O presente trabalho analisa o comportamento de estimativas de custo de produção feitas pelo Instituto de Economia Agrícola da Secretaria de Agricultura de São Paulo sob condições de risco. A principal preocupação é verificar o que acontece com os custos de produção quando se consideram alguns dos coeficientes técnicos de produção como variáveis aleatórias. São consideradas nesta pesquisa as culturas de feijão, trigo, milho, arroz e cana-de-açúcar. Usou-se a análise de sensibi1idade para identificar as variáveis a serem simuladas. O processo consistiu em calcular a participação dos coeficientes previamente escolhidos no custo operacional efetivo. Foram consideradas para a simulação as seguintes variáveis: a) Na cultura do feijão: carpa manual, colheita manual, semente, adubo formulado (4-14-8), calcário, gradeação, pulverização, herbicida, irrigação e fungicida sistêmico. b) Na cultura do trigo: semente, adubo formulado (4-30-10). c) Na cultura do milho: colheita manual, semente, adubo formulado (4-14-8), sulfato de amônia em cobertura, gradeação e aração. d) Na cultura do arroz: semente, adubo formulado (4-14-8), aração, semente e sulfato de amônio em cobertura. e) Na cultura de cana-de-açúcar: corte, adubo formulado (5-20-20), mudas, adubo formulado (19-5-l9), adubo formulado (5-25-25), adubo formulado (20-5-20) e carregamento. Utilizou-se em seguida o método de simulação de Monte Carlo, gerando aleatoriamente novos valores para as variáveis selecionadas e obtendo a correspondente distribuição do custo de produção. Na falta de melhores informações sobre as distribuições de probabi1idade decidiu-se usar a distribuição triangular para todas as vinte variáveis. Considerou-se a moda igual ao valor dado pelo Instituto de Economia Agrícola e os limites mínimos e máximos foram pesquisados. Os resultados obtidos indicam que 13 das 17 planilhas de custo analisadas apresentaram probabilidades altas de ocorrerem custos superiores aos originalmente estimados pejo IEA. Esse fato indica que, se estas estimativas forem usadas para estabelecer preços mínimos, os agricultores correm um risco elevado de não terem cobertos seus custos. Indica, também, a necessidade da introdução de aleatoriedade pelo menos em alguns dos elementos das matrizes de coeficientes de custos de produção.

The present study analized the behavior under risk condition of estimates of production costs made by the Instituto de Economia Agrícola from the Secretaria de Agricultura de São Paulo. The main concern was to verify what happens to production cost when some of the technical production coefficients are considered as random variables. Bean, wheat, corn, rice, and sugarcane crops were assessed in this search. Sensitivitys analysis was used in order to identify the variables to be simulated. The process consisted on calculating the coeficients participation to previously chosen coefficients over the effective operacional cost. The following variables were selected for each simulation study: a) Bean: hand weeding, manual cropping, seed, (4-14-8) mixed fertilizer, limestone, harrowing, pulverization, fungicide, herbicide, irrigation and systemic fungicide. b) Wheat: seed, (4-30-10) mixed fertilizer. c) Corn: manual cropping, seed, (4-14-8) mixed fertilizer, ammonium sulphate in covering, harrowing and plowing. d) Rice: seed, (4-14-8) mixed fertilizer, p1owing, seed and ammonium sulphate in covering. e) Sugarcane crops: cutting, (15-20-20) mixed fertilizer, seed1ing (seedpieces), (19-5-19) mixed fertilizer, (15-25-25) mixed fertilizer, (20-5-20) mixed fertilizer and loading. Afterwards, the Monte Carlo simulation method was applied generating randomly new values for the selected variables and acquiring the corresponding distribution of the production cost. Due to the lack of further informations over probabi1i ty distribution it was decided to use triangular distribution for al1 of them. The mode was considered to be equal to the value of coefficient used by the Instituto de Economia Agrícola. The minimum and maximum 1imits for each variable were researched, consulting special its and the 1iterature. The results indicated by simulation showed that 13 out of 17 ana1ysed production costs presented high probabilities of being above the original estimates published by the IEA. This result shows that if IEA estimates are used to establish minimum prices, the producers are highly endangered of not having their costs covered. It shows, also, the need for the introduction of randomization in at least some of the coefficients of the estimating matrices of production costs.