INDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR MACRONUTRIENTES

EL ÍNDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA

POR MACRONUTRIENTES

Milena N. Agostinelli M.

[email protected]

Mérida, Venezuela

Noviembre de 2007

REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES INSTITUTO DE ESTADÍSTICA APLICADA Y COMPUTACIÓN

DOCTORADO DE ESTADÍSTICA

EL ÍNDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR

MACRONUTRIENTES

Tesis presentada como requisito parcial para

optar al grado de Doctora en Estadística

Autora: Milena Agostinelli

Tutor: Dr. Arnaldo Goitía

Mérida, Noviembre de 2007

AGRADECIMIENTOS

Al Doctor Arnaldo Goitía, tutor de esta Tesis Doctoral, por confiar en mi desempeño A mi esposo, el Doctor Francisco Belandria, su amor y constancia siempre presentes A mi hijo, Roberto Quintana Agostinelli, su aporte y acompañamiento

En honor a la memoria de mi madre Irma Merciaro de Agostinelli

Indice general

Indice de Figuras VI

Indice de Tablas VII

Resumen IX

Introduccion XI

1. EL PROBLEMA 1

1.1. Planteamiento del Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2. MARCO TEORICO 7

2.1. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2. Bases Teoricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3. METODOLOGIA 17

3.1. Componente Alimentario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.1.1. Adecuacion Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . . . . . . 17

3.1.2. Indice de Adecuacion por Distancia del Optimo . . . . . . . . . 19

3.2. Componente Economico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.2.1. Adecuacion Economica Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.2.2. Indice de Adecuacion Economica . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

i

II INDICE GENERAL

3.3. Indice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . . . . . 23

4. DESARROLLO ESTADISTICO 25

4.1. Funcion de Distribucion de una Variable Aleatoria . . . . . . . . . . . . 26

4.2. Distribucion del Cociente de Variables Lognormales . . . . . . . . . . . 28

4.3. Distribucion Lambda Generalizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

4.4. Estimacion de Variables Latentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

4.5. Histogramas, Kernel, Series Ortogonales . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

4.5.1. Histogramas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

4.5.2. Estimacion Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

4.5.3. Estimacion con Series Ortogonales . . . . . . . . . . . . . . . . 39

4.6. Transformada Wavelets: Algo de Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

4.6.1. Wavelets: Una Breve Introduccion . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

4.6.2. Analisis Multirresolucion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

4.6.3. Representacion Wavelet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.6.4. Histogramas basados en las funciones de Haar . . . . . . . . . . 49

4.6.5. Estimacion de densidades utilizando Wavelets Suaves . . . . . . 50

4.6.6. Aproximacion Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.6.7. Aproximacion No–Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

5. RESULTADOS 61

5.1. Componente Alimentario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

5.1.1. Adecuacion Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

5.1.2. Adecuacion Alimentaria utilizando Distribucion Lognormal . . . 62

5.1.3. Adecuacion Alimentaria utilizando Distribucion Lambda Gene-

ralizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.1.4. Adecuacion Alimentaria utilizando Distribucion Wavelet . . . . 72

5.1.5. Indice de Adecuacion Alimentaria segun Distancia del Optimo . 75

5.2. Componente Economico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

INDICE GENERAL III

5.2.1. Adecuacion Economica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

5.2.2. Estimacion de los Precios de las Kilocalorıas . . . . . . . . . . . 77

5.2.3. Calculo del Gasto Requerido en Energıa Alimentaria . . . . . . 78

5.2.4. Indice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . 80

6. CONCLUSIONES Y EXTENSIONES 83

6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

6.2. Extensiones del Estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

BIBLIOGRAFIA 87

ANEXOS 95

A. Disponibilidad kcal/per capita/dıa Ano 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . 97

B. Requerimientos kcal/per capita/dıa Ano 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . 105

C. Adecuaciones por Macronutriente kcal/per capita/dıa Ano 2003 . . . . . 113

D. Indices de Adecuacion Alimentaria por Macronutrientes Ano 2003 . . . . 121

E. Clasificacion de los Paıses segun Adecuacion en Energıa Alimentaria por

Macronutrientes e Indice de Adecuacion Alimen taria Ano 2003 . . . . 129

F. Composicion Nutricional y Precios de los Alimentos que conforman la

Canasta Normativa Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

G. Matriz Nacional Bolıvares Kilocalorıas Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . 141

H. Requerimientos Nutricionales en Energıa Alimentaria y Macronutrientes

Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

I. Funcion Percentil de la Adecuacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

IV INDICE GENERAL

Indice de figuras

4.1. Funcion de Distribucion del Cociente de dos Lognormales . . . 31

4.2. Funcion de Densidad del Cociente de dos Lognormales . . . . . 31

4.3. Prueba Anderson-Darling Maxima Verosimilitud . . . . . . . . . 32

4.4. Prueba Anderson-Darling Mınimos Cuadrados . . . . . . . . . . 32

4.5. Ejemplos de wavelets Haar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

4.6. Una funcion y tres aproximaciones de menor a mayor resolucion 45

5.1. Funcion de Densidad Adecuacion de Energıa

ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

5.2. Funcion de Densidad Adecuacion de Proteınas Animal

ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

5.3. Funcion de Densidad Adecuacion de Proteınas Vegetal

ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.4. Funcion de Densidad Adecuacion de Grasas

ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.5. Funcion de Densidad Adecuacion de Carbohidratos

ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

5.6. Distribucion de Adecuacion de Energıa

Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

5.7. Distribucion de Adecuacion de Proteınas Animal

Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

v

VI INDICE DE FIGURAS

5.8. Distribucion de Adecuacion de Proteınas Vegetal


5.9. Distribucion de Adecuacion de Grasa Observada

versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

5.10. Distribucion de Adecuacion de Carbohidratos


5.11. Estimacion wavelet de la funcion de densidad para la Adecua-

cion en Energıa Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73


cion en Proteınas Animal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73


cion en Proteınas Vegetal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74


cion en Grasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74


cion en Carbohidratos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

Indice de tablas

5.1. Clasificacion de los paıses por Macronutrientes . . . . . . . . . . 63

5.2. Estimaciones de los parametros α por el metodo de los momentos 65

5.3. Estimaciones de los parametros λ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

5.4. Clasificacion de los paıses por Macronutrientes

Observados versus Estimacion DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.5. Clasificacion de los paıses por Macronutrientes

Observados versus Estimacion Wavelet . . . . . . . . . . . . . . . 72

5.6. Adecuacion e Indice de Adecuacion Economica para familias

con salario mınimo Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

5.7. Calculo del ISAM por promedio y producto de los Indices Ali-

mentario y Economico Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . 80

vii

VIII INDICE DE TABLAS

Resumen

EL INDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR

MACRONUTRIENTES

Milena Agostinelli

Se disena, construye y desarrolla estadısticamente un Indice de Seguridad Alimenta-

ria por Macronutrientes (ISAM), que permite evaluar probabilısticamente la capacidad

alimentaria y economica que tienen los paıses para garantizarle a sus habitantes, uno

de los derechos humanos mas apremiantes, la Seguridad Alimentaria. Se crea un ındi-

ce para el componente alimentario y uno para el economico. Se consideran metodos

parametricos y no parametricos para definir el modelo probabilıstico de la adecuacion

alimentaria y la economica. Se configura un Modelo Econometrico para la estimacion

de los precios latentes de los macronutrientes presentes en cada alimento. Estas estima-

ciones permiten cuantificar el Gasto Requerido en Energıa Alimentaria por Macronu-

trientes, utilizado para calcular, junto con la disponibilidad economica, la adecuacion

economica alimentaria. La conformacion de los Indices Alimentario y Economico dan

origen al ISAM. Con la construccion del ISAM, estadısticamente bien sustentado, se

quiere hacer una contribucion al amplio espectro de mediciones de la Seguridad Alimen-

taria, ofreciendo una medida poderosa en el diagnostico de posibles escenarios, quizas

subyacentes, pero determinantes de la situacion alimentaria propia de cada paıs. Se

hace hincapie en el uso de mediciones que han sido conformadas cientıficamente y cu-

yo analisis y caracterizacion estadıstica dan rigurosidad al ındice y confiabilidad a la

aplicacion del mismo.

ix

X Resumen

Palabras Claves:

Indice de Seguridad Alimentaria, Macronutrientes, Estimacion de la funcion de

Densidad, Cociente de Variables Lognormales, Funcion Lambda Generalizada, Wavelet,

Estimacion de Precios Latentes.

Introduccion

Se analiza un fenomeno social que muestra sus estragos en los diversos estratos de la

poblacion del planeta para establecer apuntadores que orienten sabiamente a quienes,

estando preocupados, quieran ser efectivos en su apreciacion. Esta investigacion quiere

nutrirse de la observacion de los datos que “describen” las condiciones de nutricion

del ser humano y desarrollar un indicador que surgido de las finas elucubraciones y

sustentos que es posible extraer de la pura ciencia, en este caso de la ciencia estadısti-

ca, permita analizar y ofrecer luz para entender tan enmaranada realidad. Estamos

trabajando con el conocimiento y el conocimiento es universal. Es la union de la teorıa

y la praxis lo que hace fructıfera la busqueda y prometedores los descubrimientos.

¿De que servirıa una teorıa si no tiene aplicacion? ¿De que servirıan unos datos si no

podemos extraer lo que contienen?

No hay nada de trivial en tratar de expandir la forma de percibir, cuantificar y

analizar lo que el ser humano necesita para tener acceso fısico y economico a suficientes

alimentos a fin de llevar una vida activa y sana. Este estudio establece bases tecnico-

estadısticas ineditas que permiten medir o indicar que hay de util y que hay de falso en

un enfoque que a pesar de los ingentes recursos dedicados a resolver los problemas de

alimentacion en el planeta, tenga que conformarse con observar una multitud de obesos

en los paıses mas favorecidos y una multitud de hambrientos donde nada parece poder

paliar su condicion.

Se habla de Seguridad Alimentaria cuando todas las personas tienen en todo mo-

mento acceso fısico y economico a suficientes alimentos inocuos y nutritivos para sa-

xi

XII Introduccion

tisfacer sus necesidades nutricionales y preferencias alimentarias, a fin de llevar una

vida activa y sana (FAO, 2004). El analisis de la seguridad alimentaria, en terminos

solamente del consumo de calorıas, aunque tiene una larga trayectoria, no ha probado

ser eficiente ni consistente cuando se quiere diagnosticar la condicion alimentaria de

un paıs, menos aun cuando se quiere comparar paıses. Al analizar solo en terminos de

calorıas, se obvian o se desconocen las ponderaciones de cada uno de los macronutrien-

tes que conforman el valor calorico total, lo cual surge del hecho de que una calorıa

de proteınas animal es nutricionalmente diferente a una calorıa de proteınas vegetal

o una calorıa de grasa o de carbohidrato. Se ha intentado resolver esta situacion al

contrastar las disponibilidades con los requerimientos caloricos, pero el problema de

fondo subsiste. Se necesita un analisis de seguridad alimentaria donde explıcitamente

se tomen en cuenta cada uno de los macronutrientes mencionados.

La presente investigacion aborda este problema desde sus mismas raıces y proyecta

el analisis en direcciones antes no tratadas sistematicamente. Una vez disenados indi-

cadores que permitan determinar la probabilidad de que el paıs tenga una adecuada

disponibilidad de recursos alimentarios para tener un estado nutricional satisfactorio, se

pasa a cuantificar economicamente los requerimientos caloricos valorados en sus com-

ponentes. Por ultimo, mediante la idonea conjugacion de los indicadores alimentarios

con los economicos, se llega a una medida unica de la capacidad del paıs para proveer

a sus ciudadanos acceso fısico y economico a suficientes alimentos inocuos y nutritivos

para satisfacer sus necesidades nutricionales.

El plan de la presente investigacion es como sigue: El Capıtulo 1 hace referencia

al problema de los Indices de Seguridad Alimentaria y se plantean los objetivos del

estudio. El Capıtulo 2 presenta una revision de los antecedentes del estudio, las di-

versas maneras de enfocar la cuantificacion de la Seguridad Alimentaria y las bases

teoricas que sustentan la metodologıa propuesta. El Capıtulo 3 especifica los procedi-

mientos a desarrollar para la construccion y cuantificacion de los Indices de Adecuacion

Alimentaria y Economica, ası como para el Indice de Seguridad Alimentaria por Macro-

Introduccion XIII

nutrientes. El Capıtulo 4 esta dedicado al desarrollo estadıstico que sustenta el Indice

de Adecuacion Alimentaria. Se estudia la distribucion del cociente de dos variables

Lognormales, se presenta la Distribucion Lambda Generalizada y se detalla el uso de

la metodologıa Wavelet. Se desarrolla un Modelo para estimar variables latentes. El

Capıtulo 5 presenta los resultados del Componente Alimentario, Economico y del Indi-

ce de Seguridad Alimentaria. Para las adecuaciones, se dan las funciones de densidad

resultantes de la aplicacion de la Distribucion Lambda Generalizada y los resultados

correspondientes al uso de las Wavelets. Tambien se desarrollan los calculos para los

Indices de Adecuacion Alimentaria por Macronutrientes de 173 paıses y el Indice de

Adecuacion Economica e Indice de seguridad Alimentaria por Macronutrientes para

Venezuela. El Capıtulo 6 da las conclusiones del estudio y delinea posibilidades para

futuras investigaciones.

XIV Introduccion

Capıtulo 1

EL PROBLEMA

1.1. Planteamiento del Problema

Tradicionalmente se han utilizado diversos indicadores que permiten explicar y mo-

nitorear la situacion alimentaria. Las tres dimensiones fundamentales que la FAO plan-

tea en el estudio de la Seguridad Alimentaria a nivel nacional: Suficiencia, Estabilidad

y Acceso a los alimentos, han sido englobadas por diversos autores bajo el estudio de la

disponibilidad y el acceso para adquirir los alimentos. La disponibilidad se ha medido

en terminos de la adecuacion entre la disponibilidad de nutrientes y el promedio na-

cional requerido de energıa, considerando solamente el aporte proteico. Para medir la

accesibilidad de los alimentos se reportan: costo de la canasta en relacion con el salario

mınimo, valor de la canasta en terminos de horas de trabajo, porcentaje del ingreso

destinado a la alimentacion, identificacion de la lınea de pobreza y porcentaje de la po-

blacion en esta situacion, porcentaje del gasto total, ındices de precios al consumidor,

entre otros (Jimenez, 1995).

La FAO como parte de su mandato, ha realizado durante muchos anos un segui-

miento de la situacion alimentaria en el Mundo, especialmente de la desnutricion, pero

este esfuerzo adquirio particular importancia despues de que en la Cumbre Mundial de

la Alimentacion, celebrada en Roma en 1996, los paıses asumieron el reto de reducir

1

2 EL PROBLEMA

a la mitad el numero de desnutridos, a mas tardar en el ano 2015 (FAO, 1996). La

reduccion del hambre a la mitad tambien se ha convertido en una parte importante de

los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) (ONU, 2000).

Los organismos nacionales e internacionales, gubernamentales o no, hacen verdade-

ros esfuerzos en lo que pareciese ser una carrera contra el tiempo para cumplir con el

reto establecido. Es por ello que la FAO, la Organizacion Mundial de la Salud (OMS),

y la Universidad de Naciones Unidas (UNU), entre muchos otros, promueven y facilitan

la implementacion de programas y redes de cooperacion tecnica, a nivel de los paıses,

como es el caso del Programa Especial de Seguridad Alimentaria (PESA), las Redes de

Cooperacion Tecnica en Sistemas de Vigilancia y Nutricional (SISVAN), la Red Lati-

noamericana de la Tabla de Composicion de Alimentos (FAO/LATINFOODS, 2002),

la Red Internacional de Datos de Alimentos (INFOODS), entre otros.

La FAO tambien auspicia la generacion de informacion sobre alimentacion y nu-

tricion que incluye los perfiles nutricionales de cada paıs, ası como la tendencia de las

necesidades nutricionales, la disponibilidad y los suministros de energıa expresados en

las hojas de balance, la elaboracion de las Tablas de la Composicion de los Alimentos

por paıses, el establecimiento de los requerimientos nutricionales, el consumo de ali-

mentos, la deficiencia en micronutrientes, la determinacion de los niveles de pobreza y

salud, la produccion agrıcola, entre otros (FAO, 2002a).

A fin de lograr mayores niveles en la calidad e inocuidad de los alimentos, la FAO

auspicia Instituciones como la Comision del Codex Alimentarius, la cual promueve

intervenciones orientadas a evitar la exposicion del consumidor a agentes quımicos o

biologicos peligrosos que provoquen una ingestion insuficiente o excesiva de nutrientes,

que obstaculicen su utilizacion optima o que provoquen danos a la salud (FAO, 2002b).

El acceso a esta vastısima base de informacion, permite a los investigadores y ha-

cedores de polıticas nutricionales y/o economicas, identificar y medir diversos aspectos

relacionados con la situacion alimentaria y nutricional a nivel nacional, familiar e indi-

vidual, como primer paso para la elaboracion de estrategias encaminadas a solventarla.

1.1 Planteamiento del Problema 3

No se debe perder de vista que de nada sirve que en un paıs exista disponibilidad

de alimentos si estos no son los adecuados. De nada sirve tener los alimentos adecuados

si solo unos pocos individuos tienen acceso economico a esos bienes. O sea, es necesario

hacer el analisis en terminos de la adecuacion alimentaria por macronutrienes e incor-

porar el concepto de adecuacion economica alimentaria. Para determinar la adecuacion

economica alimentaria es necesario conocer los precios de los macronutrientes.

Obviamente, utilizar la informacion generada por los paıses, que esta siendo mo-

nitoreada basicamente por la FAO, presenta la ventaja de que se evitan todas las

dificultades inherentes a la recoleccion de la informacion, ademas de que se produce

bajo una normativa establecida a fin de garantizar homogeneidad en la informacion, lo

cual permite establecer comparaciones entre paıses. Ciertamente, la accesibilidad y el

uso a todos los registros existentes son, sin lugar a dudas, aspectos determinantes en

la factibilidad de cualquier estudio.

Una condicion previa esencial para una accion dirigida y eficaz es que quienes adop-

ten las decisiones sepan donde estan las personas que son vulnerables o que sufren

inseguridad alimentaria, desnutricion o malnutricion.

La informacion adecuada no es solo una herramienta para los gobiernos que tienen

la voluntad polıtica de combatir el hambre y la malnutricion, sino que tambien puede

convertirse en una muy poderosa herramienta de apoyo para despertar esa voluntad.

Las medidas por parte de los gobiernos u otros responsables de la formulacion de

polıticas seran respaldadas mediante el uso de todas las vıas disponibles que permitan

determinar quienes sufren hambre, donde y por que.

Esta investigacion llena un vacıo en el campo analıtico de la seguridad alimentaria

al desarrollar conceptual y estadısticamente un Indice de Seguridad Alimentaria por

Macronutrientes (ISAM) que permite evaluar la capacidad de un paıs para satisfacer

las necesidades nutricionales de sus habitantes tomando en cuenta no solo el total

calorico, el cual se discrimina por macronutrientes, sino que incorpora el impacto del

factor economico y su influencia por carencia de capacidad, por desigualdad perversa

4 EL PROBLEMA

en la distribucion de la riqueza u otros factores que hacen ineficiente la distribucion de

recursos.

Para la construccion del ISAM hara falta analizar explıcitamente la adecuacion

alimentaria, lo cual llevara al desarrollo del Indice de Adecuacion Alimentaria por

macronutrientes (IAA), y la adecuacion economica que dara lugar al desarrollo del

Indice de Adecuacion Economica (IAE). Sera necesario darle contenido practico a

cada uno de ellos y hacer el desarrollo que permita conclusiones inferenciales. Esta

metodologıa permite no solo una medida proxy para la cuantificacion de la seguridad

alimentaria de los paıses a nivel nacional, sino la posibilidad de evidenciar situaciones

alimentarias particulares que se manifiestan al hacer el analisis separadamente para

cada macronutriente y al estimar los precios de cada uno de ellos. Mas adelante se

expondra en detalle la metodologıa desarrollada y se contrastara a diversos niveles el

caracter practico y contenido probabilıstico de los elementos resultantes.

Parte de la importancia del ISAM radica en el hecho de que incorpora aspectos

ineditos que permiten conformar un ındice de seguridad alimentaria cualitativamente

atractivo, metodologicamente y estadısticamente bien sustentado y de facil aplicacion

y calculo. Algunas de sus cualidades relevantes son:

1. El analisis conjunto de los componentes alimentario y economico.

2. La desagregacion del requerimiento calorico considerando el aporte que hacen

todos y cada uno de los macronutrientes (proteınas animal, proteınas vegetal,

grasas y carbohidratos).

3. La conformacion de la variable adecuacion que combina la disponibilidad con el

requerimiento del componente alimentario y el economico.

4. La estimacion de los precios unitarios de las kilocalorıas de los macronutrientes

que contienen los alimentos de consumo masivo, lo cual permite cuantificar el

Gasto Requerido en Energıa Alimentaria (GREAM).

1.2 Objetivos 5

5. La estimacion de la funcion de densidad de la adecuacion alimentaria.

6. La clasificacion de los paıses segun los siguientes escenarios:

a) Paıses en que la oferta global de alimentos es del todo insuficiente para

satisfacer las necesidades de sus habitantes en todos o cualquiera de los

macro nutrientes. En este escenario se evidenciaran problemas nutricionales

referidos al deficit en el consumo de esos macro nutrientes, aun cuando sus

habitantes tengan garantizada la adecuacion economica.

b) Paıses en los que sus habitantes superan con creces la posibilidad de te-

ner ambas adecuaciones y, sin embargo, sus habitantes presenten problemas

nutricionales serios debido al exceso en el consumo de determinados macro

nutrientes. Este escenario permitira la intervencion de polıticas nutricionales

referentes por ejemplo, a la Educacion Nutricional.

c) Paıses que garantizan total adecuacion alimentaria, pero no garantizan ade-

cuacion economica. Este escenario permitira la intervencion de polıticas

economicas y Educacion Nutricional que permitan optimizar el consumo

de los macro nutrientes condicionado a la adecuacion economica.

1.2. Objetivos

General

Construir y sustentar estadısticamente el Indice de Seguridad Alimentaria por

Macronutrientes a nivel nacional (ISAM).

Especıficos

1. Recopilar y validar los registros administrativos existentes en los paıses referidos a

las disponibilidades y recomendaciones alimentarias a nivel de macronutrientes,

disponibilidades economicas, precios de los alimentos que conforman la dieta,

6 EL PROBLEMA

tabla de composicion de los alimentos existentes en el paıs, recomendaciones

nutricionales de los expertos en Nutricion Humana y distribuciones poblacionales.

2. Desarrollar la metodologıa para el calculo del ISAM .

3. Conformar las variables adecuaciones alimentarias de proteınas animal, vegetal,

grasas y carbohidratos.

4. Conformar las variables adecuaciones economicas.

5. Estimar la funcion de densidad y distribucion de probabilidad para la variable

aleatoria adecuacion alimentaria.

6. Construir y desarrollar los Indices de Adecuacion de Proteınas Animales, Pro-

teınas Vegetales, Grasas y Carbohidratos.

7. Construir un Modelo Econometrico que estime los precios latentes de cada ma-

cronutriente.

8. Estimar el Gasto Requerido en Energıa Alimentaria.

9. Construir y desarrollar el Indice de Adecuacion Economica Alimentaria

10. Construir y desarrollar el Indice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes.

11. Calcular el ISAM para Venezuela.

Capıtulo 2

MARCO TEORICO

2.1. Antecedentes

Existe abundante literatura relacionada con el problema de la Seguridad Alimen-

taria. Expertos, Organismos gubernamentales y no gubernamentales, a nivel regional,

nacional e internacional, realizan meritorios esfuerzos para lograr analizar y paliar la si-

tuacion alimentaria humana. A pesar de tantos esfuerzos e investigaciones, hoy por hoy

todavıa existen millones de personas que no disponen de los alimentos mınimos reque-

ridos para poder vivir. En muchos paıses, incluidos paıses desarrollados, la Seguridad

Alimentaria es todavıa una quimera.

El Comite de Seguridad Alimentaria de la FAO propicio a finales de los ochenta la

elaboracion de un Indice Global de Seguridad Alimentaria Familiar llamado IGSAF,

basado en los estudios de Sen (1976) y Bigman (1993). El IGSAF combina un indica-

dor del deficit alimentario de las personas malnutridas en relacion con las necesidades

medias nacionales de energıa alimentaria y la distribucion del deficit alimentario de las

personas desnutridas, basadas en el coeficiente de Gini.

Aun cuando el ındice ha sido objeto de crıticas, proporciona una medida global en la

identificacion preliminar de paıses con importantes problemas de seguridad alimentaria,

los cuales pueden ser atendidos mediante polıticas en materia de elaboracion de los

7

8 MARCO TEORICO

pedidos de alimentos y en la implementacion de ayudas de urgencia.

El IGSAF no toma en cuenta la observacion directa del consumo de los alimentos

y ha sido objeto de diversas opiniones y crıticas por parte de paıses que consideran

que el ındice sobreestima y en otros casos subestima la preponderancia del hambre. Un

inconveniente que presenta el IGSAF es que carece de aditividad. La ausencia de esta

cualidad no permite medir los posibles impactos que tendrıa sobre el nivel general del

ındice las modificaciones parciales (Maletta y Gomez, 2004).

Quizas uno de los aspectos crıticos que presenta el IGSAF y que la FAO reconoce,

es que este ındice es conceptualmente interesante, pero tiene, hasta el momento, escaso

interes practico porque su calculo no resulta siempre factible con los datos disponibles

(Maletta y Gomez, 2004). La FAO calculo el IGSAF para 10 paıses en los periodos

1988–1990, 1991–1993 y para el ano 1993, pero luego lo abandono por dificultades en

su calculo (FAO/GTZ, 1996, p. 64).

En los anos ochenta, fue propuesto el ındice FGT, similar a los ındices de Sen pero,

a diferencia de estos, presenta la cualidad de aditividad, incorporando los conceptos

de brecha y brecha relativa; definiendo la brecha como la diferencia entre el consumo

requerido y el consumo efectivo y la brecha relativa como el cociente de la brecha sobre

el consumo requerido. Basicamente, los ındices de FGT consisten en varias clases de

promedios de las brechas relativas individuales. Para la elaboracion de los ındices FGT

se utilizan las estimaciones de subalimentacion que genera la FAO. Esto significa que

tiene los mismos problemas de datos fidedignos en relacion al consumo que los que tiene

el IGSAF. La ventaja que tienen con respecto al IGSAF es que los ındices FGT son

aditivos, permiten analizar separadamente el impacto de cada uno de sus componentes

(Foster et al, 1984).

Tambien se ha sugerido, el Indice de Nutricion a nivel nacional, que combina el

acceso a los alimentos, el estado nutricional y la mortalidad infantil. Se trata de un

ındice sencillo que utiliza las estimaciones hechas por la FAO en materia de personas

subalimentadas, ası como el porcentaje de ninos menores a cinco anos con bajos niveles

2.1 Antecedentes 9

del indicador antropometrico peso para la talla y la tasa de mortalidad infantil. Dada

su naturaleza y las variables utilizadas para su medicion, se trata, como su nombre lo

indica, de un ındice de nutricion y no de un ındice global de la seguridad alimentaria

(Weismann, 2004).

Existen paıses que han desarrollado algunos indicadores cualitativos acerca de la

percepcion subjetiva de la seguridad alimentaria y la conducta que adoptan los hoga-

res para enfrentar situaciones inesperadas de inseguridad alimentaria. Es en Estados

Unidos donde surge este enfoque, en el cual la medicion de la inseguridad alimentaria

familiar se realiza combinando no solo informacion acerca de la disponibilidad, acce-

so y estabilidad de los alimentos sino que ademas, incluye la percepcion que tienen

los hogares acerca de su seguridad alimentaria (Radimer, 1990). Posteriormente se

adopto el enfoque metodologico de percepcion subjetiva acerca de la inseguridad ali-

mentaria en Canada (Hamelin et al, 2002) y en diversos paıses en desarrollo (Wolfe

y Frongillo, 2001). En la medicion de la seguridad alimentaria en terminos de la per-

cepcion que tienen los hogares, no se utilizan indicadores de disponibilidad, consumo o

estado nutricional, sino que mediante encuestas se incorporan preguntas en relacion a

los sentimientos, temores y conductas adoptadas por las personas afectadas en episodios

de inseguridad alimentaria. Ciertamente este enfoque no mide la seguridad alimentaria,

segun el concepto establecido por la FAO y otros organismos internacionales.

Tambien se ha planteado un Indice operacional de la Seguridad Alimentaria Nacio-

nal, llamado ISAN. Uno de los aspectos del ISAN es que considera la relacion que existe

entre la demanda de alimentos y la nutricion introduciendo el concepto de adecuacion

nutricional. La definicion del ISAN incluye la naturaleza probabilıstica del suministro

y demanda de los alimentos, siendo estos aspectos inherentes al concepto de la segu-

ridad alimentaria. Ası, el grado de seguridad alimentaria a nivel individual se define

como la probabilidad de que el consumo de alimentos se mantenga por encima del

umbral adecuado. El consumo adecuado de alimentos se refiere al consumo mınimo de

alimentos requeridos para la salud nutricional, el cual debe satisfacerse mediante un

10 MARCO TEORICO

cierto umbral del ingreso (Sumner, 2002). A diferencia del IGSAF, el ISAN no incluye

para su construccion, posibles grados de desnutricion o de hambre de cada paıs. El

ISAN ofrece una herramienta de gran utilidad para los hacedores de polıticas agrıcolas,

alimentarias, economicas y/o comerciales, a fin de que se orienten los esfuerzos que per-

mitan apoyar y estimular el desarrollo economico de los mas pobres. Con este ındice

potencialmente mensurable de la seguridad alimentaria nacional se puede ahora inves-

tigar como las condiciones y las polıticas de mercado afectan la seguridad alimentaria

nacional (Sumner, 2002; p.7).

Existen diversos autores que afirman la necesidad de realizar un analisis integral

que incorpore el estado nutricional de la poblacion, utilizando indicadores de tendencia

historica tales como: porcentaje de ninos con bajo peso al nacer (menos de 2.500 gr.)

porcentaje de ninos menores de 5 anos con desnutricion, porcentaje de escolares de 7

anos con deficit de talla para la edad en relacion con los valores de referencia, tasas de

mortalidad infantil y preescolar, porcentaje de adultos con deficit energetico cronico,

segun el ındice de masa corporal, etc. (Molina, 2002).

En el Simposio cientıfico sobre la medicion de la desnutricion y la carencia de

alimentos, celebrado en Roma, se suministro una sıntesis de las cinco metodologıas

utilizadas para evaluar la envergadura del hambre y de la malnutricion a saber: la

metodologıa de la FAO, la encuesta de hogares, la encuesta de consumo, los metodos

cualitativos y, por ultimo las mediciones antropometricas. Se concluye diciendo que no

existe ningun metodo que pueda ser considerado como el “patron de oro” en la medicion,

y que todos miden diferentes aspectos lo que los hace complementarios (Mason, 2002).

Aun cuando la revision realizada no pretende ni puede ser exhaustiva dada la gran

cantidad y diversidad de documentos disponibles en esta materia, se evidencia una

intensa actividad investigativa y metodologica desarrollada para medir la seguridad

alimentaria, suscitando cuestionamientos y discusiones que van desde objetar la inclu-

sion u omision de los indicadores que permiten cuantificar las dimensiones incidentes

en el fenomeno hasta la efectividad misma de los metodos de medicion utilizados. Por

2.2 Bases Teoricas 11

lo que se ha indicado que de los varios ındices globales que se han propuesto ninguno

ha logrado imponerse, y todos presentan dificultades (Maletta y Gomez, 2004, p. 82).

2.2. Bases Teoricas

En el manual de formacion “Implicaciones de las polıticas economicas en la Se-

guridad Alimentaria”, elaborado por la Organizacion de las Naciones Unidas para la

Agricultura y la Alimentacion, (FAO), conjuntamente con la Sociedad Alemana de Coo-

peracion Tecnica (GTZ), se presenta la definicion de Seguridad Alimentaria, la cual

comprende tres aspectos diferentes: disponibilidad, estabilidad y acceso de los alimen-

tos. Senalan que estas dimensiones se aplicaran en forma diferente de acuerdo al nivel

de agregacion que se estudie: nacional, hogar o individual. En forma esquematizada, se

han presentado los diferentes niveles de seguridad alimentaria en donde establecen que

existe seguridad a nivel nacional cuando la oferta supera la demanda de los alimentos

y cuando la demanda supera las necesidades nutricionales de la poblacion. A nivel de

los hogares, la seguridad alimentaria se logra cuando la demanda es mayor que la suma

de las necesidades nutricionales de todos los miembros del hogar y a nivel individual,

cuando el consumo supera sus requerimientos nutricionales. En caso contrario, se dice

que existe inseguridad alimentaria (FAO/GTZ, 1996, p. 3).

Los diferentes niveles de agregacion hacen especial enfasis en el hecho de que la

seguridad alimentaria en un nivel particular no supone la seguridad alimentaria del

nivel inferior. Es ası como paıses que gozan de seguridad alimentaria a nivel nacional

tienen grupos de poblacion que padecen de graves problemas de inseguridad alimentaria

y viceversa. La misma situacion se presenta en hogares con seguridad alimentaria donde

hay miembros familiares que no la tienen. Existe una estrecha interaccion entre estos

niveles lo cual permite la elaboracion de respuestas eficaces que contribuyan a lograr la

seguridad alimentaria. Algunos problemas de seguridad alimentaria a nivel individual

pueden afrontarse desde el hogar, y problemas a nivel del hogar pueden encontrar

12 MARCO TEORICO

respuesta a nivel nacional y viceversa.

La seguridad alimentaria se traduce en el bienestar nutricional de todos y cada

uno de los habitantes de un paıs, tal que les permita un nivel de vida saludable para

el desarrollo y el disfrute de las actividades laborales, educativas y recreativas que se

traducen en mejoramiento de la calidad de vida a nivel personal y colectivo.

Al abordar el tema de la seguridad alimentaria, se evidencia el caracter multidimen-

sional implıcito en los diversos factores que se interrelacionan creando una compleja

red de causalidad que pareciese difıcil o casi imposible medir. Esta dificultad se evi-

dencia cuando se expresa que: “Describir los problemas de seguridad alimentaria de

un determinado paıs es como tratar de armar un rompecabezas al que le faltan piezas,

o seguir un mapa roto e ilegible por partes” (FAO/GTZ, 1996, p. 67). Estos factores

comprenden la disponibilidad, accesibilidad, estabilidad y habitos en el consumo de

los alimentos. En la construccion de un ındice de seguridad alimentaria a nivel na-

cional no podemos dejar de mencionar el tema de la pobreza y los diversos factores

que la condicionan los cuales tienen como consecuencia casi inevitable la inseguridad

alimentaria.

Al evidenciarse la presencia de esta multidimensionalidad, podrıa pensarse que si

todos los posibles factores no son incluidos en la medicion de la seguridad alimen-

taria, se estuviesen cometiendo omisiones determinantes. A fin de poner en contexto

esta dificultad consideremos el estudio en donde la multidimensionalidad y complejidad

presentes en todas las facetas humanas no se convirtio en pretexto insalvable al tratar

de explicar el desarrollo humano mediante una abstraccion en sus componentes fun-

damentales y, crearon y desarrollaron el tan conocido y utilizado Indice de Desarrollo

Humano (IDH) (Anand y Sen, 1994). Ciertamente, llegar a la sıntesis del problema, le

ha permitido al grupo de Desarrollo Humano expandir y adecuar el ındice a otros con-

textos (UNDP, 2001a, 2001b). Este logro representa, sin lugar a dudas, una garantıa de

que es posible abordar y medir un problema complejo mediante una reduccion acertada

de sus componentes, sin perder su universalidad.


En el Simposio Cientıfico Internacional Medicion y Evaluacion de la Escasez Ali-

mentaria y de la Desnutricion, celebrado en Roma (FAO, 2002, p. 61), textualmente se

expreso: “Para que la informacion sobre inseguridad alimentaria sea de utilidad, tiene

que abordar estas dimensiones distintas. Se sugirio considerar un ındice compuesto, aun

cuando se hizo notar que tal ındice podrıa no revelar todos los aspectos pertinentes e

incluso podrıa no disminuir el costo de reunir la informacion basica contenida en su

preparacion. Se nos aconsejo, sin embargo, intentar avanzar en esta direccion y lograr

que algo complicado fuese un tanto mas sencillo”.

Es incuestionable que, independiente de la raza, condicion social, credo, genero o

edad, todo ser humano necesita y tiene el derecho a consumir alimentos para vivir.

Mas aun, se necesita disponer de los alimentos que provean al organismo los nutrientes

requeridos para garantizarle los procesos metabolicos que permiten la vida.

Para la adquisicion de los alimentos se requiere pagar un precio. Sin embargo, es

una realidad que en todos los paıses del Mundo existe un gran numero de individuos

cuya preocupacion principal es obtener el sustento diario para si mismos y para su

nucleo familiar. Podrıa decirse que sus vidas estan destinadas a trabajar para poder

comer y, en numero alarmante, jornadas enteras de trabajo no alcanzan para ello.

Cada vez existe mayor consenso en los organismos responsables de la seguridad

alimentaria de los paıses, en aceptar e incluir en los estudios relacionados con la Se-

guridad Alimentaria, las recomendaciones dieteticas de los especialistas en el area de

la Nutricion. Existen requerimientos energeticos diarios necesarios para mantener las

funciones corporales, la salud y la actividad fısica. Estos dependeran del genero, edad

y otras consideraciones especıficas de cada individuo. Dichos requerimientos han sido

sugeridos en las distintas reuniones del Comite de Expertos. En este estudio se conside-

ran las recomendaciones nutricionales sugeridas por el Comite de Expertos en el campo

de la Nutricion de la FAO, el cual se reune desde el ano 1948. La Organizacion Mun-

dial de la Salud comenzo su colaboracion con la FAO en los comienzos de los anos 50,

mientras que la Universidad de Naciones Unidas (UNU) se unio a la iniciativa en 1981

14 MARCO TEORICO

(FAO/OMS/ UNU, 2001). La mas reciente consulta del empalme FAO/OMS/UNU

sobre las necesidades energeticas humanas, tuvo lugar en Octubre de 2001 en Roma,

Italia.

Los requerimientos mınimos energeticos es la cantidad de energıa alimentaria que

se considera suficiente para satisfacer las necesidades energeticas con una actividad li-

gera y buena salud. Para una poblacion entera, las necesidades mınimas de energıa son

el promedio ponderado de las necesidades mınimas de energıa de los distintos grupos

de edades y generos de la poblacion. Se expresa como kilocalorıas por persona y dıa

(CEPAL, 1991). Aun cuando, los requerimientos energeticos han provocado intensos

debates en relacion a la no inclusion de factores tales como: la variabilidad de las nece-

sidades nutricionales, las variaciones estacionales e interanuales del consumo energetico

individual, la variabilidad en la actividad fısica, la distribucion de la estatura por gru-

pos de edad, la variabilidad de la morfologıa corporal, etc. Sin embargo, se reconoce el

hecho de que la estimacion que hace la FAO respecto de un valor unico de las necesida-

des energeticas son utiles para fijar las necesidades medias de una poblacion (Maletta

y Gomez, 2004).

El uso de la desagregacion del requerimiento calorico total en sus componentes

incorpora un elemento novedoso en materia de analisis de la seguridad alimentaria. El

conocer las adecuaciones de proteınas animal, proteınas vegetal, grasas y carbohidratos

a nivel nacional y cuantificar la naturaleza estocastica de las mismas, permite evidenciar

distintas situaciones en relacion al deficit o exceso de un determinado macronutriente

y tomar decisiones al descubierto atacando los problemas donde estan, no dejando que

enmascaren ajenos intereses. Si hay deficit en la adecuacion de proteınas vegetal, por

ejemplo, mal serıa dedicarse al suministro de carbohidratos, maxime si su adecuacion

esta validada.

Aun cuando pareciese ser una aseveracion simplista, pudieramos decir que existe

seguridad alimentaria cuando en condiciones normales un individuo tiene acceso fısico

a alimentos suficientes para satisfacer sus necesidades y dispone de recursos economicos


suficientes para adquirirlos. A la interrogante de como saber si un individuo de cual-

quier paıs tiene seguridad alimentaria, la respuesta necesariamente debe buscarse en la

capacidad que tiene el paıs de garantizar dicha seguridad a sus habitantes.

La naturaleza del ISAM ciertamente ofrece una herramienta importante a con-

siderar en la medicion de la Seguridad Alimentaria a nivel nacional porque toma en

cuenta una buena parte de los aspectos contemplados en la definicion de Seguridad

Alimentaria, dada por la FAO en el ano 2004, incorporando en su diseno la conjuncion

de indicadores de acceso fısico y economico a los alimentos que garantizan una vida

sana, respetando las preferencias alimentarias.

16 MARCO TEORICO

Capıtulo 3

METODOLOGIA

La metodologıa que se desarrolla a continuacion tiene amplia aplicacion en diver-

sos campos sociales, para analizar situaciones donde se requiere medir la adecuacion

existente entre la oferta y la demanda de un determinado bien, y en donde el deficit

o el exceso en la adecuacion del bien se convierte en problema. Sin embargo, en es-

ta investigacion los terminos y explicaciones se corresponden con los utilizados en el

analisis de la adecuacion alimentaria y economica a nivel nacional tanto en lo referente

a disponibilidades como a requerimientos.

El orden de construccion de los Indices es como sigue:

1. Indice de Adecuacion Alimentaria (IAA).

2. Indice de Adecuacion Economica (IAE).

3. Indice de Seguridad Alimentaria por Macronutriente (ISAM).

3.1. Componente Alimentario

3.1.1. Adecuacion Alimentaria por Macronutrientes

Se requiere conformar las Adecuaciones Alimentarias por Macronutriente (AMi),

las cuales se definen como:

17

18 METODOLOGIA

AMi =DMi

RMi

, i = 1, 2, 3, 4 (3.1)

donde DMi es la disponibilidad per capita diario y RMi es el requerimiento per capi-

ta diario del macronutriente i, los subındices 1, 2, 3, 4 se refieren a proteınas animal,

proteınas vegetal, grasas y carbohidratos respectivamente. Para el calculo de las ade-

cuaciones alimentarias es necesario disponer de la informacion referente a las disponi-

bilidades y a los requerimientos. Para las disponibilidades se tiene las hojas de balance

generadas bajo normativa de la FAO (2004a). En ellas se presenta la disponibilidad pa-

ra el consumo humano de la energıa alimentaria, expresada en gramos per capita diario,

discriminada por los aportes de los macronutrientes: proteınas animal, proteınas vege-

tal y grasas. El aporte calorico de los carbohidratos se calcula por diferencia del total

energetico.

Las recomendaciones de cada macronutriente, per capita diario segun el genero,

edad, tamano de cuerpo, composicion del cuerpo y actividad fısica de cada perso-

na, se encuentran en la mas reciente consulta del grupo de expertos del empalme

FAO/OMS/UNU (2001) sobre las necesidades energeticas humanas.Utilizando estas

recomendaciones, junto con la distribucion poblacional de cada paıs (CEPAL / CE-

LADE, 2000), se calculan los requerimientos promedios ponderados per capita diario

en cada uno de los macronutrientes de los distintos grupos de edades y generos de la

poblacion. El calculo de las adecuaciones por macronutrientes proveen una medida de

satisfaccion de las necesidades. Basicamente nos dice que proporcion de la necesidad

del macronutriente i esta siendo satisfecha. Es una medida descriptiva que permite evi-

denciar en forma mas especıfica la situacion alimentaria de cada paıs. Aun cuando el

calculo de las adecuaciones es de por sı una medida interesante, es necesario establecer

algunos criterios que permitan obtener ındices representativos de la situacion de cada

paıs.

3.1 Componente Alimentario 19

3.1.2. Indice de Adecuacion por Distancia del Optimo

Al comparar las disponibilidades y los requerimientos de un bien o servicio para el

cual se considera que la situacion optima ocurre cuando existe una relacion especıfica

entre ambas magnitudes, conviene tener un indicador que mida el grado de alejamiento

de ese optimo. Una primera aproximacion de este indicador podrıa venir dada por la

medicion de la Adecuacion o sea el cociente entre la disponibilidad y el requerimiento.

A =D

R(3.2)

donde A es la adecuacion calculada, D la disponibilidad del bien o servicio y R su

requerimiento.

En nutricion existe la paradoja de que tanto el deficit como el exceso en la adecua-

cion de un determinado macronutriente trae consigo trastornos nutricionales (Latham,

2002). Un Indice de Adecuacion Alimentaria debe ser capaz de reflejar adecuadamente

este hecho. Para el caso en que existan valores mınimos Vmin y maximos Vmax para A,

se puede definir un Indice de Adecuacion (IA) de la manera siguiente:

IA =

Vobs − Vmin

Vopt − Vmin

si Vmin ≤ Vobs ≤ Vopt

Vmax − Vobs

Vmax − Vopt

si Vopt < Vobs ≤ Vmax

(3.3)

donde Vopt es el valor optimo de A y Vobs es el valor de A que proviene de la observacion

de D y R. Notese que 0 ≤ IA ≤ 1.

Sin embargo, existen valores que determinan un rango inocuo de adecuacion alrede-

dor del optimo o sea, un rango de valores de disponibilidades que al estar relativamente

cerca de los requerimientos no causan desequilibrios graves en la adecuacion. Esto da

lugar a un ındice que mantiene el valor de uno alrededor del optimo y solo toma valores

menores que uno cuando el deterioro de la adecuacion ası lo amerita. En esta situacion

20 METODOLOGIA

se define el Indice de la manera siguiente:

IA =

Vobs − Vmin

Vopt − Vmin

si Vmin ≤ Vobs < Vini

1 si Vini ≤ Vobs < Vins

Vmax − Vobs

Vmax − Vopt

si Vins ≤ Vobs ≤ Vmax

(3.4)

donde Vini y Vins son los valores inocuos inferior y superior respectivamente. Los valo-

res IA son indicadores atractivos para analizar el distanciamiento de A de su optimo.

La definicion y caracterizacion estadıstica de la variable A permitira dar contenido

probabilıstico al ındice IA. En el Capıtulo 4 se consideran estos aspectos. El calculo

del Indice de Adecuacion Alimentaria considerando la distancia del optimo permite

diversas aseveraciones acerca de las situaciones alimentarias de un paıs y la posibilidad

clasificatoria de los paıses de acuerdo a su ordenamiento en este ındice. Se puede cal-

cular un Indice para cada uno de los cuatro macronutrientes que permite analizar la

condicion de equilibrio o desequilibrio de un paıs respecto a la satisfaccion de sus ne-

cesidades nutricionales. Estos Indices pueden tener importantes implicaciones respecto

a las polıticas de produccion de los paıses, ası como lo relacionado con importaciones o

exportaciones, polıticas de financiamiento, ayuda internacional, etc. En resumen, estos

Indices permiten un diagnostico de la capacidad alimentaria de un paıs.

El Indice de Adecuacion Alimentaria (IAA) se define como una funcion lineal de

los Indices de Adecuacion Alimentaria de los cuatro macronutrientes. Su expresion es

como sigue :

IAA = π1IAPA+ π2IAPV + π3IAGR + π4IACH (3.5)

donde IAPA, IAPV, IAGR e IACH son los Indices de Adecuacion Alimentaria de

Proteınas Animal, Proteınas Vegetal, Grasas y Carbohidratos respectivamente y π1 +

π2 + π3 + π4 = 1 , son los pesos que se asignan a cada uno de los macronutrientes

en una dieta expertamente balanceada o simplemente recomendada de acuerdo a los

diversos factores que inciden en su valoracion para cada paıs.

3.2 Componente Economico 21

Si bien es cierto que IAA es una medida resumen que no muestra la incidencia

especıfica de cada macronutriente, tiene la ventaja de permitir comparaciones entre

paıses evidenciando los desequilibrios que puedan existir en cada uno de sus compo-

nentes, es decir, en las adecuaciones de cada macronutriente. Para un paıs, el Indice

de Adecuacion Alimentaria es una medida sinoptica de la capacidad que tiene ese paıs

para disponer de los alimentos requeridos por sus habitantes.

3.2. Componente Economico

3.2.1. Adecuacion Economica Alimentaria

Para la estimacion de la Adecuacion Economica surgen algunas peculiaridades que

ameritan un tratamiento especial. La Adecuacion Economica (AE) es definida como:

AE =DEA

REA(3.6)

donde DEA es la Disponibilidad Economica Alimentaria per capita y REA es el

Requerimiento Economico Alimentario.

Para la DEA se pueden considerar algunos de los indicadores mas comunes de

capacidad de compra tales como los basados en el PIB, el Gasto Total en Alimentacion o

el Indice de Gini, pero se incursionara en otros menos utilizados tales como la estimacion

del Ingreso Mınimo Requerido (Ministerio del Trabajo, 2003), basado en el valor del

REA, el cual va a ser comparado con el salario mınimo.

El REA se estima a traves del Gasto Requerido en Energıa Alimentaria por Macro-

nutrientes per capita (GREAM). El calculo del GREAM permite responder cuanto

le costarıa a un individuo cubrir sus requerimientos caloricos de proteınas animal,

proteınas vegetal, grasas y carbohidratos, segun su genero y edad. Para calcular el

GREAM a nivel nacional, se hace uso de la distribucion poblacional del paıs respec-

tivo (CEPAL/CELADE, 2000) a fin de calcular los requerimientos promedio de cada

macronutriente (PA, PV , GR y CH). El GREAM viene dado por:

22 METODOLOGIA

GREAM = p1PA+ p2PV + p3GR + p4CH (3.7)

donde PA, PV, GR y CH son las cantidades de kilocalorıas per capita dıa requeri-

das de cada uno de los macronutrientes Proteınas Animal, Proteınas Vegetal, Grasas

y Carbohidratos, respectivamente, y p1, p2, p3 y p4 son los precios promedio de una

kilocalorıa de proteınas animal, proteınas vegetal, grasas y carbohidratos de cualquier

combinacion de alimentos que se quiera considerar. Como estos precios no son obser-

vables, para su estimacion se configura un Modelo que aparece detallado en la Seccion

4.4 del Desarrollo Estadıstico.

Una vez estimados los precios de los macronutrientes, el calculo del GREAM se

hace sencillamente mediante:

GREAM = p1PA+ p2PV + p3GR + p4CH (3.8)

donde p1, p2, p3, p4 son los precios estimados de una kilocalorıa de cada uno de los

macronutrientes.

Como el GREAM es una estimacion del Requerimiento Economico Alimentario, la

Adecuacion Economica se define como:

AE =DEA

GREAM(3.9)

3.2.2. Indice de Adecuacion Economica

El Indice de Adecuacion Economica (IAE) es una medida de la capacidad economi-

ca alimentaria de los habitantes del paıs. Si la Disponibilidad Economica Alimentaria

es menor que el Requerimiento Economico Alimentario, es decir, si el dinero que se

dispone para alimentos no cubre los requerimientos alimentarios entonces el IAE toma

el mismo valor que la AE. Pero si se dispone del dinero necesario o mas de lo necesario

entonces el IAE toma el valor uno, indicando con este valor que se tiene seguridad

economica alimentaria. El IAE viene definido por:

3.3 Indice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes 23

IAE =

AE si AE < 1

1 si AE ≥ 1

(3.10)

Si la Adecuacion Economica es menor a uno el individuo tiene una inseguridad economi-

ca igual a 1− IAE.

3.3. Indice de Seguridad Alimentaria por Macronu-

trientes

Una vez determinados los ındices IAA e IAE procede la estimacion del ISAM Se

van a considerar dos casos:

1. El ISAM como promedio ponderado de los Indices de Adecuacion Alimentaria

y Economica:

ISAM = π1IAA+ π2IAE (3.11)

donde π1 + π2 = 1, π1, π2 6= 0.

Tiene la ventaja de que permite dar pesos diferentes a cada componente. Esto,

sin embargo, podrıa ser utilizado para disfrazar la gravedad de situaciones donde

el IAA o el IAE no sean adecuadamente representados. El caso mas directo y

sencillo serıa donde el ISAM es el simple promedio de los ındices de los dos

componentes:

ISAM =1

2IAA+

1

2IAE (3.12)

2. El ISAM como producto de los ındices de Adecuacion Alimentaria y Economica:

ISAM = IAA× IAE (3.13)

Tiene la ventaja de que si el IAA o el IAE son cero o muy bajo, el ISAM

muestra mas claramente lo crıtico de la seguridad alimentaria en ese paıs. Sin

embargo, habrıa que ser cuidadoso con la interpretacion.

24 METODOLOGIA

Capıtulo 4

DESARROLLO ESTADISTICO

La distribucion estadıstica de la disponibilidad y los requerimientos de alimentos ha

sido estudiada minuciosamente por Svedberg (2001) quien concluye que lo apropiado

es utilizar una funcion Lognormal para las disponibilidades y una funcion normal para

los requerimientos. Este enfoque ha sido cuestionado por cuanto la distribucion normal

presupone la existencia de valores negativos para los requerimientos nutricionales, lo

cual no ocurre en la realidad. En esta investigacion se propone un enfoque mas ajustado

a la naturaleza misma de la variable. Se analiza la adecuacion, cociente de dos variables,

y se busca determinar su distribucion y posible utilizacion para el analisis del Indice

de Adecuacion Alimentaria. Esto no ha sido abordado anteriormente en la literatura

disponible.

Para estudiar el comportamiento de la variable adecuacion es necesario estimar su

funcion de densidad. Ese es el objetivo del presente Capıtulo. Comenzaremos con una

breve revision de los conceptos de funcion de distribucion y de funcion de densidad

de variables aleatorias, presentaremos sus propiedades. Se presentan dos escenarios de

estimacion de densidades: parametrico y no-parametrico. Para el caso parametrico se

considera el cociente de dos variables aleatorias Lognormales y esto sera desarrollado

en la Seccion 4.2. Luego se estudia el ajuste por la Distribucion Lambda Generalizada,

tecnica que hace uso de procedimientos no-parametricos aunque con una terminologıa

25

26 DESARROLLO ESTADISTICO

que encaja dentro del analisis parametrico. Esto se hace en la Seccion 4.3.

Para el caso no–parametrico se presentara un breve resumen de estimacion tipo ker-

nel, estimacion en Series de Fourier y estimacion wavelet. Esta ultima sera desarrollada

en extenso, utilizando para ello la introduccion de las bases de Haar y finalizando con

estimaciones wavelet no–lineales.

4.1. Funcion de Distribucion de una Variable Alea-

toria

La funcion de distribucion de una variable aleatoria X, denotada por F (x|θ), con

θ ∈ Θ espacio parametrico, se define por

F (x|θ) = P{X ≤ x},

y caracteriza completamente el comportamiento de la variable aleatoria X. La proba-

bilidad de que X este en un intervalo semiabierto (a, b], con a < b, se calcula de la

siguiente manera

P{a < X ≤ b} = F (b)− F (a) (4.1)

Cualquier funcion de distribucion F (x|θ) satisface las siguientes condiciones (como

funcion de x):

1. F (x|θ) es no decreciente.

2. F (x|θ) es continua por la derecha.

3. limx→∞ F (x|θ) = 1, limx→−∞ F (x|θ) = 0

Si la funcion de distribucion F (x|θ) tiene derivada continua, la variable aleatoria

X se dice que es absolutamente continua, y la funcion de densidad (o simplemente

densidad) de la variable aleatoria X se define como

f(x|θ) =d

dxF (x|θ), x ∈ R.

4.1 Funcion de Distribucion de una Variable Aleatoria 27

Por el Teorema Fundamental de Calculo, F es la antiderivada de f :

F (x) =

∫ x

−∞f(x) dx (4.2)

Luego, la probabilidad en (4.1) puede ser expresada en terminos de la densidad

P{a < X ≤ b} = F (b)− F (a) =

∫ b

a

f(x) dx,

es decir, la densidad tambien caracteriza completamente el comportamiento de la va-

riable aleatoria X.

Consideremos ahora los siguientes escenarios:

a. f es una densidad con forma funcional conocida (salvo algunos parametros) por

ejemplo la distribucion Normal(µ, σ2), luego a partir de una muestra aleatoria

X1, X2, . . . , Xn, podemos estimar a µ y σ2 y obtener una estimacion de f . Este

tipo de aproximacion (parametrica) es utilizada para realizar inferencias sobre

la funcion de densidad y es reforzada por diferentes metodos de estimacion de

densidades no–parametricos.

b. f no tiene forma funcional conocida, sino que sabemos que pertenece a alguna

clase de funciones (por ejemplo, con primera derivada continua, o f ∈ L2, etc.).

Estos metodos ofrecen la ventaja de ser mucho mas flexibles. Si la forma de la dis-

tribucion esta especificada de antemano en el analisis parametrico, los resultados

pueden ser muy restringidos. La estimacion de densidades no–parametricas utili-

za solo suposiciones relativamente debiles. Por lo tanto, se evitan los problemas

que pueden surgir a partir de la especificidad. Evidentemente esta flexibilidad re-

quiere un precio, el esfuerzo computacional es mucho mayor. El avance ocurrido

en los ultimos anos hace posible la utilizacion de estos metodos.


4.2. Distribucion del Cociente de Variables Lognor-

males

Rohatgi (2001) da la formula general para el estudio de la distribucion del cociente

de dos variables aleatorias continuas, que es nuestro caso. Lo presenta en el Teorema 7

cuando dice: Sean (X,Y ) variables aleatorias continuas con funcion de densidad f . Sea

W = X/Y y, si P (Y = 0) = 0, entonces la funcion de densidad de W viene dada por:

fW (w) =

∫ ∞

−∞fX,W (xw, x) |x| dx (4.3)

Si X y Y son independientes con funciones de probabilidad f1 y f2 respectivamente,

entonces, segun corolario del mismo teorema:

fW (w) =

∫ ∞

−∞f1(xw)f2(x)|x| dx (4.4)

En el caso de densidades lognormales se obtiene :

f1(xw) =1

xwσ1

√2πe− 1

2σ21(ln xw−µ1)2

(4.5)

f2(x) =1

xσ2

√2πe− 1

2σ22(ln x−µ2)2

(4.6)

Reescribiendo la ecuacion (4.4), para w > 0,

fW (w) =

∫ ∞

0

1

xwσ1

√2πe− 1

2σ21(ln xw−µ1)2 1

xσ2

√2πe− 1

2σ22(ln x−µ2)2

|x| dx (4.7)

Se considera el caso: µ1 = µ2 = 0, σ21 = σ2

2 = 1 con lo cual obtenemos

4.2 Distribucion del Cociente de Variables Lognormales 29

fW (w) =

∫ ∞

0

1

w2π

1

xe−

12(ln xw)(ln xw)e−

12

ln x ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xe−

12(ln xw)(ln xw)e−

12

ln x ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

x(xw)−

12

ln xwx−12

ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xww−12

ln xwx−12

ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xw(w)−12(ln x+ln w)x−

12

ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xww−12

ln xw−12

ln wx−12

ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xwx−12

ln ww−12

ln wx−12

ln xdx

=1

w2π

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xwx−12

ln ww−12

ln wx−12

ln xdx

=1

2π

1

ww−

12

ln w

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xwx−12(ln w+ln x)dx

=1

2π

1

ww−

12

ln w

∫ ∞

0

1

xx−

12

ln xwx−12

ln xwdx

=1

2πw−(1+ 1

2ln w)

∫ ∞

0

x−(1+ln xw)dx (4.8)

A partir de (4.8) se obtiene la funcion de distribucion

FW (w) =

∫ ∞

0

fW (w) dw =

∫ ∞

0

1

2πw−(1+ 1

2ln w)

∫ ∞

0

x−(1+ln xw)dxdw (4.9)

que evaluada numericamente para el dominio de W da:

FW (w) =

∫ ∞

0

fW (w) dw = 1, 0 (4.10)

Se ve de esta manera que fW (w) es una funcion de densidad ya que satisface las

siguientes condiciones:

fW (w) ≥ 0 y

∫ ∞

0

fW (w) dw = 1, 0. (4.11)


Se tiene especial interes en conocer la forma grafica de la funcion de densidad de

W . Para ello se siguio el siguiente procedimiento. Se discretizo sobre el intervalo (0, 4)

escogiendo 78 valores. Se evaluo numericamente la ecuacion (4.10) para esos 78 valores.

La representacion grafica de esa evaluacion aparece en la Figura 4.1 Luego, mediante un

sencillo algoritmo se calculo la derivada discreta de la funcion de distribucion utilizando

la ecuacion (4.12). Si se considera el par de coordenadas (wn, f(wn)), se obtiene la

Figura 4.2

f(wn) =F (wn)− F (wn−1)

wn − wn−1

(4.12)

Las Figuras 4.1 y 4.2 sugieren que la distribucion de W es Lognormal. Para verifi-

carlo se procedio a correr dos pruebas de bondad de ajuste: el estadıstico de Anderson-

Darling por los metodos de mınimos cuadrados y de maxima verosimilitud y el coefi-

ciente de correlacion de Pearson para el metodo de mınimos cuadrados.

El estadıstico Anderson–Darling es una medida de que tan lejos caen los puntos

graficados con respecto a los puntos procedentes de una distribucion predeterminada

(en este caso la Lognormal). El estadıstico le da un peso mayor a los puntos de la cola.

Un valor pequeno del test de Anderson–Darling indica que la distribucion analizada se

corresponde con los datos.

Para la estimacion mınimo cuadratica, se calcula ademas el coeficiente de correlacion

de Pearson. Si la distribucion se ajusta a los datos, entonces los puntos graficados van

a caer en una lınea recta. La correlacion mide la fuerza de la relacion lineal entre las

dos variables consideradas. Valores altos indican un buen ajuste. (Figuras 4.3 y 4.4).

Este resultado nos dice que la forma funcional de dos densidades Lognormales se

ajusta a una densidad Lognormal. La demostracion analıtica escapa del objetivo de

este trabajo.

95

Anexos

97

Anexo A

Disponibilidad kcal/per capita/día

Año 2003

99

Anexo A

Disponibilidad kcal/per capita/día

Año 2003

Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH Albania 2874 191 202 778 1702 Alemania 3483 238 163 1277 1805 Angola 2089 58 123 399 1509 Antillas Holandesas 2592 198 124 630 1640 Antigua y Barbuda 2313 192 96 757 1268 Arabia Saudita 2840 125 185 757 1774 Argelia 3055 80 255 564 2157 Argentina 2959 222 147 887 1702 Armenia 2357 99 185 462 1611 Australia 3135 292 153 1191 1498 Austria 3732 279 163 1449 1842 Azerbaiyán, República de 2727 86 235 382 2024 Bahamas 2709 233 124 845 1506 Bangladesh 2193 24 165 222 1783 Barbados 3123 207 160 876 1879 Belarús 2885 185 162 851 1688 Bélgica 3634 213 149 1463 1808 Belice 2876 130 182 627 1938 Benin 2574 45 206 450 1872 Bermudas 2235 172 91 918 1054 Bolivia 2219 93 128 577 1421 Bosnia y Herzegovina 2668 82 203 481 1901 Brasil 3146 170 172 859 1946 Botswana 2196 89 172 485 1450 Brunei Darussalam 2845 162 168 672 1842 Bulgaria 2885 178 183 868 1657 Burkina Faso 2516 31 259 517 1709 Burundi 1647 11 169 96 1372 Cabo Verde 3216 106 208 877 2025 Camboya 2074 58 147 291 1578 Camerún 2286 50 185 428 1623 Canadá 3605 237 182 1336 1850 Centroafricana,República 1932 67 117 598 1151 Chad 2147 44 218 592 1291 Checa, República 3308 211 166 1030 1900 Chile 2872 157 185 774 1756 China 2940 132 195 867 1746 Continúa

100

Anexo A: Continuación

Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH Chipre 3246 267 153 1179 1648 Colombia 2567 104 135 582 1745 Comoras 1760 45 127 378 1210 Congo, República del 2183 65 114 494 1510 Congo, Republica Dem del 1605 16 82 234 1273 Corea, Rep Pop Dem 2178 32 221 313 1613 Corea, República de 3035 163 196 748 1929 Costa Rica 2813 138 141 697 1837 Côte d'Ivoire 2644 48 172 533 1891 Croacia 2795 139 156 801 1699 Cuba 3286 91 243 527 2426 Dinamarca 3472 278 157 1247 1790 Djibouti 2239 62 147 604 1425 Dominica 2785 191 142 692 1760 Dominicana, República 2281 92 112 653 1424 Ecuador 2641 114 115 901 1511 Egipto 3356 77 299 536 2444 El Salvador 2556 79 190 546 1740 Eritrea 1519 24 160 279 1057 Emiratos Arabes Unidos 3238 224 210 857 1947 Eslovaquia 2779 152 154 930 1542 Eslovenia 2954 238 164 956 1596 España 3421 293 161 1410 1556 EstadosUnidos de América 3754 295 164 1398 1897 Estonia 3222 204 152 881 1985 Etiopía 1858 25 189 177 1467 Federación de Rusia 3118 181 187 771 1979 Fiji, Islas 2974 116 180 857 1821 Filipinas 2480 99 132 437 1813 Finlandia 3140 254 157 1138 1592 Francia 3623 308 164 1515 1636 Gabón 2671 123 164 465 1918 Gambia 2912 267 133 1126 1386 Georgia 2646 105 193 478 1869 Ghana 2646 105 193 478 1869 Granada 2990 218 125 934 1713 Grecia 3666 249 219 1304 1893 Guatemala 2227 56 171 438 1561 Guinea 2447 32 173 546 1695 Guinea-Bissau 2051 29 128 461 1434 Guyana 2764 151 165 521 1927 Haití 2109 36 158 313 1602 Continúa

101


Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH Honduras 2373 79 145 578 1570 Hungría 3552 206 177 1365 1804 India 2473 43 192 480 1758 Indonesia 2891 53 203 571 2064 Irán, Rep Islámica de 3096 75 258 541 2221 Irlanda 3717 296 173 1233 2015 Islandia 3275 350 143 1193 1588 Israel 3554 276 214 1276 1787 Italia 3675 246 208 1405 1816 Jamaica 2690 119 154 682 1734 Japón 2768 206 160 776 1626 Jordania 2680 85 194 686 1716 Kazajstán 2858 173 183 794 1708 Kenya 2155 68 170 451 1466 Kirguistán 3173 144 271 495 2263 Kiribati 2846 141 140 897 1668 kuwait 3061 152 185 997 1727 Laos 2338 46 203 262 1827 Latvia 3014 180 155 996 1683 Lesoto 2626 34 257 330 2005 Líbano 3164 145 212 993 1814 Liberia 1930 19 104 495 1312 Libia, Jamahiriya Arabe 3337 93 222 987 2034 Lituania 3372 245 201 942 1984 Macedonia, La ex Rep Yug 2852 107 184 843 1719 Madagascar 2056 45 141 267 1603 Malasia 2867 159 141 759 1808 Malawi 2125 15 205 301 1605 Maldivas 2558 285 139 621 1512 Malí 2236 65 188 399 1585 Malta 3521 264 221 988 2048 Marruecos 3098 62 274 534 2228 Mauricio 2970 135 185 710 1941 Mauritania 2786 134 194 643 1816 México 3171 160 202 802 2007 Moldova, República de 2729 97 164 502 1966 Mongolia 2250 204 107 776 1164 Mozambique 2082 13 147 283 1639 Myanmar 2912 47 274 459 2133 Namidia 2290 106 151 481 1552 Nepal 2483 37 216 357 1874 Nicaragua 2291 65 181 432 1613 Níger 2170 31 196 363 1580 Continúa

102


Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH Nigeria 2714 30 215 564 1905 Noruega 3511 261 170 1305 1775 Nueva Caledonia 2782 195 137 1013 1436 Nueva Zelandia 3199 221 150 1068 1760 Países Bajos 3499 257 163 1257 1822 Pakistán 2316 91 145 626 1455 Palestina 2242 76 164 568 1434 Panamá 2287 142 115 588 1441 Paraguay 2524 125 150 806 1444 Perú 2579 99 167 434 1879 Polinesia Francesa 2912 267 133 1126 1386 Polonia 3366 204 195 1003 1964 Portugal 3747 275 193 1281 1997 Reino Unido 3450 240 182 1212 1816 Rumania 3582 199 251 941 2191 Rwanda 2071 17 174 137 1743 Salomón, Islas 2260 59 140 371 1690 Samoa 2921 207 128 1167 1417 Santa Lucía 2975 242 155 727 1851 Santo Tomé y Principe 2626 156 140 612 1718 Senegal 2374 76 165 611 1521 Serbia y Montenegro 2703 176 121 1066 1340 Seychelles 2484 157 169 675 1483 Siria, República Arabe 3057 88 233 862 1873 Sierra Leona 1943 35 143 409 1356 Sri Lanka 2416 56 164 407 1789 Sudáfrica 2962 112 198 698 1955 Sudán 2260 104 176 635 1345 Suecia 3208 292 140 1139 1636 Suiza 3545 243 147 1420 1735 Suriname 2697 105 132 674 1786 Swaziland 2343 81 156 400 1705 Tailandia 2424 96 129 461 1738 Tajikistan 1907 45 157 364 1341 Tanzania, Rep Unida de 1959 38 151 293 1477 Timor Oriental 2819 78 203 361 2177 Togo 2358 28 186 442 1702 Trinidad y Tabago 2788 112 155 704 1817 Túnez 3247 98 260 815 2073 Turkmenistán 2840 131 220 654 1836 Turquía 3328 99 285 821 2123 Ucrania 3054 145 192 737 1979 Continúa

103


Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH Uganda 2360 36 194 289 1842 Uruguay 2883 182 156 775 1770 Uzbekistán 2312 93 182 577 1460 Vanuatu 2604 94 150 777 1584 Venezuela,Rep Bolivar de 2272 113 120 586 1453 Viet Nam 2617 70 188 424 1934 Yemen 2019 48 178 382 1411 Zambia 1975 34 163 234 1543 Zimbabwe 2004 36 140 499 1329 Fuente: Hojas de Balance de los países. Año 2003 PDEAM: Disponibilidad Promedio en Energía Alimentaria PDPA: Disponibilidad Promedio en Proteínas Animal PDPV: Disponibilidad Promedio en Proteínas Vegetal PDGR: Disponibilidad Promedio en Grasas PDCH: Disponibilidad Promedio en Carbohidratos

105

Anexo B

Requerimientos kcal/per capita/día

Año 2003

107

Anexo B

Requerimientos kcal/per capita/día

Año 2003

Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH Albania 2490 120 179 747 1444 Alemania 2554 123 184 766 1481 Angola 2226 107 160 668 1291 Antillas Holandesas 2509 121 181 753 1455 Antigua y Barbuda 2472 119 178 742 1434 Arabia Saudita 2374 114 171 712 1377 Argelia 2306 111 166 692 1338 Argentina 2462 118 177 739 1428 Armenia 2574 124 185 772 1493 Australia 2534 122 182 760 1470 Austria 2561 123 184 768 1486 Azerbaiyán, República de 2480 119 178 744 1438 Bahamas 2466 119 177 740 1431 Bangladesh 2383 115 171 715 1382 Barbados 2552 123 184 765 1480 Belarús 2575 124 185 773 1494 Bélgica 2537 122 183 761 1471 Belice 2391 115 172 717 1387 Benin 2274 109 163 682 1319 Bermudas 2517 121 181 755 1460 Bolivia 2361 114 170 708 1369 Bosnia y Herzegovina 2586 124 186 776 1500 Brasil 2480 119 178 744 1438 Botswana 2360 113 170 708 1369 Brunei Darussalam 2465 118 177 739 1430 Bulgaria 2584 124 186 775 1499 Burkina Faso 2221 107 160 666 1288 Burundi 2272 109 163 682 1318 Cabo Verde 2362 114 170 709 1370 Camboya 2325 112 167 697 1348 Camerún 2321 112 167 696 1346 Canadá 2553 123 184 766 1481 Centroafricana,República 2298 111 165 689 1333 Chad 2241 108 161 672 1300 Checa, República 2584 124 186 775 1499 Chile 2477 119 178 743 1437 China 2535 122 182 760 1470 Continúa

108

Anexo B: Continuación

Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH Chipre 2529 121 182 759 1467 Colombia 2433 117 175 730 1411 Comoras 2318 111 167 695 1344 Congo, República del 2242 108 161 673 1301 Congo, Republica Dem del 2244 108 161 673 1301 Corea, Rep Pop Dem 2497 120 180 749 1448 Corea, República de 2559 123 184 768 1484 Costa Rica 2475 119 178 743 1436 Côte d'Ivoire 2338 112 168 701 1356 Croacia 2542 122 183 763 1475 Cuba 2549 122 183 765 1478 Dinamarca 2527 121 182 758 1466 Djibouti 2299 111 165 690 1333 Dominica 2472 119 178 742 1434 Dominicana, República 2447 118 176 734 1420 Ecuador 2442 117 176 733 1416 Egipto 2412 116 173 724 1399 El Salvador 2400 115 173 720 1392 Eritrea 2281 110 164 684 1323 Emiratos Arabes Unidos 2610 125 188 783 1514 Eslovaquia 2571 123 185 771 1491 Eslovenia 2583 124 186 775 1498 España 2574 124 185 772 1493 EstadosUnidos de América 2509 121 181 753 1455 Estonia 2562 123 184 769 1486 Etiopía 2268 109 163 680 1316 Federación de Rusia 2578 124 186 773 1495 Fiji, Islas 2442 117 176 732 1416 Filipinas 2403 116 173 721 1394 Finlandia 2541 122 183 762 1474 Francia 2524 121 182 757 1464 Gabón 2342 113 168 702 1358 Gambia 2325 112 167 697 1348 Georgia 2548 122 183 764 1478 Ghana 2355 113 169 706 1366 Granada 2472 119 178 742 1434 Grecia 2566 123 185 770 1488 Guatemala 2319 112 167 696 1345 Guinea 2288 110 164 686 1327 Guinea-Bissau 2231 107 160 669 1294 Guyana 2454 118 177 736 1424 Haití 2367 114 170 710 1373 Continúa

109


Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH Honduras 2350 113 169 705 1363 Hungría 2562 123 184 769 1486 India 2431 117 175 729 1410 Indonesia 2466 119 177 740 1430 Irán, Rep Islámica de 2488 120 179 746 1443 Irlanda 2525 121 182 757 1464 Islandia 2516 121 181 755 1460 Israel 2455 118 177 737 1424 Italia 2555 123 184 767 1482 Jamaica 2451 118 176 735 1421 Japón 2563 123 184 769 1486 Jordania 2389 115 172 717 1386 Kazajstán 2510 121 181 753 1456 Kenya 2347 113 169 704 1361 Kirguistán 2440 117 176 732 1415 Kiribati 2391 115 172 717 1387 kuwait 2563 123 184 769 1487 Laos 2323 112 167 697 1347 Latvia 2564 123 185 769 1487 Lesoto 2338 112 168 702 1356 Líbano 2478 119 178 743 1437 Liberia 2256 109 162 677 1308 Libia, Jamahiriya Arabe 2467 119 177 740 1431 Lituania 2535 122 182 760 1470 Macedonia, La ex Rep Yug 2523 121 182 757 1464 Madagascar 2275 109 164 682 1319 Malasia 2431 117 175 729 1410 Malawi 2244 108 161 673 1302 Maldivas 2316 111 166 695 1343 Malí 2216 107 159 665 1285 Malta 2544 122 183 763 1475 Marruecos 2455 118 177 736 1424 Mauricio 2510 121 181 753 1456 Mauritania 2290 110 165 687 1328 México 2435 117 175 730 1412 Moldova, República de 2558 123 184 767 1484 Mongolia 2464 118 177 739 1429 Mozambique 2289 110 165 687 1327 Myanmar 2444 117 176 733 1417 Namidia 2304 111 166 691 1336 Nepal 2347 113 169 704 1361 Nicaragua 2329 112 167 699 1351 Níger 2205 106 158 661 1279 Continúa

110


Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH Nigeria 2290 110 165 687 1328 Noruega 2518 121 181 756 1461 Nueva Caledonia 2471 119 178 741 1433 Nueva Zelandia 2505 120 180 752 1453 Países Bajos 2534 122 182 760 1470 Pakistán 2331 112 168 699 1352 Palestina 2262 109 163 679 1312 Panamá 2444 117 176 733 1417 Paraguay 2373 114 171 712 1376 Perú 2430 117 175 729 1410 Polinesia Francesa 2477 119 178 743 1437 Polonia 2574 124 185 772 1493 Portugal 2544 122 183 763 1476 Reino Unido 2527 121 182 758 1466 Rumania 2568 123 185 770 1490 Rwanda 2258 109 162 677 1309 Salomón, Islas 2323 112 167 697 1348 Samoa 2367 114 170 710 1373 Santa Lucía 2463 118 177 739 1429 Santo Tomé y Principe 2322 112 167 697 1347 Senegal 2310 111 166 693 1340 Serbia y Montenegro 2543 122 183 763 1475 Seychelles 2278 110 164 684 1321 Siria, República Arabe 2396 115 172 719 1390 Sierra Leona 2268 109 163 680 1315 Sri Lanka 2524 121 182 757 1464 Sudáfrica 2437 117 175 731 1414 Sudán 2347 113 169 704 1361 Suecia 2541 122 183 762 1474 Suiza 2553 123 184 766 1481 Suriname 2446 118 176 734 1419 Swaziland 2305 111 166 692 1337 Tailandia 2506 120 180 752 1453 Tajikistan 2409 116 173 723 1397 Tanzania, Rep Unida de 2288 110 165 687 1327 Timor Oriental 2446 118 176 734 1419 Togo 2295 110 165 689 1331 Trinidad y Tabago 2547 122 183 764 1477 Túnez 2505 120 180 751 1453 Turkmenistán 2443 117 176 733 1417 Turquía 2466 119 177 740 1430 Ucrania 2564 123 185 769 1487 Continúa

111

Anexo B : Continuación Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH Uganda 2200 106 158 660 1276 Uruguay 2472 119 178 742 1434 Uzbekistán 2443 117 176 733 1417 Vanuatu 2346 113 169 704 1361 Venezuela,Rep Bolivar de 2435 117 175 730 1412 Viet Nam 2470 119 178 741 1432 Yemen 2244 108 161 673 1301 Zambia 2263 109 163 679 1312 Zimbabwe 2329 112 167 699 1351 Fuente: Cálculos propios utilizando Consulta de los Expertos FAO y Distribución Poblacional 2003

PREAM: Requerimiento Promedio en Energía Alimentaria PRPA: Requerimiento Promedio en Proteínas Animal PRPV: Requerimiento Promedio en Energía Vegetal PRGR: Requerimiento Promedio en Grasas PRCH: Requerimiento Promedio en Carbohidratos

113

Anexo C

Adecuaciones por Macronutrientes

kcal/per capita/día

Año 2003

115

Anexo C

ADECUACIONES POR MACRONUTRIENTES kcal/per cápita/día

Año 2003 Países AEAM APA APV AGR ACH Albania 1,15 1,59 1,13 1,04 1,18 Alemania 1,36 1,94 0,89 1,67 1,22 Angola 0,94 0,54 0,77 0,60 1,17 Antigua y Barbuda 0,94 1,61 0,54 1,02 0,88 Antillas Holandesas 1,03 1,64 0,69 0,84 1,13 Arabia Saudita 1,20 1,09 1,08 1,06 1,29 Argelia 1,32 0,72 1,54 0,81 1,61 Argentina 1,20 1,88 0,83 1,20 1,19 Armenia 0,92 0,80 1,00 0,60 1,08 Australia 1,24 2,40 0,84 1,57 1,02 Austria 1,46 2,27 0,88 1,89 1,24 Azerbaiyán, República de 1,10 0,72 1,32 0,51 1,41 Bahamas 1,10 1,97 0,70 1,14 1,05 Bangladesh 0,92 0,21 0,96 0,31 1,29 Barbados 1,22 1,69 0,87 1,14 1,27 Belarús 1,12 1,49 0,87 1,10 1,13 Bélgica 1,43 1,75 0,82 1,92 1,23 Belice 1,20 1,13 1,06 0,87 1,40 Benin 1,13 0,41 1,26 0,66 1,42 Bermudas 0,89 1,42 0,50 1,22 0,72 Bolivia 0,94 0,82 0,76 0,81 1,04 Bosnia y Herzegovina 1,03 0,66 1,09 0,62 1,27 Botswana 0,93 0,78 1,01 0,69 1,06 Brasil 1,27 1,42 0,96 1,15 1,35 Brunei Darussalam 1,15 1,37 0,95 0,91 1,29 Bulgaria 1,12 1,43 0,98 1,12 1,11 Burkina Faso 1,13 0,29 1,63 0,78 1,33 Burundi 0,73 0,10 1,04 0,14 1,04 Cabo Verde 1,36 0,93 1,22 1,24 1,48 Camboya 0,89 0,52 0,88 0,42 1,17 Camerún 0,98 0,45 1,11 0,61 1,21 Canadá 1,41 1,94 0,99 1,74 1,25 Centroafricana,República 0,84 0,61 0,71 0,87 0,86 Chad 0,96 0,41 1,36 0,88 0,99 Checa, República 1,28 1,70 0,89 1,33 1,27 Chile 1,16 1,32 1,04 1,04 1,22 China 1,16 1,08 1,07 1,14 1,19 Continúa

116

Anexo C: Continuación

Países AEAM APA APV AGR ACH Chipre 1,28 2,19 0,84 1,55 1,12 Colombia 1,05 0,89 0,77 0,80 1,24 Comoras 0,76 0,41 0,76 0,54 0,90 Congo, República del 0,97 0,61 0,71 0,73 1,16 Congo, Republica Dem del 0,72 0,15 0,51 0,35 0,98 Corea, Rep Pop Dem 0,87 0,26 1,23 0,42 1,11 Corea, República de 1,19 1,32 1,06 0,97 1,30 Costa Rica 1,14 1,16 0,79 0,94 1,28 Côte d'Ivoire 1,13 0,43 1,03 0,76 1,39 Croacia 1,10 1,14 0,85 1,05 1,15 Cuba 1,29 0,74 1,32 0,69 1,64 Dinamarca 1,37 2,29 0,86 1,64 1,22 Djibouti 0,97 0,56 0,89 0,88 1,07 Dominica 1,13 1,60 0,80 0,93 1,23 Dominicana, República 0,93 0,79 0,64 0,89 1,00 Ecuador 1,08 0,97 0,65 1,23 1,07 Egipto 1,39 0,66 1,73 0,74 1,75 El Salvador 1,07 0,69 1,10 0,76 1,25 Emiratos Arabes Unidos 1,24 1,78 1,12 1,09 1,29 Eritrea 0,67 0,22 0,98 0,41 0,80 Eslovaquia 1,08 1,23 0,83 1,21 1,03 Eslovenia 1,14 1,92 0,88 1,23 1,07 España 1,33 2,37 0,87 1,83 1,04 EstadosUnidos de América 1,50 2,45 0,91 1,86 1,30 Estonia 1,26 1,66 0,82 1,15 1,34 Etiopía 0,82 0,23 1,16 0,26 1,12 Federación de Rusia 1,21 1,46 1,01 1,00 1,32 Fiji, Islas 1,22 0,99 1,02 1,17 1,29 Filipinas 1,03 0,86 0,76 0,61 1,30 Finlandia 1,24 2,08 0,86 1,49 1,08 Francia 1,44 2,54 0,90 2,00 1,12 Gabón 1,14 1,09 0,97 0,66 1,41 Gambia 1,25 2,39 0,79 1,61 1,03 Georgia 1,04 0,86 1,05 0,63 1,26 Ghana 1,12 0,93 1,14 0,68 1,37 Granada 1,21 1,83 0,70 1,26 1,19 Grecia 1,43 2,02 1,19 1,69 1,27 Guatemala 0,96 0,50 1,03 0,63 1,16 Guinea 1,07 0,30 1,05 0,80 1,28 Guinea-Bissau 0,92 0,27 0,80 0,69 1,11 Guyana 1,13 1,28 0,94 0,71 1,35 Haití 0,89 0,32 0,93 0,44 1,17

117

Continúa Anexo C: Continuación

Países AEAM APA APV AGR ACH Honduras 1,01 0,70 0,86 0,82 1,15 Hungría 1,39 1,67 0,96 1,78 1,21 India 1,02 0,37 1,10 0,66 1,25 Indonesia 1,17 0,45 1,14 0,77 1,44 Irán, Rep Islámica de 1,24 0,63 1,44 0,73 1,54 Irlanda 1,47 2,44 0,95 1,63 1,38 Islandia 1,30 2,90 0,79 1,58 1,09 Israel 1,45 2,34 1,21 1,73 1,26 Italia 1,44 2,00 1,13 1,83 1,23 Jamaica 1,10 1,01 0,88 0,93 1,22 Japón 1,08 1,68 0,86 1,01 1,09 Jordania 1,12 0,74 1,13 0,96 1,24 Kazajstán 1,14 1,44 1,01 1,05 1,17 Kenya 0,92 0,60 1,01 0,64 1,08 Kirguistán 1,30 1,23 1,54 0,68 1,60 Kiribati 1,19 1,23 0,81 1,25 1,20 kuwait 1,19 1,24 1,01 1,30 1,16 Laos 1,01 0,41 1,22 0,38 1,36 Latvia 1,18 1,46 0,84 1,30 1,13 Lesoto 1,12 0,30 1,53 0,47 1,48 Líbano 1,28 1,22 1,19 1,34 1,26 Liberia 0,86 0,18 0,64 0,73 1,00 Libia, Jamahiriya Arabe 1,35 0,78 1,25 1,33 1,42 Lituania 1,33 2,01 1,10 1,24 1,35 Macedonia, La ex Rep Yug 1,13 0,89 1,01 1,11 1,17 Madagascar 0,90 0,41 0,86 0,39 1,21 Malasia 1,18 1,36 0,80 1,04 1,28 Malawi 0,95 0,14 1,27 0,45 1,23 Maldivas 1,10 2,56 0,83 0,89 1,13 Malí 1,01 0,61 1,18 0,60 1,23 Malta 1,38 2,16 1,21 1,30 1,39 Marruecos 1,26 0,53 1,55 0,73 1,56 Mauricio 1,18 1,12 1,02 0,94 1,33 Mauritania 1,22 1,21 1,18 0,94 1,37 México 1,30 1,36 1,16 1,10 1,42 Moldova, República de 1,07 0,79 0,89 0,65 1,33 Mongolia 0,91 1,72 0,60 1,05 0,81 Mozambique 0,91 0,12 0,89 0,41 1,23 Myanmar 1,19 0,40 1,56 0,63 1,50 Namidia 0,99 0,95 0,91 0,70 1,16 Nepal 1,06 0,33 1,28 0,51 1,38 Nicaragua 0,98 0,58 1,08 0,62 1,19 Níger 0,98 0,29 1,24 0,55 1,24

118


Países AEAM APA APV AGR ACH Nigeria 1,18 0,27 1,30 0,82 1,43 Noruega 1,39 2,16 0,94 1,73 1,21 Nueva Caledonia 1,13 1,64 0,77 1,37 1,00 Nueva Zelandia 1,28 1,84 0,83 1,42 1,21 Países Bajos 1,38 2,11 0,89 1,65 1,24 Pakistán 0,99 0,81 0,86 0,90 1,08 Palestina 0,99 0,70 1,01 0,84 1,09 Panamá 0,94 1,21 0,66 0,80 1,02 Paraguay 1,06 1,09 0,88 1,13 1,05 Perú 1,06 0,85 0,95 0,59 1,33 Polinesia Francesa 1,18 2,24 0,74 1,52 0,96 Polonia 1,31 1,65 1,05 1,30 1,32 Portugal 1,47 2,25 1,05 1,68 1,35 Reino Unido 1,37 1,98 1,00 1,60 1,24 Rumania 1,39 1,62 1,36 1,22 1,47 Rwanda 0,92 0,15 1,07 0,20 1,33 Salomón, Islas 0,97 0,53 0,84 0,53 1,25 Samoa 1,23 1,82 0,75 1,64 1,03 Santa Lucía 1,21 2,05 0,87 0,98 1,30 Santo Tomé y Principe 1,13 1,39 0,84 0,88 1,28 Senegal 1,03 0,69 1,00 0,88 1,14 Serbia y Montenegro 1,06 1,44 0,66 1,40 0,91 Seychelles 1,09 1,43 1,03 0,99 1,12 Sierra Leona 0,86 0,32 0,88 0,60 1,03 Siria, República Arabe 1,28 0,77 1,35 1,20 1,35 Sri Lanka 0,96 0,47 0,90 0,54 1,22 Sudáfrica 1,22 0,95 1,13 0,95 1,38 Sudán 0,96 0,92 1,04 0,90 0,99 Suecia 1,26 2,40 0,77 1,49 1,11 Suiza 1,39 1,98 0,80 1,85 1,17 Suriname 1,10 0,89 0,75 0,92 1,26 Swaziland 1,02 0,73 0,94 0,58 1,28 Tailandia 0,97 0,80 0,71 0,61 1,20 Tajikistan 0,79 0,39 0,91 0,50 0,96 Tanzania, Rep Unida de 0,86 0,34 0,92 0,43 1,11 Timor Oriental 1,15 0,66 1,16 0,49 1,53 Togo 1,03 0,26 1,13 0,64 1,28 Trinidad y Tabago 1,09 0,92 0,84 0,92 1,23 Túnez 1,30 0,82 1,44 1,09 1,43 Turkmenistán 1,16 1,12 1,25 0,89 1,30 Turquía 1,35 0,84 1,61 1,11 1,48 Ucrania 1,19 1,18 1,04 0,96 1,33

119


Países AEAM APA APV AGR ACH Uganda 1,07 0,34 1,23 0,44 1,44 Uruguay 1,17 1,54 0,88 1,04 1,23 Uzbekistán 0,95 0,79 1,04 0,79 1,03 Vanuatu 1,11 0,83 0,89 1,10 1,16 Venezuela,Rep Bolivar de 0,93 0,97 0,68 0,80 1,03 Viet Nam 1,06 0,59 1,06 0,57 1,35 Yemen 0,90 0,45 1,11 0,57 1,08 Zambia 0,87 0,31 1,01 0,35 1,18 Zimbabwe 0,86 0,32 0,84 0,71 0,98 Fuente: Cálculos propios utilizando Disponibilidades y Requerimientos

AEAM: Adecuación en Energía Alimentaria APA:Adecuación en Proteínas Animal APV:Adecuación en Proteínas Vegetal AGR:Adecuación en Grasas ACH:Adecuación en Carbohidratos

121

Anexo D

Índice de Adecuación Alimentaria por

Macronutrientes

Año 2003

123

Anexo D Índices de Adecuación Alimentaria por Macronutrientes

Año 2003 Países IAPA IAPV IAGR IACH IAA Albania 0,7034 0,9352 0,9792 0,9107 0,8821 Alemania 0,5299 0,8888 0,6668 0,8907 0,7440 Angola 0,5431 0,7718 0,5967 0,9158 0,7069 Antigua y Barbuda 0,6927 0,5383 0,9895 0,8843 0,7762 Antillas Holandesas 0,6797 0,6886 0,8372 0,9366 0,7855 Arabia Saudita 0,9543 0,9585 0,9688 0,8559 0,9344 Argelia 0,7191 0,7311 0,8147 0,6937 0,7397 Argentina 0,5601 0,8288 0,8992 0,9039 0,7980 Armenia 0,8007 0,9998 0,5976 0,9606 0,8397 Australia 0,2989 0,8380 0,7166 0,9902 0,7109 Austria 0,3672 0,8823 0,5573 0,8801 0,6718 Azerbaiyán, República de 0,7187 0,8405 0,5137 0,7964 0,7173 Bahamas 0,5153 0,7002 0,9291 0,9735 0,7795 Bangladesh 0,2108 0,9598 0,3099 0,8551 0,5839 Barbados 0,6543 0,8740 0,9278 0,8651 0,8303 Belarús 0,7531 0,8731 0,9493 0,9351 0,8776 Bélgica 0,6266 0,8187 0,5388 0,8855 0,7174 Belice 0,9363 0,9703 0,8738 0,8013 0,8954 Benin 0,4131 0,8691 0,6591 0,7903 0,6829 Bermudas 0,7887 0,5018 0,8919 0,7218 0,7260 Bolivia 0,8211 0,7564 0,8146 0,9812 0,8433 Bosnia y Herzegovina 0,6635 0,9534 0,6200 0,8661 0,7758 Botswana 0,7824 0,9942 0,6853 0,9702 0,8580 Brasil 0,7884 0,9642 0,9229 0,8235 0,8747 Brunei Darussalam 0,8167 0,9482 0,9093 0,8557 0,8825 Bulgaria 0,7826 0,9821 0,9404 0,9472 0,9131 Burkina Faso 0,2907 0,6874 0,7752 0,8367 0,6475 Burundi 0,0966 0,9821 0,1408 0,9795 0,5497 Cabo Verde 0,9328 0,8886 0,8814 0,7611 0,8660 Camboya 0,5227 0,8790 0,4176 0,9149 0,6835 Camerún 0,4511 0,9448 0,6141 0,8972 0,7268 Canadá 0,5324 0,9887 0,6282 0,8752 0,7561 Centroafricana,República 0,6072 0,7060 0,8670 0,8635 0,7609 Chad 0,4120 0,8222 0,8810 0,9934 0,7772 Checa, República 0,6489 0,8947 0,8354 0,8662 0,8113 Chile 0,8413 0,9804 0,9792 0,8888 0,9224 China 0,9584 0,9647 0,9299 0,9062 0,9398 Continúa

124

Anexo D: Continuación

Países IAPA IAPV IAGR IACH IAA Chipre 0,4027 0,8399 0,7233 0,9383 0,7260 Colombia 0,8926 0,7724 0,7977 0,8817 0,8361 Comoras 0,4079 0,7634 0,5430 0,9002 0,6536 Congo, República del 0,6053 0,7071 0,7339 0,9196 0,7415 Congo, Republica Dem del 0,1456 0,5093 0,3478 0,9780 0,4952 Corea, Rep Pop Dem 0,2641 0,8854 0,4183 0,9432 0,6277 Corea, República de 0,8389 0,9687 0,9743 0,8501 0,9080 Costa Rica 0,9200 0,7929 0,9381 0,8602 0,8778 Côte d'Ivoire 0,4273 0,9869 0,7599 0,8026 0,7442 Croacia 0,9319 0,8543 0,9752 0,9238 0,9213 Cuba 0,7416 0,8382 0,6885 0,6796 0,7370 Dinamarca 0,3531 0,8649 0,6777 0,8894 0,6963 Djibouti 0,5584 0,8918 0,8759 0,9656 0,8229 Dominica 0,6979 0,7994 0,9333 0,8864 0,8293 Dominicana, República 0,7854 0,6362 0,8887 0,9984 0,8272 Ecuador 0,9745 0,6535 0,8852 0,9667 0,8700 Egipto 0,6610 0,6371 0,7402 0,6263 0,6661 El Salvador 0,6879 0,9484 0,7581 0,8748 0,8173 Emiratos Arabes Unidos 0,6079 0,9417 0,9526 0,8568 0,8397 Eritrea 0,2154 0,9751 0,4080 0,7985 0,5992 Eslovaquia 0,8842 0,8343 0,8973 0,9827 0,8996 Eslovenia 0,5392 0,8843 0,8831 0,9675 0,8185 España 0,3129 0,8715 0,5871 0,9787 0,6875 EstadosUnidos de América 0,2774 0,9082 0,5714 0,8481 0,6513 Estonia 0,6708 0,8237 0,9266 0,8321 0,8133 Etiopía 0,2302 0,9219 0,2608 0,9423 0,5888 Federación de Rusia 0,7700 0,9957 0,9974 0,8383 0,9004 Fiji, Islas 0,9884 0,9878 0,9151 0,8569 0,9370 Filipinas 0,8583 0,7641 0,6056 0,8498 0,7694 Finlandia 0,4601 0,8582 0,7537 0,9598 0,7580 Francia 0,2280 0,9040 0,4996 0,9414 0,6433 Gabón 0,9537 0,9730 0,6622 0,7937 0,8457 Gambia 0,3055 0,7937 0,6927 0,9859 0,6945 Georgia 0,8592 0,9741 0,6256 0,8676 0,8316 Ghana 0,9285 0,9305 0,6769 0,8157 0,8379 Granada 0,5835 0,7038 0,8703 0,9027 0,7651 Grecia 0,4880 0,9059 0,6530 0,8639 0,7277 Guatemala 0,5005 0,9861 0,6302 0,9197 0,7591 Guinea 0,2951 0,9744 0,7955 0,8612 0,7316 Guinea-Bissau 0,2686 0,7959 0,6888 0,9460 0,6748 Guyana 0,8593 0,9352 0,7082 0,8233 0,8315 Haití 0,3197 0,9278 0,4405 0,9168 0,6512 Continúa

125

Anexo D: Continuación Países IAPA IAPV IAGR IACH IAA Honduras 0,6998 0,8607 0,8198 0,9240 0,8261 Hungría 0,6647 0,9591 0,6120 0,8930 0,7822 India 0,3707 0,9519 0,6575 0,8767 0,7142 Indonesia 0,4455 0,9286 0,7718 0,7783 0,7311 Irán, Rep Islámica de 0,6283 0,7801 0,7254 0,7303 0,7160 Irlanda 0,2799 0,9539 0,6857 0,8121 0,6829 Islandia 0,0505 0,7911 0,7095 0,9561 0,6268 Israel 0,3299 0,8946 0,6335 0,8725 0,6826 Italia 0,4980 0,9347 0,5834 0,8875 0,7259 Jamaica 0,9938 0,8763 0,9278 0,8900 0,9220 Japón 0,6613 0,8649 0,9954 0,9530 0,8687 Jordania 0,7357 0,9368 0,9574 0,8809 0,8777 Kazajstán 0,7809 0,9931 0,9727 0,9134 0,9150 Kenya 0,6031 0,9968 0,6405 0,9616 0,8005 Kirguistán 0,8848 0,7277 0,6761 0,7007 0,7473 Kiribati 0,8856 0,8126 0,8743 0,8985 0,8678 kuwait 0,8815 0,9974 0,8520 0,9193 0,9125 Laos 0,4142 0,8921 0,3755 0,8219 0,6259 Latvia 0,7698 0,8417 0,8523 0,9342 0,8495 Lesoto 0,3002 0,7358 0,4704 0,7608 0,5668 Líbano 0,8924 0,9040 0,8322 0,8688 0,8743 Liberia 0,1750 0,6430 0,7308 0,9987 0,6369 Libia, Jamahiriya Arabe 0,7824 0,8733 0,8329 0,7891 0,8194 Lituania 0,4927 0,9491 0,8807 0,8253 0,7870 Macedonia, La ex Rep Yug 0,8853 0,9947 0,9432 0,9129 0,9340 Madagascar 0,4122 0,8634 0,3909 0,8925 0,6398 Malasia 0,8191 0,8042 0,9796 0,8586 0,8654 Malawi 0,1355 0,8658 0,4474 0,8836 0,5831 Maldivas 0,2189 0,8323 0,8945 0,9370 0,7207 Malí 0,6061 0,9095 0,5997 0,8832 0,7496 Malta 0,4202 0,8967 0,8524 0,8060 0,7439 Marruecos 0,5288 0,7246 0,7256 0,7176 0,6742 Mauricio 0,9412 0,9880 0,9425 0,8334 0,9263 Mauritania 0,8939 0,9115 0,9361 0,8162 0,8894 México 0,8181 0,9222 0,9511 0,7893 0,8702 Moldova, República de 0,7915 0,8898 0,6543 0,8374 0,7933 Mongolia 0,6398 0,6016 0,9753 0,8145 0,7578 Mozambique 0,1188 0,8930 0,4123 0,8826 0,5767 Myanmar 0,3978 0,7196 0,6259 0,7476 0,6227 Namidia 0,9550 0,9085 0,6964 0,9193 0,8698 Nepal 0,3253 0,8598 0,5064 0,8119 0,6258 Nicaragua 0,5786 0,9595 0,6184 0,9029 0,7648 Níger 0,2936 0,8800 0,5483 0,8823 0,6510 Continúa

126

Anexo D: Continuación Países IAPA IAPV IAGR IACH IAA Nigeria 0,2712 0,8482 0,8215 0,7830 0,6810 Noruega 0,4220 0,9384 0,6361 0,8925 0,7222 Nueva Caledonia 0,6787 0,7724 0,8165 0,9990 0,8166 Nueva Zelandia 0,5805 0,8308 0,7892 0,8945 0,7738 Países Bajos 0,4431 0,8914 0,6736 0,8800 0,7220 Pakistán 0,8082 0,8634 0,8953 0,9617 0,8822 Palestina 0,6964 0,9952 0,8374 0,9536 0,8707 Panamá 0,8959 0,6562 0,8025 0,9917 0,8366 Paraguay 0,9537 0,8766 0,9343 0,9753 0,9350 Perú 0,8492 0,9542 0,5950 0,8334 0,8079 Polinesia Francesa 0,3780 0,7445 0,7423 0,9649 0,7074 Polonia 0,6743 0,9728 0,8507 0,8424 0,8351 Portugal 0,3732 0,9736 0,6607 0,8234 0,7077 Reino Unido 0,5110 0,9997 0,7005 0,8806 0,7730 Rumania 0,6918 0,8197 0,8894 0,7647 0,7914 Rwanda 0,1547 0,9629 0,2016 0,8343 0,5384 Salomón, Islas 0,5312 0,8402 0,5317 0,8729 0,6940 Samoa 0,5890 0,7547 0,6779 0,9837 0,7513 Santa Lucía 0,4770 0,8749 0,9834 0,8522 0,7969 Santo Tomé y Principe 0,8034 0,8398 0,8785 0,8621 0,8459 Senegal 0,6869 0,9956 0,8823 0,9322 0,8743 Serbia y Montenegro 0,7811 0,6586 0,8010 0,9089 0,7874 Seychelles 0,7841 0,9849 0,9878 0,9387 0,9239 Sierra Leona 0,3193 0,8766 0,6016 0,9844 0,6955 Siria, República Arabe 0,7672 0,8230 0,9001 0,8263 0,8291 Sri Lanka 0,4654 0,9039 0,5374 0,8891 0,6989 Sudáfrica 0,9525 0,9358 0,9547 0,8087 0,9130 Sudán 0,9240 0,9785 0,9019 0,9884 0,9482 Suecia 0,3019 0,7682 0,7526 0,9450 0,6919 Suiza 0,5076 0,7979 0,5730 0,9140 0,6981 Suriname 0,8900 0,7515 0,9186 0,8705 0,8576 Swaziland 0,7316 0,9424 0,5787 0,8624 0,7788 Tailandia 0,8009 0,7144 0,6131 0,9020 0,7576 Tajikistan 0,3868 0,9061 0,5036 0,9597 0,6890 Tanzania, Rep Unida de 0,3444 0,9176 0,4272 0,9435 0,6582 Timor Oriental 0,6617 0,9221 0,4916 0,7327 0,7020 Togo 0,2561 0,9353 0,6412 0,8609 0,6734 Trinidad y Tabago 0,9167 0,8433 0,9213 0,8849 0,8915 Túnez 0,8167 0,7791 0,9573 0,7863 0,8348 Turkmenistán 0,9423 0,8751 0,8920 0,8523 0,8904 Turquía 0,8364 0,6955 0,9451 0,7578 0,8087 Ucrania 0,9098 0,9788 0,9582 0,8346 0,9204 Continúa

127

Anexo D: Continuación Países IAPA IAPV IAGR IACH IAA Uganda 0,3353 0,8863 0,4378 0,7784 0,6095 Uruguay 0,7322 0,8770 0,9776 0,8829 0,8674 Uzbekistán 0,7947 0,9823 0,7872 0,9848 0,8873 Vanuatu 0,8319 0,8869 0,9484 0,9181 0,8963 Venezuela,Rep Bolivar de 0,9673 0,6829 0,8022 0,9854 0,8595 Viet Nam 0,5871 0,9696 0,5728 0,8248 0,7386 Yemen 0,4475 0,9474 0,5670 0,9578 0,7299 Zambia 0,3137 0,9975 0,3454 0,9123 0,6422 Zimbabwe 0,3181 0,8380 0,7145 0,9834 0,7135 Fuente. Cálculos propios usando Índices de Distancia del Óptimo IAPA:Índice de Adecuación de Proteínas Animal IAPV:Índice de Adecuación de Proteínas Vegetal IAGR:Índice de Adecuación de Grasas IACH:Índice de Adecuación de Carbohidratos IAA:Índice de Adecuación Alimentaria

129

Anexo E

Clasificación de los países según Adecuación en

Energía Alimentaria por Macronutrientes e

Índice de Adecuación Alimentaria

Año 2003

131

Anexo E

Clasificacion de los Países según Adecuación en Energía Alimentaria por Macronutrientes e Índice de Adecuación Alimentaria

Año 2003 Países AEAM Orden IAA Orden

AEAM IAA

EstadosUnidos de América 1,50 1 0,6513 151 Irlanda 1,47 2 0,6829 141 Portugal 1,47 3 0,7077 126 Austria 1,46 4 0,6718 147 Israel 1,45 5 0,6826 142 Italia 1,44 6 0,7259 116 Francia 1,44 7 0,6433 155 Bélgica 1,43 8 0,7174 120 Grecia 1,43 9 0,7277 112 Canadá 1,41 10 0,7561 98 Rumania 1,39 11 0,7914 78 Noruega 1,39 12 0,7222 117 Egipto 1,39 13 0,6661 148 Suiza 1,39 14 0,6981 131 Hungría 1,39 15 0,7822 82 Malta 1,38 16 0,7439 104 Países Bajos 1,38 17 0,7220 118 Dinamarca 1,37 18 0,6963 132 Reino Unido 1,37 19 0,7730 89 Alemania 1,36 20 0,7440 103 Cabo Verde 1,36 21 0,8660 42 Libia, Jamahiriya Arabe 1,35 22 0,8194 66 Turquía 1,35 23 0,8087 72 Lituania 1,33 24 0,7870 80 España 1,33 25 0,6875 138 Argelia 1,32 26 0,7397 106 Polonia 1,31 27 0,8351 56 México 1,30 28 0,8702 36 Islandia 1,30 29 0,6268 160 Kirguistán 1,30 30 0,7473 101 Túnez 1,30 31 0,8348 57 Cuba 1,29 32 0,7370 108 Chipre 1,28 33 0,7260 115 Continúa

132

Anexo E Continuación Países AEAM Orden IAA Orden

AEAM IAA

Checa, República 1,28 34 0,8113 71 Líbano 1,28 35 0,8743 33 Nueva Zelandia 1,28 36 0,7738 88 Siria, República Arabe 1,28 37 0,8291 62 Brasil 1,27 38 0,8747 32 Suecia 1,26 39 0,6919 136 Marruecos 1,26 40 0,6742 145 Estonia 1,26 41 0,8133 70 Gambia 1,25 42 0,6945 134 Irán, Rep Islámica de 1,24 43 0,7160 122 Emiratos Arabes Unidos 1,24 44 0,8397 51 Australia 1,24 45 0,7109 125 Finlandia 1,24 46 0,7580 95 Samoa 1,23 47 0,7513 99 Barbados 1,22 48 0,8303 60 Fiji, Islas 1,22 49 0,9370 3 Mauritania 1,22 50 0,8894 24 Sudáfrica 1,22 51 0,9130 15 Federación de Rusia 1,21 52 0,9004 18 Granada 1,21 53 0,7651 91 Santa Lucía 1,21 54 0,7969 76 Belice 1,20 55 0,8954 21 Argentina 1,20 56 0,7980 75 Arabia Saudita 1,20 57 0,9344 5 kuwait 1,19 58 0,9125 16 Myanmar 1,19 59 0,6227 163 Ucrania 1,19 60 0,9204 12 Kiribati 1,19 61 0,8678 40 Corea, República de 1,19 62 0,9080 17 Nigeria 1,18 63 0,6810 143 Mauricio 1,18 64 0,9263 7 Malasia 1,18 65 0,8654 43 Polinesia Francesa 1,18 66 0,7074 127 Latvia 1,18 67 0,8495 47 Indonesia 1,17 68 0,7311 110 Uruguay 1,17 69 0,8674 41 Turkmenistán 1,16 70 0,8904 23 China 1,16 71 0,9398 2 Chile 1,16 72 0,9224 9 Brunei Darussalam 1,15 73 0,8825 26 Continúa

133


AEAM IAA

Albania 1,15 74 0,8821 28 Timor Oriental 1,15 75 0,7020 129 Eslovenia 1,14 76 0,8185 67 Gabón 1,14 77 0,8457 49 Kazajstán 1,14 78 0,9150 13 Costa Rica 1,14 79 0,8778 29 Burkina Faso 1,13 80 0,6475 154 Benin 1,13 81 0,6829 140 Côte d'Ivoire 1,13 82 0,7442 102 Santo Tomé y Principe 1,13 83 0,8459 48 Macedonia, La ex Rep Yug 1,13 84 0,9340 6 Guyana 1,13 85 0,8315 59 Dominica 1,13 86 0,8293 61 Nueva Caledonia 1,13 87 0,8166 69 Ghana 1,12 88 0,8379 53 Lesoto 1,12 89 0,5668 170 Jordania 1,12 90 0,8777 30 Belarús 1,12 91 0,8776 31 Bulgaria 1,12 92 0,9131 14 Vanuatu 1,11 93 0,8963 20 Maldivas 1,10 94 0,7207 119 Suriname 1,10 95 0,8576 46 Azerbaiyán, República de 1,10 96 0,7173 121 Croacia 1,10 97 0,9213 11 Bahamas 1,10 98 0,7795 83 Jamaica 1,10 99 0,9220 10 Trinidad y Tabago 1,09 100 0,8915 22 Seychelles 1,09 101 0,9239 8 Ecuador 1,08 102 0,8700 37 Eslovaquia 1,08 103 0,8996 19 Japón 1,08 104 0,8687 39 Uganda 1,07 105 0,6095 164 Guinea 1,07 106 0,7316 109 Moldova, República de 1,07 107 0,7933 77 El Salvador 1,07 108 0,8173 68 Paraguay 1,06 109 0,9350 4 Serbia y Montenegro 1,06 110 0,7874 79 Perú 1,06 111 0,8079 73 Viet Nam 1,06 112 0,7386 107 Nepal 1,06 113 0,6258 162 Continúa

134


AEAM IAA

Colombia 1,05 114 0,8361 55 Georgia 1,04 115 0,8316 58 Antillas Holandesas 1,03 116 0,7855 81 Filipinas 1,03 117 0,7694 90 Bosnia y Herzegovina 1,03 118 0,7758 87 Senegal 1,03 119 0,8743 34 Togo 1,03 120 0,6734 146 India 1,02 121 0,7142 123 Swaziland 1,02 122 0,7788 84 Honduras 1,01 123 0,8261 64 Malí 1,01 124 0,7496 100 Laos 1,01 125 0,6259 161 Pakistán 0,99 126 0,8822 27 Namidia 0,99 127 0,8698 38 Palestina 0,99 128 0,8707 35 Camerún 0,98 129 0,7268 113 Níger 0,98 130 0,6510 153 Nicaragua 0,98 131 0,7648 92 Djibouti 0,97 132 0,8229 65 Congo, República del 0,97 133 0,7415 105 Salomón, Islas 0,97 134 0,6940 135 Tailandia 0,97 135 0,7576 97 Sudán 0,96 136 0,9482 1 Guatemala 0,96 137 0,7591 94 Chad 0,96 138 0,7772 85 Sri Lanka 0,96 139 0,6989 130 Malawi 0,95 140 0,5831 168 Uzbekistán 0,95 141 0,8873 25 Bolivia 0,94 142 0,8433 50 Angola 0,94 143 0,7069 128 Panamá 0,94 144 0,8366 54 Antigua y Barbuda 0,94 145 0,7762 86 Venezuela,Rep Bolivar de 0,93 146 0,8595 44 Dominicana, República 0,93 147 0,8272 63 Botswana 0,93 148 0,8580 45 Bangladesh 0,92 149 0,5839 167 Guinea-Bissau 0,92 150 0,6748 144 Kenya 0,92 151 0,8005 74 Rwanda 0,92 152 0,5384 172 Armenia 0,92 153 0,8397 52 Continúa

135


AEAM IAA

Mongolia 0,91 154 0,7578 96 Mozambique 0,91 155 0,5767 169 Madagascar 0,90 156 0,6398 157 Yemen 0,90 157 0,7299 111 Camboya 0,89 158 0,6835 139 Haití 0,89 159 0,6512 152 Bermudas 0,89 160 0,7260 114 Zambia 0,87 161 0,6422 156 Corea, Rep Pop Dem 0,87 162 0,6277 159 Zimbabwe 0,86 163 0,7135 124 Sierra Leona 0,86 164 0,6955 133 Tanzania, Rep Unida de 0,86 165 0,6582 149 Liberia 0,86 166 0,6369 158 Centroafricana,República 0,84 167 0,7609 93 Etiopía 0,82 168 0,5888 166 Tajikistan 0,79 169 0,6890 137 Comoras 0,76 170 0,6536 150 Burundi 0,73 171 0,5497 171 Congo, Republica Dem del 0,72 172 0,4952 173 Eritrea 0,67 173 0,5992 165 Fuente: Cálculos propios utilizando Índice de Adecuación Distancia del Óptimo AEAM. Adecuación en Energía Alimentaria IAA: Índice de Adecuación Alimentaria

137

Anexo F

Composición Nutricional y Precios de los

Alimentos que conforman la Canasta Normativa

Venezuela 2003

139

Alimento

Cal

oría

s

Prot

eína

s veg

etal

(gr)

Prot

eína

s ani

ma

l(gr)

Gra

sas (

gr)

Car

bohi

drat

os (g

r.)

Prot

eína

s ani

mal

(kc)

Prot

eína

s veg

etal

(kc)

Gra

sas (

kc)

Car

bohi

drat

os (k

c)

Prec

io p

rom

edio

Bs.

Arroz Blanco 3450 81 - 7 765,75 324 - 63 3063 1.350,00 Hojuelas de Avena 3480 96 - 73 609,75 384 - 657 2439 2.383,33 Harina precocida de maíz blanco 3540 72 - 11 788,25 288 - 99 3153 900,00 Pan canilla 2950 114 - 23 571,75 456 - 207 2287 2.100,00 Pasta no enriquecidas 3630 156 - 16 715,50 624 - 144 2862 1.440,00 Carne molida (res) 2010 - 182 142 - - 728 1278 - 4.386,67 Falda (res) 910 - 206 9 - - 824 81 - 4.220,00 Lagarto (res) 840 - 205 2 - - 820 18 - 3.840,00 Hígado (vísceras) 1280 - 193 38 41,50 - 772 342 166 4.400,00 Chuleta de Cerdo 2500 - 183 196 - - 732 1764 - 4.733,33 Pollo, carne de 1830 - 202 114 - - 808 1026 - 2.800,00 Tipo mortadela económica 3240 - 130 272 68,00 - 520 2448 272 4.740,00 Atún 1110 - 261 7 - - 1044 63 - 6.000,00 Atún natural enlatado, escurrido 960 - 232 4 - - 928 36 - 6.071,17 Corocoro (pescado) 930 - 197 16 - - 788 144 - 5.600,00 Sardinas 1450 - 206 70 - - 824 630 - 1.800,00 Sardinas enlatadas (parte sólida) 1830 - 249 93 - - 996 837 - 2.764,33 Cazón (pescado) 1030 - 254 2 - - 1016 18 - 4.666,67 Gallina, huevo entero 1560 - 124 111 16,25 - 496 999 65 2.046,70 Leche liquida completa 630 - 35 34 46,00 - 140 306 184 1.111,00 Leche en polvo completa 4920 - 258 267 371,25 - 1032 2403 1485 5.266,67 Queso blanco duro de leche 3890 - 249 315 14,75 - 996 2835 59 4.633,33 Aceite 9000 - - 1000 - - - 9000 - 3.593,33 Margarina 7330 6 - 810 4,00 24 - 7290 16 3.366,67 Mayonesa comercial 7480 11 - 800 59,00 44 - 7200 236 5.315,67 Cambur guineo verde 780 17 - 6 164,50 68 - 54 658 566,67 Guayaba colorada o rosada 290 10 - 4 53,50 40 - 36 214 766,67 Lechoza 310 6 - 1 69,25 24 - 9 277 816,67 Mango bocado 620 6 - 1 146,75 24 - 9 587 500,00 Melón 210 6 - 2 42,00 24 - 18 168 616,67 Naranja valencia 350 7 - 0 80,50 28 - - 322 351,33 Patilla 210 5 - 0 47,50 20 - - 190 500,00 Piña 550 4 - 2 129,00 16 - 18 516 922,20 Plátano maduro 1370 12 - 4 321,50 48 - 36 1286 902,00 Auyama 430 15 - 4 83,50 60 - 36 334 600,00 Cebolla 430 14 - 2 89,00 56 - 18 356 1.583,33 Pimenton Rojo 200 8 - 2 37,50 32 - 18 150 1.666,67 Tomate perita 170 12 - 5 19,25 48 - 45 77 700,00 Zanahoria 320 10 - 2 65,50 40 - 18 262 583,33 Apio 940 10 - 1 222,75 40 - 9 891 816,67 Ocumo 1030 17 - 8 222,50 68 - 72 890 1.100,00 Papa 810 20 - 1 180,25 80 - 9 721 800,00 Yuca 1430 11 - 2 342,00 44 - 18 1368 816,67 Arvejas secas 2710 232 - 14 414,00 928 - 126 1656 2.006,67 Caraotas negras 2480 230 - 16 354,00 920 - 144 1416 2.033,33 Frijol 2570 267 - 9 355,25 1068 - 81 1421 2.733,33 Lentejas 2520 239 - 9 370,75 956 - 81 1483 2.833,33 Azúcar blanca 3980 - - - 995,00 - - - 3980 900,00 Sal - - - - - - - - - 400,00 Café Tostado 3980 142 - 140 538,00 568 - 1260 2152 3.500,00

Fuente. Tabla de Composición de los Alimentos,INN (2001) y Costo de Canasta Alimentaria Normativa, INN (2003).

Composicion Nutricional y Precio de los Alimentos que conforman la Canasta NormativaVenezuela 2003

ANEXO F

141

Anexo G

Matriz Nacional Bolívares Kilocalorías

Venezuela 2003

143

Prot Anim Prot Veg Grasa Carboh Prot Anim Prot Veg Grasa CarbohBs/kcal Bs/kcal Bs/kcal Bs/kcal Bs/kcal Bs/kcal Bs/kcal Bs/kcal

Amazonas Anzoátegui

2003 Ene 3,24 1,22 0,54 0,62 3,76 2,59 0,51 0,35 Feb 3,32 0,71 0,57 0,68 3,74 2,43 0,48 0,30 Mar 3,64 1,06 0,65 0,63 3,93 1,56 0,51 0,33 Abr 3,82 1,02 0,55 0,62 3,99 1,34 0,49 0,33 May 3,70 1,34 0,52 0,51 4,54 1,86 0,47 0,32 Jun 3,73 1,14 0,58 0,51 4,11 1,75 0,46 0,37 Jul 3,86 1,22 0,54 0,58 4,13 1,80 0,45 0,36 Ago 4,15 1,31 0,46 0,60 4,31 1,78 0,47 0,35 Sep 4,55 1,53 0,41 0,52 4,06 2,91 0,44 0,29 Oct 4,55 1,56 0,36 0,48 4,44 3,08 0,45 0,32 Nov 4,49 1,53 0,44 0,47 4,89 1,70 0,47 0,44 Dic 4,72 1,87 0,49 0,52 4,60 1,61 0,45 0,54 2004 Ene 4,52 3,35 0,70 0,62 5,97 2,71 0,43 0,32 Feb 5,25 4,39 0,66 0,32 5,52 2,31 0,41 0,36 Mar 5,18 4,65 0,71 0,27 5,65 1,72 0,43 0,47 Abr 6,44 3,31 0,67 0,41 6,46 2,65 0,43 0,35

Apure Aragua


Barinas Bolívar


Continúa

Anexo G

Matriz Nacional Bolívares KilocaloríasVenezuela 2003

144

Anexo G: Continuación


Carabobo Cojedes

2003 Ene - - - - - - - - Feb 4,14 3,04 0,44 0,32 4,41 1,57 0,38 0,36 Mar 4,18 2,08 0,52 0,33 3,64 0,89 0,43 0,38 Abr 4,03 1,47 0,53 0,38 4,20 0,84 0,35 0,37 May 4,03 1,14 0,48 0,41 4,19 1,00 0,37 0,38 Jun 4,23 1,16 0,48 0,45 4,35 1,72 0,47 0,37 Jul 4,20 1,89 0,48 0,43 4,31 0,76 0,39 0,44 Ago 4,17 1,99 0,50 0,42 4,33 0,81 0,39 0,45 Sep 4,32 2,15 0,50 0,42 4,36 1,36 0,39 0,40 Oct 4,79 2,02 0,46 0,45 4,31 1,45 0,40 0,43 Nov 5,09 1,91 0,49 0,46 4,82 1,45 0,39 0,36 Dic 5,43 2,06 0,49 0,47 5,02 1,81 0,38 0,36 2004 Ene 5,65 2,36 0,50 0,40 5,23 1,80 0,41 0,38 Feb 5,87 2,13 0,50 0,44 5,52 1,89 0,37 0,38 Mar 6,22 2,36 0,51 0,42 5,57 2,26 0,42 0,41 Abr 6,85 0,99 0,50 0,60 6,17 1,99 0,41 0,41

Delta Amacuro Dtto Federal


Falcón Guárico


Continúa

145



Lara Mérida


Miranda Monagas


Nva Esparta Portuguesa


Continúa

146



Sucre Táchira

2003 Ene 3,72 1,47 0,46 0,41 - - - - Feb 3,71 1,69 0,61 0,43 - - - - Mar 3,49 1,55 0,47 0,36 3,81 1,87 0,44 0,29 Abr 3,80 1,54 0,48 0,36 4,09 1,43 0,41 0,32 May 4,17 1,75 0,47 0,33 4,10 1,66 0,45 0,29 Jun 4,07 1,74 0,49 0,39 4,05 1,87 0,41 0,31 Jul 4,06 2,11 0,47 0,40 4,11 1,91 0,40 0,30 Ago 4,60 2,58 0,46 0,37 4,10 1,64 0,41 0,35 Sep 4,35 2,49 0,47 0,40 4,31 1,78 0,40 0,38 Oct 4,51 2,46 0,45 0,33 4,86 1,73 0,37 0,38 Nov 4,59 1,58 0,46 0,41 4,87 1,91 0,39 0,36 Dic 4,85 2,42 0,48 0,38 4,84 1,92 0,38 0,36 2004 Ene 5,65 2,71 0,47 0,35 5,14 1,89 0,40 0,41 Feb 5,29 2,52 0,46 0,36 4,81 1,67 0,45 0,46 Mar 5,62 2,51 0,47 0,35 5,38 1,93 0,38 0,42 Abr 6,77 2,08 0,44 0,41 5,66 1,95 0,40 0,40

5,62 2,51 0,47 0,35 5,38 1,93 0,38 0,42 6,77 2,08 0,44 0,41 5,66 1,95 0,40 0,40

Trujillo Yaracuy


Vargas Zulia


Fuente: Estimaciones propias

147

Anexo H

Requerimientos Nutricionales en

Energía Alimentaria y Macronutrientes

Venezuela 2003

149

Edad

(año

s)Po

blac

ión

(mile

s)En

ergí

a PA

PVG

RC

HTo

tal E

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ATo

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RTo

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HO

MBR

ES<

129

0.84

4

649

38,9

4

38,9

4

194,

70

376,

42

188,

7611

,33

11,3

356

,63

109,

481

3

863.

749

1.

110

53

,26

79

,90

33

2,90

64

3,61

95

8,47

46,0

169

,01

287,

5455

5,91

4 6

854.

712

1.

467

70

,40

10

5,60

44

0,00

85

0,67

1.

253,

5860

,17

90,2

637

6,07

727,

077

984

8.05

9

1.83

3

88,0

0

132,

00

550,

00

1.06

3,33

1.55

4,78

74,6

311

1,94

466,

4390

1,77

10

1284

0.57

3

2.34

6

112,

62

168,

94

703,

90

1.36

0,87

1.97

2,26

94,6

714

2,00

591,

681.

143,

9113

15

822.

803

2.

979

14

3,01

21

4,51

89

3,80

1.

728,

01

2.

451,

4011

7,67

176,

5073

5,42

1.42

1,81

16 1

753

3.51

2

3.36

6

161,

57

242,

35

1.00

9,80

1.95

2,28

1.79

5,80

86,2

012

9,30

538,

741.

041,

5618

29

2.78

9.20

7

3.

187

15

2,98

22

9,46

95

6,10

1.

848,

46

8.

889,

2042

6,68

640,

022.

666,

765.

155,

7430

59

4.17

9.63

3

3.

061

14

6,93

22

0,39

91

8,30

1.

775,

38

12

.793

,86

614,

1192

1,16

3.83

8,16

7.42

0,44

?

60

826.

079

2.

569

12

3,31

18

4,97

77

0,70

1.

490,

02

2.

122,

2010

1,87

152,

8063

6,66

1.23

0,87

Tota

l12

.849

.172

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127

8.20

1

600

36,0

0

36,0

0

180,

00

348,

00

166,

9210

,02

10,0

250

,08

96,8

11

3

826.

815

1.

023

49

,09

73

,63

30

6,80

59

3,15

84

5,56

40,5

960

,88

253,

6749

0,42

4 6

818.

780

1.

333

63

,98

95

,98

39

9,90

77

3,14

1.

091,

4352

,39

78,5

832

7,43

633,

037

981

2.93

5

1.70

2

81,7

0

122,

54

510,

60

987,

16

1.38

3,61

66,4

199

,62

415,

0880

2,50

10

1280

6.43

2

2.14

4

102,

90

154,

34

643,

10

1.24

3,33

1.72

8,72

82,9

812

4,47

518,

621.

002,

6613

15

790.

688

2.

440

11

7,10

17

5,66

73

1,90

1.

415,

01

1.

929,

0292

,59

138,

8957

8,70

1.11

8,83

16 1

751

3.71

4

2.50

3

120,

14

180,

22

750,

90

1.45

1,74

1.28

5,83

61,7

292

,58

385,

7574

5,78

18 2

92.

710.

773

2.64

6

127,

01

190,

51

793,

80

1.53

4,68

7.17

2,70

344,

2951

6,43

2.15

1,81

4.16

0,17

30 5

94.

183.

546

2.50

8

120,

38

180,

58

752,

40

1.45

4,64

10.4

92,3

350

3,63

755,

453.

147,

706.

085,

55 ?

60

96

2.45

0

2.24

7

107,

86

161,

78

674,

10

1.30

3,26

2.16

2,62

103,

8115

5,71

648,

791.

254,

32

Tota

l12

.704

.332

TOTA

LES

25.5

53.5

04

2.43

5,64

117,

0817

5,20

730,

691.

412,

67

Anex

o H

Kca

l/per

cáp

ita/d

iaK

cal/d

ia (m

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es)

Fuen

te: C

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2003

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les

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gía

Alim

enta

ria y

Mac

ronu

trien

tes

Vene

zuel

a 20

03

151

Anexo I

Función Percentil de la Adecuación

153

y y

0,01 0,1477 0,51 1,03160,02 0,1679 0,52 1,05220,03 0,1858 0,53 1,07310,04 0,2030 0,54 1,09410,05 0,2197 0,55 1,11540,06 0,2361 0,56 1,13690,07 0,2524 0,57 1,15860,08 0,2686 0,58 1,18050,09 0,2848 0,59 1,20270,1 0,3010 0,6 1,22510,11 0,3171 0,61 1,24780,12 0,3333 0,62 1,27080,13 0,3495 0,63 1,29400,14 0,3657 0,64 1,31750,15 0,3820 0,65 1,34140,16 0,3983 0,66 1,36550,17 0,4147 0,67 1,39000,18 0,4311 0,68 1,41480,19 0,4477 0,69 1,44000,2 0,4642 0,7 1,46550,21 0,4809 0,71 1,49150,22 0,4976 0,72 1,51790,23 0,5145 0,73 1,54470,24 0,5314 0,74 1,57200,25 0,5484 0,75 1,59970,26 0,5654 0,76 1,62800,27 0,5826 0,77 1,65690,28 0,5999 0,78 1,68630,29 0,6173 0,79 1,71640,3 0,6348 0,8 1,74710,31 0,6523 0,81 1,77860,32 0,6700 0,82 1,81080,33 0,6878 0,83 1,84390,34 0,7058 0,84 1,87790,35 0,7238 0,85 1,91280,36 0,7420 0,86 1,94890,37 0,7603 0,87 1,98630,38 0,7787 0,88 2,02490,39 0,7972 0,89 2,06520,4 0,8159 0,9 2,10710,41 0,8348 0,91 2,15110,42 0,8537 0,92 2,19740,43 0,8728 0,93 2,24640,44 0,8921 0,94 2,29890,45 0,9115 0,95 2,35560,46 0,9311 0,96 2,41790,47 0,9509 0,97 2,48810,48 0,9708 0,98 2,57030,49 0,9909 0,99 2,67550,5 1,0111

Fuente:Cálculos propios, ajuste con la DLG

Función Percentil de la Adecuaciónde Proteínas Animal

Anexo I-1

x Qy F−1y x Qy F−1y

154

y y

0,01 0,5694 0,51 0,96560,02 0,6127 0,52 0,97100,03 0,6396 0,53 0,97650,04 0,6595 0,54 0,98210,05 0,6757 0,55 0,98770,06 0,6894 0,56 0,99340,07 0,7014 0,57 0,99920,08 0,7122 0,58 1,00500,09 0,7221 0,59 1,01090,1 0,7312 0,6 1,01690,11 0,7397 0,61 1,02300,12 0,7478 0,62 1,02920,13 0,7554 0,63 1,03540,14 0,7627 0,64 1,04180,15 0,7697 0,65 1,04830,16 0,7764 0,66 1,05490,17 0,7830 0,67 1,06170,18 0,7893 0,68 1,06860,19 0,7955 0,69 1,07560,2 0,8015 0,7 1,08280,21 0,8074 0,71 1,09020,22 0,8132 0,72 1,09770,23 0,8189 0,73 1,10550,24 0,8244 0,74 1,11340,25 0,8299 0,75 1,12160,26 0,8354 0,76 1,13010,27 0,8408 0,77 1,13880,28 0,8461 0,78 1,14780,29 0,8514 0,79 1,15710,3 0,8566 0,8 1,16670,31 0,8618 0,81 1,17680,32 0,8670 0,82 1,18730,33 0,8722 0,83 1,19820,34 0,8773 0,84 1,20970,35 0,8824 0,85 1,22170,36 0,8875 0,86 1,23450,37 0,8926 0,87 1,24800,38 0,8977 0,88 1,26230,39 0,9028 0,89 1,27770,4 0,9080 0,9 1,29430,41 0,9131 0,91 1,31240,42 0,9182 0,92 1,33220,43 0,9234 0,93 1,35420,44 0,9285 0,94 1,37900,45 0,9337 0,95 1,40770,46 0,9390 0,96 1,44180,47 0,9442 0,97 1,48420,48 0,9495 0,98 1,54130,49 0,9548 0,99 1,63200,5 0,9602


Función Percentil de la Adecuaciónde Proteínas Vegetal

Anexo I -2


155

y y

0,01 0,2751 0,51 0,92370,02 0,3227 0,52 0,93520,03 0,3539 0,53 0,94680,04 0,3782 0,54 0,95860,05 0,3987 0,55 0,97040,06 0,4169 0,56 0,98240,07 0,4334 0,57 0,99450,08 0,4486 0,58 1,00680,09 0,4630 0,59 1,01920,1 0,4767 0,6 1,0318

0,11 0,4898 0,61 1,04450,12 0,5024 0,62 1,05740,13 0,5146 0,63 1,07040,14 0,5265 0,64 1,08370,15 0,5382 0,65 1,09710,16 0,5496 0,66 1,11080,17 0,5608 0,67 1,12460,18 0,5719 0,68 1,13870,19 0,5828 0,69 1,15310,2 0,5937 0,7 1,1677

0,21 0,6044 0,71 1,18260,22 0,6150 0,72 1,19770,23 0,6256 0,73 1,21320,24 0,6361 0,74 1,22900,25 0,6465 0,75 1,24510,26 0,6569 0,76 1,26160,27 0,6673 0,77 1,27850,28 0,6777 0,78 1,29590,29 0,6880 0,79 1,31370,3 0,6984 0,8 1,3320

0,31 0,7087 0,81 1,35080,32 0,7190 0,82 1,37020,33 0,7294 0,83 1,39030,34 0,7398 0,84 1,41110,35 0,7502 0,85 1,43260,36 0,7606 0,86 1,45510,37 0,7711 0,87 1,47850,38 0,7816 0,88 1,50300,39 0,7921 0,89 1,52880,4 0,8027 0,9 1,5560

0,41 0,8134 0,91 1,58490,42 0,8241 0,92 1,61580,43 0,8349 0,93 1,64920,44 0,8457 0,94 1,68560,45 0,8566 0,95 1,72590,46 0,8676 0,96 1,77150,47 0,8786 0,97 1,82480,48 0,8897 0,98 1,89060,49 0,9010 0,99 1,98190,5 0,9123


Función Percentil de la Adecuaciónde Grasas

Anexo I - 3


156

y y

0,01 0,8183 0,51 1,21970,02 0,8720 0,52 1,22360,03 0,9048 0,53 1,22750,04 0,9289 0,54 1,23140,05 0,9482 0,55 1,23530,06 0,9643 0,56 1,23920,07 0,9782 0,57 1,24320,08 0,9905 0,58 1,24710,09 1,0016 0,59 1,25110,1 1,0117 0,6 1,25520,11 1,0210 0,61 1,25920,12 1,0297 0,62 1,26330,13 1,0378 0,63 1,26750,14 1,0454 0,64 1,27170,15 1,0527 0,65 1,27590,16 1,0595 0,66 1,28020,17 1,0661 0,67 1,28450,18 1,0724 0,68 1,28890,19 1,0785 0,69 1,29340,2 1,0843 0,7 1,29800,21 1,0899 0,71 1,30260,22 1,0954 0,72 1,30730,23 1,1007 0,73 1,31210,24 1,1059 0,74 1,31710,25 1,1109 0,75 1,32210,26 1,1158 0,76 1,32730,27 1,1206 0,77 1,33260,28 1,1254 0,78 1,33810,29 1,1300 0,79 1,34370,3 1,1345 0,8 1,34950,31 1,1390 0,81 1,35550,32 1,1434 0,82 1,36180,33 1,1477 0,83 1,36830,34 1,1520 0,84 1,37510,35 1,1562 0,85 1,38220,36 1,1603 0,86 1,38970,37 1,1645 0,87 1,39760,38 1,1686 0,88 1,40610,39 1,1726 0,89 1,41510,4 1,1766 0,9 1,42480,41 1,1806 0,91 1,43530,42 1,1846 0,92 1,44690,43 1,1885 0,93 1,45970,44 1,1925 0,94 1,47430,45 1,1964 0,95 1,49110,46 1,2003 0,96 1,51120,47 1,2042 0,97 1,53640,48 1,2080 0,98 1,57070,49 1,2119 0,99 1,62680,5 1,2158


Anexo I - 4

Función Percentil de la Adecuaciónde Carbohidratos


INDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR MACRONUTRIENTES

Health & Medicine

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