Informe N 9 Estimación de stock de hembras: Modelo de cálculo y resultados para el 2016

Transcripción

1 Informe N 9 Estimación de stock de hembras: Modelo de cálculo y resultados para el 2016 Enero, 2016

2 El Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina es un emprendimiento de la Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA). Equipo de trabajo (en orden alfabético): Matías Bodini Cristian Feldkamp Milagros Sobredo Fermín Torroba Forma de cita: Observatorio Ganadero (2016). Estimación de stock de hembras: Modelo de cálculo y resultados para el Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina, informe N 9. Buenos Aires, Argentina. 14 pág. 2

3 Resumen La posibilidad de conocer el stock de hembras de los años siguientes reviste gran importancia tanto para los decisores políticos como para los productores y empresarios de la cadena de la carne bovina. En este trabajo se presenta un modelo de cálculo para estimar el stock de hembras con un año de anticipación y su evaluación. La información necesaria para hacer funcionar el modelo es pública y está disponible con la frecuencia necesaria. El modelo fue evaluado con datos del período y mostró un comportamiento aceptable para el nivel de precisión de la información base utilizada permitiendo estimar el stock total de hembras al 31 de marzo hasta con un año de anticipación. El rango de incertidumbre de los resultados esperados varía de acuerdo al momento del año en que se realice la estimación. De marzo hasta el mes de diciembre los datos aportados al modelo permiten aumentar la precisión de la estimación, los incrementos de certidumbre posteriores son poco significativos. De acuerdo a los datos disponibles al momento, se realizó la estimación de stock para marzo de Se espera con una probabilidad de 89% que el stock total de hembras aumente con respecto al

4 Contenido 1. Introducción Metodología Metodología de cálculo de stock de hembras Simulación Montecarlo Resultados y discusión Estimaciones de faena Estimaciones de mortalidad Evaluación del modelo con datos Estimaciones para el Conclusiones Bibliografía

5 1. Introducción El stock de hembras en el rodeo nacional de un año define en gran medida la oferta de carne de los años consecutivos ya que influye sobre la oferta de terneros y la faena de hembras. En años de buenas expectativas sobre el negocio ganadero, el stock crece por retención de hembras. Por el contrario, ante malas condiciones o perspectivas aumenta la faena de hembras y la reposición es menor a la de equilibrio (proceso de liquidación), trayendo como consecuencia una mayor oferta a cambio de condicionar la oferta futura. La intercalación en el tiempo de períodos de liquidación y retención de hembras generan el ciclo ganadero. El porcentaje de cabezas faenadas que son hembras es un indicador frecuentemente utilizado como estimador de un crecimiento o decrecimiento del stock. Según Observatorio Ganadero (2012) los años con valores superiores a 45% en general se relacionan a reducciones del stock. Por el contrario, años con valores menores a 43% se relacionan a aumentos de stock de vientres para el año siguiente (Observatorio Ganadero, 2012). La ventaja de utilizar este indicador es principalmente su facilidad de cálculo. Sin embargo, presenta dos limitantes para su uso. Por un lado, al evaluar los datos históricos se observan años de falsos positivos. Esto es, existen años donde creció el stock a pesar de haber tenido un valor superior a 45%. De la misma manera, existen años donde el stock de hembras se contrajo a pesar de haber participado en menos del 43% de la faena. Por otro lado, este indicador no permite predecir la magnitud de la variación esperada en el stock de hembras. Dada la importancia de dicha variable para la cadena de carnes, es necesario generar una metodología que permita prever y cuantificar la variación en el stock de hembras, y el error posible en su estimación. El presente trabajo tiene como objetivo describir y evaluar una metodología que permita estimar el stock de hembras con un año de anticipación. 5

6 2. Metodología 2.1 Metodología de cálculo de stock de hembras Para predecir el stock de hembras del año siguiente se tomó como punto de partida el modelo conceptual de stock de Observatorio Ganadero (2012). De acuerdo a éste, la ecuación que define la relación entre las variables para determinar las hembras que hay en stock es (Ec. 1): Ec. 1 Donde el stock St H t+1 se refiere al stock de vacas y vaquillonas del próximo año, Tras t son las terneras nacidas en el año en curso t, Faena H t refleja las vacas, vaquillonas y terneras faenadas en el año t, Mort H t es la mortalidad de hembras en el año t y es el error de la estimación. El stock de vacas, vaquillonas y terneras nacidas es publicado por SENASA en marzo de cada año. La faena de hembras y la mortalidad deben ser estimadas para el año t. Como la publicación del stock se realiza al 31 de marzo de cada año, en este trabajo año t se refiere al período de 12 meses entre 1 abril y 31 de marzo Estimación de faena de hembras La información de faena de hembras por categorías es publicada con frecuencia mensual por el IPCVA (2015). Para poder estimar el total anual de faena a partir de la faena mensual se debe conocer la estacionalidad de la faena para evaluar la posibilidad de extrapolar a partir de los datos disponibles del año en curso. Se evaluaron dos formas de extrapolación: tomando todas las hembras como una categoría única o separando las hembras en dos categorías: vaquillonas+terneras y vacas. En el primer caso, la distribución de la faena de hembras totales de los períodos abril-marzo presenta un patrón uniforme en la serie analizada (1996 a 2014) (Gráfico 1). En el segundo caso, se consideraron dos categorías de hembras a faena por separado (vacas y vaquillonas+terneras). La faena de la categoría vacas muestra una mayor estacionalidad a la de hembras totales, con mayor faena entre mayo y julio (Gráfico 2, A). Por su parte la faena de vaquillonas+terneras presenta un comportamiento inverso y complementario a la categoría vacas, con menor faena en los meses de mayo a julio (Gráfico 2 B). 6

7 abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar Gráfico 1. Distribución promedio y desvío estándar de la faena anual de hembras considerando los datos de faena de vacas, vaquillonas y terneras de los años 1996 a ,0% 11,0% 10,0% 9,0% 8,0% 7,0% 6,0% 5,0% 4,0% abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar La conveniencia de discriminar o no por categorías la faena de hembras para realizar la extrapolación, se evaluó mediante los datos de faena mensual de la serie de años en análisis y la estimación de la faena anual considerando su distribución promedio. Posteriormente se comparó la faena observada con la faena estimada, y se estimó el desvío estándar de las diferencias, para determinar el ajuste y la variabilidad esperada de las estimaciones. Gráfico 2. Distribución promedio y desvío estándar de la faena anual de vacas (A) y vaquillonas+terneras (B) para el período 1996 a Las barras de error muestran el desvío estándar. (A) Vacas (B) Vaquillonas+terneras 12% 11% 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 7

8 2.1.2 Estimación de mortalidad A nivel nacional no hay estadísticas de mortalidad por lo que es necesario estimarla. La estimación de la misma se hizo a partir del despeje de términos de la Ec. 1 para cada uno de los años del período Pero como no es posible aislar el término Mortalidad exclusivamente sin considerar el término del error, se estimó como la suma de ambas variables (Ec. 2). Ec. 2 En adelante, al expresar el término mortalidad, se asume que incluye el error. La correlación entre mortalidad y variación de stock de hembras del año t+1 con respecto a hembras en t, se evaluó mediante análisis de regresión lineal. 2.2 Simulación Montecarlo La estimación del stock de hembras del próximo año está sujeta a la incertidumbre en el nivel de faena de hembras y la mortalidad (incluyendo el error). La incertidumbre de ambas variables se incorporó mediante el uso de la simulación Montecarlo. Para correr la simulación Montecarlo y estimar las curvas de distribución de frecuencias de ambas variables se utilizó el complemento de Microsoft Excel Simula 4.0 ( Para cuatro momentos del año (junio, septiembre, diciembre y marzo), utilizando los datos del período , se simularon los stocks de hembras de los años correspondientes al período Se realizaron 2000 iteraciones para cada simulación. A partir de los datos parciales de faena para cada momento del año se estimó la faena total. En marzo la faena ya es conocida, por lo cual la variabilidad esperada en los resultados corresponde a la incertidumbre de la mortalidad. Los resultados estimados para los cuatros momentos del año se compararon con los observados. Para poder hacer comparaciones entre años, todas las iteraciones de cada mes y año de estimación se estandarizaron en base 100, tomando como 100 el valor observado del stock. Se calculó el desvío estándar de las estimaciones estandarizadas, para los cuatro momentos del año para evaluar cómo cambia la precisión de la predicción a medida que transcurre el año y se incrementan los datos de faena de hembra. Finalmente, se calculó el stock de hembras esperado para el 2016 y su probabilidad de crecimiento o reducción. 8

9 3. Resultados y discusión 3.1 Estimaciones de faena La discriminación en categorías para estimar la cantidad total de hembras a faena no mejoro la precisión en comparación a las estimaciones realizadas sin discriminar las categorías (Tabla 1). Para cada uno de los meses, no se observaron diferencias relevantes en el desvío estándar entre observado y estimado de la faena anual entre las metodologías propuestas. Como es esperable el desvío disminuye a medida que transcurre el año y se incrementan los datos de faena mensual de t. Tabla 1. Desvío estándar mensual de la diferencia entre faena observada y estimada asumiendo la distribución de faena del total de hembras (sin discriminar) o de vacas y vaquillonas + terneras (discriminada). Abr May Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dic Ene Feb Sin discriminar 13,2% 10,0% 8,9% 8,2% 6,4% 5,3% 4,3% 3,3% 2,5% 1,7% 1,1% Discriminada 13,2% 10,0% 8,9% 8,1% 6,4% 5,2% 4,2% 3,2% 2,5% 1,7% 1,1% 3.2 Estimaciones de mortalidad La mortalidad estimada (incluyendo el término del error) fue variable entre años con valores entre 1,2% y 5,3% para el período No se encontró una asociación entre los valores obtenidos y años de liquidación o retención de hembras, por lo que no es factible describir este término en función de años de crecimiento o decrecimiento del stock (Gráfico 3). Gráfico 3. Variación de stock de hembras del año t+1 en relación a Mortalidad en t. Var. stock hembras 6,0% 4,0% 2,0% 0,0% -2,0% -4,0% -6,0% -8,0% -10,0% 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% % Mortalidad Se consideró para la distribución de frecuencias de la mortalidad una distribución normal truncada, con una media de 3,7%, un desvío estándar de 1,2% y los límites inferiores y superiores 1,7% y 5,5% respectivamente. 9

10 3.3 Evaluación del modelo con datos Para toda la serie analizada y con los datos de faena acumulada hasta cuatro diferentes momentos del año, existió una muy buena asociación entre stock estimado y observado (Gráfico 4). Esto refuerza la utilidad del modelo de stock presentado en la ecuación 1. Gráfico 4. Stock estimado para cuatro momentos del año en relación al stock de hembras observado para la serie de años Stock estimado (mill de cab) jun sept dic mar Línea 1: Stock observado (mill de cab) La incertidumbre en la estimación con el método evaluado, como es de esperar, se reduce a medida que transcurre el año (Gráfico 5). El desvío estándar del error, expresado como porcentaje del stock observado, es de 2,15%, 1,78%, 1,57% y 1,57% cuando las estimaciones se realizan en junio, septiembre, diciembre y marzo respectivamente. Es importante destacar que cuando la estimación se realiza con los datos de faena hasta marzo, el valor de faena anual es dato, por lo que deja de ser una fuente de error. A pesar de esto, el desvío esperado para las estimaciones de marzo es similar al de diciembre. Esto se explicaría por la baja incertidumbre en la estimación de la faena en el período enero marzo, y la incertidumbre generada por el término de mortalidad. 10

11 Gráfico 5. Estimaciones del stock para cuatro momentos del año, tomando como base 100 el stock observado. Se presentan la media, el desvío estándar (DE) y los valores mínimos y máximos. 3.4 Estimaciones para el 2016 El stock de hembras informado para 31 de marzo de 2015 fue 29,8 millones (IPCVA, 2015). Con los datos de faena acumulados hasta septiembre (IPCVA, 2015), el stock medio estimado al 31 de marzo de 2016 es de 30,2 millones (Tabla 2). Esto representa un crecimiento de 416,6 mil cabezas. El desvío de la estimación es de 324,9 mil cabezas, valor muy similar al crecimiento medio estimado. Tabla 2. Resultados de la simulación Montecarlo para la estimación del stock de hembras al 31 de marzo de 2016, con los datos de faena acumulada hasta septiembre de La simulación se realizó para 2000 iteraciones. Máximo Mínimo Media DE CV (%) Stock* t+1 (cab) ,08% Faena (cab) ,59% Mortalidad (%) 5,54% 1,73% 3,66% 0,93% 25,30% Para 2016 se estima en promedio un crecimiento de stock de 1,4% respecto al A su vez, el stock mínimo posible representa una contracción en el stock de hembras de 1,7% y el máximo estimado un crecimiento de 4,4%. Utilizando la curva de frecuencia acumulada, se estima que para el 31 de marzo 2016 existe una probabilidad del 89% que el stock sea mayor al del 31 de marzo de 2015 (Gráfico 6). 11

12 Gráfico 6. Frecuencia acumulada de la variación del stock de hembras esperadas para Frecuencia acumulada 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00-4,0% -2,0% 0,0% 2,0% 4,0% 6,0% Variación del stock estimado de hembras 12

13 4. Conclusiones La metodología propuesta permite estimar el stock total de hembras al 31 de marzo hasta con un año de anticipación. A medida que se cuenta con mayor cantidad de meses de faena el rango de incertidumbre de los resultados esperados disminuye hasta diciembre, los incrementos de precisión posteriores son poco significativos. Por el método de estimación de la mortalidad, esta es una fuente de error que no se reduce con el correr del año. Esto implica que a pesar de conocer la faena, no es posible conocer con exactitud el stock de hembras. Con los datos de faena de septiembre inclusive, existe para el 31 de marzo de 2016 una probabilidad de 89% que el stock total de hembras aumente. En promedio este crecimiento es de 1,4% del stock o 416,6 mil cabezas, con un desvío esperado para la estimación de 324,9 mil cabezas. El método propuesto permite la generación de estimaciones con cierta periodicidad (por ej. mensual, trimestral) del stock de hembras totales incorporando el error asociado y la probabilidad de crecimiento o decrecimiento del stock. Esto representa un avance significativo con respecto a los métodos utilizados frecuentemente para evaluar la evolución del stock futuro. En un próximo paso sería deseable realizar una adaptación de este enfoque para incorporar el análisis de incertidumbre a los modelos de stock plurianuales. 13

14 5. Bibliografía IPCVA. (2015). Faena clasificada. Estadísticas. Recuperado el 1 de diciembre de 2015 de Observatorio Ganadero (2012). Producción de carne bovina de Argentina: Análisis de factores determinantes. Observatorio de la Cadena de la Carne Bovina de Argentina, informe N 1. Buenos Aires, Argentina. 56 pág. 14