SEGUROS - [PORTADA]

    EL IMPACTO DE LAS TÉCNICAS DE MUESTREO EN LA INDEMNIZACIÓN DE LOS SEGUROS AGRARIOS

  

  

   

RESUMEN

INTRODUCCIÓN

SEGUROS AGRARIOS: TASACIÓN

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

ERRORES

SUPERFICIE DE LA PARCELA

CONCLUSIONES

BIBLIOGRAFÍA

    RESUMEN

El seguro agrario está gestionado por ENESA (Entidad Estatal de Seguros Agrarios) a través de una normativa general y de una normativa específica para cada cultivo. En el caso de sufrir siniestro, la probable indemnización supondrá un ingreso para la empresa.

La cuantía de esta indemnización estará condicionada por las referidas Normas específicas de cada cultivo, en donde se concreta, entre otros, el tipo y tamaño del muestreo. La empresa agraria se está limitando tradicionalmente a aceptar las condiciones y especificaciones propuestas, sin realizar un juicio crítico de las mismas y de sus consecuencias. Por ello es necesario realizar un análisis de los distintos procedimientos de muestreo y sus implicaciones.

    INTRODUCCIÓN

La gestión del riesgo ocupa un nivel cada vez más importante en la gestión empresarial.

El desarrollo de instrumentos financieros de eficacia reconocida para los tipo de cambio o los tipos de interés puede y debe extenderse a otros ámbitos.

En la empresa agraria el riesgo derivado de la variabilidad climática se ha cubierto fundamentalmente con recurso al seguro, que ha sido oficialmente potenciado como instrumento de política agraria tendente a garantizar el mantenimiento de las rentas de las empresas agrarias.

La potenciación del seguro como garante de rentas agrarias ha conducido a una cierta burocratización del mismo, convirtiendo en tareas rutinarias la contratación y, lo que es más peligroso, la gestión de indemnizaciones derivadas de los incidentes producidos.

La generalización de los procesos vinculados al seguro ha derivado en una estandarización de las operaciones, recogidas en normas, que por su publicación en los medios oficiales, adquieren el carácter de obligado cumplimiento.

Hasta que punto la norma se adapta a la realidad y por lo tanto resulta eficaz para la protección frente al riesgo que tratamos de cubrir o por el contrario la estandarización de la norma conduce a una escasa flexibilidad de aplicación que inutiliza la eficacia del sistema para la protección convirtiéndola en un camino de reclamaciones y recursos que elevan el coste real para la empresa agraria.

Uno de los aspectos más controvertidos de la normativa para la aplicación del seguro es el tamaño muestral fijado para el cálculo de las indemnizaciones ¿hasta que punto los tamaños muestrales normalizados cubren las necesidades de información , derivadas del accidente producido para el cálculo de las indemnizaciones?.

El objetivo de este trabajo es comparar los tamaños muestrales normalizados con los derivados de distintas incidencias del siniestro en la empresa asegurada.

    SEGUROS AGRARIOS: TASACIÓN

Los Seguros Agrarios presentan cobertura de 48 producciones (1.999) y en Tarifa General de Pedrisco e Incendio más de 70 producciones, por productos 27 Líneas Viables y 28 Líneas Experimentales. Los criterios de definición de riesgos, cobertura y valoración quedan determinados por la Ley y Reglamento del Seguro Agrario Combinado, por las Condiciones Especiales del Seguro, por la Norma General de Peritación, y sobre todo por las Normas Específicas de Peritación de los daños. En las dos últimas y sobretodo en las Normas especificas, es donde se determina con profundidad la normativa de aplicación en la peritación. Para ello se han publicado 25 Normas Específicas, de las cuales 10 han sido modificadas, desde su entrada en vigor, motivadas por la práctica adquirida, modificaciones relativas a determinados aspectos de la valoración, tanto en calidad como en cantidad.

Como establece la Norma General, la peritación deberá efectuarse con criterios objetivos y técnicos, comprendiendo un conjunto de observaciones y evaluaciones conducentes a la determinación de la indemnización de los daños ocasionados por los riesgos cubiertos sobre los cultivos. La tasación de los daños se realizará mediante la toma de muestras, siguiendo un sistema de muestreo aleatorio , estratificado, muestreo sistemático o cualquier otro muestreo que resulte adecuado .

Tipos de muestreos

Existen tres grandes grupos de cultivos cubiertos por Seguros Agrarios, Uva de vinificación , Cítricos y Frutales, que se diferencian en gran medida del resto, por volumen total de primas, como por su siniestralidad.

 

  Pólizas Siniestralidad
Cítricos 39.337x106 25.101 x106
Frutales    
 -Albaricoque
 -Ciruelo
 -Manzano
 -Melocotón
 -Pera
 -Uva de vinificación
5.883 x 106
2.862 x 106
18.184 x 106
24.031 x 106
12.705 x 106
53.055 x 106
5.783 x 106
2.984 x 106
22.102 x 106
26.119 x 106
14.487 x 106
53.750 x 106

  

Representando todos ellos, un 43,74 % en primas y un 37,22% en siniestralidad.

En las Normas Específicas de peritación en todas ellas, no hacen importantes distinciones en el apartado Muestreo, donde se definen clase y tamaño mínimos de muestras. Así la Norma Específica de peritación en Uva de vinificación, cuando habla de Muestreo dice: las muestras en cada parcela se tomarán mediante muestreo aleatorio, sistemático o estratificado si fuese procedente. Excluyéndose elementos como los que delimitan el contorno de la parcela, líneas colindantes a elementos permanentes del interior. Se excluirán, igualmente, aquellas cepas que no sean representativas del conjunto muestreado. En el caso de procederse a un muestreo aleatorio estratificado, las muestras se distribuirán proporcionalmente al número de individuos de la población existente en cada estrato.

Las Normas específicas de peritación, en relación al tipo de muestreo, tanto para el caso de cítricos como para el de frutales, no se diferencian del de uva de vinificación.

En relación a muestras mínimas, en el cultivo de uva de vinificación, se determina en 6 uds/ha, y un suplemento por exceso de superficie de 3 uds/ha., en el cultivo de Cítricos, en formación de parcela libre: 3 uds/ha, y suplemento por exceso de 2 uds/ha, en formación dirigida: 6 uds/ha y por exceso de superficie de 4 uds/ha., y por último en cultivo de frutales, en formación de parcela libre: 3 uds/ha, y suplemento por exceso de 2 uds/ha, en formación dirigida: 6 uds/ha y por exceso de superficie de 2 uds/ha.

En ningún apartado se define el concepto de elemento representativo del conjunto muestreado, punto importante puesto que su exclusión por norma es automático.

También se detecta importantes incorrecciones a la Norma como son, la aleatoriedad, muestreo sistemático (factor K), ¿cuando se debe realizar un muestreo aleatorio simple o estratificado?, etc.

    MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

La norma nos determina el tamaño mínimo de muestras, pero no concreta en base a que hipótesis se parte, viéndonos por tanto en una importante falta de información, que si bien como Norma, no es discutible, no nos permite realizar las determinaciones, que nos confirme si la tasación se realiza con niveles de integridad. Dicho de otro modo, no nos indica entre otros; sobre que nivel de confianza esta instaurado el tamaño mínimo de muestra; sobre que varianza, y sobretodo que error máximo es el definido, como de todos es bien sabido, éstas son las hipótesis que nos permiten fijar correctamente el tamaño mínimo de muestra de modo óptimo o próximo a él.

Ante la ausencia de toda esta importante información inicial, de la cual adolece (la Norma), la trataremos de fijar, lo que nos permitirá, por una parte determinar si la Norma se mueve en cauces de equidad , y por otra, establecer intervalos razonables de las variables que influyen en la determinación del tamaño óptimo de muestras.

Para ello, establecemos un nivel de confianza medio del 80%, que nos determina la constante K (proporcionalidad entre dicho nivel y la desviación estándar), a continuación fijamos un intervalo con valores enteros, de varianzas corrientes, y por último debemos fijar un error sobre el cual nos moveremos.

 

Nivel de confianza K Varianza Error MUESTRA CALCULADA
80 2,236 1 0,500 20
80 2,236 4 0,500 76
80 2,236 9 0,500 162
80 2,236 16 0,500 267
80 2,236 25 0,500 381
80 2,236 36 0,500 497

 

Nota.- El tamaño óptimo de muestra se calcula en base a la fórmula:

 

 

Si variamos el error, por ejemplo de 0,5 a 2, el tamaño de la muestra sería ahora de:

 

Nivel de confianza K Varianza Error MUESTRA CALCULADA
80 2,236 1 2,000 1
80 2,236 4 2,000 5
80 2,236 9 2,000 11
80 2,236 16 2,000 20
80 2,236 25 2,000 31
80 2,236 36 2,000 44

 

Observamos que a una varianza del 16, con intervalo en el error de 0,5 a 2, el tamaño óptimo de muestra oscila entre 267 y 20, cuando la norma nos habla de tamaño de muestra mínimo de 6 (según cultivos). Los resultados hablan por si solos, a igualdad de variables, el error del cual parte la norma parece excesivo, ya que éste debe ser superior al 2%, que si lo traducimos a kgs/ha. para dos cultivos típicos del Seguro Agrario, uva de vinificación, y cítricos, nos dice que el error debe ser a superior a 96 kgs/ha y 400 kgs/ha respectivamente.

Si se establece una escala de errores entre 0,5 y 2, para una varianza dada (16) nos da el siguiente resultado:

 

Nivel de confianza K Varianza Error MUESTRA CALCULADA
80 2,236 16 0.500 267
80 2,236 16 0.800 116
80 2,236 16 1.000 76
80 2,236 16 1.200 54
80 2,236 16 1.500 35
80 2,236 16 1.800 24
80 2,236 16 2.000 20

  

Que nos explica totalmente el intervalo del tamaño de la muestra.

Para una muestra de 6 unidades (conforme a norma), nos da el siguiente error:

 

 

Nivel de confianza K Varianza Muestra ERROR
80 2,236 16 6 3.80

    

Que traducido a kgs/ha., en uva de vinificación sería 182 kgs/ha., y para el caso de cítricos de 760 kgs/ha.

Llegamos a la conclusión lógica de que a mayor exigencia en el nivel de confianza el tamaño de muestra aumenta, pasando para una varianza del 16, a un tamaño de 7 uds. (nivel de confianza de 80) a 14 uds. (nivel de confianza de 90), es decir duplicamos el tamaño. Para un aumento del 12,50% requiere un aumento en la muestra del 100%.

    ERRORES

Otro concepto que no se define en las normas, y que su influencia es importante es la determinación del ERROR. Así podríamos determinar el tamaño de muestra en base a estimar un error prefijado en el 10% del daño, creando por un lado intervalos de daño del: daños entre el 10%-20%, daños entre el 20%-30%, daños entre el 30%-50%, "daños entre el 50%-70% y daños superior al 70%.; para varianzas prefijadas entre el 1 al 36, asimilables al concepto de muestra homogénea, medianamente homogénea, poca homogénea, escasamente homogénea, heterogénea y muy heterogénea. Veamos gráficamente su representación:

 

 

 

Si establecemos ahora como fijo el error, podemos estimar el tamaño de muestra a intervalo continuo de la varianza, partiendo de un nivel de confianza del 80 y del 90.

 

 

Varianza Error K Frutales
Tamaño
Muestra
Calculada
Viñedo
Tamaño
Muestra
Calculada
K Frutales
Tamaño
Muestra
Calculada
Viñedo
Tamaño
Muestra
Calculada
7 2 2,2.36 1 1 3,162 2 2
4 2 2,2.36 5 5 3,162 10 10
9 2 2,2.36 11 11 3,162 21 22
16 2 2,2.36 19 20 3,162 36 39
25 2 2,2.36 29 31 3,162 54 60
36 2 2,2.36 40 44 3,162 73 85

  

El tamaño de muestra para un nivel de confianza del 80 pasa de 19 uds. a 36 uds. para un nivel de confianza del 90 (caso de frutales). Para el viñedo, al tener mayor número de uds. por ha. éste debe aumentar, pasando de 19 uds. a 20 uds. a un nivel de confianza del 80, sufriendo mayor aumento con un nivel de confianza del 90, pasando de 36 uds. a 39 uds.

Es interesante valorar el tamaño de muestra con la heterogeneidad del daño en la parcela, así observamos como aumenta notablemente, del orden del 3.750%. Veamos la gráfica para el caso de uva de vinificación:

 

 

 

Si bien la norma, deja clara la cuestión, al contemplar el muestreo estratificado, abandona en la arbitrariedad, la decisión de muestreo aleatorio simple o muestreo estratificado. Nuestra experiencia nos permite afirmar que se abusa del aleatorio simple, sin poder con ello aseverar ¿quién sale perjudicado?. Debería establecer de modo claro la norma, cuando se debe utilizar un muestreo u otro, ya que como hemos visto, un incremento del tamaño de muestra superior al 3.000 % aun nivel de confianza del 80, merece una mayor determinación.

 

Si variamos el nivel de confianza junto al valor del error, podemos determinar el tamaño de la muestra (siempre con muestreo aleatorio simple). Vemos que el tamaño oscila entre 1 uds- 267 uds, para un error del 1,5, a 1 uds – 60 uds. para un error del 2 (máximo error que se estima para este tipo de variable explicativa).

 

 

Que si lo comparamos con la norma, podemos estimar el error sobre el cual gravita. Así el error llega alcanzar un valor máximo del 10,93, lo cual se estima excesivo.

 

 

Nivel de Confianza K Varianza Tamaño
Muestra
Error calculado Varianza Error Varianza Error Calculado
Calculado
70 1,826 1,000 6 0,74 4 0,61 9 2,87
75 2,000 1,000 6 0,81 4 0,66 9 3,00
80 2,236 1,000 6 0,91 4 0,74 9 3,17
85 2,582 1,000 6 1,05 4 0,86 9 3,41
90 3,162 1,000 6 1,29 4 1,05 9 3,77
95 4,472 1,000 6 1,82 4 1,49 9 4,48
  Varianza Error
Calculado
Varianza Error Varianza Error
Calculado
Calculado
16 2,98 25 3,72 36 4,46
16 3,26 25 4,07 36 4,89
16 3,64 25 4,56 36 5,47
16 4,21 25 5,26 36 6,31
16 5,15 25 6,44 36 7,73
16 7,29 25 9,11 36 10,93

   

Para el caso del cultivo de frutales-cítricos, el máximo es muy semejante, del orden del 10,87.

 

 

Gráficamente se puede expresar la relación tamaño muestras con errores preestablecidos y a distintos niveles de confianza.

 

  

    SUPERFICIE DE LA PARCELA

La norma nos establece un muestreo mínimo, el cual va aumentando conforme aumenta la superficie de la parcela, implantando un mínimo de 6 ud/parcela y un suplemento por exceso de 3 ud/ha.. Si calculamos el tamaño óptimo de muestra para distintas dimensiones de parcela, podremos ver si existen diferencias con la norma, para ello estimamos en primer lugar para un error sobre el 10% del daño, a un nivel de confianza del 80, y distintas superficies, 1 ha, 2 ha., 3 ha., y 4 ha., existiendo variación conforme a la varianza, pasando de 20 uds. para un error del 0,5 y una superficie de 1 ha.,a 647 uds. para el mismo error pero en este caso para 4 ha.

 

El otro extremo del cuadro corresponde aun daño del 2,5, y para la superficie de 1 ha el muestreo es de 1 ud. Hasta alcanzar la cifra de 20 uds. para las 4 ha. Si se tomará como varianza tipo la de 16, y error máximo de 2, las muestras deberían ser de 11 uds. viendo que la norma es insuficiente para el caso de 1 ha, 2 ha. y 3 ha.

  

  

Si eleváramos el nivel de exigencia, pasando de un nivel de confianza del 80 al 90, la variación del tamaño de la muestra en relación a la superficie de la parcela, sería lógicamente similar al cuadro anterior pero más acentuada.

 

  

Se observa también que para errores entre 1,5 y 2,5 el tamaño de muestra se encuentra más próximo entre el nivel 80 y 90, sin embargo para niveles de errores más exigentes, se acentúan las diferencias, alcanzándose incrementos próximos al 100%.

Para el caso de cultivos de frutales y cítricos, al ser el marco de plantación superior (menor población), el tamaño de muestreo deberá ser inferior, pero no sigue la misma escala de descenso (tamaño muestreo-marco plantación), así el marco de plantación disminuye respecto al de uva de vinificación un 75%, el tamaño de la muestra, a igualdad del resto de las variables explicativas, se reduce para el intervalo de errores 1,5-2,5, un 0,00% para un nivel de confianza del 80, y un 2,91% para el de 90. Sin embargo para el intervalo de errores del 0,5-1,5, disminuyen un 15,09% y 27,35% respectivamente.

    CONCLUSIONES

Las propias normas de los distintos cultivos, no determinan en primer lugar cuando debe realizarse el muestreo aleatorio simple o estratificado, habiéndose visto como cuando el porcentaje del daño aumenta o se aleja de su homogeneidad, aumenta el tamaño de la muestra, si no se utiliza el método estratificado, cosa más habitual de lo que sería recomendable, debería establecerse un aumento de la muestra, de forma que sí la “Norma establece la cifra de 6 uds/ha.(según cultivos) más un suplemento por exceso de 3 uds/ha, ésta debería establecerse según el daño que se observe en los primeros momentos, bien en la propia tasación, realizando un pequeño sondeo-observación de la homogeneidad del daño. Este consistiría en un recorrido, cubriendo toda la superficie, y estimando una escala de homogeneidad de cuatro: homogéneo (valor 1), medianamente homogéneo (valor 2), heterogéneo (valor 3) y muy heterogéneo (valor 4).

Homogéneo 1 X 6 = 6
Medianamente homogéneo 2 X 6 = 12
Heterogéneo 3 X 6 = 18
Muy heterogéneo 4 X 6 = 24
 

Por otro lado hemos visto que debería establecerse una relación entre el porcentaje del daño y el error máximo admisible. Para ello estableceríamos una escala de: daño menor del 10%, daño entre el 10% y el 20%, daño entre el 20% y el 30%, daño entre el 30% y el 50%, daño entre el 50% y el 70% y daño superior al 70%.

Daño < 10% 35
Daño entre 10%-20% 31
Daño entre 20%-30% 27
Daño entre el 30%-50% 24
Daño entre el 50%-70% 22
Daño > 70% 20

Y por último se debería contemplar una corrección por superficie de la parcela, la norma si lo contempla, 4 ud/ha, nosotros lo estimamos como correcto. De los dos tamaños de muestras se aplicaría el mayor de ellas.

Veamos tres ejemplos en uva de vinificación:

A) Daño de un 35% y heterogéneo: 18 y 24, tomaríamos 24 uds.
B) Daño de un 55% y homogéneo: 6 y 22, tomaríamos 22 uds.
C) Daño de un 13% y medianamente homogéneo: 12 y 31, tomaríamos 31 uds.
D) Conforme a norma, tomaríamos en el primer caso un muestreo estratificado (supongamos en este caso que se tomarán tres estratos: 3x6= 18 uds.).
E) muestreo aleatorio simple con 6 uds.
F) muestreo aleatorio simple con 6 uds.

Los errores cometido serían:

A) 1,81; B) 1,89 C) 1,59
D) 2,10 E) 3,64 F) 3,64

Diferencias entre A y D de un 16,02%, entre B y E de un 92,59%, y entre C y F de un 56,31 %.

    BIBLIOGRAFÍA

CASTRO, S. (1995) El sistema de seguros agrarios. Ed. MAPYA. Madrid.
MAPYA (1997) Plan nacional de seguros agrarios. Madrid.

           (2000) Boletín Mensual de Estadística. Diciembre 2000. Madrid.
           (2000) Normas de peritación de seguros agrarios. Madrid.

PÉREZ-SALAS, J.L. (2000) “El muestreo en los seguros agrarios (I)” Revista Agrónomos, nº 21. Ed. Órgano profesional de los Ingenieros Agrónomos.
PÉREZ-SALAS, J.L. “El muestreo en los seguros agrarios (II)”. Pendiente de publicación.
ROMERO, R. (1993) Estadística. Ed. Servicio Publicaciones Universidad Politécnica de Valencia.
SEGURA, B. (2000) Tratamiento Cuantitativo para Tasadores. Centro de Ingeniería Económica. Ed. Servicio Publicaciones Universidad Politécnica de Valencia.
SEGURA, B. et al. (1998) Valoración de Cosechas y Daños Agrícolas. Centro de Ingeniería Económica. Ed. Servicio Publicaciones Universidad Politécnica de Valencia.
SOLER, M.A. (1991) El seguro agrario en España. Ed. MAPYA. Madrid
VISAUTA, B. (1997) Análisis estadístico con SPSS para Windows : Estadística básica. Ed. McGraw-Hill.

  

 

 

Autor:  

Baldomero Segura García del Río, Jerónimo Aznar Bellver y José Luis Pérez-Salas Sagreras
Dpto. de Economía y Ciencias Sociales, ETSIA. Universidad Politécnica de Valencia.