search
for
 About Bioline  All Journals  Testimonials  Membership  News


Agricultura Técnica
Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA
ISSN: 0365-2807
EISSN: 0365-2807
Vol. 62, No. 4, 2002, pp. 583-595
Bioline Code: at02055
Full paper language: Spanish
Document type: Research Article
Document available free of charge

Agricultura Técnica, Vol. 62, No. 4, 2002, pp. 583-595

 en Selection of Portfolios of Economically Optimal Crop Rotations for the Andean Foothills of the VIIIth Region, Chile
González, Jorge U.; Francisco, Emilio G. & Foster, William B.

Abstract

Farmers select productive alternatives under risk in accordance with agronomic and economic considerations. This study was based on historical economic information generated in a long-term study (1980-1996) of the National Agricultural Research Institute of rotations in dry land areas in the Andean foothills, VIII Region, Chile. Optimum economic portfolios were quantified, selected and analyzed according to their Net Real Margin ($) and Standard Deviation, applying the concepts of the Portfolio Selection Theory or Expected-Variance Analysis (E-V Analysis), and relations with the decision processes of the farmers in a risk context. The study was carried out for farmers with different risk-aversions and farm sizes using a quadratic computer program. The net expected margin of the optimal portfolios varied between $170,000 ha-1 to $211,000 ha-1, increasing when farm size and risk aversion are lower. The optimum economic portfolios basically included the rotations: wheat/oats, wheat/sowed pasture (3 years) and wheat/natural pasture/oats. When farm size and the risk aversion increased, the rotation wheat/oat reduced its participation, and the cattle rotations increased strongly. Based on an E-V Analysis, it was feasible to select optimal economic portfolios that were relatively stable and coherent with proposals of development for the zone.

Keywords
dry land, risk aversion, expected variance analysis

 
 es Selección de Portfolios de Rotaciones Culturales Economicamente Optimos para la Precordillera Andina de la VIII Región
González, Jorge U.; Francisco, Emilio G. & Foster, William B.

Resumen

Los agricultores seleccionan alternativas productivas bajo riesgo de acuerdo a consideraciones agronómicas y económicas. Este estudio se basó en información económica histórica generada en un estudio de largo plazo (1980-1996) del Instituto de Investigaciones Agropecuarias, de rotaciones de secano para la precordillera andina de la VIII Región. Se cuantificaron, seleccionaron y analizaron portfolios económicamente óptimos de dichas rotaciones, según su margen neto real y desviación estándar, aplicando los conceptos de la teoría de selección de portfolios ó análisis esperanza-varianza (Análisis E-V) y relaciones con los procesos de decisión de los agricultores en un contexto de riesgo. El estudio se realizó para agricultores con distintas aversión al riesgo y superficie predial, utilizando programación cuadrática computacional. El margen neto esperado de los portfolios óptimos varió de $ 170.000 ha-1 a $ 211.000 ha-1, incrementándose cuanto menor es el predio y la aversión al riesgo. Se determinó que los portfolios óptimos económicos incluyeron básicamente las rotaciones trigo-avena, trigo-pradera sembrada (3 años) y trigo-pradera natural (2 años)-avena. Cuando la superficie predial y la aversión al riesgo aumentan, la rotación trigo-avena disminuye su participación, y las rotaciones ganaderas la incrementan fuertemente. Basándose en el Análisis E-V, fue factible seleccionar portfolios económicamente óptimos relativamente estables y coherentes con propuestas de desarrollo para la zona.

Palabras-clave
secano, aversión al riesgo, análisis esperanza - varianza

 
© Copyright 2002 - Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA (Chile)
Alternative site location: http://www.inia.cl/at/agritec.htm

Home Faq Resources Email Bioline
© Bioline International, 1989 - 2024, Site last up-dated on 01-Sep-2022.
Site created and maintained by the Reference Center on Environmental Information, CRIA, Brazil
System hosted by the Google Cloud Platform, GCP, Brazil