Evaluación del riesgo de portfolios agrícolas. Ing. Agr. M.S. Ariadna Berger. 15 de mayo de Agricultura y riesgo

Transcripción

1 Evaluación del riesgo de portfolios agrícolas Ing. Agr. M.S. Ariadna Berger 15 de mayo de Agricultura y riesgo

2 Agricultura y riesgo Qué puede pasar entre la siembra y la cosecha? Sequía Granizo Inundaciones Riesgo de mercado Temperaturas extremas Riesgo climático Radiación Heladas Vientos Contenidos Portfolios agrícolas Qué fuentes de datos usar para describir la incertidumbre en rindes y precios? Qué metodología usar para cuantificar el riesgo de estos portfolios? Qué resultados analizar y cómo elegir estrategias de asignación de recursos? 4

3 Portfolios agrícolas y riesgo Cultivo Campo Portfolio 5 Noticias recientes 6

4 Noticias recientes Se pudieron haber previsto estos resultados? Con el diario del día después es fácil decirlo. 15 meses antes de que termine la cosecha, no tanto. Significa entonces que cada año jugamos a la ruleta? O es posible ajustar un poco la puntería? 7 Un botón (de muestra) En mayo 2008, un pool de siembras ubicado en el oeste, sudeste y centro de la provincia de Buenos Aires, proyectó -para la campaña 2008/09-: una inversión promedio de 330 US$/ha en labores e insumos una inversión promedio de 367 US$/ha en arrendamientos una producción total de toneladas en hectáreas reales ( ha sembradas) un resultado promedio de 170 US$/ha real una relación resultado antes de impuestos / capital total comprometido del 30%. 8

5 Un botón (de muestra) (cont.) En abril 2009, la situación era otra: una producción total de toneladas en hectáreas reales ( ha sembradas) una relación resultado antes de impuestos / capital total comprometido de -48%. Cómo se explican estas diferencias? 9 Proyecciones de precios Precios proyectados y logrados (US$/ton) Mínimo Esperado Máximo Logrado Trigo Soja Maíz Girasol Qué pasó? 10

6 Precios - Trigo 250 Trigo Buenos Aires US$/T En los últimos cuatro años, el precio del trigo había 50 estado bastante por debajo del precio mínimo previsto de 190 US$/ton Año - m es 2008 Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08 Ago-08 Sep Variabilidad precios - Trigo Desvíos entre precio a futuro y precio disponible en cosecha 60% 40% Considerando las últimas 15 campañas, la variación 0% que se puede esperar en abril/mayo para el trigo es -20% de +/- 40% con respecto al precio a futuro posición Promedio enero siguiente. Máximo -40% Mínimo 20% % 0 meses antes de cosecha 12

7 Precios - Soja Soja Rosario US$/T En los últimos cuatro años, el precio de la soja había 100 estado por debajo del precio mínimo previsto de 220 US$/ton Año - mes 2008 Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08 Ago-08 Sep Variabilidad precios - Soja Desvíos entre precio a futuro y precio disponible en cosecha 20% También para la soja, considerando las últimas 15 10% campañas, la variación que se puede esperar en 0% abril/mayo es de alrededor de +/- 40% con respecto -10% al precio a futuro posición mayo siguiente Promedio Máximo Mínimo meses antes de cosecha 2 60% 50% 40% 30% -20% -30% -40% -50% 0 14

8 Precios - Maíz Maíz Rosario US$/T En los últimos 50 cuatro años, el precio del maíz había estado muy por debajo del precio mínimo previsto de 135 US$/ton Año - m es Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08 Ago-08 Sep Variabilidad precios - Maíz Desvíos entre precio a futuro y precio disponible en cosecha 60% 40% 20% Para el maíz, considerando las últimas 15 campañas, la variación que se puede esperar en abril/mayo 0% es de alrededor de +30/-40% con respecto al precio a -20% futuro posición abril siguiente Promedio -40% Máximo Mínimo -60% 2 0 meses antes de cosecha 16

9 Precios - Girasol Girasol Rosario US$/T En los últimos cuatro años, el precio del girasol había 100 valido la mitad del precio mínimo previsto de US$/ton Feb-08 Mar-08 Abr-08 May-08 Jun-08 Jul-08 Ago-08 0 Sep-08 Año - mes 17 Variabilidad precios - Girasol Desvíos entre precio a futuro y precio disponible en cosecha 80% 60% Para el girasol, considerando las últimas 15 20% campañas, la variación que se puede esperar en 0% abril/mayo es de alrededor de +50/-60% con respecto al precio a futuro posición marzo siguiente Promedio Máximo Mínimo 2 meses antes de cosecha 40% -20% -40% -60% 0 18

10 Proyecciones de rindes Distintas percepciones de la variabilidad de rindes Trigo Soja 1era Soja 2da Maíz Girasol Cebada Rinde (kg/ha) Mínimo Más probable Máximo Esperado Rinde (kg/ha) Mínimo Más probable Máximo Esperado El valor esperado coincide pero la variabilidad no 19 La sequía de 2008/09 20

11 Los cisnes negros existen Hay dos mundos: Uno en el que realmente vivimos. Otro, más determinístico, en el que suponemos que vivimos (Taleb, 2004). La historia nos enseña que los que nunca pasó antes, finalmente termina pasando. 21 Qué se puede hacer? Tratar de anticiparse a los posibles resultados para: cubrirse de eventuales escenarios adversos capitalizar eventuales escenarios favorables. Con qué herramientas? Simulación Monte Carlo Proyecciones expertas de rinde Proyecciones expertas de precios 22

12 Simulación Monte Carlo La simulación Monte Carlo es una técnica de simulación probabilística. Se basa en la aleatorización de los valores usados para las variables del modelo. Se generan muchos escenarios posibles, cada uno de ellos con su probabilidad de ocurrencia. 23 Estimaciones de rindes Es muy difícil contar con una serie de datos de rindes suficientemente larga: Debido al tipo de producción, cada año se generan muy pocos datos. Cambios en factores de manejo como variedad, fecha de siembra, fertilización y otros generan cortes en las series de datos. Una alternativa a la opinión de expertos son los modelos de simulación agronómica (MSA). 24

13 Modelos de simulación agronómica Clima: precipitaciones, temperatura, radiación Suelo: perfil, agua, nitrógeno Manejo: fecha, densidad y diseño de siembra, fertilización, riego Genotipo MSA Fenología Biomasa de órganos vegetativos Rendimiento y sus componentes Consumo de agua y nitrógeno Agua y nitrógeno en el suelo Mercau (2002), en Guía Dekalb del cultivo de maíz, Satorre E. et al., Buenos Aires Modelos de simulación agronómica La limitante de los MSA es que sólo consideran limitantes de agua y nutrientes. Predicción del MSA Factores definitorios CO2, radiación, temperatura, genotipo Factores Agua, medidas de aumento limitantes nutrientes del rendimiento Malezas, plagas, Factores enfermedades, medidas de protección del rendimiento reductores granizo, etc ton/ha Mercau (2002), en Guía Dekalb del cultivo de maíz, Satorre E. et al., Buenos Aires

14 Variabilidad de rindes Rinde (kg/ha) años Trigo Maíz Soja 1era Soja 2da Estimaciones de precios El precio del año anterior es una aproximación muy simple del precio de la próxima cosecha. Cada campaña implica una situación diferente del mercado mundial, muy difícil de predecir. Se deben analizar series históricas y también los posibles ajustes de esos valores a la situación actual. 28

15 Estimaciones de precios Precio del maíz (US$/tonelada) /04 04/05 05/06 06/07 07/08 08/09 a la siembra (MAT) en cosecha 29 Un ejemplo 30

16 Un ejemplo Limites: temporal: campaña 2009/2010 espacial: Superficie real (ha) Oeste - Oeste Oeste - Oeste arenoso Núcleo - Del Salado Sur - Sudeste Etapas evaluación de portfolios Definición de regiones productivas Simulación de resultados productivos Caracterización de grandes ambientes Cálculo de resultados económicos Probabilidad Acumulada Rendimientos en Unidades Cartográficas Definición de modelos de producción Evaluación de portfolios Rendimiento (Kg/ha) 32

17 Regiones productivas En base a los regímenes climáticos y a las principales limitantes para la producción se definieron 8 regiones productivas: 1. Región Sur 2. Región Núcleo 3. Región Oeste 4. Región Litoral sur 5. Región Centro-norte de Santa Fe (CNSF) 6. Región Norte de Córdoba 7. Región del Noreste (NEA) 8. Región Chaco Santiagueña 33 Principales limitantes Profundidad del Horizonte tapto, Presencia de Na. Topografía, profundidad de la napa. Profundidad efectiva del suelo. Topografía, % de arena. Topografía, Vetisoles, Argiudoles Topografía, % de arena. Profundidad efectiva del suelo Tomado de Menéndez

18 Subregiones de producción Región 1 Sur 2 Núcleo 3 Oeste 4 Litoral Sur Sub-región Sudeste Sudoeste Del Paraná Núcleo Del Salado Oeste Oeste Arenoso Central Litoral Sur CES 5 CNSF Centro Norte SF 6 CN (Córdoba norte) Centro Norte 7 NEA NEA 8 Chaco-Santiagueña Chaco- Santiagueña 35 Fuentes de datos - Rindes Distribuciones de rendimientos Dos fuentes de información: Anuarios estadísticos de AACREA Simulaciones MSA Correlaciones de rendimientos Simulaciones MSA (AACREA para CNSF) Modelos de producción Para cada cultivo se definió un modelo de producción típico en cada región. El modelo definido corresponde a un planteo tecnológico (nivel de fertilización, control de malezas plagas y enfermedades, etc.) óptimo según las características de la región. 36

19 Fuentes de datos - Rindes Anuarios estadísticos de AACREA Registros de rendimientos promedio de cada grupo CREA para cada cultivo desde 1995/96 a 2005/06 (11 campañas) Se seleccionaron los grupos CREA agrícolas más representativos de cada una de las sub-regiones definidas. Se calcularon el rinde mínimo absoluto, máximo absoluto y el promedio para esos grupos en las 11 campañas (para cada cultivo). Ventaja: Los valores de rendimiento CREA representan un amplio espectro de situaciones de producción (ambientes y manejo) presentes en una sub-región. Limitaciones: los grupos representativos de algunas regiones no tienen la cantidad de registros suficientes para evaluar tendencias o correlaciones entre actividades y sub-regiones. 37 Fuentes de datos - Rindes Simulaciones MSA Se caracterizaron los ambientes de distintas áreas de producción. Se seleccionaron núcleos representativos para cada sub-región. Se simularon con MSA diferentes cultivos y manejos de los cultivos en los suelos predominantes (33 años). Se tomaron el rinde mínimo absoluto, máximo absoluto y promedio de la serie de rindes ponderados. Limitaciones: no se dispone de núcleos en algunas subregiones. Algunos de los cultivos de interés no están simulados. Al ser rendimientos simulados, no consideran los factores reductores del rendimiento ni algunos de los factores limitantes. 38

20 Rotaciones Se definieron esquemas de rotaciones típicos para cada región (se señala el modal). Los esquemas se definieron en base a: (a) cuadernillos de actualización técnica de AACREA, (b) superficies de cada uno de los cultivos en cada región en los anuarios estadísticos de AACREA, (c) análisis previos de las rotaciones de algunos casos reales. 39 Rotaciones Región Sur Núcleo Oeste Litoral Sur Sub-región Sudeste Sudoeste Del Paraná Núcleo Del Salado Oeste Oeste Arenoso Central Litoral Sur CES Esquema de rotación típico Sj Tr/Sj2 Gi Sj Tr/Sj2 Gi Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz Sj Ts/Sj2 Mz Sj Ts/Sj2 Mz CNSF Centro Norte SF Tr/Sj2 Tr/Mz2 - Sj CN Centro Norte Sj Tr/Sj2 Mz Sj Tr/Sj2 Mz NEA NEA Sj Tr/Sj2 Mz/Sj2 Chaco-Santiagueña Chaco-Santiagueña Sj Mz 40

21 Precios de granos (US$/ton) Trigo: enero /- 25% Soja: mayo /- 25% Maíz: abril /- 25% Girasol: marzo /- 25% Precios a cosecha Grano Trigo Soja Maíz Girasol Mínimo Más probable Máximo Esperado Costos Insumos: precios previstos para campaña 2009/10 provistos por la empresa (un 10% a los precios promedio publicados de las últimas 4 campañas) Fletes: tarifas CATAC % (girasol: tarifa llena; cebada -80%) distancias promedio de cada subregión a puerto (Rosario, Quequén y Bahía Blanca) Arrendamientos: valores 2006/07, 100% en qq de soja a pagar en cosecha Ésta es en realidad la gran incógnita. Gastos de cosecha y comerciales: valores actuales publicados en revista. Cosecha: 100% variable en función 42 del rinde.

22 Resultados ha ha Margen neto arrendadas sembradas US$ totales US$/ha sembrada Media Desvío CV Media Desvío Núcleo - Núcleo % 0 0 Núcleo - Del Paraná % 0 0 Núcleo - Del Salado 6,243 8,303 1,541, ,532 41% Oeste - Oeste 6,465 8,598 1,377, ,172 48% Oeste - Oeste arenoso 6,439 8,564 1,220, ,570 52% Oeste - Central % 0 0 Sur - Sudeste 5,129 6, , ,848 95% Sur - Sudoeste % 0 0 Litoral Sur - Litoral Sur % 0 0 Litoral Sur - CES % 0 0 CN - Centro % 0 0 CN - Norte % 0 0 CNSF - Centro Norte SF % 0 0 Chaco-Santiagueña - Chaco % 0 0 NEA - NEA % 0 0 Total 24,276 32,287 4,535,089 1,694,640 37% Capital Margen neto / Capital comprometido comprometido ("Rentabilidad") US$ Media Desvío CV Núcleo - Del Salado 3,522,819 43% 17% 39% Oeste - Oeste 4,033,320 34% 15% 46% Oeste - Oeste arenoso 3,045,121 40% 20% 51% Sur - Sudeste 2,550,019 15% 14% 94% Total 13,151,279 34% 12% 35% 43 Resultados 44

23 Y a más largo plazo? 45 Y a más largo plazo? Objetivos: Evaluar e identificar nuevas regiones de producción dentro del país para el crecimiento de la empresa Escala: Regiones productivas del país y grandes ambientes dentro de cada región Herramienta: Un nuevo modelo de portfolio que combina simulación Monte Carlo y optimización. 46

24 Márgenes netos Margen neto total (US$/ha sembrada) umbral objetivo Margen neto objetivo Promedio Trigo Soja 1era Soja 2da Maíz 1era Maíz 2da Girasol 1era Núcleo - Núcleo Núcleo - Del Paraná Núcleo - Del Salado Oeste - Oeste Oeste - Oeste arenoso Oeste - Central (19) 0 0 Sur - Sudeste (25) Sur - Sudoeste 6 (61) (12) (63) Litoral Sur - Litoral Sur Litoral Sur - CES 42 (49) CN - Centro 62 (43) CN - Norte 13 (87) (42) 0 0 CNSF - Centro Norte SF (56) (74) (103) 59 0 (86) 0 Chaco-Santiagueña - Chaco-S (45) 0 0 NEA - NEA (6) (28) (123) (34) Desvío Desvío (US$/ha sembrada) Desvío umbral 50% del MN Máximo desvío 100% Promedio Trigo Soja 1era Soja 2da Maíz 1era Maíz 2da Girasol 1era Cebada Núcleo - Núcleo Núcleo - Del Paraná Núcleo - Del Salado Oeste - Oeste Oeste - Oeste arenoso Oeste - Central Sur - Sudeste Sur - Sudoeste Litoral Sur - Litoral Sur Litoral Sur - CES CN - Centro CN - Norte CNSF - Centro Norte SF Chaco-Santiagueña - Chac NEA - NEA

25 Capital comprometido Capital comprometido (US$/ha sembrada) Gastos de cultivo (implantación y protección) más gastos indirectos menos aportes de socios Promedio Trigo Soja 1era Soja 2da Maíz 1era Maíz 2da Girasol 1era Cebada Núcleo - Núcleo Núcleo - Del Paraná Núcleo - Del Salado Oeste - Oeste Oeste - Oeste arenoso Oeste - Central Sur - Sudeste Sur - Sudoeste Litoral Sur - Litoral Sur Litoral Sur - CES CN - Centro CN - Norte CNSF - Centro Norte SF Chaco-Santiagueña - Chac NEA - NEA MN / Capital comprometido Margen neto / Capital comprometido Margen neto / Capital umbral 20% Promedio Trigo Soja 1era Soja 2da Maíz 1era Maíz 2da Girasol 1era Cebada Núcleo - Núcleo 40% 25% 34% 99% 31% 55% -47% -16% Núcleo - Del Paraná 29% 16% 13% 76% 34% 106% 9% 0% Núcleo - Del Salado 44% 36% 38% 104% 31% 32% -34% 0% Oeste - Oeste 34% 26% 34% 73% 22% 20% -8% -9% Oeste - Oeste arenoso 40% 18% 62% 70% 24% 50% -6% -10% Oeste - Central 12% 4% 26% 28% -3% 31% -13% 0% Sur - Sudeste 15% 2% 17% 130% 7% 0% -6% -9% Sur - Sudoeste 2% -14% -3% 130% -22% 0% -16% -11% Litoral Sur - Litoral Sur 26% 26% 21% 18% 34% 13% 13% 0% Litoral Sur - CES 11% -17% 10% 59% 4% -9% -23% 0% CN - Centro 15% -15% 20% 29% 17% 43% 0% 0% CN - Norte 3% -31% 21% 23% -7% 6% 0% 0% CNSF - Centro Norte SF -17% -29% -22% 19% -39% -22% -38% 0% Chaco-Santiagueña - Chac 2% -43% 17% 41% -10% -2% 12% 0% NEA - NEA -2% -12% -33% -13% -15% 55% 0% 0% 50

26 Comparación de zonas Comparación de indicadores Números más bajos son más favorables 4 Margen Desvío CV Capital MN / Capital neto comprometido US$/ha US$/ha US$/ha % Núcleo - Núcleo Núcleo - Del Paraná Núcleo - Del Salado Oeste - Oeste Oeste - Oeste arenoso Oeste - Central Sur - Sudeste Sur - Sudoeste Litoral Sur - Litoral Sur Litoral Sur - CES CN - Centro CN - Norte CNSF - Centro Norte SF Chaco-Santiagueña - Chaco-S NEA - NEA a 3 4 a 6 7 a a Comentarios Ninguna zona tiene un buen comportamiento en todos los indicadores económicos evaluados. Las zonas Núcleo y Oeste son las de mejor MN y rentabilidad, aunque son las más que más capital demandan y presentan mayor variabilidad del MN. Las zonas Litoral y Sudeste tienen un comportamiento intermedio. El comportamiento de las distintas zonas en términos de MN y de rentabilidad es prácticamente el mismo. 52

27 Portfolio con capital actual, optimizado Restricciones: Margen neto total < US$ Desvío < US$ Capital comprometido < US$ Superficie total < ha Superficie de cada zona >0; < ha zonas nuevas >0; <6.500 ha zonas Núcleo del Salado y Oeste >0; <5.500 ha zona Sur Sudeste Se impuso un MN mínimo un poco menor al esperado, se aceptó un desvío un poco mayor y se limitó el capital al nivel actual. Se restringió el eventual crecimiento a zonas nuevas. 53 Actual Optimizado Optimizado Optimizado Resultados max MN min desvío min capital Núcleo - Núcleo 9,935 9,250 4,484 Núcleo - Del Paraná Núcleo - Del Salado 6,243 6,500 6,500 6,500 Oeste - Oeste 6,465 Oeste - Oeste arenoso 6,439 6,500 6,500 Oeste - Central Sur - Sudeste 5,129 Sur - Sudoeste Litoral Sur - Litoral Sur Litoral Sur - CES CN - Centro CN - Norte CNSF - Centro Norte SF Chaco-Santiagueña - Chaco-Santiagueña NEA - NEA Total arrendado 24,276 22,935 15,750 17,484 Total sembrado 32,287 30,504 20,948 23,253 Resultado 4,535,089 5,410,835 4,000,000 4,000,000 Desvío 1,694,640 1,860,344 1,459,329 1,370,014 CV 37% 34% 36% 34% Capital comprometido 13,151,279 13,200,000 9,680,813 9,656,304 MN / Capital 34% 41% 41% 41% 54

28 Resultados Resultados Actual Max MN Min Desvío Min Capital (2,000) 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 miles de US$ 55 Resultados Resultados - Probabilidad acumulada Actual Max MN Min Desvío Min Capital 0 (2,000) 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 miles de US$ 56

29 Análisis Estos resultados son válidos con los supuestos utilizados. Ante cualquier cambio de supuestos, se debería repetir el análisis. El portfolio actual comprende 3 zonas de las top 4 en términos de MN y rentabilidad. En general, las zonas del portfolio actual tienen requerimientos medios a altos de capital, y desvíos medios a altos. El portfolio actual tiene resultados que se ubican a mitad de camino entre los que se pueden esperar de un portfolio que maximice el MN y uno que minimice el desvío o el capital. Para maximizar el MN el capital es limitante. Para minimizar desvío o capital, el mínimo MN requerido es limitante. 57 Análisis Los portfolios que minimizan desvío o capital son muy similares. Ante la posibilidad de explorar nuevas zonas, las zonas que se priorizan son Núcleo Del Salado, Oeste arenoso y Núcleo Núcleo. Estos resultados sugerirían agregar la zona Núcleo Núcleo al portfolio actual, lo cual es consistente con el criterio generalmente aceptado de que la manera de mejorar un portfolio bueno es incorporar zonas buenas y estables. El CV actual es un valor intermedio al de las soluciones optimizadas. La rentabilidad actual del 34% mejora a niveles de 41-44% con las soluciones optimizadas. 58

30 Conclusiones Para evaluar el riesgo de cualquier negocio, es fundamental cuantificar la variabilidad de las distintas variables con la mayor precisión posible y sin olvidarse de que este año puede ser el cisne negro. A medida que avanzamos en el conocimiento de los sistemas, tenemos más información disponible para analizar. Sin dejarnos tapar por ella, debemos buscar la mayor cantidad posible de información. La simulación Monte Carlo está siendo usada con éxito en la evaluación de portfolios desde hace años. El mayor o menor ajuste de sus estimaciones depende por supuesto de los datos que se usen. Para análisis a más largo plazo, la simulación Monte Carlo combinada con técnicas de optimización parece ser una interesante combinación de herramientas. 59 Muchas gracias