Ariadna Berger VI Taller "La modelización en el sector agropecuario" Buenos Aires, 25 y 26 de septiembre de 2014

Transcripción

1 Cuantificación del riesgo y del impacto de seguros climáticos y estrategias de cobertura de precios en un portfolio agrícola diversificado en cuatro países Ariadna Berger aberger@agro.uba.ar VI Taller "La modelización en el sector agropecuario" Buenos Aires, 25 y 26 de septiembre de 2014

2 Contenidos La empresa El riesgo en la agricultura Objetivos del análisis Datos y distribuciones Correlaciones El modelo Resultados 2

3 La empresa 4 países: Argentina, Uruguay, Brasil y Paraguay 41 zonas de producción Fuente (mapa): Los Grobo: El futuro de la agricultura?, Harvard Business School, cultivos hectáreas sembradas en campos arrendados toneladas de granos (principalmente soja, maíz y trigo) 170 millones de dólares invertidos 10 años de evaluación del riesgo a nivel local. (Datos de la campaña 2011/12) 3

4 La empresa Importancia estratégica de Brasil en términos de diversificación climática: correlación (en parte) negativa con Región Pampeana A pesar de la gran cantidad de cultivos, la diversificación es reducida, al contar con casi la mitad de la superficie sembrada con soja de primera. 4

5 Agricultura y riesgo Rinde Precios 5

6 Agricultura y riesgo El rinde promedio no es un buen estimador. 6

7 Objetivos del análisis Cuantificar y examinar el riesgo del portfolio Evaluar la conveniencia de adoptar estrategias de mitigación del riesgo: estrategias comerciales y seguros climáticos 7

8 Variables aleatorias Precios Rindes por tipo de año (fase ENSO) por cultivo por zona 8

9 Datos y distribuciones - Precios Opinión de expertos (Mercado a Término Chicago) Correlación de precios internacionales Diferenciales de precio por país Distribuciones betapert Trigo Girasol Maíz Soja Sorgo Cebada Canola Arroz T.Candeal Chicago Pesimista Más Probable Optimista Esperado a Cosecha 419.1/ Argentina Esperado a Cosecha % 90.0% 5.0% Argentina Retenciones 23% 35% 20% 35% % % 23% Pert(278,325,340) Gastos fobbing - US$/qq Minimum Gastos fobbing - % Maximum Mean Esperado a Cosecha Std Dev

10 Datos y distribuciones - Rindes Condición de año Argentina Niño Niña Neutro cosecha fina 26% 22% 52% Argentina cosecha gruesa y correlaciones 26% 22% 52% Otros países 26% 22% 52% 1- Fase ENSO: distribución discreta 2- Rindes para cada fase: distribución general

11 Datos y distribuciones - Rindes Opinión de expertos Soja San Martín Las San San Jorge de las Rafaela Total Petacas Guillermo Las Rosas Escobas C.Belg. Series de datos Modelos expertos Fuente imágenes: 11

12 Datos y distribuciones - Rindes Niña Niño Niña Niño 12 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000

13 Correlaciones Entre precios Chicago Entre rindes (zonas y países). Varían según fase ENSO. 13

14 El modelo Superficies Ingreso neto Fase ENSO Gastos comerciales Gastos cultivo Gastos cultivo Arrendamiento Rindes Condiciones arrendamiento Ventas precio fijado Condiciones seguros Gasto indirectos Resultado Producción Resultado Estrategias Resultado Total Precios granos Variables aleatorias Inputs determinísticos 14

15 Resultados Los resultados consolidados difieren notablemente en función de la fase ENSO. 15

16 Resultados El resultado proyectado de cada campaña, sin embargo, es el resultado de un pronóstico que se expresa en términos probabilísticos. Lo más probable son condiciones neutrales, pero hay una probabilidad del 26% de Niño y del 22% de Niña. 16

17 Resultados 80% 70% Resultado global y por país (miles de US$) 4 países Argentina Brasil Uruguay Paraguay 60% 50% 40% 30% 20% País Superficie TIREA modificada ha Media Desvío CV Consolidado 272,594 35% 16% 46% Argentina 91,765 24% 22% 91% Brasil 66,831 30% 23% 77% Uruguay 98,399 48% 22% 45% Paraguay 15, % 96% 87% Probabilidad TIREA menor o igual a 0% 10% 20% 10% 0% Consolidado 2% 6% 17% Argentina 15% 25% 38% Brasil 11% 21% 36% Uruguay 1% 3% 9% Paraguay 15% 17% 19% Con el pronóstico, existen resultados negativos para todos los países y también a nivel consolidado. 17

18 Mitigación del riesgo Coberturas comerciales (ventas a precio fijado) - Se especifican las toneladas vendidas por grano y por país - El resultado comercial surge de la diferencia entre el precio fijado y el precio en disponible. Seguros climáticos multirriesgo (cobertura de la inversión): la indemnización se cobra si el rinde de la zona/país/cultivo es menor al rinde asegurado ( gatillo, o trigger ) 18

19 Resultados 1 Resultados - Probabilidad acumulada Producción Prod+Seguro Prod+EstrCom Prod+Seg+EstrCom A nivel consolidado, las estrategias de mitigación del riesgo mostraban una probabilidad cercana al 1% de ser efectivas. 19

20 Resultados El resultado de las coberturas comerciales depende del precio fijado y de la distribución. Por ejemplo, en Argentina se había vendido soja a un precio que tenía un 85% de probabilidad de ser superado en cosecha. Los seguros climáticos tenían un rinde gatillo con muy pocas (a nulas) probabilidades de ocurrencia. Indemnización Prima Resultado Media Desvío Percentil 5 Percentil 95 Prob>0 pagada esperado Argentina 233, , ,304,922 32% 996,583 (763,167) Brasil 84, , ,861 81% 502,841 (418,151) Uruguay 39, , ,125 21% 1,045,080 (1,005,465) 20

21 Resultados Seguros climáticos Country Crop Region Yield pay-out [Municipality] trigger (mt/ha) prob Rinde < trigger Argentina Trigo LujanRodriguez % Argentina Trigo Entre Ríos % Argentina Trigo 9deJulio % Argentina Trigo Carlos Casares % Argentina Trigo Casbas % Argentina Trigo Pehuajo % Argentina Trigo Tandil % Argentina Trigo Timote % Argentina Soja LujanRodriguez % 68.0% (*) Argentina Soja Entre Ríos % 59.0% (*) Argentina Soja 9deJulio % 60.5% (*) Argentina Soja Carlos Casares % 64.6% (*) Argentina Soja Pehuajo % 58.5% (*) Argentina Soja Salliquelo % Argentina Soja Tandil % Argentina Soja SanCayetano % Argentina Girasol Salliquelo % Argentina Maíz Carlos Casares % Argentina Maíz Pehuajo % Argentina Maíz Bragado % Argentina Maíz Santa Fe % (*) Primera columna: Soja 1era; segunda columna: Soja 2da 21

22 Resultados Seguros climáticos Country Crop Region [Municipality] Yield pay-out trigger (mt/ha) prob Rinde < trigger Brasil Soja Campos Lindos % Brasil Soja Pede Galinha-MA % Brasil Soja Coco-MA % Brasil Soja Batavo-MA % Brasil Soja Áreas Velhas BA % Brasil Soja Goiatuba - GO % Uruguay Trigo Paysandú % Uruguay Trigo Dolores % Uruguay Trigo Flores % Uruguay Trigo Young E % Uruguay Maíz Dolores % Uruguay Maíz San Jose % Uruguay Maíz Flores % Uruguay Soja Paysandú % Uruguay Soja Young AB % Uruguay Soja Flores % Uruguay Soja Young E % Uruguay Soja Rivera % Uruguay Soja Colonia % Los gatillos en amarillo no generan indemnización alguna inclusive en los peores escenarios. 22

23 Conclusiones En el negocio agropecuario la aplicación de la simulación Monte Carlo es sumamente útil ( necesaria?) para la cuantificación del riesgo bajo varios supuestos. Existen múltiples posibilidades para modelar las principales fuentes de riesgo: precios y rindes. En el caso analizado, la diversificación propia de la empresa no justificaba la implementación de las estrategias de mitigación de riesgo evaluadas. La simulación aplicada al análisis de seguros permite calcular la probabilidad de cobrar una indemnización y se constituye en una herramienta de negociación con la compañía aseguradora. 23

24 Muchas gracias Preguntas bienvenidas. 24