Management klimabedingter Risiken in der Landwirtschaft mit Hilfe von Wetterderivaten
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Der Agrarsektor ist aufgrund seiner Naturverbundenheit in besonderem Maße von Wetterrisiken betroffen. Als Folge des Klimawandels ist zudem davon auszugehen, dass Schwankungen im Witterungsverlauf zukünftig zunehmen werden. Das wetterbezogene Risikomanagement wird also noch weiter an Bedeutung gewinnen. Ein relativ neues Instrument zur Steuerung des Mengenrisikos stellen sog. Wetterderivate dar. Obwohl Wetterderivate gegenüber traditionellen Versicherungen Vorteile aufweisen (keine Moral-Hazard- und Adverse-Selektion-Problematik), ist der Markt für diese Produkte in der Landwirtschaft noch relativ klein. Dies wird u.a. darauf zurückgeführt, dass nicht klar ist, ob und in welchem Umfang Wetterderivate aufgrund des ihnen innewohnenden Basisrisikos und der Schwierigkeiten bei ihrer Bepreisung ein nützliches Risikomanagementinstrument in der Landwirtschaft darstellen. Das Hauptziel des Forschungsvorhabens besteht deshalb darin, die potenzielle Nachfrage und das potenzielle Angebot für wetterindexbasierte Versicherungen in der Landwirtschaft bei unterschiedlichen Wetter- und Produktionsbedingungen normativ zu bestimmen. Dazu ist die Lösung von drei zusammenhängenden Problembereichen erforderlich: 1. die statistische Modellierung der relevanten Wettervariablen, 2. die Spezifikation des Wetter-Ertrags-Zusammenhangs und die Analyse des Basisrisikos sowie 3. die Bewertung von Wetterderivaten. Die Ergebnisse zeigen, dass der Berücksichtigung von Wetterprognosen bei der Bepreisung von Wetterderivaten eine große Bedeutung zukommt. Darüber hinaus wird deutlich, dass das geografische Basisrisiko bei Niederschlagsderivaten reduziert werden kann, indem man mehrere Derivate der Nachbarstationen kombiniert, anstatt sich nur mit der nächsten Nachbarstation zu versichern. Außerdem zeigt sich, dass die risikoreduzierende Wirkung eines Wetterderivates basierend auf einem Mischindex nicht signifikant höher ist als die gleichzeitige Verwendung mehrerer Wetterderivate mit unterschiedlichen einfachen Indizes. Die Ergebnisse zeigen auch, dass in der Nordchinesischen Tiefebene eine auf einem Niederschlagsindex basierte Versicherung zu einer deutlich unterschiedlichen Risikoreduzierung bei Mais- und Weizenerlösen führt. Zudem wird deutlich, dass die Hedgingeffektivität einer bestimmten wetterindexbasierten Versicherung gemessen auf der Grundlage aggregierter Erträge deutlich höher ausfällt als die Hedgingeffektivität, die sich auf betriebsindividueller Ebene erreichen lässt. Der Verwendung einzelbetrieblicher Daten bei der Wirkungsanalyse von Wetterderivaten kommt also eine besondere Bedeutung zu. Die Ergebnisse eines Diskrete Choice Experiments zeigen, dass Landwirte sowohl Ertragsausfallversicherungen als auch Indexversicherungen selbst bei hohen Basisrisiken nachfragen würden, wenn sie entsprechend günstig angeboten werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2011): Meteorological Forecasts and the Pricing of Temperature Futures. In: Journal of Derivatives 19 (2): 45–60
Ritter, M.; Mußhoff, O.; Odening, M.
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(2011): Weather Index-based Insurances for Farmers in the North China Plain - An Analysis of Risk Reduction Potential and Basis Risk. In: Agricultural Finance Review 71 (2): 218-239
Heimfarth, L.E.; Mußhoff, O.
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(2012): Hedging Weather Risk on Aggregated and Individual Farm-level - Pitfalls of Aggregation Biases on the Evaluation of Weather Index-based Insurance. In: Agricultural Finance Review 72 (3): 471-487
Heimfarth, L.E.; Finger, R.; Mußhoff, O.
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(2012): Risikomanagement in landwirtschaftlichen Betrieben: Eine Analyse der Akzeptanz von Wetterversicherungen mit Hilfe von Discrete-Choice Experimenten. In: German Journal of Agricultural Economics 61 (2): 63-79
Liebe, U.; Maart, S.C.; Mußhoff, O.; Stubbe, P.
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(2013): Hedging Effectiveness of Weather Derivatives in Arable Farming - Is there a Need for Mixed Indices? In: Agricultural Finance Review 73 (2): 358-372
Pelka, N.; Mußhoff, O.
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Minimizing Geographical Basis Risk of Weather Derivatives using a Multi-site Rainfall Model. In: Computational Economics, June 2014, Volume 44, Issue 1, pp 67–86
Ritter, M.; Mußhoff, O.; Odening, M.
