Publicación: Evaluación de las condiciones de riesgos asociados a la producción del arroz en el departamento del Meta
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Resumen en español
En el presente trabajo se abordan los diferentes modelos de evaluación del riesgo (Orange Book, el Estándar Australiano y el ISO 31000 Gestión Riesgo), proponiendo un nuevo modelo aplicado al cultivo arroz. Como resultado se puede afirmar que Los riesgos más probables son la competencia y el riesgo climático; siendo este último el de mayor impacto. Los riesgos que mayor impacta las finanzas de los arroceros después de los climáticos son la competencia, el mercado de clientes asociado a los precios y los llamados riesgos bióticos (malezas, roedores, insectos). También tienen gran impacto los riesgos financieros (financiación, liquidez) y los asociados con mercados internacionales (importación de arroz, dólar, etc.). Se calcularon análisis de regresión y correlación entre las siguientes variables: Brillo Solar, Hectáreas sembradas de arroz mecanizado en el departamento del Meta, Producción de arroz mecanizado en toneladas en el departamento del Meta, Rendimiento por Hectárea: Precios del Arroz Paddy verde, Precio del arroz Blanco. No se encontró correlación entre el Brillo solar y ninguna de las variables asociadas a la producción de arroz. Se encontró una correlación muy alta (R=0,94) entre la Producción y el número de área sembrada. Se encontró correlación positiva muy alta (R=0.99) entre el Precio del arroz Paddy verde y el precio del arroz blanco.
Resumen en inglés
Project is based in the different risk assessment models (Orange Book, the Australian Standard and ISO 31000 Risk Management) applied to propose a new rice cultivation risk model. As a result, we can affirm that the most likely risks are competition and climate (that has the greater impact). The greater impact risks in the finances (after the climatic risk) are: competitors, the customer market associated with prices, and the biotic risks (weeds, rodents, and insects). Financial risks (financing, liquidity) and those associated with international markets (import of rice, dollar, etc.) also have a great impact. It was calculated Regression and correlation analysis between the following variables: Solar Brightness, mechanized rice Hectares planted with at Meta State, mechanized rice Production (tons) at Meta State, Yield by Hectare: Prices of Paddy Green Rice, Price of White rice. No correlation was found between the solar brightness and any of the variables associated with rice production. A very high correlation (R = 0.94) was found between Production and the number of planted area. A very high positive correlation (R = 0.99) was found between the Price of green Paddy rice and the price of White rice.