Insuring Eggs in Baskets: Should the Government Insure Individual Risks?
Notice bibliographique
Résumé
The vast majority of crop and revenue insurance policies sold in North America are single‐crop policies that insure against low yields or low revenues for each crop grown on a particular farm. This practice of insuring one crop at a time runs counter to the traditional risk management practice of diversifying across several enterprises to avoid putting all of one's eggs in a single basket. This paper examines the construction of a whole‐farm crop revenue insurance program to include livestock price risk. The results show that at coverage levels of 95% or lower, the fair insurance premiums for this product on a well‐diversified Iowa farm are far lower than the fair premiums for the corn crop alone on the same farm. The calculation of premium rates for the whole‐farm insurance product is derived from a method for imposing correlations first proposed by Iman and Conover in 1982. The potential income transfer from crop insurance is also examined. We find that the income transfer due to the subsidization of single‐commodity policies is greater than the total premium for whole‐farm policies. La grande majorité de polices d'assurances de récolte et de revenu agricole vendues en Amérique du nord sont des polices de récolte individuelle qui assurent contre des rendements faibles ou bas revenu pour chaque récolte cultivée par une ferme particulière. Cette pratique de n'assurer une récolte à la fois fonctionne à l'opposé de la pratique traditionnelle de gestion des risques par la diversification à travers plusieurs entreprises pour éviter de mettre tous ses oeufs dans un seul panier. Cet article examine la construction d'un programme d'assurance agricole pour l'ensemble des récoltes produites par une ferme y compris le bétail évalue le risque. Les résultats montrent qu'aux niveaux d'assurance plus petits ou égaux à 95 pourcents, les primes d'assurance justes pour ce type de police pour une ferme bien diversifiée de l'Iowa sont bien inférieures aux primes justes pour une police de simple couvrant le maïs et ce pour la même ferme. Le calcul des taux de prime pour une police couvrant l'ensemble des récoltes est dérivé d'une méthode pour imposer des corrélations originalement proposée par Iman et Conover en 1982. Le transfert potentiel de revenu à partir de l'assurance de récolte agricole est également examiné. Nous trouvons que le transfert de revenu dûà la subvention des polices pour récolte singulière est plus grand que la prime entière pour une police couvrant l'ensemble des récoltes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».