El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude”
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 condici...
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|---|---|
| Format: | info:ar-repo/semantics/artículo |
| Language: | Español |
| Published: |
Facultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa
2024
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/16959 |
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|---|---|
| author | 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 |
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| author_sort | Lacelli, Gabriel Angel |
| collection | INTA Digital |
| description | 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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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| publishDate | 2024 |
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| publisher | Facultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa |
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| spelling | INTA169592024-03-07T12:58:09Z El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” 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 Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis 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 2024-03-07T12:49:38Z 2024-03-07T12:49:38Z 2020-05 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/16959 2618-5326 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Facultad de Administración, Economía y Negocios, Universidad Nacional de Formosa Revista AE&N 3 (3) : 1-26 (mayo 2020) |
| spellingShingle | Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis 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 El Manómetro del riesgo, de los sistemas “Don´t Worry” a los sistemas “Dios te ayude” |
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| topic | Estructura Agraria Análisis de Riesgos Estructura Agrícola Análisis Económico Agrarian Structure Risk Analysis Agricultural Structure Economic Analysis |
| url | http://hdl.handle.net/20.500.12123/16959 |
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