Evaluación del ajuste respecto a los resultados reales durante el período 1982/83 a 2018/19.

Por: Ghida Daza, Carlos A. – EEA INTA Marcos Juárez

Resumen

            La planificación anticipada y evaluación posterior del resultado económico de la empresa en cada campaña agrícola es una actividad de importancia para la sostenibilidad de la firma.  Teniendo en cuenta la disponibilidad de datos estadísticos, tanto económicos (precios en cosecha) como productivos (rendimientos de cada campaña) surge la posibilidad de comparar el margen proyectado previo a la campaña con el real, en este caso considerando la zona húmeda del sudeste de Córdoba.  Por ello, el objetivo del trabajo fue evaluar el ajuste entre las proyecciones de resultados económicos y los datos reales de cada campaña para los cultivos de trigo, maíz y soja de primera durante el período comprendido entre los ciclos 1982/83 hasta 2018/19 en el departamento Marcos Juárez. Como principales resultados se mencionan: En los tres cultivos se observa una tendencia al incremento de costos directos, tanto por el cambio tecnológico (costo de insumos) como por los incrementos de productividad (costo de cosecha y comercialización).  Los márgenes reales, a pesar del aumento de costos,  se incrementan, especialmente en maíz y soja, principalmente por la suba de rendimientos.

El mayor ajuste de las proyecciones de resultados respecto a los márgenes reales en cosecha se dio en soja de primera y en un rango intermedio en maíz mientras que  trigo mostró un bajo ajuste.

Introducción

            La planificación anticipada y evaluación posterior de los resultados económicos de la empresa en cada campaña agrícola es una actividad de importancia para la sostenibilidad de la firma.  Teniendo en cuenta que, entre los censos agropecuarios de 1988 y 2018,  el número de empresas agropecuarias en Córdoba disminuyó un 47,5 %  (INDEC, 2019) surge la relevancia de la realización de proyecciones de márgenes agrícolas previas a la campaña.  De esta forma se colabora para una eficiente asignación de los recursos en la empresa agropecuaria ayudando a la sustentabilidad económica de la misma. El grupo de Economía de la Estación Experimental Marcos Juárez realiza esta actividad desde 1980 confeccionando la información de costos con la tecnología modal del productor  previo a la siembra en cada período,

            Teniendo en cuenta además la disponibilidad de datos estadísticos, tanto económicos (precios en cosecha) como productivos (rendimientos de cada campaña) surge la posibilidad de comparar el margen proyectado previo a la campaña con el real, en este caso considerando la zona húmeda del sudeste de Córdoba.  De esta forma, considerando la medición estadística de los errores se puede evaluar el nivel de ajuste de las proyecciones en los trabajos mencionados. Cabe aclarar que el propósito principal de los informes de costos previos a la siembra es determinar la competitividad relativa “ex ante” entre cultivos y comparar la situación del momento de realización de la publicación respecto a la del año anterior. Es decir no tiene una finalidad principal de pronóstico de lo que efectivamente sucede en la cosecha, aunque en forma secundaria, existiendo los datos concretos, es de interés ver el grado de certeza en la serie de resultados previos versus los reales.

            Por ello, el objetivo del trabajo fue evaluar el ajuste entre las proyecciones de resultados económicos y los datos reales de cada campaña para los cultivos de trigo, maíz y soja de primera durante el período comprendido entre los ciclos 1982/83 hasta 2018/19 en el departamento Marcos Juárez.

Metodología

            Se elaboraron series de márgenes por cultivo considerando los costos directos previos a cada campaña en las publicaciones anuales mencionadas y los precios de insumos en el momento de siembra y los valores del grano, que se  esperaban a cosecha, calculados en la época de siembra. También se consideran los rendimientos zonales promedio quinquenales para el cálculo. Esto se efectúa en el período previo a la siembra de trigo (en general abril /mayo) (Ghida Daza C, 2019a) y antes de la siembra de cultivos de verano (agosto)  (Ghida Daza C, 2019b). Estos resultados proyectados se compararon con los resultados reales, para ello se usaron los precios del bimestre de cosecha, en trigo (diciembre /enero), maíz (abril /mayo) y soja (mayo /junio) (Bolsa de Cereales de BsAs, 2020).  A su vez los rendimientos por campaña para el departamento Marcos Juárez se tomaron de las series oficiales (MAGyP, 2020).

De este modo se tenían 38 valores para el período 1981/82 a 2018/19 con los márgenes proyectados antes de la campaña e igual número de márgenes reales para cada uno de los tres cultivos.

            Se graficaron las series de márgenes y luego se calculó la correlación entre ambas y una prueba con la distribución estadística t de Student. También se realizó un análisis de los errores,  para ello, en base a información recopilada (Render B, Stair R, Hanna M, 2006) y (Cohen R, 2019) se determinaron indicadores que consideran la precisión.

El error del pronóstico o precisión es la diferencia entre el valor real y el valor pronosticado para un período específico.  El esquema es:

Et = Yt – Pt

Donde  Et es el error del pronóstico del margen en el período t, Yt es el valor real para ese período y Pt el valor que se había pronosticado.  En el cuadro 1 se muestran los indicadores utilizados para determinar la precisión según la bibliografía mencionada.

Cuadro 1: Indicadores de precisión de los márgenes.

Donde  Et es el error del pronóstico en la campaña t
             N número de campañas
             Yt  margen real de la campaña t

            De este modo la  RMSE expresa una medida de la cantidad de error de los resultados proyectados respecto a los datos reales, el MAPE expresa en porcentaje el error a fin de comparar entre variables con valores distintos y la TS indica cómo se va acumulando la desviación del pronóstico respecto al dato real.

Resultados y discusión

            En el gráfico 1 se muestran los componentes de los costos directos de trigo durante el período.

Gráfico 1: Trigo. Evolución de los componentes del costo directo (en US$ /ha)

            Se observa una tendencia creciente en el período, pasando de valores de 100 US$ /ha a montos cercanos a 300 US$ /ha en los últimos ciclos. Esto se debió a  un importante incremento en el componente insumos ya que el cambio tecnológico incluyó, aparte del pasaje de  la labranza convencional a la siembra directa, los rubros semilla (mejoramiento genético y OGM) y mayor aplicación de agroquímicos (fertilizantes, herbicidas y plaguicidas).

            En el gráfico 2 se presentan los márgenes proyectados y reales en US$ /ha para el caso de un productor propietario.

Gráfico 2: Trigo. Evolución de los resultados proyectados y reales (US$ /ha)

            Se observa una cierta estabilidad en los márgenes y en las diferencias entre los proyectados y reales hasta 2006/07, luego se dieron algunos años de fuerte variabilidad de ambos signos en los datos reales (por suba de precios por déficit de oferta y luego baja  de rindes  por sequía en 2008/09), posteriormente también hay variaciones positivas en los márgenes reales por mejoras de productividad respecto a la media.  El resumen de las series se muestra en el cuadro 2.

Cuadro 2: Trigo. Parámetros de las series de márgenes.

  Proyectado (1) Real (2) Variación % (2)/(1)
Márgen Bruto (US$ /ha) 128,84 149,36 15,9
Coef  de Variación (%) 53,7 109,0 102,9
RMSE (US$ /ha) 39,86
MAPE (%) 176,6

            Del cuadro se puede indicar que, en el promedio,  el margen real fue levemente mayor al proyectado en la siembra pero con alta variabilidad del real respecto al estimado en la época de siembra.  Las medidas estadísticas de error muestran, en el total,  un valor mediano de RMSE y mayor en MAPE.

            En el cuadro 3 se determinó si ambas series de resultados diferían o podían provenir de  una misma población. 

Cuadro 3: Trigo. Análisis de series de márgenes proyectados vs reales

Coeficiente de correlación de Pearson 0,15570689
Diferencia hipotética de las medias 0
Grados de libertad 37
Estadístico t -0,7587015
P(T<=t) dos colas 0,45283738
Valor crítico de t (dos colas) 2,02619246  

            De acuerdo a la prueba, según el estadístico t calculado que es menor al de tablas, surge que ambas series de márgenes no difieren significativamente entre sí, aunque la correlación es baja.

            El gráfico 3 muestra la variación acumulada de la discrepancia entre ambas series que se calcula con el indicador TS.

Gráfico 3: Trigo. Ajuste acumulativo del valor predictivo del margen proyectado.

            Teniendo en cuenta que, según las referencias bibliográficas, la mayor exactitud del pronóstico está en el rango de +/- 4 TS surge del gráfico que las proyecciones han tenido una tendencia a subvaluar los resultados hasta el ciclo 2008/09 y luego una proyección por encima de los  márgenes reales culminando con un valor acumulado de TS de 6,72 que indica, en general, baja capacidad como pronóstico.

            En el caso de maíz, el gráfico 4 muestra la evolución de los costos directos.

Gráfico 4: Maíz.  Evolución de los componentes del costo directo (en US$ /ha)

            Se muestra un importante cambio en el monto total y en la variación de los componentes del costo directo en maíz. Esto se debe, por una parte, al cambio tecnológico del pasaje desde labranza convencional a la siembra directa con el agregado de un gran aporte de mejoras genéticas en la semilla y el uso intensivo de agroquímicos (fertilizantes, herbicidas e insecticidas). Por ello se pasa de niveles de 100 US$ /ha a comienzos de la serie, con una participación similar de los rubros componentes del costo a valores cercanos a 700 US$ /ha en los últimos ciclos con mayor participación del componente insumos. También cabe mencionar  el importante crecimiento de los componentes cosecha y comercialización que se debe a la suba de productividad del cultivo.

            En el gráfico 5 se muestra la evolución de los márgenes de maíz.

Gráfico 5: Maíz. Evolución de los resultados proyectados y reales (US$ /ha)

            Se observa en general una tendencia creciente en ambas series de márgenes con valores mayores y variaciones más marcadas en los resultados reales. En el cuadro 4 se resumen los resultados.

Cuadro 4: Maíz. Parámetros de las series de márgenes

  Proyectado (1) Real (2) Variación % (2)/(1)
Márgen Bruto (US$ /ha) 310,08 432,56 39,5
Coef  de Variación (%) 68,9 70,8 2,7
RMSE 95,97
MAPE 88,3

            Se muestra la diferencia positiva de la serie de márgenes de maíz reales respecto a los proyectados en siembra. A pesar de que hay  algunos valores reales menores a las proyecciones, en general predominan los resultados reales más positivos por las importantes mejoras en la productividad, principalmente en la última década. También, en los márgenes reales hay una mayor compensación entre extremos lo que hace que tengan similar variabilidad las series de resultados. Los indicadores de ajuste del pronóstico (RMSE y MAPE) muestran también valores intermedios, más bajos respecto a los de trigo.

            En el cuadro 5 se muestra el ajuste de las series mediante el estadístico t.

Cuadro 5: Maíz. Análisis de series de márgenes proyectados vs reales

Coeficiente de correlación de Pearson 0,55644762
Diferencia hipotética de las medias 0
Grados de libertad 36
Estadístico t 2,884898004
P(T<=t) dos colas 0,006574443
Valor crítico de t (dos colas) 2,028094001  

            Se observa un nivel de correlación intermedia entre las series aunque, de acuerdo al valor t calculado en las series de márgenes, que supera al valor de tabla de la distribución teórica, las series no corresponderían a un solo conjunto homogéneo de datos.

En el gráfico 6 muestra la variación acumulada de la discrepancia entre ambas series que se calcula con el indicador TS.

Gráfico 6: Maíz. Ajuste acumulativo del valor predictivo del margen proyectado

            De acuerdo al gráfico surge un bajo ajuste de las proyecciones del margen, solo hasta mediados de la década del ’90 muestra valores acumulados ajustados a una distribución normal de los errores y luego la alta variabilidad real no se reflejó en los resultados pronosticados previos a la siembra.

            En el gráfico 7 se presenta la evolución de costos del cultivo de soja de primera.

Gráfico 7: Soja.  Evolución de los componentes del costo directo (en US$ /ha)

            Se observa que en soja también se presenta una evolución de costos directos creciente debido a la adopción del cambio tecnológico en los métodos de labranza, bajando el componente labores con la siembra directa desde comienzos del 2000 e incrementándose semilla y agroquímicos. También, la mejora de productividad incrementa la participación de gastos de cosecha y comercialización.  Por ello se pasa de valores totales menores a 150 US$ /ha en los primeros ciclos en los ’80 a 450 US$ /ha en 2013/14, luego hay un decrecimiento del costo en dólares por los sucesivos procesos devaluatorios desde esa fecha.

            En el gráfico 8 se muestra la evolución de las series de márgenes.

Gráfico 8: Soja de primera. Evolución de los resultados proyectados y reales (US$ /ha)

            Ambas series de márgenes muestran un comportamiento similar, un cierto estancamiento de resultados desde el comienzo del período hasta el 2000 y luego una tendencia creciente con mayor variabilidad en el margen real. El resumen se presenta en el cuadro 6.

Cuadro 6: Soja de primera. Parámetros de las series de márgenes

  Proyectado (1) Real (2) Variación % (2)/(1)
Márgen Bruto (US$ /ha) 326,69 373,06 14,2
Coef  de Variación (%) 51,6 59,6 15,5
RMSE 27,64
MAPE 85,8

            Se muestra una leve diferencia positiva de la serie de márgenes de soja reales respecto a los proyectados.  En general predominan los resultados reales levemente positivos por las mejoras en la productividad en las últimas dos décadas. En los márgenes reales hay también mayor compensación entre extremos lo que hace que la variabilidad de la serie real sea solo levemente superior. Los indicadores de ajuste del pronóstico (RMSE y MAPE) muestran mejor ajuste que en el resto de cultivos siendo los más bajos entre los cultivos analizados. En el cuadro 7 se presenta el ajuste de las series de márgenes mediante el estadístico t.

Cuadro 7: Soja. Análisis de series de márgenes proyectados vs reales

Coeficiente de correlación de Pearson 0,77221743
Diferencia hipotética de las medias 0
Grados de libertad 36
Estadístico t 1,99676876
P(T<=t) dos colas 0,05345415
Valor crítico de t (dos colas) 2,028094  

            En el caso de soja se muestra un adecuado valor de correlación entre las series, además, el estadístico t calculado es levemente menor al de tablas con lo cual no se descarta la hipótesis que ambos conjuntos de datos no difieren significativamente.

En el gráfico 9 muestra la variación acumulada de la discrepancia entre ambas series que se calcula con el indicador TS.

Gráfico 9: Soja. Ajuste acumulativo del valor predictivo del margen proyectado

            Se observan valores aceptables del indicador de ajuste (+ /- 4 TS) hasta mediados de la campaña 2013/14 y luego tiene mayor diferencia acumulada pero en un rango menor de variación a la de los otros dos cultivos analizados.

Comentarios generales

  • En los tres cultivos se observa una tendencia al incremento de costos directos, tanto por el cambio tecnológico (costo de insumos) como por los incrementos de productividad (costo de cosecha y comercialización). 
  • Los márgenes reales, a pesar del aumento de costos,  se incrementan, especialmente en maíz y soja, principalmente por la suba de rendimientos.
  • El mayor ajuste de las proyecciones de resultados respecto a los márgenes reales en cosecha se dio en soja de primera y en un rango intermedio en maíz mientras que  trigo mostró un bajo ajuste.
  • El uso de metodologías más elaboradas, con programas que permiten prever con mayor precisión el comportamiento de variables físicas y económicas ex ante (modelos de crecimiento, pronósticos climáticos, mercados de futuros, etc.)  permitirá ajustar los informes con proyecciones más certeras  para obtener una mayor concordancia  entre el resultado pronosticado y el real en cada campaña. 

Agradecimientos

A la Lic. Estadística Belén Conde por sus sugerencias y revisión del trabajo.

Bibliografía

Bolsa de Cereales de Buenos Aires, 2020 visto en web 03/02/2020 en http://www.bolsadecereales.com

Cohen R. 2019. Pronósticos.  Vista en web  10/02/2020 https://docplayer.es/42912511-Gestion-de-recursos-fi-uba-pronosticos-ing-roger-cohen.html

     Ghida Daza, C.; 2019a “Análisis de costo beneficio en el cultivo de trigo en la campaña  2019/20”, https://inta.gob.ar/documentos/analisis-de-costo-beneficio-del-cultivo-de-trigo-campana-2019-2020

     Ghida Daza, C, 2019b.  Informe de costo beneficio en cultivos de verano.  Campaña

                              2019/20 7 p, visto en https://inta.gob.ar/documentos/informe-de-costo-beneficio-en-cultivos-de-verano-campana-2019-20

Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca, 2020, visto en web 10/02/2020 https://www.argentina.gob.ar/agricultura-ganaderia-y-pesca

Render B, Stair R, Hanna M, 2006 Métodos cuantitativos para los negocios.  ISBN 970-26-0738-8 Pearson Educación México, 752 p