Affiliation:
1. Universidade de São Paulo, Brasil
Abstract
Resumo: A previsão dos prêmios do seguro agrícola tem impacto relevante no dimensionamento orçamentário do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR). Pela ótica da responsabilidade e do planejamento do gasto público, é preciso estimar com relativa precisão quanto se pretende despender com o Programa no curto e médio prazo (Emenda Constitucional nº 95, de 2016). O presente estudo faz uma comparação de métodos para a projeção do prêmio do seguro agrícola por região. Foram utilizados os modelos SARIMA e os algoritmos NNAR, TBATS, MAPA e ELM, com e sem a covariável de subsídio. As metodologias foram aplicadas aos dados mensais do volume de prêmio do seguro agrícola das regiões Sul, Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste do Brasil de 2006 a 2018. Foi observado que o modelo SARIMA univariado mostrou o melhor resultado nas regiões Centro-Oeste e Nordeste, ao passo que o SARIMA e o ELM com a covariável foram superiores na região Sul e Sudeste, respectivamente. A partir desses resultados, foi possível discutir a relevância da subvenção para a ampliação do seguro nas regiões analisadas.
Subject
Economics and Econometrics,General Social Sciences,Agronomy and Crop Science,Forestry
Reference43 articles.
1. Modelagem estatística dos prêmios do seguro rural;Adami A.;Revista de Política Agrícola,2012
2. Simple kNN-method for times series prediction;Alexander G. D.,2007
3. Revisão rápida e integrada da gestão de riscos agropecuários no Brasil.;Arias D.,2020
4. The tourism forecasting competition;Athanasopoulos G.;International Journal of Forecasting,2011
Cited by
1 articles.
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