Conferencia de las Américas de Palisade

Presentación del tema: "Conferencia de las Américas de Palisade"— Transcripción de la presentación:

1 Conferencia de las Américas de Palisade
Miami, noviembre de 2006

2 Evaluación de portfolios agrícolas con @Risk
Ariadna Berger Facultad de Agronomía Universidad de Buenos Aires, Argentina

3 Evaluación de portfolios agrícolas
Objetivo Mostrar la aplicación en la estimación del riesgo de portfolios agrícolas en la Argentina. Tenemos una experiencia de unos 7 años en este tipo de aplicaciones, con una superficie cubierta de ha aproximadamente en Argentina, Brasil, Bolivia y Uruguay.

4 Evaluación de portfolios agrícolas
Argentina y agricultura El riesgo en los cultivos: climático y de mercado ¿Cómo generar distribuciones de rendimiento? Portfolios y diversificación Evaluación del riesgo en portfolios agrícolas Ésta es la organización de la presentación: 1- Presentar la realidad en la que se encuadra esta aplicación 2- Entender la importancia de esta problemática en la Argentina 3- Analizar las fuentes de riesgo en la actividad agrícola 4- Entender los desafíos de modelar una producción biológica 5- Mostrar la aplicación de evaluación de riesgo con un ejemplo representativo de casos reales, aunque no coincide exactamente con ninguno por cuestiones de confidencialidad de datos y resultados

5 Producción agrícola argentina
Fuente: INDEC, INDEC=Instituto Nacional de Estadísticas y Censos Agricultura y Ganadería: cuarto sector productivo (segundo sector primario) Producción Argentina: Soja y girasol: alrededor del 16-17% de la producción mundial Trigo y maíz: 2-2.5%.

6 Producción agrícola argentina
Fuente: WTO, Los productos agrícolas ocupan el primer puesto entre las exportaciones, seguidos inmediatamente después por los alimentos procesados.

7 Cultivos y riesgo Éstos son los “actores” principales en la región pampeana. En otras zonas hay otros cultivos y algunos también los hemos incluido. Desde que se siembran hasta que se cosechan pasan 6-8 meses, en ese lapso pueden pasar muchas cosas ya que es una producción “a cielo abierto”.

8 Cultivos y riesgo ¿Qué puede pasar entre la siembra y la cosecha?
Inundaciones Radiación Sequía Vientos Temperaturas extremas Granizo Heladas Los factores climáticos afectan las plantas, pero también favorecen (o no) la aparición de plagas y enfermedades. Hay estrategias para reducir algunos de estos riesgos (por ejemplo el riego, o las coberturas de precios), pero muchas fuentes de riesgo igual quedan. Hay también otras fuentes de riesgo (institucional, personal), aunque las que más preocupan a los productores son estas dos. El riesgo de mercado no afecta sólo los precios de los productos, sino también los precios de los insumos, aunque los insumos no tienen fluctuaciones tan importantes, y además se compensan entre sí. Riesgo climático Riesgo de mercado

9 Riesgo climático Rinde generado por CERES (modelo para predecir rindes, que no tiene el factor de tendencia ya que supone una tecnología constante). San Antonio de Areco, ambiente 2 (tesis Josefina) No todos tienen variaciones similares (el coeficiente de variación del trigo es del 25%; el de la soja de segunda del 47%). Y no todos fluctúan juntos; sobre todo el trigo se separa de los demás porque su ciclo no coincide (cultivo de invierno).

10 Correlación de rindes San Antonio de Areco, ambiente 2 (tesis Josefina) (no ambiente para girasol). Estos coeficientes no son iguales para todas las zonas. Cultivos de invierno: baja correlación con los de verano. Inclusive los de verano, puede ser mayor o menor dependiendo de ciclo del cultivo, momentos críticos y estrategias antes stress hídrico.

11 ¿Cómo generar distribuciones?
Es muy difícil contar con una serie de datos de rindes suficientemente larga: Debido al tipo de producción, cada año se generan muy pocos datos. Cambios en factores de manejo como variedad, fecha de siembra, fertilización y otros generan cortes en las series de datos. Una alternativa a la opinión de expertos son los modelos de simulación agronómica (MSA). Éste es el mayor desafío en los modelos agrícolas. Como las series de datos no son una opción, queda la opinión de expertos, pero no siempre se cuenta con la experiencia suficiente para evitar los sesgos que éstos pueden introducir. Los MSA son una especie de “expertos” objetivos. Se basan en series de datos climáticos y predicen el rinde de una serie de 30 años (con todos los factores de manejo mantenidos constantes).

12 Modelos de simulación agronómica
Clima: precipitaciones, temperatura, radiación Fenología Biomasa de órganos vegetativos Suelo: perfil, agua, nitrógeno Rendimiento y sus componentes MSA Manejo: fecha, densidad y diseño de siembra, fertilización, riego Consumo de agua y nitrógeno A la izquierda aparecen los inputs; a la derecha los outputs. Los MSA son modelos de simulación determinística creados para predecir el comportamiento de un cultivo y el efecto de diferentes factores sobre el rinde y otras respuestas biológicas. Nosotros usamos las distribuciones de rindes para alimentar el modelo económico de evaluación de riesgo. Agua y nitrógeno en el suelo Genotipo Mercau (2002), en “Guía Dekalb del cultivo de maíz”, Satorre E. et al., Buenos Aires

13 Modelos de simulación agronómica
La limitante de los MSA es que sólo consideran limitantes de agua y nutrientes. Predicción del MSA Mercau (2002), en “Guía Dekalb del cultivo de maíz”, Satorre E. et al., Buenos Aires Los MSA no consideran el granizo, las heladas, las plagas, las malezas. Plagas y malezas se pueden controlar, pero sin una eficiencia del 100%. En definitiva, los MSA predicen 10, pero a campo se mide 7.

14 Diversidad de ambientes
Mapa 1: Ubicar la zona agrícola (desde el Trópico de Capricornio hasta 38º sur (aprox)). Mapa 2: Variedad de climas y de suelos. Mapa 3: ICAP=índice de capacidad productiva agrícola. Los rindes varían con el clima y el suelo (pendiente, permeabilidad). La combinación clima+suelo determina el ICAP. Pero además puede haber diferencias por cultivo (mapa 4). Resaltar la escala.

15 Ajuste de distribuciones de MSA
¿Exceso hídrico (EH)? No Sí Rinde sin EH Rinde con EH Rinde ¿Adversidad? No Sí Para solucionar la limitante de los MSA se combinan distintas distribuciones: discretas para eventos climáticos determinados y continuas (general) para el rinde. Esto se hace con algunas empresas. La opción de recurrir directamente a la opinión de expertos es común con empresas más chicas. % superficie afectada % reducción rinde Rinde Rinde

16 Riesgo de mercado El riesgo de mercado (¿cuánto va a valer finalmente la producción en el momento de la cosecha?) se ve acentuado por los 6-8 meses que pasan entre siembra y cosecha. (US$ 1 = $ 3)

17 Correlación de precios
Precios en mes de cosecha. Promedio de 15 años ( ).

18 Resultado del resultado de trigo (en US$/ha)
El riesgo agrícola Resultado del resultado de trigo (en US$/ha) Ejemplo (campo1). Media = 19, desvío =53, CV > 250%. Rinde entre 3.8 y 3.2 si no hay adversidades (zona Sudeste). 50% de probabilidad de enfermedades (Fusarium) que, en caso de ocurrir afectan entre un 20 y un 70% de la superficie y reducen el rinde entre un 20 y un 50%. Precio: entre 91 y 116 US$/ton

19 Portfolios agrícolas Así como se puede armar un portfolio financiero con bonos y acciones, se puede armar un portfolio agrícola con cultivos, campos y zonas. Hasta cierto punto, un portfolio tiene mayor capacidad de reducir el riesgo cuanto mayor es la cantidad de actividades que lo componen. Las cuestiones a resolver son: ¿Qué superficie asignar a cada cultivo? ¿Cuántos campos arrendar en cada zona? ¿Cuántas zonas incluir en el portfolio? Estas preguntas se contestan comparando portfolios con Hay un análisis previo de cada campo, para negociar el arrendamiento. Los que más pueden diversificar son los “pooles de siembra”.

20 Pooles de siembra “Pool de siembra” es un nombre de fantasía para distintos tipos de acuerdos en que se asocian diversos actores para la siembra de campos. No se sabe exactamente qué superficie total cubren, pero estimaciones del IICA de 2003 indicaban más de dos millones de hectáreas. Dos ejemplos: La explosión de los pooles de siembra a partir de los ’90 se debió tanto a actores del sector como extrasectoriales. El éxito de los pooles de siembra bien administrados está basado en la mayor escala de producción y en la diversificación. LG y ET son sociedades. Los Grobo 1985: ha 2006: ha El Tejar 1997: ha 2006: ha

21 Reducción del riesgo en el portfolio agrícola
Cultivo Campo Portfolio Esta es la idea, aunque no siempre es así. Esto es lo que hay que evaluar que pase a medida que se incorporan cultivos o campos. Como además del riesgo, también el resultado esperado cambia con los cultivos, campos o zonas, este análisis es aún más necesario. La evaluación del riesgo se hace con modelos como los siguientes:

22 Modelos de evaluación del riesgo
Supuestos: Precios en cosecha Precios hasta cosecha Superficies Rendimientos Condiciones arrendamiento Planteos técnicos por campo o zona por cultivo

23 Modelos de evaluación del riesgo
Resultados: Saldo por cultivo Saldo por campo o zona Saldo total Tasa de retorno por campo o zona Tasa de retorno total Media Desvío Percentiles Targets Tornado

24 Evaluación del riesgo en portfolios agrícolas
Ejemplo: 18 campos, unas ha.

25 Evaluación del riesgo en portfolios agrícolas
Indica en qué variables concentrarse para reducir el riesgo que aún queda.

26 Comparación de portfolios agrícolas
¿Qué impacto tiene la inclusión de un nuevo campo, en una nueva zona? Chaco; sin correlación con otras zonas, pero aumenta los gastos de estructura.

27 Comparación de portfolios agrícolas
El corrimiento de la campana hacia la derecha sin un aumento más que proporcional de su base (variabilidad) es el efecto deseado.

28 Evaluación del riesgo en portfolios agrícolas
Preguntas que se contestan con este tipo de modelos ¿Cuál es el efecto de incluir o excluir campos o zonas del portfolio? ¿Qué impacto tiene una determinada estrategia de ventas a futuro? ¿Cómo se desplaza la distribución de resultados a medida que avanza el ciclo agrícola y disminuye la incertidumbre de rindes y precios? Éstas, entre otras.

29 Conclusión En la Argentina, el sector agrícola es uno de los motores de la economía nacional. El negocio agrícola tiene su mayor fuente de riesgo en el clima. Si se respetan las peculiaridades de las variables que definen los rendimientos, se puede modelar el riesgo climático con realismo. La aplicación de técnicas de estimación de riesgo permite la evaluación de portfolios agrícolas para mejores tomas de decisiones.

30 Otros cultivos y actividades ofrecen mayores oportunidades de diversificación y reducci~n del riesgo (que hay que evaluar). Hoy por hoy, la ganadería es la alternativa más compleja para modelar y es uno de los desafíos en los que estamos trabajando (para no limitarla solamente al riesgo de mercado).