Efecto del empleo de coeficientes de correlación de precios calculados con series de distinta longitud en los resultados económicos de un portfolio agrícola
El objetivo del presente trabajo es evaluar el impacto de diferentes coeficientes de correlación de precios sobre la estimación del riesgo asociado a un portfolio agrícola. El estudio se efectuó sobre un portfolio de cultivos constituidos por trigo, girasol, maíz, soja de primera y soja de segunda e...
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Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
2011
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rfa:2011berger2021-10-14T14:24:51Z Berger, Ariadna María Frank, Luis Enrique Pena de Ladaga, Beatriz Susana Westen, Irene Sharon 2011 El objetivo del presente trabajo es evaluar el impacto de diferentes coeficientes de correlación de precios sobre la estimación del riesgo asociado a un portfolio agrícola. El estudio se efectuó sobre un portfolio de cultivos constituidos por trigo, girasol, maíz, soja de primera y soja de segunda en la zona oeste de la provincia de Buenos Aires. El análisis de riesgo se realizó mediante simulación Monte Carlo. Se consideraron como variables aleatorias los precios de los granos y los rindes de los cultivos. Para calcular distintas matrices de correlación se utilizarón cuatro series de precios (precios mensuales de los últimos 20 años, precios en el mes de cosecha de los últimos 20 años, precios mensuales de los últimos 5 años y precios en el mes de cosecha de los últimos 5 años). Se obtuvieron así cuatro modelos que sólo diferían en la matriz de correlación de precios. Se concluyó que el desvío estándar del resultado obtenido usando distintas matrices de correlación para las distribuciones de los precios de los granos difiere estadísticamente de un modelo a otro. Por lo tanto, en la evaluación del riesgo de un portfolio de actividades correlacionadas, debería prestarse especial atención en la elección de series de datos para la definición de los coeficientes de correlación a utilizar. grafs., tbls. application/pdf http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/rfa/document/2011berger spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía info:eu-repo/semantics/openAccess openAccess http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/page/biblioteca#section4 Revista de la Facultad de Agronomía Vol.31, no.1-2 53-63 http://agronomiayambiente.agro.uba.ar/index.php/AyA RIESGO PRECIOS EVALUACION METODOS MODELOS DE SIMULACION Efecto del empleo de coeficientes de correlación de precios calculados con series de distinta longitud en los resultados económicos de un portfolio agrícola The effect of price correlation coefficients calculated with series of different lengths on the economic performance of an agricultural portfolio article info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion publishedVersion |
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El objetivo del presente trabajo es evaluar el impacto de diferentes coeficientes de correlación de precios sobre la estimación del riesgo asociado a un portfolio agrícola. El estudio se efectuó sobre un portfolio de cultivos constituidos por trigo, girasol, maíz, soja de primera y soja de segunda en la zona oeste de la provincia de Buenos Aires. El análisis de riesgo se realizó mediante simulación Monte Carlo. Se consideraron como variables aleatorias los precios de los granos y los rindes de los cultivos. Para calcular distintas matrices de correlación se utilizarón cuatro series de precios (precios mensuales de los últimos 20 años, precios en el mes de cosecha de los últimos 20 años, precios mensuales de los últimos 5 años y precios en el mes de cosecha de los últimos 5 años). Se obtuvieron así cuatro modelos que sólo diferían en la matriz de correlación de precios. Se concluyó que el desvío estándar del resultado obtenido usando distintas matrices de correlación para las distribuciones de los precios de los granos difiere estadísticamente de un modelo a otro. Por lo tanto, en la evaluación del riesgo de un portfolio de actividades correlacionadas, debería prestarse especial atención en la elección de series de datos para la definición de los coeficientes de correlación a utilizar. |
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