Determinación del capital económico requerido para cubrir el riesgo de desastres naturales en Veracruz, México: Un enfoque de cópulas arquimedianas

  • Nora Gavira Durón Universidad de las Américas Puebla
  • Salvador Cruz Aké Instituto Politécnico Nacional
  • Francisco Venegas Martínez Instituto Politécnico Nacional
Palabras clave: Cópula, precipitación pluvial, desastre hidrometeorológico, valores extremos

Resumen

El cambio climático y diversos fenómenos meteorológicos han ocasionado grandes catástrofes en México, principalmente en aquellos estados y municipios vulnerables a este tipo de fenómenos. El presente trabajo desarrolla un modelo estocástico para valuar un derivado climático, en el cual se supone que las temperaturas máxima y mínima y la precipitación son las únicas variables que describen un desastre hidrometeorológico por inundación, huracán o ciclón en el municipio de Poza Rica, Veracruz. Esto se hace a través de simulaciones de cópulas elípticas del tipo normal y cópulas arquimedianas del tipo Gumbel. Asimismo, se desarrolla un indicador de vulnerabilidad mediante el nivel de urbanización y cantidad de población. Por último, se determina el capital mínimo que el Fondo de Desastres Naturales (FONDEN) debe mantener para hacer frente a un evento. Los resultados muestran que las simulaciones de cópulas normales con valores extremos en las distribuciones marginales presentan el mejor ajuste.

Citas

Achim, M. (2012). Mathematical methods used for calculate insurance premium to the property insurance. Annals of the University of Petrosani Economics, 12 (2), 14-20.

Balakrishnan, N. & Lai, C. (2009). Continuous bivariate distributions. Second edition. New York: Springer.

Berkhouta, F., Hertina, J. & Jordanb, A. (2002). Socio-economic futures in climate change impact assessment: Using scenarios as ‘Learning Machine’. Global Environmental Change, 12 (2), 83-95.

Bollin, C., Cárdenas, C., Hahn, H. & Vatsa, K. (2003). Red de Desastres Naturales. Gestión de riesgo de desastres por comunidades y gobiernos locales. Washington, DC: Banco Interamericano de Desarrollo, Serie de Estudios Diálogo Regional de Política. Recuperado de http://services.iadb.org/wmsfiles/products/Publications/762731. pdf

Botzen, W. W., Van den Bergh, J. M. & Bouwer, L. M. (2010). Climate change and increased risk for the insurance sector: A global perspective and an assessment for the Netherlands. Natural Hazards, 52 (3), 577-598.

Bréchet, T., Camacho, C. & Veliov, V. M. (2011). Model predictive control, the economy, and the issue of global warming. Springer Science Business Media. LLC 2011, 25-48.

Cámara de Diputados (6 de mayo de 2016). Indicadores y estadísticas (macroeconomía) 1998-2015. México: Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (CEFP). Recuperado de http://www.cefp.gob.mx/Pub_Macro_Estadisticas.htm

CENAPRED Centro Nacional de Prevención de Desastres-SEGOB Secretaría de Gobernación (6 de mayo, 1980-2014). Especiales/Impacto socioeconómico de los desastres en México. Recuperado de http://www.cenapred.gob.mx/PublicacionesWeb/ buscar_buscaSubcategoria?categoria=SERIES+ESPECIALES+%2F&subcategori a=IMPACTO+SOCIOECON%26Oacute%3BMICO+DE+LOS+DESASTRES+E N+M%26Eacute%3BXICO&palabraClave=de+los+Desastres+en

Chen, S. & Huang, T. (2007). Nonparametric estimation for copula functions for dependence modelling. Canad. J. Statist, 35 (2), 265-282.

Cherubini, U., Luciano, E. & Vecchiato, W. (2004). Copula methods in finance. West Sussex: John Wiley & Sons.

Ciscara, J. C., Iglesiasb, A., Feyenc, L., Szabóa, L., Van Regemortera, D. & Amelunge, B. (2011). Physical and economic consequences of climate change in Europe. HansJoachim Schellnhuber. Potsdam Institute for Climate Impact Research, Patsdam, Germany, 108 (7), 2678-2683.

De Matteis, R. (2001). Fitting copulas to data. Diploma thesis. Zurich: Institute of Mathematics of the University of Zurich.

Duangmanee, K. & Fransen, E. (2013). Adaptation of thai insurance in light of natural disasters: an investigation of developments in major rice crop insurance. Applying the area-yield approach. Research Journal of Finance and Accounting, 4 (17), 1- 10.

Dumm, R. E., Eckles, D. L., Nyce, C. & Volkman-Wise, J. (2015). Demand for Catastrophe insurance and the representative heuristic. Florida State University (en proceso de publicación).

Fischer, G., Shah, M., Tubiello, F. N. & Van Velhuizen, H. (2005). Socio-economic and climate change impacts on agriculture: An integrated assessment, 1990-2080. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci, B360, 2067-2083.

Hernández, U. A., Bravo, L. C. & Díaz, J. (2010). Reseña del huracán “Karl” del océano Atlántico. México: Coordinación General del Servicio Meteorológico Nacional .

INEGI Instituto Nacional de Estadística y Geografía (6 de mayo de 2016). Censos y Conteo de población y vivienda 1990-2010. Recuperado de http://www.inegi.org. mx/est/contenidos/proyectos/ccpv/

Magaña, R. V. (2004). Los impactos de El Niño en México. México: Universidad Nacional Autónoma de México/Secretaría de Gobernación.

Milrad, S. M., Gyakum, J. R. & Atallah, E. H. (2015). MiA Meteorological Analysis of the 2013 Alberta Flood: Antecedent large-scale flow pattern and synoptic-dynamic characteristics. Monthly Weather Review, 143 (7), 2817-2841.

Nelsen, R. (2006). An introduction to copulas. Second edition. Portland. USA: Springer.

SAGARPA Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (2012). México: El sector agropecuario ante el desafío del cambio climático. Vol. I. México: SAGARPA/FAO.

SEGOB Secretaría de Gobernación-Sistema Nacional de Protección Civil México (2015). Insumos autorizados por declaratoria de emergencia 2015. SEGOB-Dirección General para la Gestión de Riesgos DGGR (FONDEN).

Schweizer, B. & Sklar, A. (2005). Probabilistic metric spaces. Republicación de la edición de 1983, con referencias y notas. New York: Dover.

SHCP Secretaría de Hacienda y Crédito Público (2005). Acuerdo por el que la Secretaría de Hacienda y Crédito Público emite las Reglas de Operación del Subsidio a la Prima del Seguro Agropecuario. Diario oficial de la Federación, 17 de febrero.

Sklar, A. (1959). Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l’Institut de Statistique de L’Université de Paris, 8, 229-231.

SNPC, C. (2014). Características e impacto socioeconómico de los principales desastres ocurridos en la República Mexicana en el año 2012. México: Secretaría de Gobernación.

Tol, R. S. (2009). The economic effects of climate change. The Journal of Economic Perspectives, 23 ( 2), 29-51.

Trenberth, K. E. (1997). The definition of El Niño. Bull. Amer. Meteor. Soc., 78 (6), 2771-2777.

Turvey, C. (1999). The essentials of rainfall derivatives and insurance. Department of Agricultural Economics and Business, The University of Guelph.

Turvey, C. G., Kong, R. & Belltawn, B. C. (2009). Weather risk and the viability of weather insurance in western China. Selected Paper annual conference of the American Agricultural Economics Association Milwaukee Wisconsin, pp. 26-28.

Walsh, K. & Pittock, A. (1998). Potential changes in tropical storms, hurricanes, and extreme rainfall events as a result of climate change. Climatic Change, 39 (2-3): 199-213.

Venegas-Martínez, F. (2008). Riesgos financieros y económicos. Productos derivados y decisiones económicas bajo incertidumbre. 2a. ed. México: Cengage Learning.

Venegas-Martínez, F., Medina Hurtado, S., Jaramillo, J. A. & Ramírez Atehortúa, F. H. (2008). Riesgos financieros y económicos. 1a. ed. Colombia: Universidad de Medellín, Colombia.

Publicado
2018-07-12
Cómo citar
Gavira Durón, N., Cruz Aké, S., & Venegas Martínez, F. (2018). Determinación del capital económico requerido para cubrir el riesgo de desastres naturales en Veracruz, México: Un enfoque de cópulas arquimedianas. EconoQuantum, 15(1), 7-29. https://doi.org/10.18381/eq.v15i1.7110