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NUEVOS RETOS Y HERRAMIENTASINNOVADORAS EN LA GESTIÓNDE LOS RIESGOS AGRARIOS, UIMP, Santander, 28 y 29 de julio de 2011

Incidencia de los riesgos de mercado en losresultados de la explotación agrícola

Alberto Garrido Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y AmbientalesUniversidad Politécnica de Madrid, España

Contenidos

1.Volatilidad2.Por qué los mercados son volátiles (el juego de la Cerveza)

3.Incidencia en una explotación4.Soluciones y estrategias

La fórmula

1. Volatilidad

Récord del precio de maíz en10 junio de 2011Precio maíz> P trigo

Récord del precio de maíz en10 junio de 2011Precio maíz> P trigo

1. Volatilidad

Precios deflactados maíz USAPrecios deflactados maíz USA

Fuente: Wright, 2011.

1. Volatilidad

Precios deflactados‐ trigo USAPrecios deflactados‐ trigo USA


1. Volatilidad

Fuente; Prakash, 2011. cap 1. FAO

1. Volatilidad

Long run movements of prices normalized commodity price indexes deflated by theU.S. CPI. (Wright, 2011)


1. Volatilidad

Recordando los principios de MicroeconoRecordando los principios de Microecono

Fuente: Wright, 2011. cap 1. FAO

1. Volatilidad

Longitud

Produndidad

Panel A. Ciclos predictivos, volatilidad baja Panel B. Sin ciclo, volatilidad media

Panel D. Ciclos amplios, volatilidad mediaPanel C. Ciclo de mercado, crisis inesperada

Longitud

Profundidad

tiempo

€/un

Tendencia Ajustada con la estacionalidad

t0

L(Longitud)??

D(Produndidad)??

AB

C

-3-2

-10

12

1992w11994w1

1996w11998w1

2000w12002w1

2004w12006w1

2008w12010w1

ALICANTE

€ / ARROBA

-3-2

-10

12

1992w11994w1

1996w11998w1

2000w12002w1

2004w12006w1

2008w12010w1

CASTELLÓN

€ / ARROBA

-3-2

-10

12

1992w11994w1

1996w11998w1

2000w12002w1

2004w12006w1

2008w12010w1

VALENCIA

€ / ARROBA

-4-2

02

41992w1

1994w11996w1

1998w12000w1

2002w12004w1

2006w12008w1

2010w1

COMUNIDAD VALENCIANA

€ / ARROBA

Análisis de las ganancias y las pérdidas de la Naranja Navelina

Fuente; Martín – Maestro Cubero, 2009

Fuen

te; M

artín

–M

aest

ro C

uber

o, 2

009

2. Por qué los mercados son volátiles (el juego de

laCerveza)El efecto látigo

2. Por qué los mercados son volátiles (el juego de la

Cerveza)

•4 agentes actuando independientemente•Producto almacenable•Pedidos de eslabón en eslabón

•4 agentes actuando independientemente•Producto almacenable•Pedidos de eslabón en eslabón


Cerveza)

•El juego comienza con el pedido del chiringuito al distribuidor•El pedido del chiringuito cambia aleatoriamente (con el clima)•Coste de mantener inventario (x)•Coste de no poder abastecer al mercado (2x)

•El juego comienza con el pedido del chiringuito al distribuidor•El pedido del chiringuito cambia aleatoriamente (con el clima)•Coste de mantener inventario (x)•Coste de no poder abastecer al mercado (2x)


Cerveza)Resultados

• Los cambios en la demanda se acentúan en la cadena da valor

• El mercado nunca se equilibra y los cambio de inventario son bruscos e imprevisibles

• El mercado nunca converge• El mercado es muy volátil (incluso cuando el juego lo juegan expertos en distribución y logística)

‘Modelos de gestión del riesgo para la agricultura: aplicaciones de @Risk’ 2010-Semana 7

20

Los Los ÁÁrboles de decisirboles de decisióónnAlmacenar la cosecha de patata o venderla???Almacenar la cosecha de patata o venderla???

Problema de la decisión deVenta de patata

Cosechar y vender 10000 €

Cosechar y almacenar

Condiciones normales de mercado 8500€

Condicionesmuy favorables

15000€

3. Incidencia en la explotación


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Los Los ÁÁrboles de decisirboles de decisióónnIntroducimos (preliminarmente) el concepto de Introducimos (preliminarmente) el concepto de

equivalente ciertoequivalente cierto::““Cantidad de dinero segura que resulta indiferente a Cantidad de dinero segura que resulta indiferente a

la situacila situacióón de riesgo, a los ojos de una personan de riesgo, a los ojos de una persona””


Condiciones normales de mercado 8500€

Condicionesmuy favorables

15000€

Mercado Situación de riesgo Valor seguro Normal 8500 € X €

Muy favorable 15000 € X €

3. Indicidencia en la explotación


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Los Los ÁÁrboles de decisirboles de decisióónnIntroducimos (preliminarmente) el concepto de Introducimos (preliminarmente) el concepto de

equivalente ciertoequivalente cierto::Supongamos que EC=9900 Supongamos que EC=9900 €€


Cosechar y vender10.000 €


9900€



23


Fuente; Aguado y Garrido, 2009


24




25



3. Incidencia en la explotación agrariaLas cosas son más complicadas

• Podré vender?• Podré cobrar? Cuándo?•Debo almacenar, en lugar de vender?• Cómo estructurar mis ventas?•Uso herramientas de gestión comercial?

3. Incidencia en la explotación agrariaLas cosas son más complicadas

• Podré vender? √• Podré cobrar? Cuándo? √•Debo almacenar? √• Cómo estructurar mis ventas? √•Uso herramientas de gestión comercial? √

3. Incidencia en la explotación agraria

3. Incidencia en la explotación agrariaREMAPRI es una herramienta para, de forma ágil y sencilla, emitir una confirmación de una operación de materias primas; generar un registro privado de ésta; y enviarla a un Notario Público para su incorporación a un protocolo notarial.Usuarios: Comerciantes, fabricantes, empresas intermediariasFuncionamiento: Después de haber sido concertada la operación por las partes intervinientes, bien a través de corredor, o de forma directa, los términos y condiciones de la mismas son recapitulados e incorporados en el Registro de Operaciones de Materias Primas (REMAPRI) que genera un código único a cada confirmación de operación.Finalidad y ventajas: Remapri.com es una herramienta que imprime agilidad a las operaciones de materias primas, deja constancia documental de estas en un registro privado y además las confirmaciones de las operaciones son enviadas automaticamente a un Notario público …

3. Incidencia en la explotación agrariaSupongamos que el precio varía entre 5 y 10

5.0% 90.0% 5.0%

5.37 9.26

4 5 6 7 8 9 10 11

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

BetaGeneral(1.42,1.81,5,10)

Mínimo 5.0000Máximo 10.0000Media 7.1981Desv Est 1.2066

18.3% 76.7% 5.0%

5.95 9.26

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

3. Incidencia en la explotación agrariaDefinición del problema

MN = p x q – cMNexp= ∑i (piqi‐ci)

Benef exp = ∑i (piqi‐ci)‐K


MN = p x q – cMNexp= ∑i (piqi‐ci)Benef exp = ∑i (piqi‐ci)‐K

5.0% 90.0% 5.0%4.2% 90.8% 5.0%

30.1 123.6

-50 0 50 100

150

200

250

0.000

0.002

0.004

0.006

0.008

0.010

0.012

0.014

0.016

0.018

Comparación de ajuste para Sin correlaciónRiskInvgauss(82.587,671.351,RiskShift(-13.226))

Entrada

Mínimo 14.0336Máximo 211.1191Media 69.3615Desv Est 28.7663Valores 1000

InvGauss

Mínimo -13.2260Máximo +∞Media 69.3610Desv Est 28.9663


MN = p x q – cMNexp= ∑i (piqi‐ci)Benef exp = ∑i (piqi‐ci)‐K

0 20 40 60 80 100

120

140

160

180

• Posibles impactos del CC en la rentabilidad del

maíz.

• Simulaciones Monte Carlo

• Comparación margen neto en período de control y en período futuro con y sin adaptación.

i = zona (1,...,9)

j = período (control, A2, Adaptación)

k = precio del agua (0.05-0.2 €/m3)

Rendimiento

Precio maíz

Riego aplicado

Precio agua

Costes totales

Subvenciones

Pw1 Pw6

0.05 €/m3 0.2 €/m3

34


Fuente; Rey et al. 2011

4.3. Impactos CC en rentabilidad

35



4.3. Impactos CC en rentabilidad

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4. Soluciones• Seguros de ingresos• Registro de operaciones de materias primas

• Futuros y opciones• Contratos a plazo•Diversificación• Plan comercial

Muchas gracias

[email protected]

www.ceigram.upm.es

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