A Monte Carlo model for simulating insufficiently remunerating risk premium: case of market failure in organic farming

L. Lauwers, L. de Cock, Jan de Wit, E. Wauter. 2010. A Monte Carlo model for simulating insufficiently remunerating risk premium: case of market failure in organic farming. International Conference on Agricultural Risk and Food Security 2010. 10-12 June 2010, Beijing, China. 1
Pagina's / pages: 13
Download (pdf, 0.31 MB)
Taal/language: Engels
Abstract / summary in English:

Starting from the farm management question whether increased risk in nowadays agricultural activities is paid for, a Monte Carlo income simulation model is built to calculated income risk factors and is applied to some organic cropping activities. The organic farming case is often perceived as more risky than conventional farming. The model works with measured as well as subjectively estimated expected volatility of yield, prices and various cost components and simulates return on capital employed (ROCE) and its standard deviation. Results are compared with a "volatility-return" benchmark derived from financial markets. This comparison given an indication whether, first, a risk premium exists, and, second, whether or not it sufficiently remunerates extra risk. Although data availability differs for both systems, they could be robustly compared through decomposing ROCE into yield, price and cost components. Main uncertainties, concerning market failure and capital input, are captured with a sensitivity analysis. Simulations mainly confirm current risk perception, but risk premium is sufficiently high to remunerate extra risk. Sensitivity analysis, however, demonstrates the vulnerability for market failures, but also reveals, unexpectedly, no effects from the absolute capital input.

Keywords in English: risk; organic agriculture; Monte Carlo simulation; triangular distribution; market failure; return on capital employed; volatility-return benchmarking
Tweede taal / secondary language Nederlands
Abstract / samenvatting in Nederlands:

Vanuit de vraag of het toegenomen bedrijfsrisico van hedendaagse landbouwkundige activiteiten gedekt is, hebben we een Monte Carlo simulatiemodel gebouwd om inkomensvolatiliteit te berekenen en deze toegepast op verschillende biologische teelten. Het beeld bestaat vaak dat biologische teelt risicovoller is dan conventionele teelt. Het model werkt zowel met gemeten als subjectieve schattingen van de verwachte variatie van opbrengsten, marktprijzen en verschillende kostenposten, en simuleert het rendement op het geïnvesteerd vermogen (return on capital employed, ROCE) en bijbehorende standaarddeviatie. De resultaten zijn vergeleken met een benchmark afgeleid van de financiële markten. Deze vergelijking geeft ten eerste aan of er een risicopremie nodig is, en ten tweede of het extra risico hiermee voldoende gedekt is. Hoewel de hoeveelheid beschikbare data verschilt tussen de twee landbouwsystemen konden ze toch goed vergeleken worden, door het ROCE te splitsen in oogst, prijs en kostenposten. De belangrijkste onzekerheden, met betrekking tot marktfalen en kapitaalinzet, zijn met een gevoeligheidsanalyse vastgesteld. De simulaties bevestigen het beeld dat biologische teelt risicovoller is, maar de risicopremies zijn hoog genoeg om dit extra risico te dekken. Uit de gevoeligheidsanalyse blijkt echter dat de hoogte van de risicopremie kwetsbaar is voor marktfalen, maar ook, en dat was onverwacht, dat absolute kapitaalinzet, zolang deze in de biologische en conventionele landbouw even groot is, geen effect heeft.

Trefwoorden in Nederlands: Risico; biologische landbouw; Monte Carlo simulatie; triangulaire verdeling; marktfalen; rendement op geïnvesteerd vermogen; volatiliteit-opbrengst benchmark