Citricultura na região sul paulista: modelo de previsão econômica para tomada de decisão em condições de risco
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Data
2005-06-22
Autores
Paes, Andréa Regina [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O objetivo deste trabalho é modelar um sistema de informações para fins de previsão de resultados econômicos, sob condições de risco, da citricultura da região sul paulista, para auxiliar o produtor no planejamento financeiro da atividade citrícola. O sistema determina a distribuição de probabilidade e risco de obtenção de diferentes níveis de lucro operacional da produção (R$/ha), em função da alteração das variáveis críticas, preço de venda da caixa de laranja para indústria (R$/ha), produtividade (cx/pé) e custos operacionais de produção (R$/ha). Para desenvolver o sistema é utilizada a técnica de simulação de Monte Carlo e como base uma matriz de custos de produção de laranja para indústria da região sul paulista. As entradas são as variáveis críticas dadas a partir de sua distribuição de probabilidade. Três cenários são utilizados para previsão dos resultados econômicos, definidos por diferentes densidades de plantio (300, 476 e 512 plantas/ha). Os resultados obtidos por meio do modelo de previsão, para as três densidades de plantio, com base em estimativas para safra 2005 de preços de venda da caixa de laranja para indústria, produtividade e custos de produção, mostram que pomares mais adensados podem proporcionar maior lucratividade aos mesmos níveis de probabilidade e risco que pomares menos adensados até determinada densidade de plantio, em que o aumento da produtividade por área compense a elevação dos custos de produção. Observa-se que quanto maior o nível de lucratividade por área, maior o risco incorrido, pois para obtenção de níveis elevados de lucro é necessária a ocorrência simultânea de preço elevado e produtividade alta, que individualmente, apresentam menor freqüência ou probabilidade de ocorrência...
The objective of this study is to model an information system to forecast economic results, under risk conditions, of the orange production in the São Paulo south region, to aid the farmers in the financial planning. The system provides the probability and risk distribution to get different levels of operational profit of the production (R$/ha), due to the alteration of the critical variables, industry-destined orange box selling price (R$/box), productivity (box/tree) and production costs (R$/ha). The Monte Carlo simulation technique is used to develop the system and a cost-matrix specification of orange production for industry in the São Paulo south region as a base of the system. The inputs are the critical variables, given by its probability distribution. Three sceneries are used to forecasting the economic results, defined by different planting densities (300, 476 and 512 trees/ha). For the three plantation densities the results are obtained, based on the estimates for 2005 crop of the orange box sale prices for industry, productivity and production costs. It is verified that high planting densities can provide better economic results at the same probability and risk levels than low planting density, until certain planting density in which the increase of the productivity per area compensates the elevation of the production costs. It is observed that as larger the profitability level per area, as larger the incurred risk, because to obtain high levels of profit it is necessary the simultaneous occurrence of high price and high productivity that individually, presents smaller frequency or probability occurrence. The model allows the farmer to map situations that the property can face before their effective occurrence, identifying the risk variables that are decisive on the profitability and the impacts of their alterations in the economic results of the production...(Complete abstract click electronic access below)
The objective of this study is to model an information system to forecast economic results, under risk conditions, of the orange production in the São Paulo south region, to aid the farmers in the financial planning. The system provides the probability and risk distribution to get different levels of operational profit of the production (R$/ha), due to the alteration of the critical variables, industry-destined orange box selling price (R$/box), productivity (box/tree) and production costs (R$/ha). The Monte Carlo simulation technique is used to develop the system and a cost-matrix specification of orange production for industry in the São Paulo south region as a base of the system. The inputs are the critical variables, given by its probability distribution. Three sceneries are used to forecasting the economic results, defined by different planting densities (300, 476 and 512 trees/ha). For the three plantation densities the results are obtained, based on the estimates for 2005 crop of the orange box sale prices for industry, productivity and production costs. It is verified that high planting densities can provide better economic results at the same probability and risk levels than low planting density, until certain planting density in which the increase of the productivity per area compensates the elevation of the production costs. It is observed that as larger the profitability level per area, as larger the incurred risk, because to obtain high levels of profit it is necessary the simultaneous occurrence of high price and high productivity that individually, presents smaller frequency or probability occurrence. The model allows the farmer to map situations that the property can face before their effective occurrence, identifying the risk variables that are decisive on the profitability and the impacts of their alterations in the economic results of the production...(Complete abstract click electronic access below)
Descrição
Palavras-chave
Frutas citricas - Cultivo, Processo decisorio, Previsão econômica, Condições de risco, Citricultura, Citriculture, Decision making, Risk conditions
Como citar
PAES, Andréa Regina. Citricultura na região sul paulista: modelo de previsão econômica para tomada de decisão em condições de risco. 2005. ix, 70 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas, 2005.