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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.11.2019.tde-21012019-135242
Document
Author
Full name
Fábio Francisco de Lima
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2018
Supervisor
Committee
Alves, Lucilio Rogerio Aparecido (President)
Capitani, Daniel Henrique Dario
Esperancini, Maura Seiko Tsutsui
Osaki, Mauro
Title in Portuguese
Gestão de risco em propriedades com sistemas de produção de algodão, soja e milho em Mato Grosso, Brasil
Keywords in Portuguese
Algodão 2ª safra
Fronteira eficiente
Gestão de risco
Sistema de produção
Abstract in Portuguese
Devido as poucas opções de cultivo, o cotonicultor em Mato Grosso concentra seu modelo de produção em algodão, soja e milho, o que tem contribuido para que o estado seja o maior produtor nacional dessas três culturas. Nas últimas safras, a produção algodão migrou para segunda safra, dividindo espaço com o milho e colocando a soja como principal opção do cultivo de verão. Além disso, nas última cinco safras, as mudanças de tecnologias de sementes de algodão foram intensas, alterando ainda mais os sistemas produtivos. Em virtude das recentes mudanças, dúvidas ainda residem sobre a eficiência financeira-econômica e o risco assumido com o novo modelo produtivo. Partindo dessa lacuna na pesquisa, o estudo teve como objetivo descrever como as propriedades de algodão se configuraram entre as safras 2012/13 e 2015/16, para subsidiar a mensuração dos risco das cultivos de algodão, soja e milho e seus respectivos sistemas. Ao final, o estudo buscou construir um modelo que otimize a renda e risco da combinação dos cultivos (algodão safra, soja, algodão 2ª safra e milho 2ª safra), para auxiliar na gestão da propriedade rural. Para fins de estudar todos os sistemas produtivos, foram delimitadas duas regiões: Agregado Norte e Centro Leste. A primeira compreende a produção de soja no verão e algodão e milho na segunda safra, enquanto a segunda se restringe ao cultivo de algodão e soja no verão e milho sucedido pela oleaginosa. Para análise de risco dos cultivos e sistemas de produção, foi utilizado o método de Monte Carlo, por envolver simulação de elementos aleatórios. Para construção de uma fronteira de eficiência das possiveis combinações de culturas na propriedade analisando a relação retorno-risco, o algorismo genético foi base para o modelo de otimização via simulação. Os resultados apontam a produção de soja com o menor risco, enquanto sistemas com segunda safra são mais arriscados. No entanto, a introdução do algodão em sucessão a soja trouxe ganhos significativos de receita líquida para o sistema, enquanto o milho 2ª safra pouco aumentou a renda ou então reduziu em resposta a grande aumento do risco de produção. No geral, o Centro Leste mostrou-se menos arriscado para produção de algodão e grãos, principalmente no que tange a produtividade. Sob a teoria do portfólio, os dados do modelo mostram que a utilização de soja na totalidade de área de verão resulta em maiores ganhos de rentabilidade, enquanto que a maximização da renda ocorre com acréscimo de área do algodão na primeira safra, mas que que por outro lado expõe a fazenda a maior risco de produção. A introdução de área na segunda safra ajuda a atenuar os riscos da propriedade. Sendo assim, a diversificação de culturas na propriedade se mostrou o melhor caminho para gerir o risco, dado que a utilização do maior número de cultivos resultou nas melhores relação entre retorno e risco.
Title in English
Risk management in properties with soybean, corn and cotton crops systems in Mato Grosso, Brazil
Keywords in English
Double-crop
Monte Carlo
Optimization
Portfolio
Abstract in English
With the few cultivation options, the cotton-grower in Mato Grosso concentrates its production model on cotton, soybeans and corn, which has contributed to the state being the largest national producer of these three crops. In the last harvests, cotton production migrated to the double harvest model, dividing space with corn and placing soybeans as the main option of summer cultivation. In addition, in the last five harvests, cotton seed technologies changes were intense, further shifting the production systems. Due to the recent changes, doubts still rest on the financial-economic efficiency and the risk assumed with the new production model. Based on this lacuna in the research, the objective of this study was to describe how cotton properties were configured between the 2012/13 and the 2015/16 harvests, to subsidize the measurement of the risk of cotton, soybean and corn crops and their respective systems. At the end, the study develops a model that optimizes the income and risk of the crop combination (crop cotton, soybean, 2nd cotton crop and second corn harvest), to assist the rural property management. To study all the productive systems, two regions were delimited: North Aggregate and Eastern Center. The first comprises the production of soybeans in the summer and cotton and corn in the second crop, while the second is restricted to the cotton and soybeans cultivation in the summer and corn succeeded by the oilseed. For the analysis of the crops and production systems risk, the Monte Carlo method was used, involving random elements simulation. To build an efficient frontier of possible combinations of crops in the property, analyzing the return-risk relationship, the genetic algorithm was the basis for the simulation optimization model. The results point to the soybeans production being the one with the lowest risk, while systems with second harvests are more risky. However, the introduction of cotton in succession to soybeans brought significant net revenue gains to the system, while the second corn crop little increased the income or else reduced in response to the large increase in production risk. The Eastern Center proved to be less risky for cotton and grain production, especially in terms of productivity. In the portfolio theory, model data show that soybean cultivation in the entire summer area results in higher profitability gains, while revenue maximization occurs with cotton area increase in the summer crop, but exposes the farm to the highest production risk. The introduction of area in the second harvest helps to mitigate property risks. Thus, the crops diversification in the property proved to be the best route for risk management, as the use of the greatest number of crops resulted in the best relation between return and risk.
 
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Publishing Date
2019-01-28
 
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