Análisis de riesgo de los sistemas de cría del este de Chaco, Argentina

• Autores: Pellerano, Liliana Laura; Calvi, Mariana; Rosello Brajovich, José Emilio; Balbuena, Osvaldo; Tortarolo, Gabriel Adolfo
• Año de publicación: 2020
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Revista AE&N 3 (4) : 1-12 (noviembre 2020)
• Materia: Ganadería; Ganado Bovino; Análisis de Riesgos; Sistemas de Cría; Animal Husbandry; Cattle; Risk Analysis; Rearing Systems; Chaco, Argentina
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

El objetivo del trabajo es medir el riesgo económico de tres modelos de sistemas de cría del Este de la provincia del Chaco, Argentina: M1.Cría Extensiva (base), M2.Cría alimentación primer y segundo invierno sin pasturas y M3.Cría alimentación primer y segundo invierno+pasturas (modelos mejorados), todos de 1.700ha, analizados con valores en dólares a marzo de 2018. Los indicadores económico-productivos de los modelos mejorados son superiores a los del modelo base. Siguiendo la metodología de Lacelli et al. (2019), se midió el riesgo o la probabilidad de obtener ingresos por debajo de un valor o umbral considerado como crítico, estableciendo costos en condiciones de certeza y se realizaron distribuciones probabilísticas de precios y rendimientos. Los indicadores utilizados fueron: el índice de desastre, que mide la cantidad de veces que el ingreso cae debajo del nivel crítico; el índice de intensidad del desastre, que cuantifica la magnitud de la caída. Con ambos indicadores se construyó una matriz con rangos que definen una tipología de riesgo desde los menos vulnerables a los más complicados. Adicionalmente, se establecieron 5 niveles críticos de Resultado Operativo para cada modelo. Las variables independientes fueron porcentaje de destete y precio del ternero. Se simularon los Resultados Operativos en 3 corridas con 100 repeticiones cada una. Finalmente, los índices de desastre y de intensidad de desastre, determinaron la clasificación de riesgo para cada nivel crítico. Para los tres modelos estudiados el nivel de riesgo es bajo, observándose ingresos inferiores de magnitud débil para cubrir la retribución al capital invertido en M1 y algunos resultados negativos de mediano nivel al pretender cubrir la retribución a la tierra en los tres modelos. Es decir que, el incremento significativo del capital con las inversiones en infraestructura y tecnología propuestas en los modelos 2 y 3, mejoran significativamente los ingresos y no suponen mayor riesgo para el sistema.
With the objective of comparing the economic risk, three cow-calf production system models from Easter Chaco Province, Argentina were compared. Basal model (M1) was an extensive operation with low inputs, M2 a protein-energy supplements of developing heifers was included during winter, and M3 was similar to M2 plus improved pasture (models M2 and M3 were considered the improved ones). All models were based on 1700 has and analyzed on dollar value of March, 2018. Economic and biological indicators were greater for M2 and M3 than M1. Risks of obtaining an income lower than a critical value were measured for all models (Lacelli et al., 2018). Price of inputs were established on containing conditions and probabilistic distribution of costs and yields were generated. Indicators were: probability of disaster index (number of times that income was lower than critical value) and disaster intensity index (magnitude of disaster). A matrix was constructed using both indicators, from low to high vulnerability levels. Five levels of operative results were stablished for each model. Independent variables were weaning rate and calf price. Operative result was simulated in three independent runs with 100 repetitions. Finally, risk levels were established base on disaster and intensity of disaster indexes. Risk was low for all three models, with lower income to cover capital value in M1. Similarly, lower incomes than retribution to land were observed in all three models. It was concluded that income in M2 and M3 covered the higher imputs in technology and infrastructure without incurring in higher risks.
EEA Colonia Benitez
Fil: Pellerano, Liliana Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Calvi, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mercedes; Argentina
Fil: Rosello Brajovich, José Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Balbuena, Osvaldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina
Fil: Tortarolo, Gabriel Adolfo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Colonia Benítez; Argentina