Risikominderungspotenzial indexbasierter Versicherungen
Seit Mitte der 1990er Jahre werden Wetterderivate als neues Instrument zum Management wetterbedingter Mengenrisiken diskutiert. Im Gegensatz zu schadensbezogenen Versicherungen erfolgt der Hedge bei Wetterderivaten durch an Wetterindizes (Niederschlagssummen, Temperatursummen etc.) gekoppelte Zahlungen, die an einer festgelegten Referenzwetterstation gemessen werden. Wetterderivate weisen gegenüber traditionellen Versicherungen den Vorteil auf, dass sie die Moral-Hazard- und Adverse-Selection-Problematik vermeiden. Dennoch ist weltweit betrachtet der Markt für Wetterderivate in der Landwirtschaft derzeit noch relativ klein. Ein Grund hierfür wird darin gesehen, dass theoretische Bewertungsschwierigkeiten bestehen mit der Folge, dass kein eindeutiger Preis gefunden wird, den die Marktteilnehmer als fair erachten. Ein weiteres Anwendungshemmnis wird in der geringen Hedgingeffektivität (standardisierter) Wetterderivate gesehen.
Im Forschungsvorhaben wird mit Hilfe eines gesamtbetrieblichen Risikoprogrammierungsansatzes untersucht, welchen Nutzen neuartige Hedginginstrumente im Allgemeinen und Wetterderivate im Speziellen für Landwirte haben, um wetterbedingte Produktionsrisiken zu senken.
Ansprechpartner: Ulla Kellner und Prof. Dr. Oliver Mußhoff
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Nachhaltige Nutzung von Energie aus Biomasse – Sicherung der landwirtschaftlichen Rohstoffbasis durch Vertragsanbau
Neue Herausforderungen für Agrarmanager bestehen in Form von zunehmenden Risiken für landwirtschaftliche Betriebe infolge der weiteren Liberalisierung der EU-Agrarmärkte und des Klimawandels sowie neue Technologien und politische Rahmenbedingungen im Bereich Bioenergie.
Zentrale Aufgaben des Projektes sind die empirische Analyse von Einstellungen und Entscheidungsverhalten von Landwirten hinsichtlich der Bereitschaft zur Produktion nachwachsender Rohstoffe und ggf. deren Veredelung sowie die Ableitung angepasster Vertragssysteme.
Ansprechpartner: Christian Reise
Kooperation: Das Promotionsvorhaben ist Teil des Forschungsverbundvorhabens „Nachhaltige Nutzung von Energie aus Biomasse im Spannungsfeld von Klimaschutz, Landschaft und Gesellschaft“ des Interdisziplinären Zentrums für Nachhaltige Entwicklung (IZNE) der Georg-August-Universität Göttingen.
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Risikomanagement mit indexbasierten Wetterversicherungen - Bedarfsgerechte Ausgestaltung und Zahlungsbereitschaft
In Deutschland besteht zurzeit nur die Möglichkeit, Ertragsverluste durch Hagel sowie Frost im Weinbau mit Hilfe von Versicherungsprodukten abzusichern. Damit war nur ein geringer Teil der in den Extremjahren 2000 und 2003 eingetretenen Schäden gedeckt. In diesem Forschungsvorhaben wird gemeinsam mit Vertretern der Versicherungsbranche analysiert, für welche Betriebe bzw. Produktionszweige und welche Regionen innovative Versicherungsprodukte entwickelt werden können, die dazu beitragen, das vielfach bestehende hohe Wetterrisiko für die deutsche Landwirtschaft zu reduzieren. Insbesondere soll das Anwendungspotenzial indexbasierter Wetterversicherungen als Instrumente zur Begrenzung wetterbedingter Produktionsrisiken im Vergleich zu Mehrgefahrenversicherungen untersucht werden.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Oliver Mußhoff
Kooperation: Prof. Dr. Martin Odening (Humboldt-Universität zu Berlin) und Dr. Insa Rust (Vereinigte Hagel)
Finanzierung: Edmund-Rehwinkel-Stiftung
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Klimawandel und Landwirtschaft
Wetter stellt einen wichtigen Produktionsfaktor und zugleich eine der größten Risikoquellen in der Landwirtschaft dar. Es ist davon auszugehen, dass Schwankungen im Temperaturverlauf und der Niederschlagsmenge infolge des globalen Klimawandels weiter zunehmen werden. In diesem Forschungsvorhaben sollen die klimawandelbedingten ökonomischen Auswirkungen auf landwirtschaftliche Betriebe analysiert werden. Dazu sollen Klima-, Ertrags-, Betriebs- und Sektormodelle miteinander gekoppelt werden.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Oliver Mußhoff
Kooperation: Prof. Dr. Friedrich-Wilhelm Gerstengarbe (Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung, PIK)
Finanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft
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Modellierung betrieblichen Strukturwandels
Um Strukturwandel zu prognostizieren und Politikempfehlungen geben zu können, ist ein grundlegendes Verständnis des agrarstrukturellen Wandels erforderlich. Vorhandene Modelle erlauben aber nur eingeschränkt, den Strukturwandel in seiner Komplexität zu erfassen. Das Ziel dieses Forschungsvorhaben besteht darin, ein ganzheitliches agentenbasiertes Modell zu entwickeln, dass bessere Prognosen über die Entwicklung der Agrarstruktur und eine bessere Evaluierung von Politikmaßnahmen erlaubt, als bislang vorliegende Ansätze. Wesentliche Grundlagen dafür liefern die neue Investitionstheorie und Methoden der experimentellen Ökonomik.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Oliver Mußhoff
Kooperation: Prof. Dr. Alfons Balmann und Dipl.-Ing. agr. Dipl.-Inf. Konrad Kellermann (Leibniz-Institut für Agrarentwicklung in Mittel- und Osteuropa, IAMO)
Finanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft
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Besser planen mit Modellen? - Eine Analyse des Anbauverhaltens Brandenburger Marktfruchtbetriebe
In dem Projekt wird untersucht, ob die monetären Ergebnisse der Anbauentscheidungen ausgewählter Brandenburger Marktfruchtbetriebe besser ausfallen, wenn zur Anbauplanung Zeitreihenanalysen und Optimierungsverfahren eingesetzt werden. Dazu wird mittels Optimierungsverfahren ein Produktionsprogramm aufgestellt, dessen Leistungsfähigkeit im nächsten Wirtschaftsjahr mit dem von den Landwirten selbst aufgestellten Produktionsprogrammen verglichen werden kann. Bei der modellgestützten Optimierung wird die Unsicherheit hinsichtlich der erzielbaren Einzeldeckungsbeiträge durch die Identifizierung des Entwicklungsmusters der empirischen Deckungsbeitragszeitreihen (stochastische Prozesse) berücksichtigt. Außerdem wird bei der Optimierung die Gesamtdeckungsbeitragsvarianz des tatsächlichen Programms, das implizit die subjektive Risikoeinstellung des jeweiligen Landwirtes ausdrückt, als Obergrenze berücksichtigt.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Oliver Mußhoff
Kooperation: Dr. Norbert Hirschauer (Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg)
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Die Umstellung vom konventionellen zum ökologischen Landbau - Eine dynamisch-stochastische Analyse
Anpassungsvorgänge an sich verändernde ökonomische Rahmenbedingungen erfolgen oft nicht mit der Geschwindigkeit, mit der sie sich nach vordergründigen Erwartungen vollziehen sollten. Beispielsweise ist zu beobachten, dass Betriebe technologische Neuerungen häufig erst später übernehmen als einfache Investitionskalküle erwarten lassen. Einen relativ neuen Erklärungsansatz dafür stellt die neue Investitionstheorie dar, die Unsicherheit, versunkene Kosten und zeitliche Flexibilität in einem geschlossenen dynamisch-stochastischen Modell verknüpft. Quintessenz der neuen Investitionstheorie ist die Aussage, dass die Auslöseschwellen für Investitionen im Vergleich zum einfachen Kapitalwertkriterium nach oben verschoben sind, wenn es zu intertemporalen Opportunitätskosten kommt. Somit kann sie vordergründige Anpassungsträgheit (ökonomische Hysterese) begründen.
Das Ziel dieses Forschungsvorhabens besteht darin, zu untersuchen, welches Erklärungspotential die neue Investitionstheorie bezüglich des empirisch beobachtbaren Umstellungsverhaltens besitzt und inwieweit sich die Auswirkungen realer Optionen im tatsächlichen Entscheidungsverhalten nachweisen lassen (positive Analyse). Das Projekt wird somit zur Theoriebildung im Bereich des Agrarstrukturwandels beitragen. Als Referenz für die positive Analyse werden unter Anwendung der neuen Investitionstheorie konkrete Handlungsempfehlungen abgeleitet, wann Landwirte in den ökologischen Landbau wechseln sollten (normative Analyse). Für die normative Analyse werden Optionsbewertungsmodelle zur Anwendung kommen. Für die positive Analyse werden ökonometrische Modelle aufgegriffen und so erweitert, dass optionsbedingte Hysterese nachweisbar wird. Die Ergebnisse dieses Forschungsvorhabens könnten insbesondere für die Agrarpolitik von Interesse sein.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Oliver Mußhoff
Kooperation: Prof. Dr. Martin Odening (Humboldt-Universität zu Berlin)
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Wetterderivate; Crosshedge-Strategien im finanzmarktorientierten Risikomanagement
Im Forschungsvorhaben sollen Kombinationsmöglichkeiten sowie risikominimierende Wirkung, speziell von Wetter- und Commodityderivaten untersucht werden. Für die Anwendung im betrieblichen Risikomanagement werden hierzu methodische Ansätze erstellt und verglichen.
Wetterderivate werden bisher überwiegend im Energiesektor eingesetzt. Das Einsatzpotential für das Hedgen von wetterbedingten Mengenrisiken in der Landwirtschaft ist dahingehend ein aktuelles Forschungsgebiet. Hierzu sollen vor allem Ansätze zur statistischen Modellierung und historischen Simulation von Wetterdaten untersucht werden.
Bei einem Wetter-hedge verbleiben Restrisiken wie Preisunsicherheit sowie zunehmend hohe Preisvolatilität im Güterabsatz beim Produzenten. Zu deren Steuerung stehen Instrumente wie Lieferverträge oder WTB-Kontrakte zur Verfügung. Bei Nutzung dieser Vermarktungsstrategien verbleiben ebenso Restrisiken wie Mengenrisiken und ein Schwanken der Basis. Zur Bewertung der Restrisiken sollen Methoden der Finanztheorie beitragen.
Besondere Berücksichtigung im Forschungsvorhaben finden Crosshedge-Strategien zwischen Wetter- und Commodityderivaten. Es soll untersucht werden, inwieweit die Kombination dieser Finanzmarktprodukte dazu beitragen kann das landwirtschaftliche Risikomanagement zu verbessern.
Ansprechpartner: Leif E. Heimfarth
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High-value supply chains and adoption of innovations in developing countries: a real options perspective
Access to high-value markets might increase the productivity of farms in developing countries, but participation rates are still comparatively low among smallholders. The fact that decision makers are risk-averse and/or bounded rational may be possible reasons. The project analyzes participation constraints, using the real options approach. Access to high-value markets regularly requires investments. For instance, in order to export horticultural commodities to Europe, farmers have to take part in appropriate certification schemes (e.g., GLOBALGAP), presupposing investments in sanitary and administrative facilities. Or, when entering into an agreement with supermarkets, farmers have to guarantee a continuous delivery, which may call for irrigation or other upgrading technologies. The investment costs are at least to some extent irreversible. In addition, the investor has to cope with uncertain returns. The consideration of temporal opportunity costs for the investment and uncertainty generates a stochastic dynamic decision problem. Building on survey data and framed field experiments in different countries, this problem is analyzed in the present project
Ansprechpartner: Hanna Ihli
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