El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude”
- Autores
- Lacelli, Gabriel Angel; Urcola, Hernan Alejandro; Cabrini, Silvina María; Fillat, Francisco Antonio; Ghida Daza, Carlos Alberto; Alvarez, Ruben Manuel; Martin, Guillermo Daniel; Sabadzija, Gabriela Noemi; Piccolo, Maria Alejandra; Bravo, Gonzalo Carlos; Iurman, Daniel Eduardo; Engler, Patricia Laura; Pellerano, Liliana Laura; Quirolo, Maria Eugenia; Acosta, Fabian Arturo; Teran, Juan Cruz; Calvi, Mariana
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma.
The aim of this work was to design indicators to measure risk in agricultural systems in a simple but powerful way. The risk risk or the probability of obtaining an income below a critical threshold was measured. The costs under certainty conditions were considered as well as the probabilistic distributions of prices and yields. Two indicators were proposed: the first one (called “disaster index”) measured the number of times that income falls below the critical threshold; the second one (called “disaster intensity index”), quantified the magnitude of the fall. Both indicators were used to designed a risk typology matrix to characterize the different situations, from the least vulnerable to the most complicated. Additionally, it was measured the risk from five critical levels or incomes to ensure coverage of: the consumption of the family, the payment of family labor, the depreciation of improvements and fixed assets, the remuneration to the capital invested and a land rent. Results obtained show the relevance of the proposed methodology and encourages future work on its application.
EEA Reconquista
Fil: Lacelli, Gabriel Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina
Fil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
Fil: Cabrini, Silvina M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Fillat, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; Argentina
Fil: Ghida Daza, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; Argentina
Fil: Alvarez, Rubén Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia De Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Martin, Guillermo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extensión Rural Trenque Lauquen; Argentina.
Fil: Sabadzija, Gabriela Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Catamarca; Argentina
Fil: Piccolo, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Bravo, Gonzalo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentina
Fil: Iurman, Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina
Fil: Engler, Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentina
Fil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Quirolo, Maria Eugenia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; Argentina
Fil: Acosta, Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Fil: Teran, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extensión Rural Monte Vera; Argentina
Fil: Calvi, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; Argentina - Fuente
- Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020)
- Materia
-
Estructura Agraria
Análisis de Riesgos
Estructura Agrícola
Análisis Económico
Agrarian Structure
Risk Analysis
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Economic Analysis - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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- Institución
- Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma.The aim of this work was to design indicators to measure risk in agricultural systems in a simple but powerful way. The risk risk or the probability of obtaining an income below a critical threshold was measured. The costs under certainty conditions were considered as well as the probabilistic distributions of prices and yields. Two indicators were proposed: the first one (called “disaster index”) measured the number of times that income falls below the critical threshold; the second one (called “disaster intensity index”), quantified the magnitude of the fall. Both indicators were used to designed a risk typology matrix to characterize the different situations, from the least vulnerable to the most complicated. Additionally, it was measured the risk from five critical levels or incomes to ensure coverage of: the consumption of the family, the payment of family labor, the depreciation of improvements and fixed assets, the remuneration to the capital invested and a land rent. Results obtained show the relevance of the proposed methodology and encourages future work on its application.EEA ReconquistaFil: Lacelli, Gabriel Angel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). 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Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; ArgentinaFacultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa2024-03-07T12:49:38Z2024-03-07T12:49:38Z2020-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/169592618-5326Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020)reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-09-29T13:46:23Zoai:localhost:20.500.12123/16959instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-29 13:46:23.804INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse |
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El propósito de este trabajo fue diseñar indicadores que nos permitan medir el riesgo en los sistemas agropecuarios de un modo simple pero potente. Medimos el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un umbral que consideramos crítico. Para ello trabajamos con los costos en condiciones de certeza y distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Propusimos dos indicadores: el primero (llamado índice de desastre) mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del umbral crítico; el segundo (llamado índice de intensidad del desastre), cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores construimos una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, medimos el riesgo desde cinco niveles críticos o ingresos para garantizar la cobertura de: el consumo de la familia, el pago del trabajo familiar, la depreciación de las mejoras y los activos fijos, la retribución a los capitales invertidos y una renta fundiaria. Los resultados obtenidos muestran la pertinencia de la metodología y alienta a futuros trabajos de aplicación de la misma. |
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