Programa Internacional Seguros Paramétricos: Una Nueva Forma Para Gestionar El Riesgo

Bloque 1. Estrategia de Financiamiento de Riesgos. Conceptos y Experiencias Internacionales.

1. Definiciones clave.

• Riesgo Residual: Riesgo que permanece después de haber implementado las medidas de control y mitigación. La razón de ser de los seguros e instrumentos financieros.
• Gestión de Riesgo: Proceso integral – Identificación, Análisis, Evaluación, Tratamiento, Monitoreo y Revisión.
• Evaluación de Riesgos: Metodologías cualitativas, cuantitativas y semi-cuantitativas. Matrices de probabilidad-impacto.
• Riesgo: Concepto desde la probabilidad y el impacto. Riesgo puro vs riesgo especulativo. Componentes: Amenaza, Vulnerabilidad, Exposición.

2. Instrumentos financieros y Mecanismos de respuesta.

• Transferencia del Riesgo vs Retención del Riesgo.
• Instrumentos Tradicionales: Seguros indemnizatorios, fondos de emergencia.
• Instrumentos Paramétricos (Seguros/Derivados): Definición, características clave (objeto indemnizable, trigger paramétrico, independencia de la pérdida real). Comparativa con los modelos tradicionales.
• Mecanismos de Respuesta: Flujo de pagos, plazos, verificación y ejecución automática del contrato

3. Análisis Costo-Beneficio.

• Fundamentos de CBA: Valor Temporal del Dinero (VTD), Tasa de Descuento, Valor Presente Neto (VPN), Tasa Interna de Retorno (TIR).
• Aplicación en Proyectos de Gestión de Riesgo: Costos de primas de seguro vs beneficios de la estabilidad financiera y la resiliencia.
• Análisis de Sensibilidad: Cómo cambia la viabilidad del instrumento ante variaciones en los supuestos clave (ej., frecuencia de eventos, monto de la pérdida).

Bloque 2. Identificación y Análisis de Riesgos

1. Evaluación de fuentes de información Meteorológica y Calibración de datos generados a partir de sensores remotos.

• Datos Observados: Estaciones meteorológicas in situ (ventajas y limitaciones).
• Datos Estimados: Arreglos regulares (ventajas y limitaciones)
• Sensores Remotos: Identificación y Estimación de la Superficie Agrícola (ventajas y limitaciones).
• Índices Derivados de Información Satelital: NDVI (vegetación), Precipitación estimada (CHIRPS), Temperatura estimada (ERA5).
• Calibración y Validación: Relación Estadística de la variable productiva (e.g. rendimientos agrícolas) y los Índices Climáticos (IC).

2. Riesgos de “mayor relevancia”.

• Identificación de Peligros Prioritarios: Sequía agrícola, Inundaciones, Heladas/Olas de calor, Vientos extremos (huracanes, ciclones).
• Caracterización de los Peligros: Intensidad, Duración, Frecuencia, Área Geográfica Afectada.

3. Definición de índices y estimación de la frecuencia de los riesgos analizados.

• Diseño del Índice Paramétrico: e.g. Índice de Precipitación Estándar (SPI) para sequía, Índice de Sequía Agrícola Compuesto (ISAC), Índices de exceso de humedad para inundaciones (IEXH), Índices de Estrés por Helada o Bajas Temperaturas (IEH).
• Análisis de Frecuencia, relación estadísticamente significativa entre los IC y la ocurrencia de siniestros (Casos de estudio: CCRIF, Seguro Agrícola Tlaxcala, México, SAC-CADENA, arrecifes, terremoto inmuebles y CT?).
• Cálculo de Periodos de Retorno y Probabilidades.

4. Estimando el Valor en Riesgo (VaR).

• Concepto de VaR: Pérdida máxima esperada en un horizonte temporal y con un nivel de confianza dado.
• Aplicación al Riesgo Climático: Modelar la distribución potencial de pérdidas (económicas o de rendimiento) para un portafolio de activos (ej., una región agrícola).
• Simulaciones: Uso de métodos de simulación Monte Carlo para estimar las pérdidas esperadas.

5. Riesgo de base.

• Definición: El riesgo de que el pago del instrumento paramétrico no se correlacione perfectamente con la pérdida real experimentada.
• Tipos: Riesgo de base geográfico, temporal y de diseño (limitación de la información de la variable a correlacionar).
• Mitigación del Riesgo de Base: Estrategias para minimizarlo en el diseño del índice (e.g. elegir datos de referencia, ajustar los triggers con eventos históricos).

Bloque 3. Aspectos operacionales e Institucionales.

1. Potencial rol de las instituciones públicas y privadas, y organismos de desarrollo.

• Regulación de los seguros paramétricos en la región y en el mundo.

2. Potenciales mecanismos de distribución de pagos e incentivos.

• Estructuras de Pago: Pagos directos a beneficiarios finales, pagos a través de intermediarios (e.g. gobiernos locales para programas de reconstrucción).
• Diseño de Incentivos: Cómo estructurar las primas y los pagos para fomentar la adopción de prácticas de gestión de riesgo (e.g. descuentos por buenas prácticas agrícolas).
• Canales de Distribución: Plataformas digitales (móviles), banca tradicional, cooperativas de ahorro y crédito.
• Transparencia y Gobernanza: Mecanismos para asegurar que los pagos lleguen a tiempo y a quienes deben llegar. Uso de tecnología blockchain para auditoría.

Bloque 4. Síntesis y perspectivas / Conferencia magistral.

1. Experiencias de uso.
2. Oportunidades y retos de seguros paramétricos.