrar el modelo, por lo tanto podemos esperar que este más cercanoa la realidad. Segundo, la base de dato de CHIRPS es la más robusta, en contraste con TRMM (otraposible opción), CHIRPS es un producto operativo, significando que estará funcionando hacia el futuroy contiene la serie histórica más larga (en contraste a EVI o NDVI que inicia en el 2000) permitiendogenerar un modelo más robusto (menos incierto) y consecuentemente de menor precio.

Tabla 11.2: Características bases de datos climáticas estudiadas.

TRMM CHIRPS Modis EVIExtension espacial 37N - 37S 50N - 50S GlobalExtension temporal 1998 - Sept 2014 1981 - Presente 2000 - PresenteResolucion espacial 0.25 grados (~25km) 0.05 grados (~5km) 250 mResolucion temporal Diario Cada 10 dias Cada 16 dias

11.2. Proceso de diseño y trasfondo de investigación del producto 23

http://www.hondurasnews.com/droughts-lead-to-crop-loss-in-central-america/

http://internacional.elpais.com/internacional/2014/09/10/actualidad/1410362096_325404.html




Figura 11.2: Comparación bases de dato climáticas estudiadas

11.2.B.2 Definición de pagos históricos y validación

Un primer borrador del producto fue diseñado 1 de modo que este en concordancia con la informaciónrecopilada en la primera etapa de estudio. Este producto fue llevado a validación con los expertos localesy los productores. Con la retroalimentación proporcionada en esta etapa se ajusto el producto.

Tabla 11.3: Comparación información productores, referencias y el índice preli-minar.

Índice Preliminar Opinión Productores Reportes y Publicaciones19872000 X X2004 X2006 X2009 X X2013 X X2014 X X2015 X X

11.2.C Simulacro experimental

Científicos del IRI y el Zamorano dirigieron un simulacro experimental en mayo del 2015, con el propósito de entenderlas preferencias de los productores con respecto al seguro. Los ejercicios también sirven como una prueba del índice

1 Para información en detalle del método de diseño referirse al punto 8 de este documento.La siguiente tabla 2 3 ofrece una breve comparación entre las diferentes referencias en las cuales se ha basado el diseño del índice. Los años

incluídos en la tabla, son aquellos identificados por el índice como los peores, correspondiendo a los pagos más significativos (sobre un 40 % depago sobre la suma asegurada) para la mayoría de las comunidades observadas (más de cuatro poblados recibirían pago.) De los años mencionadospor los productores, los años donde existe mayor acuerdo entre las discusiones son: 2000, 2009, 2013 y 2014 (no incluye 2015 porque la encuestafue llevada a cabo antes del comienzo de la temporada agrícola ese año.)



diseñado con los productores en el 2014. El índice determina si los productores recibirán un pago del seguro basadoen los estimados de precipitación satelital de CHIRPS para dos temporadas: primera (mediados de mayo a mediadosde junio & finales de julio a mediados de agosto) y postrera (mediados de septiembre a mediados de octubre.)

La mayoría de los productores participantes en El Paraíso recibieron pagos del seguro para la temporada de primera,pero incluso dentro de esta región estrecha la intensidad de la sequía tuvo suficiente variación como para ver diferenciasen los pagos del seguro. De las 10 comunidades, 3 recibieron un pago total, 4 recibieron pagos moderados y tresno recibieron pagos. Sin embargo, esas tres comunidades también tuvieron perdidas en la primera temporada en laproducción de maíz.

Este evento, ayudó a comprender como los riesgos de la sequía pueden afectar a los productores en diferentes puntosdurante de la temporada, por lo tanto se decidió ajustar el producto a las necesidades de los productores (incluyendouna ventana de canicula extendida). Como resultado de estas actividades se refinó el índice de manera que capta lamayoría del riesgo de la sequía que permanece luego de implementar herramientas de manejo de riesgo climático. 4

11.3 Diseño índices prototipo final

Con la información obtenida en los procesos participativos, estudios y en la etapa de simulacro se procedió al diseñodel prototipo de seguro indexado para las zonas piloto, en las secciones a continuación se muestra en detalle el productoprototipo.

11.3.A Ventanas de seguro indexado

A continuación se presentan las ventanas que se estimaron para los distintos poblados de las dos zonas estudiadas en elproyecto Seguro de índice para el sector agrícola en Centroamérica. Estas ventanas se determinaron según lo expuestoen el punto 8.1. de esta nota técnica.

Se identificaron 2 temporadas de cosecha por año, la primera en agosto/septiembre y la segunda en diciembre/enero.Con sus respectivas plantaciones entre los meses de mayo/junio y agosto/septiembre.

Luego del estudio de distintas posibilidades de ventanas se encontró que un esquema con 3 ventanas era representativode la realidad en terreno y se relacionaba de mejor manera con las pérdidas reales sufridas por los productores. Estas 3ventanas corresponden a cubrir los riesgos provenientes de la falta de precipitaciones pluviales durante la siembra dela primera temporada (“ventana de primera”), la falta de precipitaciones en la etapa de establecimiento y floración dela primera temporada (“ventana de canícula extendida”) y la falta de precipitaciones pluviales durante la siembra de lasegunda temporada (“ventana de postrera”.)

El cuadro a continuación muestra las ventanas del seguro indexado, presentado en decadales y con sus respectivasfechas, para cada uno de los poblados de las dos regiones estudiadas.

Estas tres ventanas fueron divididas en dos contratos independientes, que podrían ser adquiridos en conjunto o enforma separada. El primero contiene las ventanas de Primera y de Canícula Extendida, y fue llamado contrato de laprimera temporada, mientras que el segundo contiene la ventana de Postrera y fue llamado contrato de la segundatemporada. Para cada uno de estos contratos se calculara un valor independiente de pagos y consecuentemente el valorde la prima está determinado para cada uno de estos por separado.

11.3.B Límite superior de precipitación, el disparador y el umbral.

Se estudiaron distintos valores para el límite superior de precipitación, siendo 65 mm por decadal el valor con el cualel índice representaba de mejor manera las condiciones en el campo, de acuerdo a las experiencias de los productores.

La tabla a continuación muestra los valores de umbral y disparador para cada una de las 3 ventanas (calculados en basea lo expuesto en el punto 8.3.). Estos fueron diseñados para que existan pagos parciales en uno de cada cinco de lospeores años con un pago completo en el periodo estudiado (1981 al presente). En otras palabras el 20 % de los años (1cada 5) habría un pago parcial, por lo tanto los valores expuestos del disparador corresponden al valor del percentil 20

4 Para más detalles sobre como funciona el simulacro experimental, visita el siguiente video educativo: http://iri.columbia.edu/news/cuales-herramientas-quieren-los-productores-hondurenos-para-el-riesgo-climatico/

11.3. Diseño índices prototipo final 25

http://iri.columbia.edu/news/cuales-herramientas-quieren-los-productores-hondurenos-para-el-riesgo-climatico/

http://iri.columbia.edu/news/cuales-herramientas-quieren-los-productores-hondurenos-para-el-riesgo-climatico/


Poblado Latitud Longitud RegiónVentana1de1Primera

Ventana1de1canícula1extendida

Ventana1de1postrera

141–116 201–122 251–128

111May1–1101Jun 111Jul1–1311Jul 11Sep1F11101Oct

131–116 201–122 251–128


141–116 201–122 251–128


141–116 201–122 251–128


141–116 201–122 251–128


131–116 201–122 251–128


131–116 201–122 251–128


121–116 201–122 271–129

211Abr1–1101Jun 111Jul1–1311Jul 211Sep1–1201Ago

141–116 201–122 241–127

111May1–1101Jun 111Jul1–1311Jul 241Ago1–1301Sep

141–116 201–122 251–128


141–116 201–122 241–127

111May1–1101Jun 111Jul1–1311Jul 241Ago1–1301Sep

141–116 201–122 251F128


El1Campo1Moroceli 14.083 F86.914 Moroceli

El1Plan 14.182 F86.853 Moroceli

Agua1Morada 14.074 F86.828 Moroceli

El1Barro 14.184 F86.861 Moroceli

San1Francisco 13.962 F86.363 Danli

Santa1María 14.128 F86.23 Danli

Matazano 14.004 F86.332 Danli

Regantes 13.984 F86.387 Danli

El1Zapotillo 14.025 F86.346 Danli

Gualiqueme 13.934 F86.435 Danli

El1Coyolar 13.973 F86.434 Danli

El1Habillal 13.958 F86.375 Danli

Figura 11.3: Ventanas del seguro indexado para las zonas piloto



para cada una de las ventanas y poblados. Mientras que los valores para el umbral corresponden al valor del percentil3 (corresponde a un pago del 100 % cada 30 años).

Ventana&de&Primera

Ventana&de&canícula&extendida

Ventana&de&postrera

Disparador 148 76 164Umbral 124 50 78












El&Campo&Moroceli Moroceli

El&Plan Moroceli

Santa&Maria Danli

AguaMorada Moroceli

El&Barro Moroceli

Matazano Danli

Regantes Danli

San&Francisco Danli

El&Habillal Danli

El&Zapotillo Danli

Gualiqueme Danli

Zona&Piloto Región Parámetro

Parámetros&(mm)

El&Coyolar Danli

Figura 11.4: Dispardores y umbrales del seguro indexado para las zonas piloto

11.3.C Pagos históricos y peores años de producción.

Como descrito en el punto 9, existen dos posibles pagos para cada año, uno para el contrato de la primera temporaday otro para el contrato de la segunda temporada.

El porcentaje de pago para el contrato de segunda temporada es el que resulta de la implementación de la formulaexpuesta en el punto 9.2. Mientras que el porcentaje de pago para el contrato de primera temporada corresponderá a lasuma ponderada de los porcentajes del pago de cada una de las ventanas (Ventana de Primera y Ventana de CanículaExtendida), según lo expresado en el punto 9.1. y en la siguiente formula:

% pago CPT = % pago VP * 𝛼 + % pago VCE * 𝛽



Donde:

% pago CPT es el porcentaje de pago del contrato de primera temporada. % pago VP es el porcentaje de pagocorrespondiente a la Ventana de Primera. % pago VCE es el porcentaje de pago de la Ventana de Canícula Extendida.𝛼 es la ponderación correspondiente a la Ventana de Primera. 𝛽 es la ponderación correspondiente a la Ventana deCanícula Extendida.

En este caso las ponderaciones utilizadas, definidas según lo acordado con los productores, corresponden a 0.25 para𝛼 y 0.75 para 𝛽. 5

Las siguientes tablas muestran los porcentajes de pago históricos que se hubiesen originado al implementar el seguroindexado prototipo desarrollado para cada uno de los contratos antes señalados.

Contrato 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp.

1981 0 40 0 28 0 65 0 30 0 65 0 28

1982 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1983 0 0 0 23 0 0 0 13 0 0 0 23

1984 0 0 5.75 0 0 0 0 0 0 0 5.75 0

1985 2.25 0 0 0 10 0 20.5 7 10 0 0 0

1986 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1987 0 2 0 80 0 77 0 60 0 77 0 80

1988 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1989 0 0 0 0 5.75 0 0 0 5.75 0 0 0

1990 0 0 18 0 0 0 31.5 0 0 0 18 0

1991 0 12 18 0 6 0 22.5 0 6 0 18 0

1992 0 0 20.25 0 17.25 0 5.25 0 17.25 0 20.25 0

1993 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1994 18 0 6.75 0 1.75 0 15.5 0 1.75 0 6.75 0

1995 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1996 16.5 0 4.25 0 5.5 0 7.75 0 5.5 0 4.25 0

1997 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1998 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1999 0 0 0 0 16.5 0 10.25 0 16.5 0 0 0

2000 3.5 0 10.75 0 24.75 0 25 0 24.75 0 10.75 0

2001 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2002 0 0 0 0 0.75 18 0 0 0.75 18 0 0

2003 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2004 42.5 0 0 0 0 0 1.25 0 0 0 0 0

2005 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2006 0 50 0 54 0 42 0 61 0 42 0 54

2007 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2008 2.5 0 3.75 0 0 0 0 0 0 0 3.75 0

2009 0 100 0 100 0 99 0 100 0 99 0 100

2010 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2011 0 0 0 0 0.75 0 4.5 0 0.75 0 0 0

2012 12 29 0 30 0 28 0 31 0 28 0 30

2013 46.5 0 11.25 0 27.75 0 21 0 27.75 0 11.25 0

2014 87 16 5.25 7 23.25 9 12.75 0 23.25 9 5.25 7

2015 86 0 99.75 0 82 0 81.75 0 82 0 99.75 0

Danli Danli Danli Danli Danli Danli

El)Coyolar El)Habillal El)Zapotillo Gualiqueme Matazano Regantes

Figura 11.5: Pagos históricos del índice

5 Estos valores pueden variar para distintas zonas y cultivos según las practicas de siembra de los productores y los riesgos enfrentados, siempreque la suma de las ponderaciones sea igual a 1.



Contrato 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp. 1°)Temp. 2°)Temp.

1981 0 28 0 14 0 0 0 34 0 0 0 34

1982 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

1983 0 23 11.25 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1984 5.75 0 9.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1985 0 0 0 0 12.25 27 10 0 13.25 14 4 0

1986 0 0 0 0 0 0 0 57 0 0 0 57

1987 0 80 0 100 0 0 0 49 0 0 0 49

1988 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1989 0 0 0 54 8 0 5.5 0 7.5 0 9.5 0

1990 18 0 0 9 10.5 0 0 2 24 0 0 2

1991 18 0 0 0 0 0 2.75 0 17.25 10 7.75 0

1992 20.25 0 0 0 11.25 0 36 0 21.75 0 36 0

1993 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1994 6.75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1995 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1996 4.25 0 0 0 0 0 5.25 0 0 0 4.25 0

1997 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1998 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1999 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2000 10.75 0 1.25 0 99.75 53 91.75 99 100 67 91.75 99

2001 0 0 0 0 0 0 10.5 0 0 0 0 0

2002 0 0 21 0 0 23 9 0 0 23 9 0

2003 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2004 0 0 0.75 0 19.25 0 15.25 0 14.5 0 16.75 0

2005 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2006 0 54 0 0 0 45 0 71 0 26 0 71

2007 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2008 3.75 0 3 0 1.75 0 0 0 1.25 0 0 0

2009 0 100 0 77 0 100 0 97 0 99 0 97

2010 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2011 0 0 29.25 0 0 0 4.5 0 0 0 4.5 0

2012 0 30 0 0 0 31 0 0 0 14 0 0

2013 11.25 0 44.25 0 54 0 18 0 37 0 18 0

2014 5.25 7 63 0 85.25 0 9 0 67.75 0 13 0

2015 99.75 0 100 5 57.75 2 75 0 50.25 0 75 0

Danli Danli Moroceli Moroceli Moroceli Moroceli

San)Francisco Santa)Maria Agua)Morada El)Barro El)Campo)Moroceli El)Plan

Figura 11.6: Pagos históricos del índice (cont.)



Durante los ejercicios participativos, los productores de Morocelí mencionaron los siguientes años como los peorespara su producción: 1982, 1988, 1993, 1998, 2001, 2003, 2004, 2007, 2008, 2012, 2013, 2014. Los años consideradosarriba son los que fueron mencionados por más de un grupo (cada grupo de 3 o más productores) durante los ejerciciosen el campo. Los peores años mencionados por más de 3 grupos fueron: 1982, 1988, 1993, 2004 y 2014.

A través de las discusiones llevadas a cabo con los productores de la región de Moroceli, el equipo del IRI pudoidentificar las razones de porque algunos de los principales años de pago no fueron considerados por los productoresen su lista de peores años. En el caso del año 2009, los productores recuerdan el año 2008 como un muy buen añode producción y por lo tanto, no se vieron tan impactados por la sequia del año 2009. Adicionalmente para algunosde los años (como ejemplo el 1982), los productores identificaron como problemática la temporada siguiente a la quepresenta pagos debido a que, según ellos, una temporada de baja cosecha usualmente significa que en la siguientetemporada habrá una falta de semillas y en consecuencia será una temporada de menor producción. Sin embargo, ena las encuestas del simulacro, los productores de Morocelí, mencionaron con mayor recurrencia los siguientes añoscomo los peores: 2000, 2004, 2009 y 2014. En la combinación de años mencionados en los ejercicios y en las encuestaspodemos ver que los principales años de perdidas hubieran recibido pagos al utilizar el índice prototipo diseñado parael simulacro.

En la región de Danli, los siguientes años fueron identificados como los peores por los productores (nombrados por 5 omás productores individuales) en las encuestas recopiladas durante el simulacro: 2000, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,2009, 2010, 2011, 2012, 2013, y 2014. Siendo los perores años identificados (mencionados por 30 o más productoresindividuales) los siguientes: 2000, 2009 y 2014. En la región de Danli también podemos observar la concordanciaentre los peores años mencionados por los productores y los años que presentan pagos en el índice diseñado para elsimulacro.

El nivel de correlación de un índice con las pérdidas está mayormente determinado por eventos que se alejan de lanorma. Si éstos tienen correspondencia en las bases de datos, entonces existe confianza en que el índice puede tenerbuenos resultados. En el caso de la zona de Danli, al observar los pagos promedios por año, se puede observar quelos 2 de los 3 (2009 y 2014) años nombrados como los peores por los productores son identificados entre los añosde mayores pagos. Y si bien el año 2000 no esta dentro de los 5 años con mayores pagos, este si presenta pagos (enalgunas de las localidades de hasta 25 %). En la zona de Morocelí, se puede observar que de los 4 años mencionadospor los productores, 3 de estos (2000, 2009, 2014) son reconocidos dentro de los 5 mayores pagos, y el año 2004, noreconocido dentro de los 5 mayores pagos, posee de todas formas pagos que van desde 15 % al 20 % aproximadamente.

11.3.D Prima Riesgo Total

Para el calculo de la Prima de Riesgo Total o Prima Pura la siguiente formula es utilizada (para cada uno de los doscontratos por separado):

Prima de Riesgo Total (PRT) =(suma total de Pagos históricos)/(numero de años)

El precio del riesgo se puede presentar de dos maneras: 1) Primas en efectivo y 2) Primas como porciento de la sumaasegurada. Si asumimos que un producto tiene un pago máximo de 100 %, la prima en efectivo y como porciento de lasuma asegurada serian el mismo, sin embargo puede causar confusión presentar un producto en términos de porcentajede manera que no se reconoce fácilmente el valor en efectivo para el productor. Es clave durante discusiones sobre elprecio del producto enfocarse en el precio actual del producto, no el porcentaje de acuerdo al pago máximo, lo cual noes una medida de cuanto el productor recibe de acuerdo a lo que esta pagando por la prima. De esta manera se recalcala importancia de presentar y mercadear los precios de acuerdo al valor de los pagos históricos.

Dadas las frecuencias y amplitudes de pagos históricos, obtenidas en el índice prototipo desarrollado, la prima deriesgo total para el contrato de la primera temporada en la zona de Danli se encuentra entre el 5.5 % y el 9 % de lasuma asegurada, mientras que para la temporada de la postrera se sitúa entre 6.5 % y 10 % aproximadamente, con unaprima de riesgo total combinada para ambas temporadas entre el 12 % y 17 % de la suma asegurada.

Para la zona de Morocelí, la prima de la prima de riesgo total se sitúa entre el 8 % y el 10 % de la suma aseguradatanto para el contrato de la primera temporada como para el de la postrera, con una prima de riesgo total combinadapara ambas temporadas entre el 16 % y 20 % de la suma asegurada.


Nota Técnica: Seguro agrícola indexado - Honduras · La cobertura del seguro corresponderá...

Documents

Transcript of Nota Técnica: Seguro agrícola indexado - Honduras · La cobertura del seguro corresponderá...