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Bayesian Ratemaking Procedure of Crop Insurance Contracts with Skewed

Distribution

Vitor A. Ozaki (ESALQ/USP)Ralph S. Silva (UFRJ)

JOURNAL OF APPLIED STATISTICSv. 36, p. 443-452, 2009

Outline The Problem

Statistical Challenge

Bayesian Solution

Pricing the risk (rating)

Ongoing research…

On going research… Neighborhood structure in CAR prior

distribution → incorporate spatial correlation functions;

Spatial BGLM models;

Detection of spatial clusters considering the dynamic structure of the data set and different geometries;

Inclusion of weather covariates in the model (e.g. temperature, rain and SOI, related to the el niño and la niña phenomena);

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Integração de sensores

classificador automático e intérprete treinado

organização de dados espaciais no SIG

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Comparação de Safras

Evolução do uso e ocupação do solo

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Utilizamos 114 estações para as interpolações da análise agrometeorológica;

O período se estende de 01/01/2000 a 27/02/2012; As variáveis são temperatura mínima e máxima (ºC),

precipitação (mm), umidade relativa, velocidade do vento e radiação solar, em escala diária;

AGÊNCIA TIPO DE ESTAÇÃO NÚMEROINMET Convencional 17INMET Automática 22IAPAR Convencional 33

SIMEPAR Automática 38CPTEC Automática 04

Total 114

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Problemas com as informações: Séries incompletas; Valores discrepantes;

Série temporal original de temperatura mínima para a estação 2352999 do

SIMEPAR

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OZAKI, V.A.; GOODWIN, B. K.; GHOSH, S.; SHIROTA, R. Spatio-temporal modeling of agricultural yield data applied to pricing crop insurance contracts. American Journal of Agricultural Economics, v. 90, p. 951-961, 2008.

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OZAKI, V.A.; GOODWIN, B. K.; SHIROTA, R. Parametric and nonparametric statistical modeling of crop yield: implications for pricing crop insurance contracts. Applied Economics, v. 40, p. 1151-1164, 2008.

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