L’agriculture familiale s’affiche indéniablement comme un pilier de la sécurité alimentaire nationale. Elle représente près de 80% des exploitations en Afrique sub-saharienne et emploie 75% des actifs. Dans le Bassin arachidier, les exploitations agricoles familiales ont généralement une superficie moyenne comprise entre un et cinq hectares mais, elles font face aux divers défis de sécurité alimentaire, d’équité sociale et de durabilité environnementale. En outre, elles sont confrontées à des contraintes structurelles d’ordre organisationnel et économique dans un contexte d’incertitude climatique. Ainsi, cette thèse cherche à comprendre les stratégies mises en œuvre par les exploitations familiales face aux différents risques ainsi que les propositions alternatives des autres acteurs du développement du secteur. Il s’agit, à la fois, d’identifier les principales contraintes se posant aux exploitations et les stratégies qu’elles occasionnent pour proposer des stratégies complémentaires ou alternatives dans le cadre d’analyse de la gestion du risque. Pour une telle visée, nous avons appréhendé les concepts d’exploitation agricole familiale, de risque, de vulnérabilité et d’assurance agricole pour prendre en compte les dimensions de cet objet de recherche. Ce cadre théorique et conceptuel a été opérationnalisé sur le terrain au sein d’exploitations agricoles, en donnant la parole aux chefs d’exploitation. Plusieurs enquêtes ont été réalisées et ont porté sur les indicateurs sociodémographiques, structurels et techniques, sur les principaux risques et contraintes au niveau des exploitations, sur la perception de l’assurance agricole. Les principaux risques identifiés sont agricoles et climatiques. Les exploitations agricoles familiales considèrent l’accès aux intrants (engrais et semences) et au matériel agricole comme une contrainte structurelle, en plus du déficit pluviométrique. Aussi, il ressort une vulnérabilité importante dans ses trois composantes au niveau des exploitations agricoles du Bassin. Cette réflexion montre les limites des stratégies développées par les exploitations agricoles pour améliorer leur résilience dans le contexte pluvial du Bassin arachidier ; et justifie la nécessité d’aller vers de nouvelles stratégies complémentaires. L’une des pistes que nous avons explorée est l’assurance indicielle agricole. Son couplage au crédit, comme garantie pour les institutions financières et pour disposer de fonds de roulement, est positivement apprécié par les souscripteurs qui, à hauteur de 95%, sont prêts à prolonger l’utilisation des polices d’assurance. / Family farming undeniably appears as a pillar of national food security. It represents nearly 80% of farms in sub-Saharan Africa and employs 75% of assets. In the groundnut basin, family farms generally have an average size between one and five hectares, but they face the various challenges of food security, social equity and environmental sustainability. In addition, they face structural constraints of organizational and economic order in a context of climate uncertainty. Thus, this thesis seeks to understand the strategies used by family farms toward the various risks and alternative proposals from other actors in the sector's development. It is, at once, to identify the main constraints arising farms and strategies they cause to propose additional or alternative strategies in the analysis of the risk management framework. For such an aim, we arrested the concepts of family farm, risk, vulnerability and agricultural insurance to reflect the dimensions of this subject for research. This theoretical and conceptual framework was operationalized on the field within farms, giving a voice to farm managers. Several investigations have been conducted and focused on socio-demographic, structural and technical indicators, principal risks and constraints at the farm level, the perception of agricultural insurance. It appears from this study that the main risks identified are agriculture and climate. Family farms consider access to inputs (fertilizer and seed) and farm equipment as a structural constraint in the rainfall deficit. Also, it appears a significant vulnerability in its three components at farm level Basin. This reflection shows the limits of the strategies developed by the farms to improve their resilience in the context of rained groundnut basin; and justifies the need to go to new complementary strategies. One of the tracks that we have explored is the agricultural index insurance. Its coupling to credit, as collateral to financial institutions and to provide working capital is positively appreciated by the subscribers who, up to 95%, are willing to extend the use of insurance policies.

No dinâmico e eficiente mundo do agronegócio brasileiro, a soja, representa uma das mais importantes culturas agrícolas produzidas no Brasil, sendo além disso, uns dos principais commodities no mercado mundial. Entre os fatores que afetam a produção agrícola no Brasil, destaca-se o clima, limitando o potencial de rendimento principalmente por causa do déficit hídrico. É por isso que devem ser avaliadas estratégias de manejo para identificar períodos onde as condições climáticas sejam favoráveis para reduzir o risco de perdas, por exemplo, através da modificação do ambiente de cultivo por meio da definição da melhor época de semeadura, visando atingir produtividades próximas ao potencial produtivo da cultura. Baseados nessa problemática, o objetivo deste estudo foi definir períodos ideais de semeadura verificando sua influência no potencial produtivo da cultura da soja em 9 municípios do estado do Paraná. Para tanto, testou-se o modelo da Zona Agroecológica (MZA) - FAO para a estimativa da produtividade potencial (PP) da cultura da soja em base a 21 épocas de semeadura, 56 anos da dados meteorológicos e 3 cultivares de ciclo precoce, médio e tardio, penalizando-as posteriormente em função do déficit hídrico nos solos com 5 diferentes capacidades de água disponível (CAD), obtendo-se a produtividade atingível (PA) e por último, em função da média de produtividade real (PR) e a PP máxima estimada para cada cultivar e município, foi calculada a quebra de produtividade (PR/PP). Após da definição dos períodos favoráveis de semeadura, com base nas produtividades potencial e atingível foi aplicado o modelo para determinação do dia ótimo de semeadura (Jo) em função de parâmetros empíricos. A partir das simulações, foram possíveis identificar os períodos favoráveis de maior probabilidade de se obter as máximas produtividades (kg ha-1) em base à condicionantes climáticas propostas. Posteriormente, esses foram comparados aos recomendados pelo Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) do Ministério de Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA). Observou-se de maneira geral que os períodos de simulação da semeadura da soja pela metodologia proposta, coincidiram com os do ZARC, variando de acordo à localidade e os diferentes ciclos da cultura. Enquanto às perdas estimadas neste trabalho, de forma geral foram observados valores máximos de 52,8; 62,3 e 67,7% para cultivares de ciclo precoce, médio e tardio, respectivamente, apenas em base à definição da melhor época de semeadura. Por tanto, pode-se concluir que o MZA - FAO foi o mais indicado para a estimação do potencial produtivo por meio da definição das épocas preferenciais de semeadura da cultura da soja em função das diferentes CAD e pelo déficit hídrico, apresentado potencial de uso nas metodologias utilizadas no ZARC, gerando informações úteis ao produtor e visando reduzir as perdas causadas pelo clima. / In the dynamic and efficient world of Brazilian agribusiness, soybean represents one of the most important agricultural crops produced in Brazil and is also one of the main commodities in the world market. Among the factors that affect agricultural production in Brazil, the climate is outstanding, limiting yield potential being mainly due to the water deficit. That is why management strategies should be evaluated to identify periods where climatic conditions are favorable to reduce the risk of losses, for example, by modifying the growing environment by defining the best sowing season, aiming to achieve productivities near to the productive potential of the crop. Based on this problem, the objective of this study was to define optimal sowing periods by verifying their influence on the productive potential of the soybean crop in 9 municipalities in the state of Paraná. In order to do so, the model of the Agroecological Zone (MZA) - FAO programe for the estimation of the potential productivity (PP) of the soybean crop was tested based on 21 sowing seasons, 56 years of meteorological data and 3 cultivars of early, medium and later. Productivities were penalized as a function of the water deficit in the soils with 5 different available water capacities (AWC), obtaining attainable productivity (AP) and finally, as a function of the real productivity average (RP). The PP estimated maximum for each cultivar and municipality, we calculated the productivity decrease (PR/PP). After the definition of favorable sowing periods, based on potential and attainable yields, the model for determination of the optimal sowing day (Jo) was applied as a function of empirical parameters. From the simulations, it was possible to identify the favorable periods with the highest probability of obtaining the maximum yields (kg ha-1) based on the proposed climatic conditions. Subsequently, these were compared to those recommended by the ZARC of the Ministry of Agriculture, Livestock and Supply (MAPA). It was observed in general that the periods of simulation of soybean sowing by the proposed methodology coincided with those of the ZARC, varying according to the locality and the different cycles of the crop. While the losses estimated in this study, in general, maximum values of 52.8; 62.3 and 67.7% were observed for early, middle and late cycle cultivars, respectively, only based on the definition of the best sowing season. Therefore, it can be concluded that the MZA-FAO was the most indicated method for the estimation of the productive potential by means of the definition of the preferential times of sowing of the soybean crop in function of the different CADs and the water deficit, presenting potential of use in the methodologies of ZARC, generating information useful to the producer and aiming to reduce the losses caused by the climate.

The aim of the diploma thesis is to analyze the production enterprise under the risk conditions and to identify the risk factors which have the influence on agricultural business. The theoretical part gives a definition of risk, risk classification and risk management with different methods of risk treatment. The special part is focused on agricultural risk management, its objectives and principles. The analytic part of the thesis contains characteristics of the analyzed enterprise. Special attention is paid to the calculation formula in plant and livestock production and the break even analysis. The risk analysis is performed in the following order: threat identification and risk-ranking matrix determination according to probability of occurrence and severity of consequences. Based on a strategy are identified ways to reduce risk and determined the risk mitigation. Improvements for the enterprise are suggested on the basis of the results.

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A atividade agrícola é uma das atividades mais importantes para o ser humano, pois é fonte de matéria prima, alimentação e energia. No entanto, os principais grandes riscos desta atividade são os de produção e de mercado. A maneira mais popular de gerenciamento destes riscos são os seguros agrícolas. O seguro de produtividade agrícola gerencia o risco de quebra de produção relacionado às adversidades climáticas. Por sua vez, o seguro de faturamento agrícola é uma maneira de gerenciar os riscos de produção e de mercado (preços) conjuntamente. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar métodos alternativos para precificação dos riscos de produtividade e faturamento agrícola. Na modelagem da distribuição de produtividade utilizou-se distribuições paramétricas que capturam a simetria, a assimetria e a bimodalidade dos dados, características estas geralmente encontradas em produtividades brasileiras. Além disso, a metodologia de cópulas foi utilizada na análise multivariada entre produtividade e preço. Esta metodologia apresenta um ganho significante para estudos de problemas multivariados comparados à distribuição normal multivariada, pois pode-se levar em consideração estruturas de dependências linear, não linear e dependência somente nas caudas da distribuição multivariada. Além disso especifica qualquer tipo de distribuição para as distribuições marginais. Ademais, analisou-se a estrutura de dependência entre produtividade, preços futuros de contrato de soja negociados na Chicago Mercantil Exchange (CME) e a cotação do dólar. Esta análise tridimensional do problema do seguro de faturamento é inédita e foi utilizada pelo fato da soja produzida no Brasil ser exportada e os produtores utilizarem como referência internacional de preços a bolsa americana. Além disso, esta análise tridimensional via cópulas considera a variabilidade e a influência do dólar e o preço futuro da commoditie na modelagem do seguro. Todas as análises foram discutidas e comparadas com as taxas dos seguros aplicadas pelas seguradoras brasileiras. No caso do seguro de produtividade e faturamento (tridimensional), os resultados sugerem que as taxas cobradas pelas seguradoras estão superfaturadas quando comparadas com a metodologia apresentada. A superestimação da taxa dificulta a expressiva venda de seguros no Brasil, além de atrair agricultores com maiores riscos, fortalecendo o problema de seleção adversa. No caso do seguro de faturamento (bidimensional), em que não se leva em consideração a influência do câmbio (dólar) na modelagem, os resultados sugerem que as seguradoras subestimam as taxas do seguro de faturamento, o que pode levar a uma perda grande para a seguradora, pois esta pode estar considerando um risco muito menor do que deveria ser levado em consideração. Na realização das análises foi utilizado o software R. / The agricultural activity is one of the most important activities for humans, as it is a source of raw materials, food and energy. However, this activity presents two major risks: production and market. Agricultural insurance is the most efficient way of managing these risks. Insuring agricultural productivity allows to manage the risk of crop failure due to weather adversities. However, revenue insurance is a way to manage both the production and the market (prices) risks simultaneously. This study aims to present alternative pricing methods risks of agricultural productivity and billing. In modeling the distribution of yield, parametric distributions that capture symmetry, asymmetry and bimodality of the data were used, features usually found in yield in Brazil. In addition, the coupling methodology was used in multivariate analysis between yield and prices. This methodology offers an exceptional gain of multivariate problems compared to the Multivariate Normal distribution, as it takes into account structures of linear and non-linear dependencies and dependency only on the tails of multivariate distribution, in addition to specifying any distribution type for marginal distributions. In addition, we analyzed the dependence structure between yield soybean, future prices traded at the Chicago Mercantil Exchange(CME) and, exchange rate (USD/R$). The three-dimensional analysis of insurance billing via copulas considers variability and influence of dollar and price of commodities exported and traded at CME. All analyses were discussed and compared with insurance rates applied by insurance companies. All analysis are conducted using the R software.

A atividade agrícola é uma das atividades mais importantes para o ser humano, pois é fonte de matéria prima, alimentação e energia. No entanto, os principais grandes riscos desta atividade são os de produção e de mercado. A maneira mais popular de gerenciamento destes riscos são os seguros agrícolas. O seguro de produtividade agrícola gerencia o risco de quebra de produção relacionado às adversidades climáticas. Por sua vez, o seguro de faturamento agrícola é uma maneira de gerenciar os riscos de produção e de mercado (preços) conjuntamente. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar métodos alternativos para precificação dos riscos de produtividade e faturamento agrícola. Na modelagem da distribuição de produtividade utilizou-se distribuições paramétricas que capturam a simetria, a assimetria e a bimodalidade dos dados, características estas geralmente encontradas em produtividades brasileiras. Além disso, a metodologia de cópulas foi utilizada na análise multivariada entre produtividade e preço. Esta metodologia apresenta um ganho significante para estudos de problemas multivariados comparados à distribuição normal multivariada, pois pode-se levar em consideração estruturas de dependências linear, não linear e dependência somente nas caudas da distribuição multivariada. Além disso especifica qualquer tipo de distribuição para as distribuições marginais. Ademais, analisou-se a estrutura de dependência entre produtividade, preços futuros de contrato de soja negociados na Chicago Mercantil Exchange (CME) e a cotação do dólar. Esta análise tridimensional do problema do seguro de faturamento é inédita e foi utilizada pelo fato da soja produzida no Brasil ser exportada e os produtores utilizarem como referência internacional de preços a bolsa americana. Além disso, esta análise tridimensional via cópulas considera a variabilidade e a influência do dólar e o preço futuro da commoditie na modelagem do seguro. Todas as análises foram discutidas e comparadas com as taxas dos seguros aplicadas pelas seguradoras brasileiras. No caso do seguro de produtividade e faturamento (tridimensional), os resultados sugerem que as taxas cobradas pelas seguradoras estão superfaturadas quando comparadas com a metodologia apresentada. A superestimação da taxa dificulta a expressiva venda de seguros no Brasil, além de atrair agricultores com maiores riscos, fortalecendo o problema de seleção adversa. No caso do seguro de faturamento (bidimensional), em que não se leva em consideração a influência do câmbio (dólar) na modelagem, os resultados sugerem que as seguradoras subestimam as taxas do seguro de faturamento, o que pode levar a uma perda grande para a seguradora, pois esta pode estar considerando um risco muito menor do que deveria ser levado em consideração. Na realização das análises foi utilizado o software R. / The agricultural activity is one of the most important activities for humans, as it is a source of raw materials, food and energy. However, this activity presents two major risks: production and market. Agricultural insurance is the most efficient way of managing these risks. Insuring agricultural productivity allows to manage the risk of crop failure due to weather adversities. However, revenue insurance is a way to manage both the production and the market (prices) risks simultaneously. This study aims to present alternative pricing methods risks of agricultural productivity and billing. In modeling the distribution of yield, parametric distributions that capture symmetry, asymmetry and bimodality of the data were used, features usually found in yield in Brazil. In addition, the coupling methodology was used in multivariate analysis between yield and prices. This methodology offers an exceptional gain of multivariate problems compared to the Multivariate Normal distribution, as it takes into account structures of linear and non-linear dependencies and dependency only on the tails of multivariate distribution, in addition to specifying any distribution type for marginal distributions. In addition, we analyzed the dependence structure between yield soybean, future prices traded at the Chicago Mercantil Exchange(CME) and, exchange rate (USD/R$). The three-dimensional analysis of insurance billing via copulas considers variability and influence of dollar and price of commodities exported and traded at CME. All analyses were discussed and compared with insurance rates applied by insurance companies. All analysis are conducted using the R software.