El sector agropecuario tiene como una de sus características económicas
distintivas la alta variabilidad de sus ingresos. Esto se origina, por una
parte, en los factores biológicos y climáticos que definen su productividad y,
por otra en que, en general, el productor no puede fijar el precio de sus
productos.
La característica de ser “precio aceptante” aumenta el riesgo económico de las
empresas agrícolas. Teniendo en cuenta la incertidumbre del precio a futuro
–debido a los múltiples factores climáticos, económicos y sectoriales que lo
condicionan- una posible forma de planificar racionalmente la toma de decisiones
consiste en elaborar pronósticos confiables del comportamiento futuro de
variables económicas.
Un informe realizado por el Ing. Agr. Carlos Ghida Daza, del Area Economía,
Estadística e Informática del INTA Marcos Juárez tuvo como objetivo comparar
para los cultivos de mayor importancia regional y nacional -es decir soja,
trigo, maíz , y girasol- los resultados que se hubieran obtenido durante el año
2004 utilizando cuatro metodologías cuantitativas de pronóstico de precios.
Para el cálculo de los pronósticos se utilizaron cuatro métodos :
· Promedio simple trienal , en este caso se tomaron los últimos treinta y seis
meses –enero 2001 a diciembre 2003-. Se lo utiliza por ser una medida de uso
común en planificación.
· Promedio simple de la década : se consideraron los diez años últimos, es decir
los ciento veinte meses de enero 1994 a diciembre 2003.
· Tendencia: consistente en una regresión simple del precio con el tiempo como
variable independiente.
· Serie de tiempo autoregresiva de los precios mensuales (AR),
Posteriormente –luego de elaborados los indicadores para las respectivas
proyecciones- se compararon los precios pronosticados con los efectivamente
ocurridos en el período comprendido entre enero y diciembre de 2004 para
determinar el ajuste de las proyecciones
A continuación se seleccionó el método con menor ECMP por cultivo y se consideró
como estrategia de decisión la venta cuando el precio de un mes era menor que el
pronosticado según el mejor modelo. Esto representaría el comportamiento, en
general predominante, de un productor mas conservador, es decir averso al
riesgo.
Luego se determinó la diferencia entre el precio de venta del momento elegido
según el criterio mencionado y el valor real de los granos en diciembre’04.
Como conclusiones del trabajo se mencionan:
· Las metodologías de pronostico de precios resultan , en general, útiles para
mejorar la toma de decisiones económicas.
· Sin embargo, debe previamente analizarse el ajuste o exactitud de las mismas
para elegir solo las de mayor capacidad predictiva. De este modo, en el ejemplo
planteado, el uso de la tendencia no sería aconsejable.
· El uso combinado de estas técnicas seleccionadas junto al monitoreo de la
evolución de los mercados permite la toma de decisiones económicas eficientes.
De este modo, al mejorar los resultados de la empresa, se contribuye a su
sustentabilidad en el largo plazo.
(*) Resumen del trabajo del mismo título. En prensa. Autor: Carlos Ghida Daza. Area Economía, Estadística e Informática. E-mail: economiamj@correo.inta.gov.ar
