Beurteilung von Wetterderivaten als Innovation im Risikomanagement landwirtschaftlicher Betriebe

Abstract

Wetterderivate sind relativ neue Instrumente im Risikomanagement. Sie bestimmen aus einem objektiv messbaren Wetterindex ihre Auszahlungssummen und überwinden somit einige Schwächen klassischer Versicherungslösungen, wie die Schadensfeststellung oder das moralische Risiko. Trotzdem wird ihnen in der deutschen landwirtschaftlichen Praxis relativ wenig Aufmerksamkeit gewidmet, obwohl das Risiko beispielsweise durch den Umbau der europäischen Agrarpolitik und den Einfluss von Extremwetterlagen steigt.<br /> Ein Problem des Derivates liegt in der Anpassungsgüte der Auszahlungen an den entstandenen Schaden. Die Schwierigkeit, ein Wetterderivat effektiv zu gestalten und somit nicht einzig Diversifikationseffekte zu nutzen, liegt in der Auswahl des geeigneten Zeitraumes für die Indexbildung und in der Ausgestaltung des Indexes. So können einerseits Pflanzen ausbleibende Niederschläge in einem Zeitraum durch Niederschläge im Folgezeitraum kompensieren, wodurch es nicht zwangsläufig zu Ertragsdepressionen kommt. Andererseits ist der Niederschlag nicht die einzige ertragsbildende Größe, weshalb aus ihr der Ertrag nicht exakt abgeleitet werden kann. Hierfür wird eine Analyse des Zusammenhanges zwischen Erträgen und Wettergrößen durchgeführt, um das Derivat bestmöglich an seinen Standort anzupassen.<br /> Aber selbst mit einem optimal angepassten Wetterderivat kann der Nutzen nicht einzig mit einer Burnanalyse bestimmt werden. Vergleicht man die Auszahlungsstruktur eines konkreten Derivates über die vergangenen Jahre und stellt so die risikoreduzierende Wirkung fest, so stehen zu wenige Jahre zur Verfügung um die Wirkung aussagekräftig beurteilen zu können. Züchterische Fortschritte und pflanzenbauliche Entwicklungen oder schleichende klimatische Änderungen sorgen dafür, dass in den Datenreihen Strukturbrüche vorkommen und so die Aussage verfälscht wird. Somit kann eine Beurteilung nur mit Hilfe von Modellen vorgenommen werden. Da diese Modelle nicht nur Wirkungstendenzen sondern die -stärke auswerten sollen, ist eine möglichst genaue Abbildung der Wirklichkeit notwendig.Aus diesem Grund wird eine Abschätzung anhand von Modellen vorgenommen, die auf Copulafunktionen beruhen. Diese können den Zusammenhang zwischen Wettergröße und Feldertrag besonders in den Rändern detailgetreu darstellen und erlauben das Kombinieren von nicht normalverteilten Funktionen. Aufbauend auf diesem Ansatz wird ein gesamtbetriebliches Modell für einen Standort untersucht und anschließend auf die Daten der einzelnen Landkreise Niedersachsens angepasst. Durch das Einzelmodell kann ein höheres Potential der Derivate aufgezeigt und durch die Modelle in den Kreisen überprüft werden. Durch die Anwendung auf die Kreise kann weiter der regionale Wettereinfluss auf die Eignung von Derivaten nachvollzogen werden.

<strong>Assessment of weather derivatives as an innovation in the risk management of farms</strong><br /> Weather derivatives are relatively new risk management instruments, using an objectively detectable weather index to calculate payoff. This overcomes problems of classical insurance like claims assessment or moral hazards. Nevertheless these instruments are not in focus of German agriculture, although risk potential growth by reorganization of agricultural police or climate change.<br /> One problem derivates are faced with is the relationship between damage and payoff. An effective Derivative, which not just uses diversification, needs a well selected measurement period and an optimal designed index. On the one hand plants can compensate missing precipitation in one period by the next, without losing yield potential, on the other hand there are other yield generating factors not included in index influencing yield. For this reason correlation between yield and weather index is analyzed, to adapt the derivative best possible to a given place.<br /> Analyzing the potential of an optimal designed weather derivate by burn analyses miss the goal to measure how useful a derivative is. Calculating the risk reduction given by the payoffs of an explicit derivative using the past years leads to problems, because breeder’s progress, horticultural development and climate change leads to structural breaks. For this reason models are used. To analyze the strength of the risk reduction the model has to build up the behaviour between the variables exactly and not just the principle relationship. For this reason copula functions are used, because the dependencies of the variables could be reflected in detail, especial in the tails and non normal distributions could be implemented. Using this approach a farm model is build up for a special place and afterword transferred to the districts of lower Saxony. The simple farm model shows a higher potential of weather derivatives compared to correlation based models. The models for the different districts show that regional weather structures are reflected in the potential of derivatives.