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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2020.tde-22062020-085821
Document
Author
Full name
Gabriel Diniz Faleiros
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2020
Supervisor
Committee
Alves, Lucilio Rogerio Aparecido (President)
Gameiro, Augusto Hauber
Santos, David Ferreira Lopes
Waquil, Paulo Dabdab
Title in Portuguese
Risco de produção agrícola no Sul do Brasil: aspectos de sistemas produtivos e rentabilidade
Keywords in Portuguese
Monte Carlo
Otimização
Portfólio
Probabilidade
Retorno
Abstract in Portuguese
Na agropecuária, as ações dos produtores rurais se traduzem em padrões agregados de comportamento, que definem a dinâmica da produção de determinada região. Este agente detém à sua disposição diferentes possibilidades de composição do sistema produtivo, devendo avaliá-las em ternos de riscos e retornos associados. Dadas as condições de atuação do produtor rural nos últimos anos, bem como as relações entre os diversos agentes da cadeia agroindustrial, questiona-se: como se tem apresentado os níveis de risco e rentabilidade para os produtores de grãos? O risco, por se apresentar relativamente complexo tanto em sua definição, quanto em sua medição, fica muitas vezes relegado ao segundo plano. Entretanto, a partir dele, pode-se explicar padrões de comportamento não captados por outros indicadores. Não obstante, a gestão sustentável do empreendimento envolve a tomada de decisão baseada em dados, com base em análise minuciosa das alternativas disponíveis. O objetivo principal deste estudo é quantificar e analisar a relação de risco e taxa de retorno de sistemas produtivos de grãos no Sul do Brasil. Por risco, entende-se o risco de mercado ou de preços, e o risco de produção. Explora- se ainda os efeitos da diversificação de sistemas produtivos sobre o risco e retorno. Adotou-se a metodologia de Monte Carlo a partir de 16 variáveis de risco, que incorporam área de cultivo, itens de custo de produção e receita bruta. Em seguida, encontrou-se a melhor composição de sistemas produtivos de cada região, em um processo de otimização da propriedade como um todo, buscando definir a fronteira eficiente pela relação entre taxa de retorno e risco. Os dados utilizados foram coletados e disponibilizados pelo Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada da Universidade de São Paulo, compreendendo as safras de 2012/13 a 2018/19, abrangendo oito regiões: Londrina/PR, Cascavel/PR, Castro/PR, Guarapuava/PR, Campos Novos/SC, Xanxerê/SC, Carazinho/RS e Tupanciretã/RS. Os resultados apontam que a soja e o feijão primeira e segunda safras contribuem efetivamente para a redução do risco e aumento do retorno, uma vez que apresentam margens brutas relativamente elevadas, retratando baixa probabilidade de ocorrer valores negativos. O milho de primeira safra não se constituiu em opção atrativa na composição de sistemas, haja vista que sua margem é inferior à da soja, cultura que compete diretamente por área. A despeito do trigo, para a maioria das regiões seu cultivo tende ao aumento do risco e redução do retorno, sendo preferível a adoção de cobertura verde, apesar de esta não proporcionar receita. Considerando os sistemas produtivos mais eficientes a partir da otimização, o menor risco é obtido na região de Campos Novos/SC, retratando risco de 24,47% (coeficiente de variação), referente ao sistema composto por soja na primeira safra, seguido por trigo cultivado em 3% da área de segunda safra, e 97% de cobertura verde. Neste sistema, se torna evidente que o cultivo de cultura não comercial na segunda safra, mostrou-se melhor opção em relação a culturas comerciais, notadamente o trigo. Este fato decorre da ocorrência de margens brutas negativas em menor intensidade pelo cultivo de cobertura verde, em comparação à outras opções de segunda safra. Ao se observar a propriedade típica regional, na maioria das regiões também se verifica elevada adoção de cobertura verde na segunda safra, cujo cultivo supera 50% em Castro/PR, Guarapuava/PR, Carazinho/RS e Tupanciretã/RS. O maior risco dos sistemas otimizados se encontra em Cascavel/PR, com valor de 51,26% para o sistema composto por soja na primeira safra, seguido por milho segunda safra em 27% da área, e trigo em 73% Em termos de retorno monetário, a região de Castro/PR proporcionou a maior margem líquida média da propriedade como um todo, contudo, ao se dividir esse número pela área total de cultivo, Campos Novos/SC se sobressai. Ao se observar a propriedade típica regional, as regiões de Londrina/PR, Cascavel/PR, Carazinho/RS e Tupanciretã/RS foram as que mais se aproximaram dos sistemas otimizados. Para as demais, há necessidade de redução da área de milho primeira safra e aumento de soja, além de ajuste da área de segunda safra, buscando ao aumento da margem líquida e redução do risco. A diversificação de atividades em uma mesma propriedade é condizente com um menor risco. A diversificação geográfica é observada neste estudo, de forma que culturas adotadas em regiões geograficamente distantes geram padrões de risco e retorno diferentes. Este trabalho contribui, pela perspectiva científica, em quantificar o risco de culturas individuais e de sistemas produtivos no Sul do Brasil, suprindo sua carência na literatura. Pela perspectiva de mercado, pode-se selecionar sistemas produtivos e regiões mais atrativas do ponto de vista de risco e retorno, segundo preferências individuais do tomador de decisão.
Title in English
Agricultural production risk in Southern Brazil: aspects of production systems and profitability
Keywords in English
Monte Carlo
Otimization
Portfolio
Probability
Return
Abstract in English
In agriculture, the actions of rural producers translate into aggregate patterns of behavior, which define the dynamics of production in a given region. This agent has at its disposal different possibilities of composition of the productive system, and must evaluate them in terms of risks and associated returns. Given the working conditions of the rural producer in recent years, as well as the relationships between the various agents in the agro-industrial chain, the question arises: how have the levels of risk and profitability been presented to grain producers? The risk, being relatively complex both in its definition and in its measurement, is often relegated to the background. However, from it, one can explain patterns of behavior not captured by other indicators. Nevertheless, the sustainable management of the enterprise involves rational decision-making, based on a thorough analysis of the available alternatives. The main objective of this study is to quantify and analyze the risk ratio and rate of return of grain production systems in southern Brazil. Risk means market or price risk and production risk. It also explores the effects of diversification of production systems on risk and return. The Monte Carlo methodology was adopted based on 16 risk variables, which include the area under cultivation, production cost items and gross revenue. Then, the best composition of productive systems in each region was found, in a process of optimization of the property as a whole, seeking to define the efficient frontier by the relationship between rate of return and risk. The data used were collected and made available by the Center for Advanced Studies in Applied Economics at the University of São Paulo, comprising the 2012/13 to 2018/19 seasons, covering eight regions: Londrina/PR, Cascavel/PR, Castro/PR, Guarapuava/PR, Campos Novos/SC, Xanxerê/SC, Carazinho/RS and Tupanciretã/RS. The results show that soybeans and beans first and second crops effectively contribute to the reduction of risk and increased return, since they have relatively high gross margins, portraying a low probability of negative values. First-crop corn was not an attractive option in the composition of systems, given that its margin is lower than that of soybeans, a crop that competes directly by area. In terms of wheat, for most regions its cultivation tends to increase the risk and reduce the return, being preferable the adoption of cover crop, although this does not provide revenue. Considering the most efficient production systems from optimization, the lowest risk is obtained in the Campos Novos/SC region, portraying a 24.47% of risk (variation coefficient), referring to the system composed of soybeans as the first crop, followed by wheat grown in 3% of the second crop area, and 97% of cover crop. In this system, it becomes evident that the cultivation of non-commercial crops in the second season, proved to be the best option in relation to commercial crops, notably wheat. This fact is due to the occurrence of negative gross margins to a lesser extent due to the cultivation of cover crop, compared to other second crop options. When observing the typical regional property, in most regions there is also a high adoption of cover crop in the second season, whose cultivation exceeds 50% in Castro/PR, Guarapuava/PR, Carazinho/RS and Tupanciretã/RS. The greatest risk of optimized systems is found in Cascavel/PR, with a value of 51.26% for the system consisting of soy in the first crop, followed by corn as the second crop in 27% of the area, and wheat in 73%. In terms of monetary return, the Castro/PR region provided the highest average net margin of the property as a whole, however, by dividing this number by the total cultivation area, Campos Novos/SC stands out. When observing the typical regional property, the regions of Londrina/PR, Cascavel/PR, Carazinho/RS and Tupanciretã/RS were the ones that came closest to the optimized systems. For the others, there is a need to reduce the first crop corn area and increase soybeans, in addition to adjusting the second crop area, seeking to increase the net margin and reduce the risk. The diversification of crops in the same property is consistent with a lower risk. Geographic diversification is observed in this study, so that crops adopted in geographically distant regions generate different risk and return patterns. This work contributes, from a scientific perspective, to quantify the risk of individual crops and production systems in Southern Brazil, filling its shortage in the literature. From the market perspective, you can select productive systems and more attractive regions from the point of view of risk and return, according to individual preferences of the decision maker.
 
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Publishing Date
2020-06-22
 
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