Subsidized fields forever?: análise econométrica-espacial de suficiência atuarial do programa de subvenção ao prêmio do seguro rural e sua relação com riscos climáticos (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, JOÃO VINÍCIUS DE FRANÇA - FEA ; SATO, RAFAEL ABRAO - FEA ; FONSECA, NATHALIA COSTA - FEA
- Unidade: FEA
- Subjects: AGRONEGÓCIO; SEGUROS; RISCO AMBIENTAL; SUBSÍDIOS
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: EAD/FEA/USP
- Publisher place: São Paulo
- Date published: 2024
- Source:
- Conference titles: Seminários em Administração - SEMEAD
-
ABNT
SATO, Rafael Abrão e CARVALHO, João Vinicius de França e FONSECA, Nathalia Costa. Subsidized fields forever?: análise econométrica-espacial de suficiência atuarial do programa de subvenção ao prêmio do seguro rural e sua relação com riscos climáticos. 2024, Anais.. São Paulo: EAD/FEA/USP, 2024. Disponível em: https://login.semead.com.br/27semead/anais/arquivos/91.pdf? Acesso em: 05 jan. 2026. -
APA
Sato, R. A., Carvalho, J. V. de F., & Fonseca, N. C. (2024). Subsidized fields forever?: análise econométrica-espacial de suficiência atuarial do programa de subvenção ao prêmio do seguro rural e sua relação com riscos climáticos. In Anais. São Paulo: EAD/FEA/USP. Recuperado de https://login.semead.com.br/27semead/anais/arquivos/91.pdf? -
NLM
Sato RA, Carvalho JV de F, Fonseca NC. Subsidized fields forever?: análise econométrica-espacial de suficiência atuarial do programa de subvenção ao prêmio do seguro rural e sua relação com riscos climáticos [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://login.semead.com.br/27semead/anais/arquivos/91.pdf? -
Vancouver
Sato RA, Carvalho JV de F, Fonseca NC. Subsidized fields forever?: análise econométrica-espacial de suficiência atuarial do programa de subvenção ao prêmio do seguro rural e sua relação com riscos climáticos [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://login.semead.com.br/27semead/anais/arquivos/91.pdf? - Analysis of financial contagion among economic sectors through dynamic bayesian networks
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