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Contratos Climáticos
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Derivados Climáticos
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Riesgos en la Argentina
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Ganadería extensiva
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Ganadería en el Sudoeste de Buenos Aires
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Precipitaciones de primavera en el SOBA
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Evolución del número de cabezas en el SOBA
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Cobertura de riesgos climáticos en ganadería
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El Índice de Vegetación Normalizado (NDVI)
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El Índice de Vegetación Normalizado (NDVI)
Fuente: NASA. Earth...
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Descripción de los datos
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Serie del Índice con los datos interpolados
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Valuación: hipótesis
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Valuación: Opción parisina
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Valuación: Opción parisina (cont.)
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Seguro indexado para ganadería basado en el Índice de Vegetación Normalizado

  1. 1. R. Darío Bacchini (UdeSA) 1Maestría en Finanzas Seguro indexado para ganadería basado en el Índice de Vegetación Normalizado R. Darío Bacchini Maestría en Finanzas Universidad de San Andrés Tutor: Dra. Elsa Cortina Julio de 2014
  2. 2. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 2
  3. 3. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Objetivo Diseñar y valuar un seguro indexado sobre el Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) para cubrir el riesgo de sequía que enfrentan los productores de ganado de la región sudoeste de la provincia de Buenos Aires. 3
  4. 4. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 4
  5. 5. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contratos Climáticos Contrato cuyos pagos son contingentes a la ocurrencia de un evento climático o meteorológico futuro: • Exceso o Déficit de lluvias • Temperaturas extremas • Vientos • etc. Definición En actividades productivas se utilizan para cubrir el “riesgo cantidad”. Tipos de contrato: a) Seguro tradicional de daños b) Derivado Financiero c) Seguro Indexado 5
  6. 6. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Derivados Climáticos • Comenzó en 1997, como cobertura para el sector de energía • La mayoría son contratos sobre temperatura (HDDs y CDDs) • 11.800 millones de dólares de Valor Nominal en 2011 Comercialización Aplicaciones y usos: a) Empresas de energía (impacto en demanda) b) Agronegocios c) Otros: turismo, construcción, producción y venta de bebidas, etc. 6
  7. 7. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Seguros Indexados • Similitud con derivados: pago contingente sobre el valor de un índice subyacente. • Tipos de índice subyacente:  índice climático (WII),  índice de rendimiento de área (AYII) (cubre “todo riesgo”, no solamente eventos climáticos). • Debe existir un interés asegurable: el índice debe tener alta correlación con las pérdidas del comprador de la cobertura. • Las pérdidas se miden indirectamente, a través del índice. • En ocasiones se exige que se compruebe el daño. • Se utiliza sólo para cobertura (no para especulación). Características 7
  8. 8. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Comparación de seguros indexados con seguros tradicionales 8
  9. 9. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 9
  10. 10. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Riesgos en la Argentina i. Reducción de más de un 30% en la producción de soja ii. Reducción de 45% en la producción de trigo iii. Incremento de 10% en la faena de vacunos por escasez de forraje para alimentar al ganado Impacto de la sequía 2008 - 2009 Datos Macroeconómicos - 2011: • 52 % de las exportaciones relacionadas con el sector agropecuario  20% productos primarios agropecuarios  32% manufacturas de origen agropecuario  9,6% del PIB a pesos corrientes correspondió al sector agricultura, ganadería, caza y silvicultura 10
  11. 11. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Riesgos de sequía en ganadería Ganadería extensiva a) En zonas no aptas para la agricultura b) Depende de recursos forrajeros naturales c) Nivel reducido de lluvias en primavera y otoño afecta la oferta forrajera en meses siguientes d) Ajuste de stock de ganado es vital para no dañar el ecosistema a largo plazo Régimen de lluvias en Buenos Aires 11
  12. 12. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Ganadería en el Sudoeste de Buenos Aires • 15% de la producción de Buenos Aires • 5% de la producción nacional • 3 millones de hectáreas (85% campo natural) • 8.000 productores de ganado • 2,4 millones de cabezas (902 mil vacas; 376 mil vaquillonas) Información a 2009 12
  13. 13. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Precipitaciones de primavera en el SOBA Milímetros acumulados en septiembre y octubre: Fuerte escasez de lluvia en 1994, 1995, 2008 y 2009 13 Estación Bahía Blanca
  14. 14. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Evolución del número de cabezas en el SOBA  Caída de 21% en vacas y 22% en vaquillonas de 2008 a 2009.  Caída acumulada de 2007 a 2010: 29% en vacas y 42% en vaquillonas. 14
  15. 15. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Cobertura de riesgos climáticos en ganadería Oferta casi inexistente en el sector ganadero. i. Asimetría en la información (riesgo moral y riesgo covariado) ii. Comercialización costosa por las grandes extensiones iii. Altos costos asociados a la determinación del daño Seguros Protección actual: buenas prácticas de manejo • Implante de pasturas mejoradas • Traslado del ganado a campos en mejores condiciones 15
  16. 16. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 16
  17. 17. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas El Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) Índice de vegetación calculado a partir de mediciones realizadas con sensores remotos. Se obtiene combinando dos bandas espectrales, realizando el siguiente ratio: donde R: reflectancia espectral de longitud de onda del rojo visible. NIR: reflectancia espectral de longitud de onda del infrarrojo cercano. Definición 17
  18. 18. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas El Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) Fuente: NASA. Earth Observatory (http://earthobservatory.nasa.gov/). 18
  19. 19. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Relación del NDVI con la producción vegetal Para ecosistemas dominados por pasturas, la Productividad Primaria Neta Aérea (ANPP) estima la producción de materia seca (forraje), y se calcula entre dos momentos t1 y t2 como: donde APAR: Radiación Activa Fotosintéticamente Absorbida ε: eficiencia en el uso de la radiación La relación lineal entre APAR y NDVI justifica el uso de la integral anual del NDVI (I-NDVI) como sustituto de la ANPP (Tucker and Sellers, 1986; Jobbágy et al., 2002; Guerschman et al., 2003; Di Bella et al., 2009).  Sistema de estimación y seguimiento de la productividad forrajera en tiempo real (http://larfile.agro.uba.ar/lab-sw/sw/gui/Inicial.page) 19
  20. 20. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 20
  21. 21. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Descripción de los datos • Veintiocho años de datos mensuales del NDVI; enero de 1982 a diciembre de 2009. • 98 píxeles del partido de Bahía Blanca, con resolución 1 píxel = 2.500 hectáreas. • Píxeles forrajeros: porcentaje de cobertura con forraje superior al 70%. • Muestra filtrada: 74 píxeles forrajeros. Datos utilizados La base de datos del NDVI es propiedad de la Oficina de Riesgo Agropecuario del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Argentina. Se construyó a partir de imágenes satelitales, en el Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires. 21
  22. 22. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Tratamiento de los datos: Análisis de clusters Técnica: k-medias Resultado:  69 píxeles homogéneos  5 píxeles heterogéneos Se trabaja con el grupo homogéneo de 69 píxeles. 22
  23. 23. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Definición del índice del contrato El índice subyacente del contrato se define como el promedio espacial de los valores del NDVI sobre los 69 píxeles del grupo homogéneo donde y: año m: mes A: conjunto de píxeles incluidos en el análisis N: número de píxeles en A 23
  24. 24. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Tratamiento de los datos - Interpolación De los 336 datos mensuales faltan 7: junio y entre septiembre y diciembre de 1994, enero y febrero de 2000. Interpolación Cada valor interpolado se calculó como donde siendo 24
  25. 25. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Serie del Índice con los datos interpolados 25
  26. 26. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis visual de autocorrelación y normalidad  Se rechaza la hipótesis de ruido blanco gaussiano.  Hay que analizar las frecuencias y luego desestacionalizar. 26
  27. 27. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Índice: Promedio por mes e intervalos de promedio +/- dos desvíos estándar. 27
  28. 28. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis del contenido de frecuencias Técnica: periodograma 28
  29. 29. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Periodograma del índice 29
  30. 30. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 30
  31. 31. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Modelo del índice donde  ft es un componente determinístico:  ηt es el término de ruido, modelado con un ARIMA: o donde at es un ruido blanco gaussiano, B es el operador rezago, y φ(x) y θ(x) son polinomios de grados p y q, respectivamente. 31
  32. 32. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Modelo del índice: identificación Resultados: i. no hay una tendencia lineal significativa ii. hay varias componentes sinusoidales significativas iii. los residuos del modelo se pueden representar con un proceso ARMA(2,[10]) 32
  33. 33. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis de ηt  Se observan autocorrelaciones significativas. 33
  34. 34. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis de frecuencias de ηt  Los componentes periódicos no fueron removidos 34
  35. 35. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis de at  Autocorrelaciones: se observan algunas significativas, pero el test de Ljung-Box no rechaza la hipótesis de autocorrelaciones nulas (mínimo p-value: 0,1947).  QQ-plot: se observa apartamiento de normalidad, pero el test de Shapiro-Wilk no rechaza la hipótesis de normalidad, y el test de Jarque-Bera arroja un p- value de 0,062.  Otros tests: turning point, difference-sign y rank. 35
  36. 36. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Análisis de frecuencias de at  La periodicidad fue removida completamente 36
  37. 37. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Estimación del modelo por mínimos cuadrados generalizados (GLS) 37
  38. 38. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 38
  39. 39. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Diseño del contrato: payoff 39Diciembre de 2013 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 110% -2.50 -2.44 -2.38 -2.32 -2.26 -2.20 -2.14 -2.08 -2.02 -1.96 -1.90 -1.84 -1.78 -1.72 -1.66 -1.60 -1.54 -1.48 -1.42 -1.36 -1.30 -1.24 -1.18 -1.12 -1.06 -1.00 Promedio de NDVI en un mes dentro del período de cobertura Pago del contratoen ese mes (% de Pm) Umbral Disparador Umbral de Salida 0,4 0,60,5
  40. 40. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Diseño del contrato Paga si el índice es muy bajo en primavera.  Bear spread mensual:  Opción barrera parisina: 40
  41. 41. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Determinación de los umbrales Los umbrales se definen como un porcentaje del valor esperado en el mes (similar a los AYII). El valor esperado se calcula de dos maneras:  Modelado: usando la proyección con el modelo identificado y estimado  Naive: promedio histórico del mes 41 Umbrales calculados usando el valor esperado del modelo: E[ft] Umbrales calculados usando el promedio histórico
  42. 42. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 42
  43. 43. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: hipótesis i. Los contratos se acuerdan al inicio de un año calendario y la liquidación se realiza a fines de diciembre. ii. Se normaliza el pago máximo total anual, i.e. . iii. El pago máximo por mes es idéntico en cada uno de los meses dentro del periodo de cobertura, i.e. PM9 = PM10 = PM11 = $0,33. iv. La tasa libre de riesgo es 5%. 1$PM 11 9m m   43
  44. 44. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: hipótesis Supuesto: MPR = 0  En la Argentina no existe un mercado de derivados climáticos y la información de los contratos de seguro es confidencial, por lo que resulta imposible realizar una estimación del MPR.  El valor de los contratos se calcula como el valor esperado del pago anual, utilizando la medida real R, descontado por un año a la tasa libre de riesgo: 44
  45. 45. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: métodos Simulación de Monte Carlo  Se realizaron 500,000 simulaciones utilizando el modelo del índice o Componente determinístico: constante + sinusoidales o Componente estocástico: ARMA(2,[10]) Burn Analysis  Promedio de los pagos históricos 45
  46. 46. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: Bear Spread Simulación de Monte Carlo Primas con Umbrales calculados usando el valor esperado del modelo Primas con Umbrales calculados usando el promedio histórico 46 Umbrales calculados usando el valor esperado del modelo: E[ft] Umbrales calculados usando el promedio histórico
  47. 47. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: Bear Spread (cont.) Burn Analysis Primas con Umbrales calculados usando el promedio histórico 47 Umbrales calculados usando el promedio histórico
  48. 48. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: Opción parisina Simulación de Monte Carlo Primas con Umbrales calculados usando el valor esperado del modelo Primas con Umbrales calculados usando el promedio histórico 48 Umbrales calculados usando el valor esperado del modelo: E[ft] Umbrales calculados usando el promedio histórico
  49. 49. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Valuación: Opción parisina (cont.) Burn Analysis Primas con Umbrales calculados usando el promedio histórico 49 Umbrales calculados usando el promedio histórico
  50. 50. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Contenido  Objetivo  Contratos Climáticos  Riesgos climáticos en agronegocios  Índices de vegetación para monitoreo de pasturas  Análisis de datos  Modelo del Índice  Diseño del contrato climático  Valuación del contrato  Conclusiones 50
  51. 51. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Conclusiones  Seguro indexado en base a NDVI promedio o Riesgo de Base o Podría aplicarse a nivel meso o macro  Modelo del índice o Componentes periódicas con frecuencia mayor al año - Strikes (umbrales) dependen del año - Promedio naive subestimaría o sobrestimaría el valor esperado - Tomadores del riesgo (aseguradores) son reacios a aceptar umbrales demasiado elevados basados en tendencias modeladas  Valuación o Se valuó suponiendo MPR = 0 o Mercado incompleto, y el MPR sería positivo o No es posible estimar MPR o Si se implementa como contrato de seguro, se deben agregar gastos y rentabilidad esperada de la compañía o Los resultados hallados son un piso para el costo de la cobertura 51
  52. 52. Julio de 2014R. Darío Bacchini (UdeSA) Maestría en Finanzas Líneas de investigación futura  Umbrales basados en percentiles de la distribución de probabilidades (simulada) de cada mes o Permitiría estimar a priori la frecuencia de los eventos  Validación del modelo en otras regiones con pasturas naturales, en particular los componentes periódicos de largo plazo o Otras localidades del SOBA o Uruguay  Incorporación de un MPR no nulo en la dinámica del índice, y analizar sensibilidad de la prima a este parámetro 52
  53. 53. R. Darío Bacchini (UdeSA) 53Maestría en Finanzas

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