Hedging von Mengenrisiken in der Landwirtschaft – Wie teuer dürfen „ineffektive“ Wetterderivate sein?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the mid-nineties, agricultural economists discuss the suitability of “weather derivatives” as hedging instruments for volumetric risks in agriculture. Contrary to traditional insurance contracts, the payoffs of such derivatives are linked to weather indices (e.g. accumulated rainfall or temperature over a certain period) that are measured objectively at a defined meteorological station. While weather derivatives thus circumvent the problem of moral hazard and adverse selection, weather derivative markets for the agricultural sector are still in their infancy all-over the world. Some economists attribute this to theoretical valuation problems and the lack of a pricing method which is accepted by all market participants. Others think that the low hedging effectiveness of (standardized and non-customized) weather contracts cripple the market. Motivated by the question of how weather derivatives should be priced to agricultural firms, this paper describes a risk programming model which can be used to determine farmers’ willingness-to-pay (demand function) for weather derivatives. The model considers both the derivative’s farm-specific risk reduction capacity and the individual farmer’s risk acceptance. Applying it to the exemplary case of a Brandenburg farm reveals that even a highly standardized contract which is based on the accumulated rainfall at the capital’s meteorological station in Berlin-Tempelhof generates a relevant willingness-to-pay. We find that a potential underwriter could even add a loading on the actuarially fair price that exceeds the loading level of traditional insurances. Since transaction costs are low compared to insurance contracts, this indicates that there may be a significant trading potential.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle