2016
DOI: 10.1590/1234-56781806-9479005401001
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Rentabilidade da Produção de Acerola Orgânica Sob Condição Determinística e de Risco: estudo do distrito de irrigação Tabuleiro Litorâneo do Piauí

Abstract: Resumo:No Nordeste brasileiro, as alternativas de produção que se apresentam como economicamente viáveis são escassas e a produção de acerola orgânica pode ser situada entre aquelas que proporcionam aumento de renda e fixam as famílias no campo. Ante o exposto, objetiva-se avaliar a viabilidade da produção de acerola orgânica sob condição determinística e de risco no Distrito de Irrigação Tabuleiro Litorâneo do Piauí. Para tanto, foram utilizados dados primários referentes a uma amostra de 23 produtores em 201… Show more

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“…(2013) and Martins et al . (2016) (Table 1). Data were stored in electronic spreadsheets in which calculations were performed.…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…(2013) and Martins et al . (2016) (Table 1). Data were stored in electronic spreadsheets in which calculations were performed.…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%
“…According to Martins et al (2016), this analysis identifies the variables that determine the success of the project but does not measure the risk associated with these variables. Considering that any economic feasibility study always has an inherent uncertainty factor, and the sensitivity analysis does not escape this rule, a risk analysis must be performed after completing the sensitivity analysis.…”
Section: Monte Carlo Simulationmentioning
confidence: 99%
“…According to Martins et al (2016), MCS applies well to non-probabilistic problems and those with inherently probabilistic structure. Also noteworthy, the advantage over other numerical methods, which have n-points of evaluation in an m-dimensional space to produce approximate solutions, the fact of obtaining the absolute error of their estimates decreasing to n-1/2, while all the others have an absolute error of estimate decreasing to n-1/m at most.…”
Section: Monte Carlo Simulationmentioning
confidence: 99%
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“…No intuito de expandir a quantidade de informações para tomada de decisão, frequentemente se utiliza simulações de Monte Carlo, como nos estudos de Melo, Silva e Esperancini (2012), Miguel, Esperancini e Grizotto (2014), Liu et al (2017), Martins et al (2016) e Stott et al (2018). Este método, desenvolvido por Hertz (1964), considera que o padrão de ocorrência de um evento segue distribuição de probabilidade.…”
Section: Riscounclassified