This thesis examines a newly proposed density estimator in order to evaluate its usefulness for government crop insurance programs confronted by the problem of adverse selection. While the Federal Crop Insurance Corporation (FCIC) offers multiple insurance programs including Group Risk Plan (GRP), what is needed is a more accurate method of estimating actuarially fair premium rates in order to eliminate adverse selection. The Empirical Bayes Nonparametric Kernel Density Estimator (EBNKDE) showed a substantial efficiency gain in estimating crop yield densities. The objective of this research was to apply EBNKDE empirically by means of a simulated game wherein I assumed the role of a private insurance company in order to test for profit gains from the greater efficiency and accuracy promised by using EBNKDE. Employing EBNKDE as well as parametric and nonparametric methods, premium insurance rates for 97 Illinois counties for the years 1991 to 2010 were estimated using corn yield data from 1955 to 2010 taken from the National Agricultural Statistics Service (NASS). The results of this research revealed substantial efficiency gain from using EBNKDE as opposed to other estimators such as Normal, Weibull, and Kernel Density Estimator (KDE). Still, further research using other crops yield data from other states will provide greater insight into EBNKDE and its performance in other situations.

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.