Tiene la programación lineal utilidad fuera del ambito económico?

p.55-64Se demuestra la utilidad de la Programación Lineal determinística, como instrumento de análisis para investigadores en áreas agropecuarias de gran diversidad. Se consideran modificaciones en las restricciones impuestas al modelo (coeficientes bi del RUS), relaciones insumo -producto del cuerpo de la matriz (coeficientes aij) y valores de la función objetivo (cj), de modo de tener en cuenta aquellos aspectos que involucran faltas de certeza de datos técnicos de cierta consideración

Exportación de nutrientes calculada utilizando simulación Monte Carlo

21-32El rendimiento de un cultivo agrícola es una variable aleatoria de producción que ejerce influencia fundamental en los resultados económicos; depende de las cambiantes condiciones meteorológicas (precipitaciones, temperaturas, irradiancia), además del tipo de suelo, cultivar adoptado, y técnicas de cultivo, entre otros. Esto hace que la exportación de nutrientes también sea aleatoria, por lo que el cálculo en base a valores medios para evaluar la necesidad de reposición de nutrientes cubriría la misma sólo acorde a esa información (el 50 % de los casos). En el presente trabajo se calculó el consumo de dos nutrientes convencionales: fósforo (P) y nitrógeno (N) para un cultivo de soja de primera en un establecimiento tipo del partido de Gral. Villegas. Se utilizó el método de simulación Monte Carlo que asocia valores de extracción a probabilidades. Se partió de series de rendimientos obtenidas con la tecnología actual generadas por el programa de simulación agronómica DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer versión 3.5). En el caso del N se consideró el aporte de la fijación biológica (FBN) como una variable aleatoria adicional. La exportación de nutrientes fue comparada con las dosis usuales de fertilizante aplicadas en el cultivo en la zona observándose una diferencia notoria respecto a la reposición necesaria para mantener el estado nutricional de los suelos en ambos nutrientes

Economía circular en granjas porcinas : estudio económico de caso en la Provincia de Córdoba, Argentina

Fil: Pena de Ladaga, Beatriz Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Economía, Desarrollo y Planeamiento Agrícola. Cátedra de Administración Rural. Buenos Aires, Argentina.Fil: Marra, Rita María Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Economía, Desarrollo y Planeamiento Agrícola. Cátedra de Administración Rural. Buenos Aires, Argentina.Intensificar un sistema ganadero de producción primaria apareja un incremento de residuos. Esto tiende a afectar la sostenibilidad del sistema productivo al generar efectos negativos sobre los recursos naturales. La economía circular (EC) ofrece una solución sostenible a estos problemas a través de la evolución desde la economía lineal (tomar-hacer-usar-desechar) hacia el enfoque circular (tomar-hacer-usar-reciclar) donde los desechos se transforman en productos reciclados utilizables. El objetivo del presente trabajo fue realizar un análisis económico – con consideraciones de riesgo– del costo de infraestructura junto con los gastos que requiere el proceso para la transformación de efluentes de la producción porcina mediante el sistema de tándem de lagunas de estabilización, tomando un caso real en la provincia de Córdoba donde el procesamiento es obligatorio. Como resultado, los residuos se convierten en enmienda orgánica para el cultivo de maíz con destino a la alimentación de los animales de la granja porcina, como opción de economía circular, en sustitución de la fertilización química. El procedimiento hace aportes en el suelo de gran importancia desde el punto de vista físico; más allá que el costo resulte mayor o menor, al ser legalmente obligatorio, fue interesante poder concluir que, si bien la inversión en infraestructura es onerosa, económicamente el procesamiento es factible en establecimientos de gran cantidad de madres.il., tbls. grafs

Conveniencia económica del empleo de seguros para riesgos climáticos en la producción agrícola : un análisis mediante simulación Monte Carlo

p.157-168La producción agrícola de la Región Pampeana está sujeta a un importante riesgo meteorológico, que influye en el rinde en modo directo o indirecto (a través de plagas y enfermedades). En países desarrollados un modo frecuente de administrar este tipo de riesgo conocido como riesgo de producción, es la toma de primas de seguro agrícola. En el presente trabajo se evaluó el resultado económico de planteos exclusivamente agrícolas con y sin seguro en establecimientos del partido de Junín mediante el uso del método de simulación Monte Carlo. Se obtuvieron interesantes conclusiones respecto a la conveniencia de distintas coberturas, de fácil uso para los asesores en el tema, demostrándose asimismo la utilidad de la herramienta para el proceso de toma de decisiones

Cría ganadera y riesgo: Evaluación mediante simulación Monte Carlo

Cualquier actividad productiva presenta en menor o mayor medida riesgo. La identificación de los orígenes y su cuantificación son de importancia a fines de su administración. En el sector agrícola, clima y precios de productos son las principales fuentes de riesgo. En ganadería el riesgo responde a una secuencia de variables: las condiciones meteorológicas inciden en el crecimiento del forraje y éste a su vez en la producción de carne. El precio también incide, pudiendo correlacionarse con la condición climática. La simulación Monte Carlo, al trabajar con variables aleatorias, es una herramienta adecuada para modelizar escenarios de decisiones como el mencionado. Su uso es frecuente en los cultivos agrícolas. Sin embargo son pocos los antecedentes en el caso de sistemas de cría de ganado vacuno. En este trabajo se confeccionó un modelo de toma de decisión para un establecimiento representativo del sudeste de la provincia de Buenos Aires dedicado a la cría bovina tecnológicamente convencional (con venta de terneros al destete y poca inversión en recursos forrajeros). Validado el modelo, se analizaron el resultado esperado y la variabilidad asociada al mismo. Será un punto de partida para evaluar sistemas ganaderos más intensivos en capital

Efecto del empleo de coeficientes de correlación de precios calculados con series de distinta longitud en los resultados económicos de un portfolio agrícola

p.53-63El objetivo del presente trabajo es evaluar el impacto de diferentes coeficientes de correlación de precios sobre la estimación del riesgo asociado a un portfolio agrícola. El estudio se efectuó sobre un portfolio de cultivos constituidos por trigo, girasol, maíz, soja de primera y soja de segunda en la zona oeste de la provincia de Buenos Aires. El análisis de riesgo se realizó mediante simulación Monte Carlo. Se consideraron como variables aleatorias los precios de los granos y los rindes de los cultivos. Para calcular distintas matrices de correlación se utilizarón cuatro series de precios (precios mensuales de los últimos 20 años, precios en el mes de cosecha de los últimos 20 años, precios mensuales de los últimos 5 años y precios en el mes de cosecha de los últimos 5 años). Se obtuvieron así cuatro modelos que sólo diferían en la matriz de correlación de precios. Se concluyó que el desvío estándar del resultado obtenido usando distintas matrices de correlación para las distribuciones de los precios de los granos difiere estadísticamente de un modelo a otro. Por lo tanto, en la evaluación del riesgo de un portfolio de actividades correlacionadas, debería prestarse especial atención en la elección de series de datos para la definición de los coeficientes de correlación a utilizar

Financiamiento agrícola : análisis comparativo de alternativas disponibles en la campaña 2018/19

Fil: Marra, Rita María Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina.Fil: Pena de Ladaga, Beatriz Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina.Fil: Anastasio, Mario Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina.Fil: Moro, Darío Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Buenos Aires, Argentina.La producción agrícola se caracteriza desde el punto de vista financiero, por los períodos prolongados de escasez de fondos, hecho que dificulta los planes de siembra; por ello es usual el uso de algún tipo de financiamiento. En el presente trabajo se elaboró el presupuesto financiero de un establecimiento mixto situado en el partido de Lincoln (Buenos Aires) para la campaña 2018/19. El campo tiene una superficie de 3.871 ha, de las cuales 2.771 ha se destinan a actividades agrícolas. Se partió del plan técnico estipulado para las hectáreas agrícolas y se confeccionó un presupuesto financiero con dos objetivos: (i) detectar los momentos y montos de escasez de fondos y (ii) establecer la opción de financiamiento más conveniente para el productor. Se compararon cinco alternativas de financiamiento: (i) pago de insumos a cosecha, (ii) plan canje de insumos a cosecha mediante canje por granos, (iii) compra de insumos a través de uso de tarjetas especializadas, (iv) financiamiento bancario en moneda local y (v) financiamiento bancario en moneda extranjera Los resultados indicaron que la opción con menor costo financiero consistiría en adquirir los insumos mediante tarjetas rurales, en moneda local difiriendo los pagos a través de diferentes convenios. Esta conclusión se obtuvo considerando la información disponible para el productor al momento de presupuestar y decidir el modo de financiar el capital operativo. Se tuvo en cuenta en el análisis la particular evolución de la coyuntura macroeconómica del país del ejercicio bajo análisis.tbls., grafs

Recomendaciones de fertilización en maíz según la forma algebraica del modelo predictivo empleado

p.155-164Se comparan las recomendaciones de fertilización nitrogenada en maíz surgidas de tres diferentes formas algebraicas (cuadrática, raíz cuadrada y polinomial de tercer grado) en dos grupos de ensayos contemporáneos desarrollados en la Pampa Ondulada. Se concluye que la correcta elección del modelo algebraico, es de mayor importancia que un buen ajuste estadístico. Este último, en oportunidades, conduce a recomendaciones incoherentes si no se toma en consideración la lógica del fenómeno en estudio