
Estudios de Caso |
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Cornell y Purdue usan @RISK para evaluar la política agrícola de Estados Unidos El gobierno de Estados Unidos gastó $24,000 millones en programas para granjas en el año 2000. Los fondos se distribuyeron a través de diferentes políticas de mejora de los ingresos y reducción de riesgos. Por ejemplo, algunos programas proporcionaron protección de precios, otros subsidios directos, y otros subsidiaron la compra de seguros de cosecha. ¿Cómo reducen el riesgo agrícola estos programas, individual y colectivamente? ¿Estos programas tienen los efectos deseados? ¿El dinero ayuda a los productores a reducir riesgos y, por lo tanto, sirve para desincentivar la compra de seguros de cosecha? ¿Hay alguna forma mejor de gestionar el riesgo agrícola? Los investigadores de la Universidad de Cornell y de la Universidad de Purdue realizaron recientemente un estudio que evalúa el impacto que tienen los programas para granjas de Estados Unidos sobre las ganancias de las granjas y responde a algunas de las preguntas anteriores. Los investigadores usaron @RISK de Palisade para crear un modelo de simulación que ilustra el efecto que tienen los instrumentos de la política del gobierno sobre los ingresos de las granjas. El modelo de simulación de @RISK Resultados del estudio La contribución de @RISK Brent Gloy, profesor adjunto del departamento de Economía Aplicada y Gestión de la Universidad de Cornell, fue uno de los investigadores. “@RISK fue vital para el modelo de simulación. Nos permitió incorporar incertidumbres y ejecutar simulaciones aleatorias de diferentes escenarios”. Gloy añade: “La capacidad de @RISK de correlacionar distribuciones de variables aleatorias fue esencial para el modelo. Además, usamos las estadísticas de salida de @RISK para comparar los diferentes escenarios del modelo”. Impacto de la política El estudio fue publicado recientemente en Review of Agricultural Economics. Para obtener más información sobre el estudio, póngase en contacto con Brent Gloy llamando al +1607-255-9822 o en bg49@cornell.edu. » @RISK | |
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