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Investigación & Desarrollo – Departamento de Capacitación & Desarrollo de Mercados Bolsa de Comercio de Rosario

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“Gestión de riesgo en las empresas agro-exportadoras.

Utilización de instrumentos derivados y modelos de

simulación: Monte Carlo”.

María Sol Arcidiácono

Becario Programa de Formación 2004

[email protected]

Bolsa de Comercio de Rosario

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Capitulo 1: Introducción. 1.1 Características generales de la actividad agropecuaria. 1.2 Características particulares de la actividad agro-exportadora. 1.3 Detalle de los factores determinantes en la gestión de una empresa agro-exportadora. 1.4 Análisis de la incidencia de estos factores en el cumplimiento de los objetivos de la Dirección. 1.5 Identificación del riesgo. Introducción a los instrumentos de “Risk Management”. Capitulo 2: Riesgo de mercado. 2.1 Características del riesgo de mercado. 2.2 Influencia de la gestión del riesgo de mercado en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. 2.3 Ventajas de la gestión activa. 2.4 Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de mercado. 2.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. Capitulo 3: Riesgo de tipo de cambio. 3.1 Características del riesgo de tipo de cambio. 3.2 Influencia de la gestión del riesgo de tipo de cambio en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. 3.3 Ventajas de la gestión activa. 3.4 Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de cambio. 3.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. Capitulo 4: Riesgo de tipo de interés. 4.1 Características del riesgo de tipo de interés. 4.2 Influencia de la gestión del riesgo de tipo de interés en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. 4.3 Ventajas de la gestión activa. 4.4 Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de interés. 4.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. Capitulo 5: Riesgo de empresarial. 5.1 El riesgo empresarial y los modelos que lo describen. 5.2 El riesgo y sus factores. 5.3 Datos básicos para la medición del riesgo. 5.4 Concepto y clasificacion de modelos el riesgo del modelo. 5.5 Causas del riesgo de modelo. 5.6 Soluciones para el riesgo del modelo Capítulo 6: Introducción a la SIMULACIÓN 6.1 Introducción a la SIMULACIÓN. 6.2 Modelos de simulación. 6.3 Características de un modelo de simulación. 6.4 Clasificación de los modelos de simulación. 6.5 Porque son importantes las simulaciones para la Gestión de Riesgo Empresarial. 6.6 Diferencias entre modelos de simulación y modelos matemáticos o analíticos. 6.7 Ventajas e inconvenientes de la simulación. 6.8 Clases de modelos de simulación. 6.9 El proceso de simulación.


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Capítulo 7: Simulación en HOJAS DE CALCULO. 7.1 Simulación en HOJAS DE CALCULO 7.2 Generación de salidas probabilísticas. 7.3 Simulación de datos de distribuciones discretas generación de datos discretos mediante EXCEL. 7.4 La simulación de Monte Carlo en hojas de cálculo aplicada a la gestión agro-exportadora. Capítulo 8: Conclusión………………………………………………………….…….58 Bibliografía……………………………………………………………….…………...59


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Capitulo 1: Introducción. Características generales de la actividad agropecuaria. Características particulares de la actividad agro-exportadora. Detalle de los factores determinantes en la gestión de una empresa agro-exportadora. Análisis de la incidencia de estos factores en el cumplimiento de los objetivos de la Dirección. Identificación del riesgo. Introducción a los instrumentos de “Risk Management”. 1.1 Características generales de la actividad agropecuaria. El actividad agropecuaria involucra una sumatoria de operaciones interrelacionadas que van desde la producción en el campo hasta la distribución final para satisfacer la demanda de consumo. Para lograr este objetivo, interactúan diferentes agentes económicos desarrollando diversas tareas lucrativas, todas orientadas a la maximización de las ganancias y a la generación de riqueza, evolucionando siempre hacia un status mayor de complejidad sistemática que impulsa múltiples relaciones de complementariedad, solidaridad y sobre todo de competencia. Las actividades básicas que conforman esta cadena de valor agrícola se ilustran a continuación:


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Debe considerarse que dentro de cada eslabón existen numerosas labores de generación/agregación de valor en una constante transformación a través de procesos de innovación que involucran costos técnicos y de transacción en este tejido de relaciones entre proveedores de insumos y productores, entre productores e industria, entre industria y canales de distribución y entre estos últimos y los consumidores, donde las políticas públicas y las relaciones internacionales tienen primordial influencia, convirtiéndose el ambiente institucional, organizacional y tecnológico, en elementos claves para la definición de estrategias empresariales orientadas siempre al aumento de la eficiencia y la mejora de las posiciones competitivas. Este concepto de cadena ahora abarca la totalidad de relaciones existentes con el fin de satisfacer las necesidades del cliente, es decir que, se orienta el enfoque hacia el mercado del consumo y no de la producción, ya que la rentabilidad y el crecimiento están determinados por la demanda del consumidor, procurando siempre la mayor eficiencia y competitividad, minimizando los costos de transacción y el riesgo. Por otra parte, hasta ahora al referirnos a cadenas de valores en la actividad agropecuaria estábamos acotando el sentido de integración vertical y, sin embargo, una particularidad específica del sector es el alto nivel de integración horizontal que se genera en las distintas actividades involucradas, tanto de producción como de industrialización o de servicios, siendo esta instancia de colaboración horizontal más tradicional por parte del capital industrial, permitiéndole de esta forma una mayor estrategia de dominación, contrarrestada mediante la intervención de asociaciones y/o cooperativas de productores con el fin de atenuar la supuesta transferencia de las mayores productividades hacia las empresas industriales y de los riesgos hacia los productores agrícolas. Finalmente, el rol del Estado, en todas sus manifestaciones (ordenanzas municipales, leyes provinciales/nacionales, acuerdos internacionales) e instituciones, es fomentar el desarrollo sostenido de la actividad, tomando medidas para impulsar la eficiencia y atenuar los riesgos, actuando de mediador entre las partes y entre el sector y la sociedad, daba la relevancia de este rubro en la economía de las regiones. Sin embargo, no toda la intervención estatal puede considerarse positiva para el rubro, como ejemplo, la reimplantación de las retenciones a las exportaciones en nuestro país (consecuencia directa de excesivos niveles de gasto público suplementados con excesivos niveles de adeudamiento público) o, las políticas de subsidios fiscales en los países desarrollados, ambas causas directas de un importante sesgo antiagropecuario, reduciendo niveles de inversión y desarrollo. El Estado que quiera mejorar sus rendimientos económicos debería orientarse a reducir los niveles de incertidumbre mediante un mayor desarrollo institucional que minimice los costos de transacción y maximice los avances tecnológicos, orientándose siempre a una mayor productividad tanto sectorial como regional. Concluyendo, el aporte de una nueva economía institucional que facilite eficientes transacciones privadas es esencial para el éxito de un sistema de mercado que ignora los acontecimientos del futuro y que, por lo tanto, se mueve en un ambiente de un alto nivel de incertidumbre, por otra parte la nefasta combinación de racionalidad limitada, oportunismo e instituciones defectuosas provoca una economía que funciona muy por debajo de su potencial.


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1.2 Características particulares de la actividad agro-exportadora La actividad empresarial agro-exportadora debe procurar el objetivo de maximizar beneficios y para lograrlo no puede reducirse solamente a la coordinación de factores productivos. El proceso de comercialización que la ocupa está dirigido a satisfacer necesidades, principalmente externas, mediante un proceso de intercambio, obteniendo el bien deseado y ofreciendo algo a cambio. Finalmente es esta obtención de beneficios la que cierra el círculo, constituyendo el origen del ahorro y el capital, sirviendo para incrementar la productividad, el empleo y los salarios, justificándose su existencia sobre la base de que es el empresario quien asume los riesgos en un mundo de incertidumbre. Es por todo esto que la maximización de beneficios debe fundamentarse en decidir con la mayor probabilidad de éxito (lo que es equivalente a decidir con la mínima incertidumbre posible) , teniendo conciencia de las ventajas de cada región y actividad (mayor información disponible). El empresario agro-exportador es quien vislumbra diferencias en los precios en el tiempo y en el espacio, al comprar cuando y donde es más barato y vender cuando y donde es más caro haciendo que esas diferencias se ajusten, convirtiéndose en un arbitrista que cumple un papel fundamental en el sector y en la formación de precios, no sólo a nivel local sino internacional, dado que es sabido que a partir de la globalización el proceso de movimientos de capitales ha adquirido un vértigo considerable y es clara la tendencia a transferir recursos, ventajas y oportunidades de un país a otro, hecho que se vislumbra perfectamente en la operatoria de una multinacional cerealera. Como en definitiva, la toma de decisiones económicas está marcada por la incertidumbre, las opciones de inversión y de capitalización en estas empresas de recursos globalizados estarán fuertemente influenciadas por el nivel de seguridad jurídica que le ofrezca el país receptor de estas inversiones, mediante premios y castigos que fomenten el cumplimiento de las reglas del juego formales y repriman las informales, tan propias de los países subdesarrollados, en donde se pretende un mayor nivel de rendimiento dado el mayor riesgo de operación. 1.3 Detalle de los factores determinantes en la gestión de una empresa agro-exportadora. El mercado de commodities intervienen tiene las siguientes particularidades: *Comparabilidad tanto de los productos, como de los servicios ofertados. * Existen numerosas fuentes del producto o del servicio, por lo que predomina la confianza a la hora de sopesar calidad, dada la imposibilidad o la incapacidad de evaluar acertadamente las características puntuales de cada producto/productor, confiando más bien en características generales regionales que en particularidades *Los productos demandados son fácilmente intercambiables y de elevada durabilidad, por lo que se convierten muchas veces en medios de pago (concretamente en contextos de gran inestabilidad de precios suelen utilizarlos como reservas de valor). *Los competidores se imitan entre si, estandarizando de esta manera distinciones o características de especificidad que pretendían dar un toque diferenciado. *La aversión al riesgo por parte del comprador se reduce, dado que la permanencia rutinaria de la operatoria aumenta la confianza.


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1.4 Análisis de la incidencia de estos factores en el cumplimiento de los objetivos de la Dirección. Las características principales de la operatoria agroexportadora, antes expuestas, son fundamento básico para el desarrollo de cursos de acción orientados a la consecución de los objetivos definidos por de la Dirección. Entre estos objetivos generales podemos citar los siguientes: *La promoción de la producción a través de la orientación, apoyo y hasta gerenciamiento de cadenas de oferta. *Identificación y desarrollo de nuevos servicios para commodities específicos. *Promoción de la innovación tecnológica en la agricultura, respondiendo a los acelerados cambios en la demanda y en las características de consumo, bajo una permanente presión competitiva. *Seguimiento y control de la calidad. *Satisfacción de la demanda mediante una compleja combinación de insumos, de producción, de procesamiento e industrialización y de comercialización con el fin de maximizar ganancias *Reducción de costos mediante economías de escala (ya sea por propia extensión o mediante asociaciones- integración horizontal). Este último punto es de especial consideración ya que quienes se dedican a los commodities tienen el precio dado por el mercado (con sus inherentes fluctuaciones) por lo tanto sólo pueden actuar sobre los costos para mantener el margen de ganancias, por lo tanto el énfasis debe ponerse en la productividad y para reducir las fluctuaciones de precios se debe recurrir a las herramientas de gestión del riesgo de precio (futuros y opciones, modelos de tomas de decisiones, que analizaremos posteriormente). Consecuentemente, las empresas agroindustriales se ven obligadas a incrementar sus producciones y a ampliar sus mercados, y en este contexto de globalización, la región latinoamericana se convierte en un destino primordial donde las empresas multinacionales se desplazan con soltura dentro del las ventajas de la economía de escala, resultando un imán para inversiones de producción, industrialización y comercialización de commodities. La calidad del territorio propicia un ambiente específico en donde la tecnología se entrecruza con una determinada cultura, la competencia se traduce en cooperación, en donde los factores locales definen las ventajas competitivas y resultan en la ubicación en un mismo territorio geográfico de un conglomerado industrial dedicado a la misma actividad productiva.


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Es por eso que se hace referencia a una actividad dominante que es desarrollada por distintas empresas que se hallan económica y socialmente conectadas favoreciendo la construcción de un sistema de valores compartidos fundamental para garantizar el nivel de calidad de los productos del distrito fundamentado en el prestigio colectivo. Los conceptos antes propuestos dan definición al cluster (conjunto de agentes económicos que participan directa o indirectamente en la creación de productos finales promoviendo la competitividad ya que dinamizan la productividad, satisfacen mejor las necesidades de los clientes y constituyen verdaderos polos de innovación ya sea por la rivalidad como por la cooperación que suscitan, en la medida que se origine un sentido de pertenencia, de lealtad y ética, que castigue cualquier actitud oportunista y que atente contra el orden establecido, promoviendo relaciones internas, basadas en la confianza, que fomenten alianzas estratégicas que resulte en el crecimiento de la eficiencia de las empresas integrantes, dentro de un fenómeno que se retroalimenta, pues la eficiencia interna suma a la eficiencia global diferenciándose de una simple concentración geográfica sin ventajas especiales. Un ejemplo de cluster es el complejo sojero argentino con epicentro en Rosario, que insume diferentes tipos de industrias y servicio y donde se ha generado una infraestructura que origina círculos de desarrollo atrayendo recursos humanos de calidad, inversiones extranjeras y nuevas tecnologías, aprovechando las ventajas comparativas que ofrece la llanura argentina, la proximidad del río Paraná, convirtiendo a Rosario en el polo sojero más importante del mundo 1.5 Identificación del riesgo. La información que disponemos sobre el futuro jamás es completa, por lo tanto lo usual es que se produzcan contingencias. Toda transacción implica un cierto grado de incertidumbre y riesgo y, cuanto mayor sea el volumen de operaciones, mayor será el riesgo que habrá que asumir, por lo tanto, se requiere de mecanismos que protejan a los agentes intervinientes de los riesgos relacionados con el intercambio. En la actividad empresarial el riesgo puede tener una connotación negativa (amenaza de que se produzcan circunstancias adversas), o una connotación positiva (la oportunidad de obtener beneficios adicionales al asumir riesgos). Es decir que, el riesgo se paga pero también se recompensa. Desde un punto de viste “contable” puede considerarse al riesgo como un activo, que debe gestionarse como cualquier otro bien, con el fin de aprovechar oportunidades, crear valor, llegar hasta el límite, vencer a la competencia y atraer inversiones y, por otra parte, puede considerarselo como un pasivo, que también debe gestionarse para reducir posibles pérdidas, para proteger el valor, mantener el control, evitar la perdida de competitividad y afianzar a los inversores.


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Se pueden distinguir dos tipos generales de riesgos:

• Riesgo sistemático o de mercado. Es el derivado de la coyuntura económica que afecta a todos los agentes económicos por igual, por lo tanto es difícilmente controlable y/o gestionable

• Riesgo específico de una empresa: es el riesgo que se deriva de la actividad desarrollada por la empresa, sus procesos, su organización, éste constituye un riesgo más o menos identificable y por lo tanto es gestionable.

Asimismo el rubro agro-exportador cuenta con los siguientes fundamentos adicionales de riesgo: *La racionalidad limitada de los operadores económicos, ya que los individuos no tienen un conocimiento completo de las opciones potenciales con las que cuentan. *El oportunismo, considerado adverso al interés general, es inevitable sobre todo en circunstancias en donde el número de operadores es limitado. *Manejo de información desigual entre las partes. La realidad del mundo de los agronegocios es dinámica y difícil de percibir, encontrándose mayoritariamente oculta para el simple observador, hecho que profundiza el concepto de incertidumbre. Esta realidad dinámica es consecuencia de constantes cambios provocados por los siguientes factores: *la GLOBALIZACION, conduce a un nivel de competencia progresivo y extremo entre las empresas de los distintos países. *Multiplicidad de acuerdos multilaterales, bloques regionales y nuevas regulaciones macroeconómicas de los países desarrollados que provocan un marco de competencia más agresivo. *Europa Oriental y China se constituyen como nuevos mercados de consumo y oferta. *Cambios en los patrones de consumo *Innovación, cambio tecnológico *Revolución de las comunicaciones y logística.


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Para una mejor gestión se pueden clasificar los riesgos identificables en la empresa en cinco grupos:

1) Estratégicos: riesgos por errores de planificación, defectuosas estrategias de marketing, de adquisiciones de activo fijo, de abastecimiento, de exportación.

2) Financieros: contingencia o probabilidad de incurrir en una pérdida patrimonial como resultado de una transacción financiera, o bien por mantener un desequilibrio entre determinados activos y pasivos (riesgo de crédito, riesgo de mercado- tipo de interés, tipo de cambio., etc.).

3) Operacionales: Errores u omisiones humanas, errores de diseño en la logística, fallos de seguridad en las plantas, riesgos por prácticas laborales.

4) Comerciales: riesgo de interrupción del negocio, fallos de proveedores (perdidas de cosechas, menores rendimientos), fallos legales, etc.

5) Técnicos: averías en los equipos, fallos de infraestructura, incendios, sequías, riesgos naturales.

De entre los conceptos anteriormente descriptos ha tomado especial trascendencia en los últimos años el riesgo financiero dada la mayor volatilidad del tipo de interés, la mayor cultura financiera impulsada por la liberación de los sistemas financieros y la internacionalización de los mismos provocando un marco de mayor competitividad que estimula el desarrollo de nuevos y sofisticados instrumentos financieros. Introducción a los instrumentos de “Risk Management”. El proceso de gestión de riesgos o RISK MANAGEMENT de una empresa puede resumirse en cuatro etapas: *Alcance y estrategia: cuales son los riesgos que deben asumirse y cuales no. *Análisis: Identificar focos de riesgo, valorar el impacto en los negocios, determinar probabilidades de pérdidas, identificar oportunidades de mejora, definir prioridades de gestión. * Implantación: Documentar políticas, procedimientos y prácticas, introducir sistemas e informes, identificar responsabilidades, financiación de las coberturas y riesgos. *Supervisión: evaluar costos y exposiciones, auditar controles, valorar indicadores de riesgo. En cuanto a los instrumentos de gestión de riesgo que propondremos en los capitulos posteriores se encuentran las estrategias de cobertura con derivados (futuros y opciones), con el fin de incidir directamente sobre los efectos financieros que representan el riesgo de tipos de interés, el riesgo de tipos de cambio y el riesgo de mercado, así como la utilización de Modelos de Simulación para la toma de decisiones con el fin de administrar los demás tipos de riesgos descriptos (estratégicos, comerciales, operacionales y técnicos). No consideramos a las póliza de seguros como instrumentos de Risk Management, ya que éstas no actúan directamente minimizando o eliminando el incertidumbre, si no que cubren las consecuencias financieras de la materialización de alguna circunstancia riesgosa.


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Capitulo 2: Riesgo de mercado/Riesgo de precio. Características del riesgo de mercado. Influencia de la gestión del riesgo de mercado en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. Ventajas de la gestión activa. Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de mercado. Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. 2.1 Características del riesgo de mercado/riesgo de precio. Muchas decisiones que deben tomar los directivos de las empresas agroexportadoras tienen consecuencias que acontecen muchos meses o años después del momento de evaluación de los cursos de acción, lo cual aumenta la incertidumbre intrínseca en toda decisión económica ya que el tiempo potencia el riesgo real adyacente a un resultado adverso inesperado, es por eso que la gestión del riesgo pretende reducir la probabilidad de resultados desfavorables o al menos suavizar su efecto. La variabilidad en el precio de las commodities es una de las principales fuentes de incertidumbre en la gestión agro exportadora. Estos precios varían de año a año, repercutiendo en los resultados de las proyecciones de mediano-largo plazo y, diariamente afectando significativamente el resultado de las decisiones tomadas a corto plazo. Las causas de estas variaciones son ajenas al control o administración de las industrias/exportadoras y responden más bien a determinados niveles de oferta y demanda, siendo el nivel de oferta definido por las decisiones de producción de incontables productores individuales y al clima y, el nivel de demanda por los ingresos de los consumidores, las tasas de interés, las políticas de exportación, economías regionales, y la provisión de bienes sustitutos. Aunque la variación de algunos precios de commodities responde a tendencias cíclicas o estacionales, que pueden ser predecidas, conllevan un gran índice de volatilidad intrínseco. En la actividad agroexpotadora, en donde las commodities constituyen tanto inputs como outputs, la incertidumbre implícita en la formación de estos precios resulta en que las coberturas necesarias para gestionar el riesgo inherente a la volatilidad de los mismos pueden ser tanto compradora como vendedora, según las definiciones estratégicas comerciales que se van desarrollando. 2.2 Influencia de la gestión del riesgo de mercado en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. Las commodities son bienes de tipos estándar caracterizados por su falta de diferenciación, por lo que el comprador busca básicamente el mejor precio para un producto prácticamente uniforme; es por eso que esta variable toma una relevancia tan significativa en el fracaso o éxito de los distintos cursos de acción.


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Los operadores en el comercio de granos suelen utilizar dos enfoques básicos para intentar pronosticar los precios y tomar las decisiones de compra o venta consecuentes, el Análisis técnico o el Análisis fundamental de la variable precio. En el enfoque fundamental, el trader toma las decisiones de compra y venta en base a los factores que intervienen en la formación de precios, mientras que el enfoque técnico basa sus estrategias en la consideración aislada de las variaciones de precios sin atender a las causas que las provocan, basándose en la historia inmediatamente previa y, a partir de estos datos, intenta realizar una proyección. De esta forma el trader podrá predecir con un cierto grado de exactitud una tendencia y una oscilación de los precios a partir de la combinación de los puntos favorables de los enfoques antes descriptos, dependiendo de la situación del mercado, de las circunstancias y los objetivos individuales del trader, pero no será suficiente para gestionar el riesgo de mercado. Una consideración a tener en cuenta es que hasta el momento me he estado refiriendo al precio determinado por el mercado, es decir, al que resulta de la relación entre el consumidor y el productor, equilibrando la cantidad ofrecida y la cantidad demandada. Cuando las fuerzas del mercado se presentan muy fragmentadas están dadas las condiciones para el mercado de competencia perfecta donde ninguno de los agentes que operan puede por si sólo modificar las condiciones en que éste se desenvuelve, siendo ésta la situación más frecuente en la oferta de productos agrícolas, situación de incertidumbre antes descripta. Sin embargo, existe otro tipo de precio que es el determinado por el Estado, que es un precio político, cuando el Estado actúa en forma complementaria al mecanismo del mercado o cuando intenta sustituirlo de forma directa o indirecta (tipos de cambios diferenciales, gravámenes a la importación o retenciones a las exportaciones), en esos casos se minimiza la incertidumbre, pero también las posibilidades de maximización de beneficios. 2.3 Ventajas de la gestión del riesgo activa. En muchos casos eliminar el riesgo es simplemente imposible, por lo tanto debemos hacer todo lo que esté a nuestro alcance para reducir al máximo los impactos negativos de los factores que lo generan. Sin embargo, hay que considerar que toda acción que emprendamos va a estar asociada a un costo, por lo cual la eficiente gestión del riesgo tiene que considerar tanto los beneficios (evasión de pérdidas) que podemos obtener como los costos involucrados en la implementación de las acciones correspondientes, ya que cualquier política de gestión del riesgo tiene que considerarse desde el punto de vista de maximización del beneficio empresarial. En conclusión, determinar un nivel adecuado de riesgo y gestionarlo es un objetivo mucho más razonable y alcanzable que pretender eliminarlo totalmente.


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2.4 Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de mercado. En los últimos años los mercados de instrumentos derivados ha cobrado relevancia en todo el mundo debido a su gran capacidad para ser utilizados en la gestión del riesgo. Un instrumento derivado es un instrumento financiero cuyo valor depende del precio de otro activo llamado activo subyacente que puede estar representado por activos físicos, activos financieros, tasas de interés o índices económicos y financieros. Los instrumentos derivados más conocidos y utilizados son los llamados contratos diferidos (Futuros y Forwards) y las Opciones. Como contrato diferido (Futuros y Forwards) entendemos un acuerdo entre dos partes que se constituye para realizar una transacción comercial en el futuro, acordándose el precio al cual se llevará a cabo la transacción, las características del bien que será entregado (activo subyacente) y la fecha de entrega al realizar el contrato, no significando un costo para ninguna de las partes involucradas ya que se trata de un contrato bilateral en que ambas partes asumen obligaciones. Por otra parte, una Opción en un contrato en el que una parte (el lanzador) asume la obligación de llevar a cabo la transacción en caso de que la otra parte (el tomador) decida realizarla, es decir que a diferencia de los contratos diferidos en lo que ambas partes están obligadas a efectuar la transacción bajo las condiciones estipuladas, en las Opciones una parte adquiere un derecho por el que deberá pagar un precio, la prima, mientras que la otra asume una obligación, retribuida por esta prima. Clasificación de las Opciones: *Según el derecho adquirido: -Opciones de Compra (CALL), el tomador de la Opción adquiere el derecho a comprar el activo subyacente, mientras que el lanzador tiene la obligación de venderlo -Opciones de Venta (PUT), el tomador tiene adquiere el derecho a vender el bien, mientras que el lanzador está obligado a comprarlo. *Según la fecha en que se puede ejercer el derecho: -Opciones Europeas: la fecha de vencimiento (fecha de ejercicio) es el único momento en el que el tomador puede ejercer su derecho. -Opciones Americanas: el tomador puede ejercer su derecho en cualquier momento desde que adquiere la Opción hasta la fecha de vencimiento de la misma. El objetivo que nos ocupa de dichos instrumentos (tanto Opciones como Contratos Diferidos) es que sean utilizados como protección de movimientos perjudiciales en los precios. Sin embargo, deben existir agentes en el mercado dispuestos a asumir el riesgo de dichos movimientos, es así que surgen los dos principales operadores que utilizan los instrumentos derivados, los que desean cubrirse del riesgo de mercado (hedgers) y


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quienes asumen dicho riesgo (especuladores) con el fin de obtener una ganancia. De esta manera coexisten dos figuras complementarias fundamentales la Cobertura y la Especulación. Un ejemplo de cobertura puede ser el siguiente, una empresa agroexportadora estará interesada en conocer el precio al cual comprará la producción que luego destinará a la exportación (generalmente con un precio de venta pre-determinado), pero si debido a una escasez de oferta el precio en el momento de la operación de compra trepa abruptamente las consecuencias pueden ser fatales debido al ajustado margen de operación. Para evitarlo el exportador puede tomar una posición compradora en el mercado diferido (long) y fijar el precio al cual comprará la cosecha. Así evitará los efectos negativos de un alza en los precios, pero también se privará de los beneficios que podría obtener en caso de una caída. Por otra parte, las Opciones cumplen un rol similar pero tienen la ventaja de poder aprovechar los movimientos favorables en el precio del activo de interés, de esta manera el exportador puede adquirir un Call (Opción de compra) fijando el precio máximo al que comprará la producción, ya que en caso de que el precio al que pueda comprar el producto en el mercado disponible sea inferior al acordado en el contrato de Opción, el derecho de compra no será ejercido, perdiendo solamente la prima pagada al lanzador del Call. Contrariamente a lo anteriormente expuesto, un especulador no persigue la gestión de un riesgo concreto si no que su objetivo es obtener una rentabilidad por las operaciones realizadas, anticipándose a los movimientos de precios, comprando cuando espera que el precio sube, para vender luego quedándose con la diferencia. Toda esta gestión se desarrolla interrelacionando operaciones en el Mercado de Contado o Spot, donde se fijan los precios de los productos que se entregarán inmediatamente y, en los Mercados a Término o de Futuros, en donde la fijación de precios corresponde a entregas en una fecha pactada futura, negociándose contratos con las siguientes características especiales: *Están estandarizados *Requieren una garantía (margen) para cubrir el riesgo de contraparte *La comercialización se realiza en Bolsas organizadas bajo reglas establecidas *Es habitual que se cierren las posiciones antes del vencimiento, es decir que no prevén la entrega física de los bienes si no que se ajustan por diferencias de dinero (cash settlement). Los contrato de futuros que originariamente tenían mayor volumen de operaciones eran los contratos agrícolas, existen Contratos de Futuro para trigo, maíz, soja, girasol, así como para ganado, café, azúcar, cacao, algodón, jugo de naranja, metales, madera, petróleo y sus derivados. Sin embargo en la actualidad, dado el desarrollo de los Mercados Financieros Internacionales, la participación de los Futuros de activos financieros (sobre divisas, tasas de interés e índices bursátiles) ha superado con creces a la de los Futuros de Commodities.


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Las diferencias es que estos últimos al tratar bienes “tangibles” tienen características particulares como son la diferenciación geográfica de calidades, variabilidad incontrolable de la oferta (influenciada por factores climáticos, etc.), producción distribuida en diferentes economías, costos de almacenaje y de transporte, estacionalidad tanto de la producción como de la comercialización y del consumo. Ambas categorías de productos comparten algunas características distintivas: precios determinados por la oferta y la demanda, elevados volúmenes de operaciones dado a la capacidad de atraer capital de riesgo especulativo, difiriendo en la naturaleza del bien subyacente. Entre las funciones fundamentales de los Mercados de Futuros encontramos, como he mencionado anteriormente, la de transferir el riesgo de variabilidad de los precios desde quienes quieren evitarlos hacia aquellos que están dispuestos a asumirlos, pero también son reveladores de expectativas y por ende de precios futuros ya que, por ejemplo, durante el mes de agosto en el Hemisferio Sur, se puede predecir con cierta exactitud el precio del trigo que se va a cosechar recién en diciembre, datos muy importantes para la toma de decisiones futuras de comercialización. Los exportadores de granos constituyen el nexo con el comercio internacional, generalmente operan pactando embarques antes de contar con los stocks físicos por lo que procuran acotar márgenes de comercialización utilizando coberturas compradoras, éstos agentes también cumplen otras funciones en el ciclo comercial, como ser la de industrializar o procesar los productos, para lo que igualmente buscan quedar al reparo de las variaciones inesperadas en los precio de las materias primas, tratando de acotar los márgenes de procesamiento a través de coberturas compradoras. Otra figura que constituyen es la de acopiador, ya que evidentemente centralizan las compras de los productores, en este caso el objetivo debe ser acotar los márgenes de almacenamiento, buscando protección ante los cambios de precios que pudieran ocurrir entre el momento de acopio y el momento de venta del producto. Finalmente es importante destacar que en muchos mercados latinoamericanos, donde la producción y comercio de commodities tienen un papel destacado dentro de la economía local, no se encuentran desarrollados mercados de Futuros y Opciones, por lo que se canaliza el manejo de coberturas de precios a través de las plazas más importantes a nivel internacional, generando un riesgo de base espacial reflejado en la correlación entre los precios nacionales e internacionales de referencia., ya que los factores que afectan a ambos mercados pueden ser completamente diferentes (determinantes de oferta y demanda, calidad, costos de transporte y gastos de comercialización). 2.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. 1) Cobertura compradora a través de Contratos de Futuro: La concreción de la cobertura se realiza a través de la compra de un contrato de Futuro que obliga a adquirir una cantidad determinada de producto en una fecha y a un precio determinado. Cuando llega este momento el contrato de futuro es recomprado y el


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producto es comprado en el mercado disponible. Los precios futuros y disponibles usualmente se acompañan, por lo tanto cualquier pérdida o ganancia obtenida por una caída o subida en el disponible se verá contrarrestada por una perdida o ganancia en el mercado de Futuros Es decir que cuando se participa en el Mercado de Futuros con fines de cobertura, el objetivo es que las ganancias obtenidas por esta participación contrarresten las pérdidas que se sufren por un movimiento adverso en el precio contado del activo de interés, por lo tanto deben analizarse cuidadosamente las posiciones a tomar para que dicho objetivo sea cumplido. En los contratos de futuros los precios se determinan por las fuerzas de la oferta y la demanda por lo que el exportador debe contemplar los costos y determinar el precio máximo al que debe llevarse a cabo la operación. Por otra parte los contratos están generalmente estandarizados, por lo que las fechas de entrega están establecidas, por lo que si un exportador conoce que llevará a cabo una operación en un mes en el cual no hay Contratos Futuros negociándose, debe tomar la posición en el siguiente vencimiento, y al momento de realizar la operación cerraría también la posición en el Mercado de Futuros, tratando de contrarestar las pérdidas obtenidas en el Mercado disponible con las ganancias obtenidas en el Mercado de Futuros, aunque en esta situación la cobertura no funciona con precisión ya que el precio del futuro al cerrar la posición difiere del precio de contado, ya que la convergencia “perfecta” se evidencia cuando coinciden el mes de la operación y el de negociación. Ejemplo de aplicación: En abril 2005, una exportadora sabe que necesitará en el mes de octubre 2005 para un embarque 5000 tns de maíz, y quiere fijar el precio de esta mercadería hacia fines de septiembre, ya que tiene una expectativa alcista, por lo tanto comprará futuros de maíz septiembre U$ 63 por tonelada. Ahora situando la operación en el Mercado disponible y en el Mercado de Futuros obtenemos los siguientes escenarios: Abril 2005 Mercado Disponible: se define el objetivo de comprar maíz para hacer frente a futuros compromisos Mercado Futuro: Compra de Futuros de maíz a U$ 63 por tonelada. Septiembre 2005 Mercado disponible: Se compra maíz en la Rueda de Negocios (5000 tns.) a U$ 67 por tonelada Mercado futuros: Vende los futuros de maíz a U$ 67 por tonelada para cancelar posición. Resultado de la cobertura: Por tonelada 5000 tns.


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Compra de la mercadería en el disponible: US 67 U$ 335.000 Ingreso por las operaciones de futuros: U$ 4 U$ 20.000 Precio obtenido U$ 63 U$ 315.000 2) Cobertura compradora través de Contratos de Opciones: Muchos operadores no simpatizan con el hecho de que, a pesar de que la cobertura mediante Contratos de Futuros te protege de una subida en los precios, también te limita ante los beneficios que pudieses resultar de una caída y por lo tanto prefieren el uso de Opciones que les permite establecer un precio máximo de compra pagando una prima. Un gestor que pretende protegerse contra el alza del nivel de precios generalmente comprará el derecho de comprar un contrato futuro a un precio preestablecido, llamado CALL. En caso de que el mercado trepe (ambos el Disponible y el Futuro), el valor del CALL también subirá y contrarrestará la pérdida por la sobrevaloración del commodity que debe comprar para exportar. Sin embargo, si el mercado se hunde el valor del CALL se hundirá también y pudiendo llegar eventualmente a cero. Si el mercado baja aun más el precio del producto a adquirir acompañará esta tendencia, pero el valor del CALL no seguirá cayendo (nunca toma valores negativos), y en este caso es cuando el exportador gana. En el momento de salir a comprar la mercadería el CALL también es ejercido, sólo si todavía tiene algo de valor, es decir que el costo de comprar el CALL (la prima) da la opción al exportador de protegerse de un alza del mercado pero también de beneficiarse de una caída, convirtiéndose en una clase de “seguro de precios” Ejemplo de aplicación: En abril 2005, una exportadora sabe que necesitará en el mes de octubre 2005 para un embarque 5000 tns de maíz, y quiere fijar el precio máximo de esta mercadería hacia fines de septiembre, ya que tiene una expectativa alcista, por lo tanto comprará Call de Maíz octubre con precio de ejercicio de U$ 59 por tonelada, pagando una prima de U$ 3 por tonelada, considerando que el contrato de maíz octubre cotiza a U$ 63. Ahora situando la operación en el Mercado disponible y en el Mercado de Futuros obtenemos los siguientes escenarios: Abril 2005 Tomador: Compra Opción de compra de Futuros de Maíz, CALL MAIZ OCTUBRE U$ 59, pagando una prima de U$ 3,00 por tonelada Lanzador: Vende Opción de Compra de Futuros de maíz a U$ 59 por tonelada, obligándose a vender a ese precio esa mercadería en el momento de ejercicio de la opción, cobrando a cambio U$ 3 de prima por tonelada. Vencimiento de la Opción Octubre 2005 Futuros de Maíz Octubre a U$ 57: No se ejerce el CALL, se compra la mercadería en el disponible por un valor final de U$ 57 +U$ 3= U$ 60, se pierde la prima.


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Futuros de Maíz Octubre a U$ 66: Se ejerce el CALL, compra el futuro a U$59 + U$3= U$ 62 revendiéndolo en el mercado a su valor U$ 66, ganando U$ 4 neto por tonelada que contrarrestarán la suba del precio del maíz en el disponible. De esta forma se establece un precio máximo de compra de U$ 62, permitiéndonos además aprovechar los beneficios de una caída del mercado.


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Capitulo 3: Riesgo de tipo de cambio. Características del riesgo de tipo de cambio. Influencia de la gestión del riesgo de tipo de cambio en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. Ventajas de la gestión activa. Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de cambio. Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación Características del riesgo de tipo de cambio. El riesgo de tipo de cambio es un riesgo sistemático ya que no se puede eliminar a través de una buena diversificación, sino que hace referencia a cómo las variaciones en los tipos de cambio de las divisas afectan al rendimiento de las inversiones. Dado que el valor de las divisas entre sí fluctúa a través del tiempo, cualquier deuda o crédito a liquidar en moneda extranjera, en una fecha futura, lleva incorporado implícitamente el riesgo de cambio. Aunque la generalización en operaciones de compraventa de granos es la valoración de los saldos en dólares, la elección de la moneda en la que se liquidará una transacción es un elemento más, totalmente negociable entre las partes. Si bien la parte deudora preferirá que le facturen en una divisa débil, mientras que la parte acreedora pretenderá justamente lo contrario, la única forma de eliminar el riesgo de cambio sería operando con la moneda nacional, siempre que se trate de una divisa moderadamente fuerte y estable. Existen diferentes teorías que proporcionan una base para predecir los movimientos en los tipos de cambio tratando de explicar estas fluctuaciones basándose en las razones para que se produzcan diferencias entre la oferta y la demanda de una moneda determinada. Estas diferencias pueden deberse a causas diversas entre las que podemos mencionar:

• Comercio internacional de bienes, servicios y capitales. • Inversiones: debido a la variación de la percepción de los inversores de los

recursos financieros que colocan en el exterior (volumen y destino), ya sea en inversiones productivas como en inversiones financieras.

• Especulación: Basada en la adquisición o venta de divisas con el objetivo de obtener un beneficio en el cambio de una moneda por otra.

• Arbitraje: Consiste en perseguir una ganancia segura adquiriendo una moneda en un mercado que se encuentra subvaluado e, instantáneamente, venderla en otro distinto por un precio superior, permitiendo de esta manera que todos los mercados tengan cotizaciones similares de las diversas divisas.

Las variaciones entre la oferta y demanda de divisas se debe principalmente a los dos últimos puntos enunciados (95 % de los casos), fundamentándose principalmente en dos factores que condicionan el comportamiento de los inversores o comerciales internacionales y motivan estos movimientos, el precio de los productos o servicios (teoría relacionada con la paridad del poder adquisitivo) y el tipo de interés del dinero, ya que la razón por la que se compran o venden más o menos bienes en el exterior radica en el diferencial de precios de los mismos, mientras que la evolución de los capitales invertidos en uno u otro país se debe a deferencias en la retribución de estos capitales.


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3.2 Influencia de la gestión del riesgo de tipo de cambio en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. El riesgo de cambio es un factor especialmente distorsionador en la gestión financiera de una empresa agro-exportadora, dadas las características intrínsecas de operación de la misma que la obliga a trabajar simultáneamente con saldos en distintas divisas, por lo que la única forma de eliminarlo o controlarlo es utilizando los distintos sistemas de cobertura existentes en el mercado. El riesgo de tipo de cambio aparece en las transacciones que a continuación se detallan: *Exportaciones: ya que los contratos se realizan en monedas extranjeras, una depreciación de dicha divisa acarreará pérdidas al vendedor (circunstancia más que actual y evidente dada la profunda depreciación del dólar, nominación de la mayoría de los contratos de exportación de commodities, en los últimos tres años. Este hecho ha suscitado replanteos y reformulaciones de pautas comerciales en lo que se refiere a la divisa de los contratos, con tendencias claras hacia el EURO, sobre todo en petróleo y sus derivados). *Importaciones: Cuando deben pagarse en moneda extranjera, práctica habitual en un país con una divisa débil como el nuestro, en donde las pérdidas por dicho riesgo aparecen de producirse una apreciación de la moneda extrajera. Circunstancia más que sostenida con nuestra historia económica argentina, remontándonos a pocos años atrás vemos como el fin de la Convertilidad y la fuerte depreciación del peso contra el dólar, provocó en muchas empresas nacionales argentinas la triplicación del valor de sus pasivos, con su consecuente reflejo en el Estado de Resultados, generando situaciones de Cesaciones de Pago y Quiebras. *Préstamos al extranjero valuado en divisa extranjera, provocan que una depreciación de esta moneda extranjera sea perjudicial para el prestamista al repatriar su dinero. *Inversiones directas en el extranjero: están sometidas al riesgo de cambio en varias formas, las empresas filiales tienen los balances denominados en moneda extranjera, cualquier variación de su tipo de cambio afectará al valor de la filial, y consecuentemente al del grupo empresarial a la hora de consolidar las cuentas (ejemplo concreto de esto fue la abrupta caída de la valoración patrimonial de las filiales argentinas de las multinacionales agro exportadoras extranjeras cuando finalizó la Convertibilidad). También deben considerarse que los flujos comerciales y financieros entre las casa matrices y las filiales están sometidos a dicho riesgo a estar denominados en dos monedas distintas. *Créditos en moneda extranjera, salvo que estén destinados a financiar operaciones que producen flujos de caja en dicha divisa, estarán sometidos al riesgo de cambio, ya que el deudor perdería en caso de apreciarse la moneda en que está denominada la deuda.


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*Empréstitos sobre mercados internacionales de capitales, el riesgo de cambio inherentes a estos se fundamento en el hecho de que el inversor perderá siempre que la divisa en lo que se ha emitido el empréstito se deprecie contra la suya. Ej.: tenedores Europeos de Deuda Pública Argentina, anteriores al canje de la deuda. Se debe ofrecer una mayor rentabilidad, teniendo en cuenta el riesgo país y la inestabilidad de la moneda. Finalmente cabe destacar que las empresas no financieras tienen tres posibilidades concretas de exposición al riesgo de cambio:

1) Exposición por transacción: Existe al tener una partida en el pasivo o en el activo denominada en divisas. Las variaciones en las cotizaciones de las divisas producen un efecto en todos los flujos de caja futuros de la empresa que tienen lugar en moneda extranjera, (afecta al Estado de Resultados).

2) Exposición por traslación: Este tipo de riesgo nace por la necesidad de presentar estados financieros en una fecha determinada, originándose incrementos o disminuciones que se producen en las diferentes partidas del balance al variar las cotizaciones de las divisas (riesgo patrimonial se refleja en el Balance)

3) Exposición económica: Depende de la estructura de los mercados, de quiénes son los competidores y en que países tienen sus instalaciones, de dónde y en que moneda se abastece de materias primas, y de cómo y de qué moneda están financiando, relacionándose con el grado en que el valor de la empresa está expuesto a cambios debido a fluctuaciones cambiarias (riesgo relacionado a la competitividad).

3.3 Definición de una gestión activa. Para definir la estrategia de gestión del Riesgo de Cambio, se puede razonar de la siguiente manera: 1ª) Realizar una previsión sobre la evolución de los tipos de cambio para el próximo ejercicio (una previsión para un período superior sería demasiado ambiciosa). 2º) Determinar el nivel de exposición al riesgo de cambio. 3º) Según el nivel de riesgo definido tomar la siguiente decisión.

A) Mantener la situación tal como está, no cubrirse ya que se considera una exposición al Riesgo de Cambio poco significativa.

B) Definir estrategias de cobertura, dado la implicancia financiera de la exposición al riesgo.

4º) En caso de optar por la definición de una gestión activa se deben considerar las siguientes alternativas: *Coberturas externas. -Seguros de cambio, Opciones sobre divisas, Seguros de Cambio participativo.


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*Coberturas internas: - Acuerdos para compartir riesgos, elaboración de listas de precios, cláusulas multidivisas. 3.4 Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de cambio. *Seguro de Cambio: Constituye un contrato de compra o venta de divisas a entregar en una fecha futura a un tipo de cambio predeterminado, no es un seguro en el sentido literal de la expresión. Elimino el riesgo porque pacto un tipo de cambio fijo al momento de pagar o cobrar, al importar se podrá estudiar la oferta con precisión, sabiendo concretamente su valor en pesos, y al exportar se definirá también el valor de la operación en moneda nacional. *Opciones y Futuros sobre divisas: Las Opciones, como hemos ya visto, constituyen un mecanismo de cobertura que habilita, mediante el pago anticipado de una prima, al tomador de una opción comprar o vender una divisa en un plazo determinado y a una cambio prefijado. Los contratos de Futuros son pactos en los que se acuerda una cotización futura para un importe prefijado de una divisa predeterminada, sobre el que se establece una garantía en concepto de depósito que está sujeta a liquidaciones diarias en función de las variaciones en el activo subyacente *Autoseguros: -Cláusulas de revisión de precios: se define estableciendo en el contrato de compraventa un cambio de referencia entre el peso y la moneda extranjera, determinado que si hay variaciones en el cambio de la divisa de facturación respecto al peso, superior a un porcentaje determinado, el precio de la mercancía se modifica en la misma proporción. -Acuerdos para compartir riesgos: Se determina un tipo de cambio de referencia y los efectos de las variaciones que puedan producirse, tanto a la alza como a la baja, se distribuyen en partes iguales entre los contratantes. -Apertura de cuentas en divisas: Si se han de realizar pago futuros en moneda extranjera, ésta puede adquirirse ahora ante un temor a una apreciación de la misma, depositándola en una cuenta a plazo remunerado hasta el momento del vencimiento del pago (requiere analizar si la remuneración que se obtiene menos el costo financiero de no disponer de los pesos remunerados compensa el costo de aseguramiento). -Anticipación o retraso de cobros y pagos: Consiste en la aceleración de los pagos (retraso de los cobros) para operaciones expresadas en monedas extranjeras fuertes y atraso de los pagos (adelanto de los cobros) para operaciones expresadas en monedas débiles. Los principales inconvenientes es que los vencimientos de cobros y pagos deben negociarse con lo proveedores y clientes extranjeros y que se requiere una espalda financiera que permita adelantar pagos y postergar cobros, suponiendo que el costo de aseguramiento compensa el costo de oportunidad del dinero.


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-Autocobertura sistemática, emparejamiento de flujos: Consiste en hacer coincidir los vencimientos de los pagos de las exportaciones e importaciones valoradas en las mismas divisas, reduciendo la exposición al riesgo de cambio a muy corto plazo, pero técnicamente es relativamente viable para una agro-exportadora por la multiplicidad de saldos en monedas extranjeras tanto a pagar como a cobrar. *Financiación en divisas: Al exportar, las ventas se expresan en divisas y los costos se expresan en pesos, por lo que no se podrá determinar el beneficio de las operaciones hasta que no se fije el tipo de cambio aplicable a la conversión de la moneda extranjera, sin embargo, la financiación en divisas para soportar estos costos puede ser un mecanismo idóneo de cobertura del riesgo (siempre considerando tipos de interés y gastos). *Factoring: Consiste en la cesión de los derechos de cobro de los clientes de la empresa a un tercero (Factor), mediante un precio establecido según el contrato, asumiendo el tercero la gestión del cobro y los riesgos de la operación. Las ventajas que esta operatoria representa son además de la eliminación del riesgo de cambio, la seguridad del cobro, el acceso a información sobre la solvencia de posibles compradores extranjeros y el ahorro de costos administrativos, mientras que el principal inconveniente es el elevado costo de la misma ya que incluye comisiones y recargo financiero por los anticipos, en caso de requerirlos. *Forfaiting: Consiste en el descuento de documentos derivados de una exportación (pagarés, letras de cambio), recibiendo de forma anticipada el importe de la operación menos descuento sobre este nominal y menos gastos. Las ventajas para el exportador es que cobra al contado, las operaciones se cierran en un plazo relativamente corto, cobertura de riesgo de cambio al ser una operación al contado vende las divisas inmediatamente y la posibilidad de ofrecer condiciones de pago aplazadas que constituyen una atractiva condición comercial. *FXA. Forward Exchange Agreement: Constituyen acuerdos sobre tipos de cambio futuros. Es un instrumento de cobertura flexible desarrollado expresamente para la gestión activa del riesgo de cambio y de interés con un mínimo riesgo de liquidación, implicando dos partes y dos divisas. Las dos partes acuerdan en la fecha del trato compensarse mutuamente en la fecha de valoración. La liquidación se realiza a través de un único pago en la segunda divisa, cuyo tipo de cambio se marca en la fecha de fijación, dos días antes de la fecha de valoración. 3.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación.


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Una empresa agroexportadora que el 26/05 ha comprado mediante contratos Forward en dólares U$ 2.000.000 de dólares en granos que deberá pagar en 60 días.Riesgo a cubrir: que se deprecie el peso y que se aprecie el dólar (riesgo de mercados cubierto a través de los contratos forward).

Estratégias de Cobertura:1-Cobertura riesgo de cambio, con Opciones sobre divisas.2-Cobertura riesgo de cambio, con Seguro de Cambio3-Cobertura riesgo de cambio, con financiación en divisas, ver hoja adjunta tipos de interés4-Cobertura riesgo de cambio, con Pago al contado descuento 10%, financiación mercado interbancario5-Cobertura riesgo de cambio, con Emparejamiento de flujos.

1) Cobertura del riesgo de cambio con opciones sobre divisas entre el peso y el dólar. Importe a cubrir = 2.000.000 dólares estaunidensesContrato de opcion de compra (compro call, riesgo que suba el dólar)

Elijo entre las cotizaciones del mercado de Opciones de compra call a 26 de mayo, sobre divisas entre el peso y el dólarla correspondiente al mes de JULIO que tiene las siguientes carácterísticas.

Vencimiento Precio ejercicio PrimaJulio 2,9490 0,0175

Si cada contrato de opciones otorga el derecho a comprar o vender 1000 dólares y mi importe a cubrir es 2.000.000, entoncesdeberé realizar 2000 contratos.

Prima por contrato 1000* 0,0175 = 17,50 Nº de contratos 2.000.000/1000= 2000Prima total 17,50*2000= 35.000,00

beneficioAhora si la cotización dólar/peso es al 26/07/03 0,3370 será peso/dólar 1/0,337= 2,9674 Entonces ejerzo la opción call ya que precio subyacente> precio ejercicio

Cálculo liquidación1) Liquidación mercado spot

2.000.000 dólares a 2,9674 c/u = 5.934.718,10 precio subyacente

2) Liquidación mercado de opciones

2.000.000 dólares a 2,9490= 5.898.000,00 prima pagado= 35.000,00 total= 5.933.000,00

Beneficio final operación= 1.718,10

2) Cobertura del riesgo de cambio con un seguro de cambio.Importe a cubrir 2.000.000 dólares estaunidensesPrecio del seguro de cambio a dos meses= 2,857

Cálculo del precio del Seguro de Cambio.

2.000.000 dólares de seguro de compra a 2,857 c/u a dos meses = $ 5.714.000

Si hubiese comprado los dólares en el mercado spot, según los siguientes datos, me hubiesen costado opción 1 dólar julio 05 2,987opción 2 dólar julio 05 2,689

Entonces hubiese pagado por los 2.000.000 de dólares= opción 1 $ 5.974.000 gano $ 260.000opción 2 $ 5.378.000 pierdo $ 336.000

Conclusión, si el mercado fue a mi favor, pero como no podía saberlo igualmente me cubro con el Seguro, pierdo pero gano certeza en el resultado de mi operación a priori.

Precio ejercicio

2,949

Prima

0,0175 U.R. 2,9665

,


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3) Cobertura del riesgo de cambio con financiación en divisas.Nota: considero un spread de 0%.

1ª) Pido un préstamo en pesos por el equivalente a 2.000.000 de dólares a fecha 26/05 a dos mesestipo de cambio 2,857 pesos/ dólarImporte del préstamo en pesos 2.000.000*2,857= $ 5.714.000Período del préstamo: 60 díasTipo de interés 9,36% a 2 mesesPago intereses en pesos 89.138,40

2ª) Invierto lo que me prestan en dólares 2.000.000 dólaresTipo se interés 9,80% 2 mesesPeríodo de la inversión 2 meses 60 díasInterés 32.666,67 dólares

3º) Liquidación de la operación a los dos meses Cotiz. $/dólar= 2,88

Recibo inversión en dólares 2.000.000Pago proveedor en dólares -2.000.000Intereses recibidos en pesos= 32.666,67/2,880 $ 94.080,00Pago intereses en pesos= $ 89.138,40Beneficio financiación= $ 4.941,60

Conclusión operación:costo de las 2.000.000 de dólares $ 5.714.000,00beneficio financiación $ 4.941,60Importe total operación: $ 5.709.058,40

4) Pago la operación al contado, obtengo un descuento del 10%, me aseguro el tipo de cambio pero tengo que financiarme en elmercado interbancario.

Importe a pagar 2.000.000 dólaresdescuento 10%Importe neto a pagar 1.800.000,00 dólaresEn pesos al 27 de mayo =tipo de cambio= 1 peso= 0,35 dólaresImporte a pagar en pesos= 5.142.857,14 pesos

Pido el préstamo a devolver en dos meses

Tipo de interés= a 2 meses =9,36 %9,36%

Cálculo del ínteres a pagar=Importe del préstamo= 5.142.857,14 pesosPeríodo= 2 mesestasa anual a dos meses= 9,36%Importe a pagar al vto.= 5.220.124,70 pesosIntereses a pagar= 77.267,56 pesos

Costo total de la operación= 5.220.124,70 €

5-Cobertura riesgo de cambio, con Emparejamiento de flujos.

Esta técnica se reduce a una autocobertura sistemática, haciendo coincidir contemporaneamente el pago en dólares, con un cobro en dólaresen el mismo monto por exportaciones.


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Capitulo 4: Riesgo de tipo de interés. Características del riesgo de tipo de interés. Influencia de la gestión del riesgo de tipo de interés en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. Ventajas de la gestión activa. Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de interés. Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. 4.1 Características del riesgo de tipo de interés. La sensibilidad al tipo de interés puede definirse como la repercusión potencial de los movimientos de los tipos de interés en el margen financiero debido a la estructura de renegociación de los precios de los activos y pasivos. Este riesgo financiero acontece principalmente cuando se toma dinero prestado para financiar la operatoria de un negocio. El riesgo lo provoca la incertidumbre acerca de las futuras tasas de interés, acerca de la futura disponibilidad de capital de terceros para invertir en el negocio y apalancar el rendimiento financiero, acerca de los cambios en el mercado crediticio y, finalmente, acerca de la posibilidad de la gestión de generar los flujos de caja necesarios para afrontar la devolución del capital e intereses. La habilidad para repagar las deudas dependerán del nivel de actividad alcanzado y de los precios recibidos (ya que las ventas/ exportaciones constituyen la principal entrada de flujos de fondos positivos); por otra parte, es necesario recurrir a la financiación externa (en condiciones convenientes) para lograr niveles de producción eficientes, tanto operativa como financieramente, y respaldar el almacenamiento del producto (punto fundamental en el comercio de granos en donde las producciones son estacionales y el consumo es continuo durante todo el año). 4.2 Influencia de la gestión del riesgo de tipo de interés en las decisiones empresariales y en la consecución de los objetivos generales y particulares. La elección de una financiación con tipo de interés fijo o variable dependerá de si los Directores Financieros intuyen o no una baja en el tipo de interés a corto o mediando plazo, de la calificación financiera de cada empresa que quizás le permite obtener mejores condiciones en el mercado de tipo variable que en el fijo y de la obtención de posibles bonificaciones o desgravamenes fiscales, todos posibles fundamentos de la elección de un tipo u otro de interés. Una forma de medir el riesgo al tipo de interés, es a través del GAP contable o brecha de fondos que consiste en cuantificar la diferencia entre activos y pasivos sensibles a las variaciones de los tipos de interés en un período determinado de tiempo, diferenciando entre recursos e inversiones sensibles (aquellos que generen flujos de fondo que varíen en la misma dirección que los tipos de interés de mercado a corto plazo), y los activos y pasivos insensibles (los contratados a tipo fijo o bien no susceptibles a variaciones en el período de referencia).


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Esta diferenciación se hace en cada ejercicio estructurando el Balance en cuatro partes:

1) Activos y pasivos casados: aquellos que tienen el mismo saldo y vencimiento y por lo tanto se compensan entre sí, eliminando el riesgo de interés, debiendo deducirse del balance cuando éste es objeto de un análisis de sensibilidad.

2) Activos sensibles financiados con pasivos sensibles

3) Activos insensibles financiados con pasivos insensibles

4) Activos sensibles financiados con pasivos insensibles / Activos insensibles

financiados con pasivos sensibles.

GAP Contable es el saldo sometido a riesgo de interés y se determina cuando: *ACTIVOS SENSIBLES> PASIVOS SENSIBLES: GAP POSITIVOS *ACTIVOS SENSIBLES < PASIVOS SENSIBLES: GAP NEGATIVOS Tomando como base estos conceptos podemos calcular el Ratio de Sensibilidad (RS) que se calcula dividiendo el saldo de activos sensibles por el saldo de pasivos sensibles y obtengo: RS = AS/ PS > 1: GAP POSITIVO RS = AS/ PS < 1: GAP NEGATIVO RS= AS/PS= 1: GAP NEUTRO El fundamento de estos análisis es vislumbrar las repercusiones de las variaciones de los tipos de interés sobre el margen financiero de la empresa, así, cuando el Ratio de Sensibilidad es igual a 1, los movimientos en los tipos de interés no tienen ninguna repercusión sobre el margen (GAP NUETRO), cuando el Ratio de Sensibilidad es mayor a 1, una disminución del tipo de interés produce una disminución del margen financiero y un aumento del tipo de interés produce un aumento del mismo, y, finalmente, cuando el Ratio de Sensibilidad es inferior a 1, al aumentar el tipo de interés disminuye el margen financiero, y al disminuir éste último aumenta. Los siguientes gráficos ilustran las relaciones antes descriptas. 1) GAP 0, Ratio de Sensibilidad = 1

MARGEN FINANCIERO TIPO DE INTERES


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2) GAP >0, Ratio de Sensibilidad > 1 MARGEN FINANCIERO TIPO DE INTERES

3) GAP < 0, Ratio de Sensibilidad < 1 MARGEN FINANCIERO TIPO DE INTERES Este análisis de la sensibilidad del balance a los tipos de interés da una idea de las tendencias en cuanto al riesgo de la estructura patrimonial de la empresa en un momento determinado, asimismo se pueden relacionar el análisis de la rentabilidad de la empresa con el análisis de la sensibilidad al riesgo y así comprobar los efectos del GAP sobre el margen financiero utilizando la siguiente fórmula: GAP medio de un período como % de los Ac Totales x Variación media esperada en el tipo de interés % riesgo: __________________________________________________________________________________________ margen financiero sobre activos totales 4.3 Ventajas de la gestión activa. Se puede distinguir entre aversión al riesgo (de tipo de interés), cuando hablamos de una entidad conservadora, es decir que su objetivo es reducir al mínimo su exposición al riesgo de interés manteniendo la estabilidad de sus beneficios, y preferencia por el riesgo, cuando hablamos de una entidad agresiva basando su gestión en las predicciones sobre la evolución de los tipos de interés, buscando maximizar el beneficio a través de las variaciones, pero consecuentemente maximizando también el riesgo. Una empresa agro exportadora puede decidir que porcentaje de riesgo puede asumir durante un período determinado y entonces, calcular el GAP máximo para el período que le permita cumplir con sus objetivos, basándose en sus previsiones sobre los tipos de interés.


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Detalle de algunas herramientas para la gestión de riesgo de tipo de interés. 1) Contrato de CAP Una entidad financiera (Banco) ofrece a la empresa exportadora un contrato mediante el cual se fija el tipo de interés máximo (un tope), para las operaciones de endeudamiento, con un período de vigencia determinado, por ejemplo: dos años, a cambio de una comisión anual o semestral pagadera al inicio de cada período. Esta operación representa para la empresa contratante la oportunidad de aprovechar la tendencia a la baja de los tipos de interés, ya que por debajo del tope predeterminado se opera con intereses variables, mientras que cuando se supera el mismo las operaciones rigen por un interés fijo (el tope antes definido). Cabe mencionar que mediante esta estrategia la cobertura nunca es completa ya que se mantiene la incertidumbre respecto del tipo de interés pasivo cuando se opera en las condiciones variables sujetas a las oscilaciones del mercado, aunque permite aprovecharse de las tendencias bajistas reduciendo el costo financiero (aunque no la volatilidad ni el riesgo). Por lo tanto una gestión conservadora preferirá soportar un costo más elevado de cobertura pero asegurarse un límite de tipos bajos (prima superior para superior certeza), mientras que una gestión agresiva sólo se protegerá de grandes fluctuaciones de los tipos de interés, pagando una prima menor pero aceptando una incertidumbre mayor respecto al coste financiero de sus pasivos.

2) Contrato de FLOOR Con este instrumento lo que se trata de cubrir es el riesgo a una bajada de tipos de interés, es decir que se trata de una figura simétrica a la anteriormente descripta, garantizándose un rendimiento mínimo a las inversiones mediante el pago de una prima a una entidad bancaria o financiera que se hará cargo de las diferencias entre el tipo mínimo garantizado y el de mercado en caso de ser menor al negociado.


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3) Contrato de COLLAR. Es una combinación de los anteriormente citados, implicando un seguro contra la subida de tipos de interés pero limitando la oportunidad en caso de bajada de los mismos. La prima de un COLLAR es igual a la diferencia entre las primas del FLOOR y del CAP. Este contrato puede implicar. *La compra de un CAP y la venta de un FLOOR. *La compra de un FLOOR y la venta de un CAP. En el caso de que ambas primas se compensen, la empresa exportadora que compra un CAP y vende un FLOOR, obtiene un seguro de tipo interés máximo que paga con la oportunidad de aprovechar una bajada de tipos.

4) Contrato de CORRIDOR. En este caso se combinan dos instrumentos iguales (dos CAPS), pero a distintos niveles de interés, es decir que se compra un CAP a un tipo de interés (ej: 12 %), y en la misma transacción se vende un CAP a un tipo más elevado (ej: 16%). Se usa para reducir el costo de la cobertura y cuando se estima que los tipos van a ascender pero no por encima de un nivel determinado, ya que se define un tipo máximo de interés mediante la compra del CAP (12%), pero si llega haber una volatilidad suficiente como para que los tipos superen el garantizado con la venta (el 16%), la estrategia no sirve y queda totalmente desprotegido.


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5) Estrategias de cobertura utilizando Futuros y Opciones: Las estrategias de gestión del riesgo de tipo de cambio se clasifican según la amenaza (suba/baja de los tipos de interés), y según el período de exposición al riesgo (corto o largo plazo). Considerando cada circunstancia podemos distinguir: *PROTECCION CONTRA EL ALZA DE LOS TIPOS DE INTERES:

- A corto plazo (menos de un año):

Situaciones más frecuentes (riesgos).

*Previsión de realizar una emisión de pagarés a corto plazo *Previsión de recepción o renegociación de créditos a corto plazo *Cartera de activos monetarios valorada a precios de mercado *Estructura de balance con GAP NEGATIVO (a corto plazo) Coberturas: Venta de contratos Futuros sobre tipos de interés a corto plazo o compra de un Put, compensando el efecto negativo del aumento de los tipos por el beneficio obtenido en la venta- compra del contrato de futuros.

- A mediano- largo plazo (más de un año):

Situaciones más frecuentes (riesgos). *Previsión de recepción o renegociación de créditos a mediano-largo plazo *Cartera de renta fija valorada a precios de mercado *Estructura de balance con GAP NEGATIVO (a largo plazo) Coberturas: Venta de contratos Futuros sobre tipos de interés a mediano-largo plazo o compra de un Put (ej: Bonos a tres o diez años), compensando el efecto negativo del aumento de los tipos por el beneficio obtenido en la venta- compra del contrato de futuros.


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*PROTECCION CONTRA LA BAJA DE LOS TIPOS DE INTERES:

- A corto plazo (menos de un año):

Situaciones más frecuentes (riesgos).

*Previsión de realizar una inversión financiera en activos monetarios a corto plazo *Previsión de concesión de créditos a corto plazo *Estructura de balance con GAP POSITIVO (a corto plazo) Coberturas: Compra de contratos Futuros o compra de Calls sobre tipos de interés a corto plazo, compensando el efecto negativo del aumento de los tipos por el beneficio obtenido en la venta- compra del contrato de futuros.

- A mediano- largo plazo (más de un año):

Situaciones más frecuentes (riesgos). *Previsión de realizar una inversión financiera en activos monetarios a largo plazo *Previsión de concesión de créditos a mediano o largo plazo *Estructura de balance con GAP POSITIVO (a mediano-largo plazo) Coberturas: Compra de contratos Futuros o compra de Calls sobre tipos de interés a mediano-largo plazo (ej: Bonos a tres o diez años), compensando el efecto negativo del aumento de los tipos por el beneficio obtenido en la venta- compra del contrato de futuros. Otras aplicaciones de que pueden realizarse a través de la operatoria de mercados de futuro sobre tipos de interés es la transformación de préstamos de tipo fijo en variable y viceversa.


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4.5 Descripción de un caso práctico aplicado a la agro-exportación. Una empresa agroexportadora cuenta dentro de sus inversiones financieras a largo plazo con una participación en un Fondo de Inversión Español que cuenta con las características que a continuación se detallan:

FONDO DE INVERSION, PRIMER TRIMESTRE 2005, RENTA FIJA PRIVADA

1)Determinar cual sería el impacto sobre el valor patrimonial del fondo de un aumento de los tipos de interés de aproximadamente 2%.

Detalle de las características del Fondo:

Denominación: Banesto Renta Fija Privada-Fondo de inversión mobiliaria

Patrimonio fin de periodo actual (miles de euros) 50.026,00 €

Duración del fondo: 4 años

Composición del Fondo:Proporción en miles d euros

Cartera a valor efectivo 98,38% 49.215,58 Cartera interior 14,91% 7.458,88 Renta fija privada 3,44% 1.720,89 Adquisición temporal 11,47% 5.737,98 Cartera exterior 83,47% 41.756,70 Renta fija privada 83,47% 41.756,70

Posiciones en derivados 0,07% 35,02 Saldo neto por depósitos de garantía y marge 0,07% 35,02

Tesorería 1,67% 835,43 Liquidez a la vista 1,67% 835,43

Otros -0,12% -60,03 Otros -0,12% -60,03

Patrimonio 100,00% 50.026,00

Impacto sobre el valor patrimonial del fondo en caso de un aumento de los tipos de interés del 2%

Importe de la cartera en valor efectivo 49.215,58

Entonces al subir los tipos baja el precio de los valores. NOTA: supongo una tasa de mercado de referencia del 4,5 %

0,00106

Dismimución en la cartera por una baja de 2% de los tipos= 4/0,00106 3.767,70

2ª) Cobertura con Opciones Bono nocional español a 10 años.

Si hacemos la cobertura el 26 de mayo del 2005.

Bono 10 años vencimiento junio 05 103,01

Al estar el fondo integrado principalmente por Renta Fija, si se observase un aumento futuro de lo tipos de interés, esto provocaría una disminución del precio de los activos, ya que estos habrán sido emitidos a un tipo menor y por lo tanto ofrecerán un tipo inferior al del mercado y concretamente este hecho se verá reflejado en una disminución del valor patrimonial del fondo y consecuentemente el valor patrimonial de la empresa, siendo éste el riesgo que pretendo cubrir.

=

045,102,0

58,215.49dp

Realizaremos una operación de cobertura en el mercado de futuros, vendiendo contratos sobre futuros a largo plazo, Bono nocional 10 años, con el fin de proteger la cartera de renta fija contra un alza de los tipos de interés y compensar la posible pérdida que pudiesen experimentar los títulos de renta fija con el beneficio obtenido en el mercado de futuros. Entonces hacemos una operación de venta de futuros sobre bono nocional de deuda pública con un cupón anual del 4% y vencimiento a 10 años (largo plazo), siendo el valor nominal de cada contrato 100. 000 euros.

Como se ha mencionado anteriormente en caso de que suban los tipos al 2%, el precio del contrato de futuros bajará, pero nosotros ganaremos ya que venderemos al precio acordado de 103,01, así cuando se al realizar la liquidación de la operación, compensaremos la pérdida del valor de la cartera con el beneficio por la venta de los futuros a un precio superior.


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Capitulo 5: Riesgo empresarial. El riesgo y sus factores. Datos básicos para la medición del riesgo. Concepto y clasificación de modelos. El riesgo del modelo. Causas del riesgo de modelo. Soluciones para el riesgo del modelo

5.1 El riesgo y sus factores.

El riesgo que supone el desarrollo de la actividad empresarial agro-exportadora, atendiendo a una consideración global de la misma, proviene de tres amplios factores:

1. el factor estructural y sus volatilidades,

2. el fuerte crecimiento de la actividad

3. los avances en la tecnología de la información y el tratamiento de datos.

1-Factor estructural y sus volatilidades

El ambiente de variabilidad económica y financiera en el que operan las empresas ha dado origen a un rápido desarrollo de la gestión del riesgo. Un entorno volátil expone a las empresas a un mayor riesgo tanto económico como financiero y las impulsa a buscar nuevos y mejores métodos para gestionar este riesgo. La volatilidad del ámbito económico-financiero se refleja en varios factores especialmente en el mercado de materias primas o commodities, como ya hemos analizado.

2-Factor de crecimiento de la actividad

Otro factor que contribuye al interés por la gestión del riesgo, a la comprensión y mejora de su tratamiento es el amplio incremento del volumen de la actividad desde finales de los años 60, impulsada por el aumento de la renta y la riqueza en las naciones desarrolladas.

Las empresas multinacionales de los años setenta han pasado a ser empresas globales, con amplios intereses en todas las regiones y naciones del mundo.

3-Factor de avances en la tecnología de la información.

Un tercer factor que ha contribuido al desarrollo de la gestión del riesgo ha sido el rápido avance del estado de la tecnología de la información, que ha permitido a empresas y mercados un gran poder de computación y gran velocidad en la transmisión de datos.

Este progreso ha llevado a que los costos globales de tecnología de la información hayan caído alrededor de un 30% al año en los últimos 30 años. Por lo tanto las mejoras en computación, los incrementos en velocidad y la reducción de costos, se han combinado para permitir que la tecnología de gestión del riesgo quede al alcance de los gestores empresariales sin importar su tamaño.


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5.2 Datos básicos para la medición del riesgo Para conocer el riesgo y gestionarlo se necesitan datos y estos se obtienen de los estados financieros de la empresa. Comúnmente vinculamos directamente el riesgo con la incertidumbre, es decir, que la relación entre riesgo e información es inversamente proporcional, por eso es tan importante disponer de datos confiables y actualizados que nos permitan:

• Conocer o estimar la probabilidad de ocurrencia de un suceso.

En el mundo de la empresa el riesgo se mide tradicionalmente como la probabilidad de que los resultados reales no coincidan con los datos esperados y además lo hagan en el sentido más adverso a los intereses de la misma.

• Obtener datos de los estados financieros de la empresa

Los datos básicos son todos aquellos que se expresan en el Balance y la Cuenta de Resultados, resultando herramientas fundamentales de análisis de datos históricos, de consecución de objetivos y de predicciones a corto y largo plazo.

Pero la empresa no se agota sólo en los análisis financieros. Los distintos departamentos tales como Administración, Producción, Ventas, Recursos Humanos, Expansión Exterior, Dirección, ofrecen amplias oportunidades para aplicar modelos con infinidad de información numérica que permite interpretar la realidad y aplicar criterios empresariales a los datos obtenidos.

• Comprender las interacciones de la empresa con su entorno

La serie de datos a utilizar debe ser homogénea, y debe analizarse para comprender su significado. Con los datos se construyen modelos, que habrá que definir, estudiar sus tipos, y su riesgo. Algunos modelos son modelos de simulación. Todos los datos son susceptibles, además, de tratamiento matemático, estadístico e informático. Por esta causa se revisan algunas medidas tanto matemáticas como estadísticas, entre las que se encuentran las distribuciones de probabilidad, ya que el tratamiento del riesgo en nuestros días se basa fundamentalmente en el estudio y comprensión de sus probabilidades de ocurrencia. La probabilidad se convierte, así, en el eje central del estudio de la empresa cuando se le considera bajo la óptica del riesgo


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5.3 Concepto y clasificación de modelos.

Los modelos son sistemas formales que nos permiten determinar valores tales como los precios de un artículo, ratios empresariales, la valoración de un activo y otros muchos, basados en postulados sobre los factores que determinan estos valores. Hay tres tipos principales de modelos, el más importante de los cuales es el llamado “tipo fundamental”, que es un sistema formal que liga variables de salida con variables de entrada basado en supuestos como procesos dinámicos o interrelaciones entre las variables. Un ejemplo de este tipo de modelo fundamental es el modelo de Black-Scholes que liga el precio de una opción con el precio del subyacente.

El segundo tipo de modelos son los “descriptivos”, que son más superficiales pero que permiten trabajar más cómodamente con ellos y que pueden ser considerados como un atajo frente a los modelos “fundamentales”. Un ejemplo sencillo es cómo se comporta la demanda de un producto basada en las suposiciones de su elasticidad precio y su elasticidad renta.

Ambos modelos, el fundamental y el descriptivo, intentan explicar la causa y el efecto, como por ejemplo el precio de un activo financiero en función de una estructura de tipos de interés.

La tercera clase de modelos son los modelos estadísticos que intentan captar la regresión o el mejor ajuste estadístico entre diferentes variables, poniendo el énfasis en la correlación entre ellos más que su conexión causal. Ejemplo: el modelo de “Value at risk”, valor en riesgo, que muestra la máxima pérdida posible durante un periodo de tiempo, con un nivel de confianza del 95% -o más si se desea-.

Recordemos que un modelo es sólo una representación de algo y que nunca debe ser confundido con aquello a que representa.

La mejor manera de entender cómo pueden fallar los modelos es comprender cómo están construidos. Para comprender un modelo financiero, debemos por consiguiente, conocer los elementos de que está compuesto.

Algunos de estos elementos podrían ser:

• Entender el tipo de empresa, departamento, producto y mercados sobre los que trata.

• Aislar las variables más importantes y separar aquellas variables causales o exógenas, que le vengan dadas o impuestas a la empresa, de aquellas otras variables endógenas, así como también clasificarlas en controlables y no controlables.

• Decidir cuál de las variables externas son determinísticas y cuáles otras son estocásticas o aleatorias. Decidir además cómo deben ser modeladas las variables exógenas y cómo afectan a las variables endógenas.

• Decidir que variables son mensurables y cuáles no.


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• Considerar cómo puede resolverse el modelo mirando en primer lugar las soluciones más sencillas posibles. Deben considerarse también los posibles beneficios que se obtengan al usar aproximaciones más que soluciones exactas.

• Programar el modelo teniendo en cuenta las exigencias de la programación, el tiempo de computación y todas las consideraciones inherentes a un programa, ateniéndose siempre a las cuestiones básicas generales del principio fundamental de COSTO/ BENEFICIO.

• Comprobar y recoger los resultados realimentando el modelo para corregir y comprobarlo de nuevo.

• Implementar el modelo y evaluar su comportamiento, realizando un programado seguimiento y control de su aplicación, realizando las correcciones o actualizaciones que se consideren oportunas.

5.4 El riesgo del modelo.

Este riesgo puede definirse como el error o problemas que debemos afrontar debido a las inadecuaciones entre la realidad y el modelo que estamos utilizando para representarla. El riesgo de modelo es una consecuencia intrínseca por el mero hecho de su uso, es indispensable para obtener un buen uso de cualquier modelo comprender sus limitaciones y apreciar lo que puede ir bien o mal cuando se utiliza. Por consiguiente es necesario detenerse en el riesgo del modelo, cómo puede surgir, cuáles son sus características y cómo se debe tratar.

Por definición un modelo debe ser una estructura altamente simplificada y no deberíamos esperar que ofreciera una respuesta perfecta. Esto quiere decir que debe esperarse algún tipo de error y que debe pensarse que este riesgo de error es también una forma del riesgo del modelo. Sin embargo, el término “riesgo del modelo” es algo más sutil de lo que parece porque deberíamos recordar que no todos los errores que presentan los datos de salida son debidos a la inadecuación del modelo y que existen modelos que, aunque teóricamente sean inapropiados o demasiados generales para ciertos casos, pueden producir muy buenos resultados.

El riesgo de modelo no es un elemento preocupante cuando estamos tratando con instrumentos sencillos o representaciones de la realidad poco complejas. Sin embargo, el riesgo del modelo puede ser mucho más problemático cuando se abordan situaciones amplias y de variables muy relacionadas ya que pueden existir variables no observadas, falta de transparencia, aproximaciones numéricas inexactas y todo un conjunto de elementos que dificultan el resultado. Calcular el precio de venta de un producto o servicio es una cosa, pero calcular el impacto de una modificación de una parte de ese producto o servicio dentro de la rentabilidad, es otra.


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5.5 Causas del riesgo de modelo

1. Especificación incorrecta del modelo.

El riesgo del modelo puede proceder de diversas fuentes y quizá la más importante es su incorrecta especificación. Se manifiesta de varias formas:

• El proceso estocástico puede ser mal especificado

• Se ignoran factores de riesgo

• Las relaciones internas se expresan incorrectamente

• Los costos de transacción y los factores de liquidez se olvidan

2. Aplicación incorrecta del modelo

La única defensa práctica ente estos hechos, es haber informado a los usuarios que deben comprender bien tanto el modelo como el método de solución e incluso más importante comprender lo que puede ir mal, aconsejando siempre un ordenado seguimiento de la aplicación del mismo, con el fin de controlar su desarrollo y sugerir cambios o correcciones.

3. Riesgo de implementación

El riesgo de modelo puede surgir también de la manera en que el modelo se ponga en marcha. Un modelo formal no puede proporcionar una especificación completa y detallada de la implementación del mismo en cada circunstancia concebible, porque existen gran cantidad de instrumentos y mercados con variables institucionales diferentes así como propiedades estadísticas diversas. Sin embargo, aunque el modelo sea completo deben tomarse decisiones de implementación y ajuste para que dé buenos resultados como por ejemplo, el método de valoración, de qué manera se considerarán las series de beneficios y pérdidas, cómo se incorporarán instrumentos.

4. Otras fuentes de riesgo del modelo

• Calibración incorrecta. Una calibración incorrecta es, por ejemplo que los parámetros no sean depurados de errores, que no hayan sido actualizados, que los períodos de muestra no sean los apropiados, etc. Esta calibración incorrecta puede conducir a grandes pérdidas si los modelos se utilizan para valorar instrumentos de mercado.

• Problemas de programación. Los programas pueden tener errores o virus, los métodos de simulación pueden usar números aleatorios que no sean tales, las rutinas de aproximación pueden ser imprecisas o fallar a la hora de converger hacia soluciones, los errores de redondeos pueden sumarse y amplificarse.

• Problemas de datos. Los modelos pueden ofrecer respuestas incorrectas a causa de que han sido alimentados con datos pobres o incompletos.


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5.6 Soluciones para el riesgo del modelo

No existen métodos generales ni infalibles para eliminar enteramente el riesgo del modelo, pero hay algunas maneras para reducirlos.

• Ser conciente del riesgo del modelo. Deben conocerse también las fortalezas y debilidades de los distintos modelos.

• Identificar, valorar y comprobar los supuestos claves.

• Comprobar los modelos con problemas conocidos. Es siempre una buena idea comprobar un modelo en problemas sencillos en los que se sabe la respuesta.

• Elegir el modelo más sencillo y razonable, una complejidad innecesaria nunca es una virtud.

• Comprobar el modelo tras una serie de pruebas y en situaciones límites

• Construir gráficos y usar estadísticas intuitivas. Los gráficos pueden ser muy reveladores y un sencillo histograma o gráfico muestra a menudo errores que de otra forma sería difícil detectar

• Los modelos deben revalorarse periódicamente.

Un buen modelo puede terminar como un fiasco, no porque sea malo, sino porque los usuarios no son concientes de las limitaciones que tiene.

Los gestores deben también reducir su vulnerabilidad a los problemas del riesgo del modelo impulsando un acercamiento multidisciplinario de todo el equipo en la construcción del mismo. Deberían ver los modelos no como un conjunto de fórmulas matemáticas que se les da a los programadores para aplicarlas, sino como un producto de trabajo en equipo que integra a personal con conocimientos matemáticos, estadísticos, informáticos, expertos financieros, contables y auditores, vendedores y directores de departamentos, entre otros.

La empresa actual se enfrenta a un mundo altamente competitivo y en continuo cambio. Las posibles decisiones a medio y largo plazo que los directivos adopten tendrán muy diferentes consecuencias según el escenario y condiciones en que se desarrollen. De ahí la necesidad de construir modelos que interpreten la realidad y faciliten la comprensión y comparación de los resultados de las decisiones. Pero la propia construcción de estos modelos no está exenta de problemas de identificación, concepción e interpretación.

El riesgo de modelo es uno de los más importantes dentro de las áreas del riesgo de mercado. Todo lo que se hace y se aplica en la estrategia de la empresa, ya sea grande o pequeña, mediante el uso de un modelo, presupone que se conoce bien el mismo, sus parámetros y otras especificaciones aunque la verdad es que en ocasiones se conoce poco de los modelos que se utilizan. Este riesgo se proyecta sobre casi todos los usos y utilizaciones que le damos al modelo por lo que un elemento de prudencia es que debería tomarse este riesgo seriamente.


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Capítulo 6: Introducción a la SIMULACIÓN. Modelos de simulación. Características de un modelo de simulación. Clasificación de los modelos de simulación. Porque son importantes las simulaciones para la Gestión de Riesgo Empresarial. Diferencias entre modelos de simulación y modelos matemáticos o analíticos. Ventajas e inconvenientes de la simulación. Clases de modelos de simulación. El proceso de simulación.

6.1 Introducción a la SIMULACIÓN Una manera de aproximarse a la resolución de los problemas diarios que plantea la empresa en todos sus ámbitos es transformar los problemas en números, para que puedan ser tratados desde una óptica cuantitativa. La toma de decisiones empresariales por parte de directivos y propietarios, que en muchos casos es una mezcla de intuición, sabiduría y arte de interpretación cuantitativa de la realidad, ha ido abandonando estas cualidades para convertirse en una ciencia de la decisión apoyada fuertemente por lo que se ha dado en llamar la “investigación operativa”. Este concepto comprende todo un conjunto de herramientas matemáticas, estadísticas y lógicas para abordar los cada día más complejos problemas de gestión empresarial, mediante el uso de herramientas tales como:

• Programación lineal. • Análisis decisional. • Teoría de colas. • Predicciones. • Simulaciones.

SIMULACIÓN: La simulación es un método analítico que intenta imitar la realidad especialmente cuando otros análisis son o matemáticamente muy complejos o muy difíciles de reproducir. Es un proceso cuantitativo que, mediante un modelo que describe o se aproxima a la realidad, realiza una serie de experimentos, tanteos o pruebas organizadas para predecir el comportamiento futuro de las variables que se desea investigar. La idea es que para conocer cómo reaccionará la realidad ante ciertos cambios o suposiciones, se puedan introducir estos cambios en un modelo matemático y simular la reacción que tendría la realidad. La simulación, como método o como proceso, se concreta en la elaboración de unos “modelos de simulación”, que podrán ser tan amplios o variados como sea la realidad a investigar. 6.2 Modelos de simulación. Definición: Un modelo de simulación es un sistema de ecuaciones matemáticas, lógicas y datos que describe las relaciones entre variables operativas y financieras. Una vez construido el modelo, comienza el proceso de experimentación para conocer y comprender cómo funciona la realidad.


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Las dos palabras claves de esta definición son:

• Modelo: representación esquemática de la realidad • Experimentar: lo que distingue a la simulación es su capacidad de ser

aplicable, pues en caso contrario sería un modelo teórico descriptivo y no un modelo de simulación.

6.3 Características de un modelo de simulación

a) Debe considerar -en el caso de simulación financiera- un conjunto de variables financieras, tales como ingresos, gastos, inversiones, rentas, impuestos, cash-flow.

b) El usuario del modelo debe poder manipular, alterar o prescindir del valor de algunas variables.

c) El objeto del modelo es contar con argumentos para poder tomar decisiones estratégicas, revelando al decisor las consecuencias e implicaciones alternativas al cambiar datos de las variables.

Los modelos de simulación financiera son básicamente modelos de valoración de alternativas, que tratan de simular los efectos de diferentes posibilidades de políticas de gestión y de decisión, así como suposiciones acerca de las políticas, estructuras y coyunturas en que vive la empresa. 6.4 Clasificación de los modelos de simulación.

• Modelos prescriptivos o de optimización: indican cuál es la política óptima, aquella que, según los datos y variables considerados, proporcionarán el mejor resultado. Ejemplo: modelo de simulación de programación lineal.

• Modelos descriptivos: describen relaciones, efectos, elementos no considerados a simple vista. Proporcionan básicamente riqueza de información para tomar decisiones adecuadas.

• Modelos determinísticos: consideran variables aleatorias o probabilísticas.

• Modelos probabilísticos: incorporan variables y datos que siguen leyes de probabilidad aleatoria así como uno o más modelos de distribución de probabilidades de las variables consideradas.

• Modelos discretos: las variables consideradas toman un valor y sólo uno que les ha sido asignado. Dentro de estos modelos puede considerarse la simulación por eventos, en que la variable tiempo se controla moviéndola hasta la ocurrencia del siguiente suceso.

• Modelos continuos: las variables consideradas pueden tomar una serie de valores comprendidos dentro de un rango determinado.

• Modelos estáticos: son aquellos en que la variable tiempo no tiene influencia. Puede decirse que se basan en ensayos independientes en que los resultados de una prueba no afectan a lo que ocurre en la prueba siguiente, por lo que el sistema que se está modelando no se modifica ni evoluciona con el tiempo.

• Modelos dinámicos: en ellos el tiempo juega un papel importante y el sistema se modifica o evoluciona a través del tiempo.


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En la actualidad la mayoría de modelos de simulación se ejecutan en hojas de cálculo y en lenguaje y programas informáticos adecuados. El avance de la velocidad y capacidad computacional ha permitido amplios desarrollos en los programas, en el uso y en los resultados que se obtienen con los modelos de simulación.

6.5 Porque son importantes las simulaciones para la Gestión de Riesgo Empresarial.

Una simulación calcula numerosos escenarios de un modelo repitiendo valores obtenidos de una distribución de probabilidad para variables inciertas y utilizando estos valores para calcular lo que corresponda. Cada escenario produce resultados según los datos que se asocian por suerte y por tanto cada escenario ofrece o puede ofrecer una predicción. Estas predicciones son hechos, con fórmulas o funciones, que se definen como datos de salida del modelo. Por ejemplo rentabilidad neta, gastos brutos, totales de distintos elementos.

6.6 Diferencias entre modelos de simulación y modelos matemáticos o analíticos

Se debe considerar que la complejidad que plantean los hechos reales en la empresa exige, para su correcto tratamiento, aceptar ciertas simplificaciones y suposiciones con objeto de que puedan utilizarse adecuadamente las herramientas matemáticas idóneas para cada ocasión. Esta es una primera limitación de las soluciones matemáticas: si se desean incluir todos los aspectos y matices de la realidad la solución es muy compleja o está sometida a un gran número de restricciones y consideraciones. La solución de simplificar el problema pueda ser aceptable para tomar cierto tipo de decisiones, pero para muchos directivos o empresarios la simplificación desvirtúa demasiado las soluciones ofrecidas.

La aproximación de la simulación trata de superar esta primera limitación del modelo matemático, ofreciendo alternativas más amplias en consideración. Cierto es que las simulaciones exigen también simplificaciones de la realidad, ya que ningún modelo o método, por perfecto que sea, puede reproducir fielmente la misma. Pero las restricciones que plantea se ofrecen en un marco más amplio de posibilidades de elección. Y, como en todos los modelos, el mero hecho de plantearlos, ya exige una ordenación de ideas, elementos y variables.

Una segunda diferencia entre los modelos matemáticos y los de simulación reside en el hecho de que los modelos de simulación no se diseñan de modo específico para ofrecer soluciones óptimas, como sucede con la programación lineal, sino para ofrecer valoraciones de diferentes alternativas y poder tomar decisiones en base a la comparación de resultados obtenidos.

La tercera diferencia radica en el estudio de resultados durante el proceso y en la presentación final de esos resultados. La simulación va estudiando los elementos mientras los procesa, a diferencia del modelo matemático que ofrecerá una solución parcial o final. El modelo matemático debe esperar la solución. Además la simulación muestra las relaciones de causa a efecto mientras se efectúan las pruebas y permite calcular no solamente valores medios o esperados, sino también los valores extremos, es decir, obtiene valores medios y sus varianzas.


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6.7 Ventajas e inconvenientes de la simulación.

Ventajas:

Permite que gestores y analistas valoren sistemas o decisiones sin que haya que realizarlos, o con sistemas ya en marcha sin que haya que detenerlos o afectarlos, lo que ahorra riesgos y costos.

Normalmente la simulación es más fácil de entender que un modelo analítico y por ello aumenta la confianza en las soluciones que ofrece.

La simulación es lo bastante flexible para permitir la utilización de un amplio rango de distribuciones muy diferentes para aplicar a distintas frecuencias de acontecimientos.

Permite experimentos definidos, ajustados en el tiempo y cuya sensibilidad puede ser controlada. Se pueden obtener grandes niveles de precisión incrementando el número de iteraciones

Es una herramienta muy efectiva de aprendizaje y entrenamiento en diferentes aspectos de la empresa. Permite que los usuarios planteen escenarios del tipo “qué sucedería si..” para valorar el impacto del sistema o los cambios propuestos sobre el riesgo agregado.

Tanto las correlaciones como las dependencias causales pueden ser modelizadas. Esto permite la identificación de coberturas que pueden disminuir tanto las exposiciones al riesgo operacional como al riesgo de gestión.

Desventajas:

× La simulación requiere tiempo, y esto significa costo. Hay que buscar datos, plantear modelos y fórmulas, desarrollar el modelo y el programa informático e interpretar los resultados. Todo esto se traduce en costos.

× La simulación no da respuestas exactas. Proporciona un marco de gran visión a medida que aumenta el número de simulaciones y repeticiones, pero no da una respuesta exacta, como un modelo analítico.

× Existen factores humanos y técnicos que puede que sean ignorados.

× La principal limitación de la simulación es la del “riesgo del modelo”, que fue analizado anteriormente.

× Dificultades al combinar hechos muy diferentes.


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6.8 Clases de modelos de simulación. Básicamente son dos:

• Modelos de simulación de Montecarlo. • Modelos de simulación de sistemas.

Definición de Simulación de Montecarlo

La simulación de Montecarlo es básicamente un experimento de muestreo cuyo objetivo es estimar la distribución de una serie de variables finales que dependen de una serie de variables de entrada probabilísticas. El proceso, en breve, es: se seleccionan unas variables, con sus probabilidades asociadas. Se buscan o generan números aleatorios y se aplica cada número sobre el área de la frecuencia de la probabilidad acumulada. Se obtienen así unas variables finales con las que se trabaja como si fueran variables que ofrece la realidad.

La simulación de Montecarlo se utiliza a menudo para valorar el impacto esperado de un cambio de escenario y el riesgo implícito en la toma de decisiones, entendiendo el riesgo como la probabilidad de ocurrencia de un suceso no deseado.

Se supone que el resultado del muestreo será suficientemente representativo de lo que ocurriría en la realidad si se dieran esas variables de entrada con sus probabilidades asociadas. El modelo de simulación de Montecarlo se llamó así porque las primeras fuentes de atracción de los casinos eran los juegos de azar. Este tipo de juegos, como la ruleta, los dados y las máquinas tragamonedas obtienen resultados de una manera aleatoria. En los juegos de azar, la suerte es aleatoria, como los valores de las variables que selecciona la simulación de Montecarlo para simular un modelo. Cuando se tira un dado se sabe que puede salir cualquiera de los 6 números, pero se desconoce cuál. Sucede lo mismo con las variables que tienen un rango de valores conocidos o estimados pero que se desconoce cuál será su valor en un particular momento del tiempo o cuando suceda un hecho determinado. Por ejemplo, los tipos de interés, los ingresos, los precios de las acciones, los inventarios, las tasas de descuentos y otros. Para cada variable se definirá los valores posibles con su probabilidad de ocurrencia. El tipo de distribución que siguen las probabilidades depende de las condiciones que rodeen a las variables. Durante la simulación el valor para utilizar cada variable se selecciona aleatoriamente del conjunto de posibilidades que haya. El mayor reto en una simulación es asegurar que cada escenario que se estudie y se evalúe en el modelo sea aceptable y correcto. Esto significa que la estructura de la simulación debe seguir tan cerca como sea posible la estructura de causalidad de los sucesos y factores que se estudien en el tiempo.


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Definición de Simulación de Sistemas

Los modelos de simulación de sistemas explicitan modelos de secuencias de sucesos que ocurren a lo largo del tiempo. Por tanto, los inventarios, los procesos de fabricación, y los problemas de manufacturación se estudian, entre muchos otros, con estos sistemas.

El objetivo de un modelo de sistemas de simulación es reproducir las actividades que controlan el flujo de elementos y la lógica por la cual ocurren sucesos a lo largo de tiempo.

Se diferencian de los modelos de simulación de Montecarlo por dos razones principales:

• En primer lugar consideran el paso del tiempo y explicitan la secuencia en la que ocurren los hechos.

• En segundo lugar se describe el flujo de algún tipo de elemento a través del sistema de simulación. Este elemento puede ser un objeto físico como, por ejemplo un artículo que está siendo procesado en una empresa o bien un artículo que está siendo transferido desde el almacén de la empresa a un cliente. Este elemento puede ser también un punto de información, por ejemplo un mensaje enviado a través de un sistema de comunicación o un trabajo que está esperando ser procesado en la central de tratamiento de datos.

6.9 El proceso de simulación.

Consta de cinco pasos básicos:

1º Desarrollo de un modelo conceptual del sistema o problema que se está estudiando.

• Entender, definir y formular el problema de que se trata.

• Identificar los objetivos que se pretende alcanzar.

• Determinar cuáles son las variables de entrada y cuáles las de salida.

• Detallar la descripción lógica del sistema.

• Plantear un modelo lo más simple posible, que se centre en los aspectos fundamentales y críticos. Ya se enriquecerá después.

2º Construcción del modelo de simulación:

• Recogida de datos y distribuciones de probabilidad.

• Plantear fórmulas o ecuaciones a usar. Obtener números aleatorios que se aplicarán a las funciones de probabilidad acumuladas.

• Ir recogiendo, en el formato adecuado en que se recogerán los resultados, los datos de aplicar los números aleatorios a la función de densidad acumulada de las probabilidades.

• Decidir programa u hoja de cálculo que se va a utilizar.


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3º Verificar y validar el modelo.

Verificar significa asegurarse que el modelo ideado y construido está libre de errores lógicos, que el modelo tiene una cohesión interna lógica y funciona de modo correcto.

Validar significa que el modelo representa bien el sistema o problema real.

4º Probar el modelo con variables conocidas para cerciorarse de la bondad del modelo. Es la fase de experimentación y corrección de las imperfecciones detectadas.

5º Planear y realizar los muestreos.

Experimentar y analizar los resultados. Escribir y documentar el funcionamiento y uso del modelo.

Veamos con un ejemplo aplicado como se desarrollan los pasos anteriormente descriptos:

Paso 1: Supongamos la explotación de una empresa agroexportadora, que tiene pactados volúmenes de exportaciones de poroto de soja para determinados embarques en períodos específicos (Ej.: 50.000 tns.), digamos para mediados de abril. Deben negociar el valor FOB del producto, que comprarán en el mercado local sabiendo que para esa fecha el valor de la soja variará entre los USS 158,00 y los USS 174,00 por tonelada. La dispersión es muy alta y se debe a elementos aleatorios tales como el clima, el nivel de la cosecha, el volumen de la oferta y el comportamiento de otros mercados internacionales (especialmente CBOT).

La empresa exportadora tiene un dilema, que se traduce en que deben tomar cada vez una decisión sobre a que niveles negociar el precio FOB del producto, que deben definir con varios meses de antelación a la compra. Si pretende un valor de exportación demasiado alto, deja de ser competitivo y pierde mercado, pero si fija un valor demasiado bajo, se asegura una importante participación en el mercado pero puede incurrir en márgenes negativos. Es así que si el precio de venta es inferior a USS 170, se gana mercado asiático, ampliando el volumen de exportaciones en 18.000 tns., pero se ponen en peligro los beneficios.

Paso 2: Expresamos lo anterior de modo simbólico. 50∗Pv − 50∗Pc + 18∗(Pv-Pc)= Mg si Pv < 170 50∗Pv − 50∗Pc = Mg si Pv ≥ 170 si Pv ≤ Pc Margen ≤ 0 si Pv ≥ Pc Margen ≥ 0 Siendo Pv: el precio de venta-exportación (FOB) y Pc : el precio de compra (FAS), y Mg, el margen de contribución, que en este modelo simplificado llamaremos a partir de ahora beneficio.


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Los datos de este modelo de simulación son:

• Una variable de decisión, que es el precio FOB a negociar. (Pv)

• Una variable no controlable y probabilística, que es el precio de compra en el mercado. (Pc)

• Un dato constante es que la cantidad a embarcar será, 50.000 tns o 68.000 tns, según la decisión que se tome con respecto al precio de exportación.

El objetivo del modelo es ajustar el precio de venta para que se obtengan beneficios.

Si conociéramos el precio de compra, bastaría aplicar las ecuaciones anteriores para saber de antemano el precio de venta para un determinado nivel de beneficios. Pero como el precio de compra es probabilístico, debemos ser capaces de encontrar un valor extraído de la probabilidad de distribución del mismo.

Simplificamos el problema asumiendo que el precio de compra puede ser de 158, 162, 164, 168, 172, 174 dólares con la misma probabilidad (1/6). Esta característica nos permite generar distribuciones teóricas tirando un dado.

Paso 3: Podemos así construir una tabla de distribuciones.

Comenzamos la simulación de Montecarlo, partiendo, por ejemplo, de que el precio de venta FOB = 170 dólares, con un volumen de demanda externa asociado de 50.000 tns, para el embarque que nos ocupa. . Entonces el proceso es el siguiente:

1. Se tira el dado y sale un número aleatoriamente del 1 al 6. 2. Según el número que salga, se asocia el precio de compra. 3. Sabiendo que se cobrará PV = 170, se calcula el beneficio.

Ejemplo: Si en la primera tirada sale un 4, le correspondería un precio de compra de 168. Como el precio de compra es menor que el de venta, se aplica la ecuación, y se obtiene un beneficio que será Bº = 50∗(170) − 50∗ (168) = 100 USS (en miles de dólares).

Paso 4: Supongamos que repetimos 10 veces la tirada del dado y que anotamos los resultados, el precio de compra y el beneficio obtenido.

Si la cara del dado es Se asocia un precio FAS1 1582 1623 1644 1685 1726 174

Número Tirada Número del dado Precio FAS Beneficio1 5 172 USS -1002 3 164 USS 3003 2 162 USS 4004 4 168 USS 1005 1 158 USS 6006 3 164 USS 3007 5 172 USS -1008 6 174 USS -2009 2 162 USS 400

10 3 164 USS 300


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El promedio de beneficio se sitúa en 200.000 dólares si se hubiera pactado un precio de venta de 170 dólares. Al observar la distribución teórica de beneficios del cuadro y sus frecuencias, se observa: Se obtendrán 600.000 USS el 10% de las veces. 400.000 USS el 20% de las veces. 300.000 USS el 30% de las veces. -100.000 USS el 20% de las veces. -200.000 USS el 10% de las veces.

Esta distribución ya da una idea del riesgo que se corre al pactar el precio de venta a USS 170,00: el 70% de las veces existirá un precio de compra que genere un beneficio y el 30% de las veces el precio de compra del mercado generará pérdida.

Pero, ¿qué pasaría si se tirara el dado otras diez veces? Pues que saldrían otros números y se obtendría otra distribución probabilística del beneficio.

Este es un elemento importante, inherente a la misma naturaleza de la simulación: es un experimento de muestreo que es incierto en sí mismo. Pero intuitivamente se comprende que para ajustar el muestreo y que éste ofrezca resultados más cercanos a la realidad, bastará con aumentar el número de repeticiones o simulaciones.

Por tanto debemos ser capaces de cuantificar la incertidumbre en los resultados simulados utilizando medidas estadísticas.

Paso 5: Supongamos que se efectuaran 100 tiradas del dado y que se obtuviera la siguiente distribución de frecuencias:

La distribución anterior ha variado y se observa un promedio ponderado de 191.000 dólares.

Este promedio estaría más cerca del verdadero valor esperado que el obtenido con sólo 10 tiradas.

Por tanto, recordemos que en la Simulación de Montecarlo es necesario efectuar un número suficientemente amplio de repeticiones muestrales.

Los resultados obtenidos son únicamente descriptivos y no dicen si el precio de venta fijado Pv= 170 USS es el mejor. O sea que se debería experimentar con otras cantidades, desde 165 USS a USS 175, para lo cual se necesita una hoja de cálculo. Repitiendo 100 tiradas para cada cantidad Pv, de 165 a 175, se observa que los mejores

Bº Frecuencia-200.000 10%-100.000 20%100.000 21%300.000 18%400.000 15%600.000 16%


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resultados se obtienen negociando un PV =USS 175, que proporcionan un promedio de beneficio de 441.000 dólares.

La simulación proporciona elementos que un modelo analítico no puede ofrecer. Por ejemplo, a medida que aumenta el Precio de Venta pactado de exportación, la desviación típica del beneficio y el rango de valores que puede tomar, también aumentan. Esto sugiere que si se aumenta el precio de venta, al mismo tiempo que aparecen más oportunidades para aumentar el beneficio, también aumenta el riesgo de que se obtenga un beneficio mucho más bajo por perder porciones del mercado. Si el precio de venta óptimo se ha fijado en Pv= USS 175,00, los resultados pueden variar desde 50.000 dólares a 850.000 dólares. Si la empresa agro-exportadora necesita los beneficios de este producto para contribuir, junto a otros, al mantenimiento del negocio, el riesgo de ganar, con una probabilidad del 11%, sólo 50.000 dólares, habiendo desembolsado 50.000* USS 174,00= USS 8.700.000, representando un pequeñísimo margen del 0,05 %. O sea, hay que pensar bien si merece la pena el desembolso y el riesgo que se acepta. La simulación ayuda a hacerse una idea de estos riesgos.


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Capítulo 7: Simulación en HOJAS DE CALCULO. Generación de salidas probabilísticas. Simulación de datos de distribuciones discretas. La simulación de Montecarlo en hojas de cálculo aplicada a la gestión agro-exportadora. 7.1 Simulación en HOJAS DE CÁLCULO Uno de los objetivos propuestos en este trabajo es agilizar la obtención de resultados precisos y confiables, en el proceso de un Modelo de Simulación, mediante la utilización de las herramientas informáticas como pueden ser las Hojas de Cálculo Excel, que son accesibles a todos y que con seguridad se encuentran disponibles físicamente en todos los despachos, oficinas, administraciones y universidades, pero que, sin embargo, en la mayoría de los casos, aunque son utilizadas para ciertas aplicaciones específicas, no se aprovechan al cien por cien de su capacidad, debido tal vez a la falta de capacitación orientada, el miedo al cambio o el simple motivo de desconocer las aptitudes de las funciones que en estas herramientas se encuentran. Habría que considerar ciertas cuestiones referentes a la informatización de las tareas cotidianas, como puede ser el gasto de inversión en nuevas tecnologías, que aunque avanzan constantemente, surgiendo cada día nuevas y mejores aplicaciones, este avance también es en dirección a la accesibilidad económica de un público cada vez más general, y aunque también deberían de contemplarse gastos que pueden ser más o menos significativos como son los de capacitación e implementación o la avanzada amortización de estos productos, siempre la balanza se inclinará a favor de la informatización de las tareas por su alto potencial para cálculos financieros, contables y estadísticos. La hoja de cálculo más conocida, Excel, permite afrontar y resolver gran cantidad de problemas de simulación. La flexibilidad de las hojas de cálculo y sus posibilidades estadísticas, financieras y matemáticas son las causas que las definen como especialmente adecuadas para esta función. 7.2 Generación de salidas probabilísticas.

Para pasar el tirado de un dado a una hoja de cálculo se necesita plantear elementos que ofrezcan resultados aleatorios. El dado ofrece resultados del 1 al 6, cada uno con la misma probabilidad. Existen otros sistemas físicos tales como ruletas, loterías, etc., para ir obteniendo resultados aleatorios. Pero para los problemas prácticos de simulación se necesita generar resultados de diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como normal, exponencial, Poisson, etc. La matemática y la actual potencia de cálculo de los ordenadores facilitan la solución de los problemas de distribución y simulación.


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NÚMERO ALEATORIO: En la terminología de simulación, un número aleatorio es aquel que se distribuye uniformemente entre 0 y 1. Prácticamente todos los programas informáticos son capaces de generar números aleatorios. Es necesario señalar, no obstante, que un programa informático no puede generar números totalmente aleatorios pues debe seguir algoritmos predeterminados. Los números que proporciona parecen aleatorios pero técnicamente no lo son, por lo cual a menudo se llama a los números generados por computadora números preudoaleatorios. A efectos prácticos, el uso de números aleatorios generados por computador está totalmente extendido y los resultados obtenidos no parecen diferir de los que se obtienen con verdaderos aleatorios. En Excel, se pueden generar números aleatorios con la función =ALEATORIO( ). Esta función no tiene argumentos por lo que no debe ponerse nada entre los paréntesis.

7.3 Simulación de datos de distribuciones discretas. Tanto en el ejemplo planteado de exportación de un embarque de 50.000 tns de poroto de Soja necesitamos simular el procedimiento de tirar un dado. O, lo que es lo mismo, necesitamos obtener datos aleatorios discretos de la siguiente distribución de probabilidad discreta.

Existen dos propiedades de los distribuidores de probabilidad discretas que permiten utilizar números aleatorios para obtener datos:

• La probabilidad de cualquier dato está entre 0 y 1. • La suma de todas las probabilidades es igual a 1.

Se puede, por tanto, separar el rango de probabilidades entre 0 y 1 en intervalos que correspondan a probabilidades determinadas.

Cualquier número aleatorio caerá dentro de los intervalos de esas probabilidades. Para observarlo, se construye, en primer lugar, la tabla de las probabilidades acumuladas, ampliando la tabla anterior.

X p r o b (X )1 1 / 62 1 / 63 1 / 64 1 / 65 1 / 66 1 / 6


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Así, el intervalo equiprobable de 0 a 0,1667 corresponde a un número X de 1. El intervalo de 0,6668 a 0,8333, corresponde al 5. Y así sucesivamente. Para generar una serie de datos a utilizar en el ejemplo que replique la tirada del dado, se hace equivaler una tabla de números aleatorios con la tabla anterior de probabilidades acumuladas. Supongamos que el primer número aleatorio de una tabla generada por computadora con la hoja Excel es el 0,0311. Este número cae en el intervalo 0 a 0,1667 y por tanto es como si al tirar el dado hubiera salido el número 1. El segundo número aleatorio es el 0,0699 que, casualmente también cae en el intervalo primero y se corresponde con el número 1. Y así sucesivamente. Este método sirve para generar datos de cualquier distribución discreta. Por ejemplo, consideremos esta nueva tabla de datos con probabilidades diferentes para cada muestra:

Obsérvese que la máxima probabilidad está en el número 20, que tiene un 40% y la sigue el 30, con el 30% de probabilidad de ocurrencia. El rango de números equiprobables que le corresponden a cada uno es

O sea que si saliera el número aleatorio 0,63 , le corresponde el dato 30 y si el número aleatorio es el 0,85, el dato correspondiente es el 50.

X p r o b ( X ) p r o b . A c u m ( X )1 1 / 6 0 , 1 6 6 72 1 / 6 0 , 3 3 3 33 1 / 6 0 , 5 0 0 04 1 / 6 0 , 6 6 6 75 1 / 6 0 , 8 3 3 36 1 / 6 1 , 0 0 0 0

X p r o b . ( X ) p r o b . A c u m . ( X )5 0 , 1 0 , 1

2 0 0 , 4 0 , 53 0 0 , 3 0 , 85 0 0 , 2 1

R a n g o d e n ú m e r o s a l e a to r i o s D a to (X )0 - 0 , 1 0 5

0 , 1 1 - 0 , 5 0 2 00 , 5 1 - 0 , 8 0 3 0

0 , 8 1 - 1 5 0


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La simulación de Montecarlo en hojas de cálculo aplicada a la gestión agro-exportadora. Ya se han expuesto las ideas fundamentales que permiten simular Montecarlo mediante el uso de una hoja de Excel. El procedimiento es el siguiente: Paso 1º: Desarrollo del modelo en la hoja, poniendo especial cuidado en el formato en que deben aparecer los resultados. Paso 2º: Generar números aleatorios para cada variable probabilística de acuerdo con su distribución de probabilidad y aplicar los resultados a las formulas apropiadas. Este paso debe repetirse un número suficiente de veces para que con los datos obtenidos se pueda crear una distribución de resultados. Paso 3º: Obtener datos estadísticos y representados en gráficos o histogramas. A continuación se visualiza todo el proceso conjunto para la exportación de poroto soja, repitiendo la simulación 100 veces. Cualquier hoja necesita diseñarse respetando ciertos principios. Un buen diseño es básico para que el usuario comprenda bien el funcionamiento y resultados obtenidos. Fundamentalmente debe incluirse:

• Título descriptivo de lo que se trata. • Área de datos de entrada, que deben separarse de los datos de salida. • Espacio de trabajo y destacar los resultados.

Recordando el ejemplo desarrollado precedentemente referente a la exportación de oleaginosas, cuando se especificaban los pasos a seguir para la construcción y aplicación de un modelo de simulación, observaremos la aplicación práctica de la Hoja de Cálculo para la resolución de la cuestiones planteadas. Ponemos especial énfasis en el orden imprescindible para el desarrollo de estos casos, y la claridad de objetivos con la que debe trabajarse, todos estos son factores que disminuirán el riesgo del modelo planteado y nos permitirán servirnos de los resultados obtenidos con mayor confianza, analizándolos y proyectándolos seriamente, con el fin de tomar siempre la mejor decisión que optimice la consecución de determinados objetivos predefinidos.


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Concretamente, debemos definir claramente: *Problema a resolver: en el ejemplo planteado es el precio de venta de la tonelada de poroto de soja (PRECIO FOB). *Criterio a utilizar: se refiere al objetivo de la aplicación del modelo, en el caso estudiado es la maximización del beneficio resultado de esta operación de compraventa. *Variable aleatoria o probabilística: datos que dependen de factores inciertos a los que se le asigna determinadas probabilidades, coincidiendo en el ejercicio propuesto con precio de compra del producto en el mercado (precio FAS), el cual se desconoce con una certeza absoluta, pero podemos relacionarlo con diferentes niveles de probabilidad. *Variables ciertas o constantes: valores que a diferencia de las anteriores, nos consta certeza de su comportamiento, Ej.: beneficio y cantidad a exportar, como se ilustra en la siguiente aplicación. *Soluciones propuestas: análisis del problema a través de una simulación de HOJA DE CÁLCULO. La aplicación de la Hoja de Cálculo Excel es importante, ya que nos permite realizar la prueba de simulación un número considerable de veces y obtener datos muy interesantes para el análisis y estudio de los diferentes casos. Recordemos que los modelos de simulación son representaciones de una realidad obtenida según parámetros previstos y esta previsión se acercará más eficientemente a la realidad cuanto mayor sea el tamaño de las pruebas realizadas. Entonces resolvamos con esta herramienta informática el siguiente caso: Haciendo referencia al planteo propuesto acerca de la exportación de soja, se recuerda que la intención era determinar el mejor nivel de precio de exportación según un comportamiento aleatorio del precio de compra del producto en el mercado local, con el fin de maximizar los beneficios. Consecuentemente se definieron las siguientes relaciones: 50∗Pv − 50∗Pc + 18∗(Pv-Pc)= Mg si Pv < 170 50∗Pv − 50∗Pc = Mg si Pv ≥ 170 Siendo Pv: el precio de venta-exportación (FOB) y Pc: el precio de compra (FAS).


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La tabla de distribución de probabilidad asociada al precio de compra FAS de la soja es la siguiente:

Si la cara del dado es Asociamos un precio de X prob (X) prob. Acumulada (X)1 158 1 1/6 0,16672 162 2 1/6 0,33333 164 3 1/6 0,50004 168 4 1/6 0,66675 172 5 1/6 0,83336 174 6 1/6 1,0000

Tabla Nº1 Para poder saber el beneficio promedio que nos generarían los diferentes precios de venta a negociar, según cada nivel de precio de compra local asociado a su probabilidad, realizaremos la simulación. Para ello sabemos que: los precios a negociar, dentro del mercado internacional, entre los que debemos definir el que genere el óptimo beneficio, serán (expresiones en dólares: 165, 167, 169, 170, 173 o 175, y que el precio de compra de la soja en el mercado local también variará en los valores antes indicados y según la distribución de probabilidad prevista desarrollada en el cuadro precedente (tabla Nº 1). Con estos datos podemos construir una hoja de cálculo como la siguiente:

En la primera columna (A) consignamos el número de tirada del “dado”, es decir el número de prueba, para que nos sirva de columna guía, y obtendremos finalmente 100 tiradas, en la siguiente columna (B) introducimos la siguiente fórmula: =ALEATORIO(), luego, según cada número que obtendremos “aleatoriamente” le asignamos el número asociado del dado (1-6), y a cada uno de estos números el precio FAS correspondiente, según tabla Nº 1. Finalmente nos interesa visualizar el beneficio esperado para cada potencial nivel de precio de venta (FOB) con respecto a precio FAS final logrado, y es así que las últimas seis columnas nos ilustran estos resultados.


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La relación entre los valores que me permite obtener los resultados expresados la obtengo en Hoja Excel utilizando la función lógica SI, la cual comprueba si se cumple una condición y devuelve un valor si se evalúa VERDADERO, y otro valor si se evalúa como FALSA. Es así que el primer número aleatorio al ser 0,52602106 corresponde al número asociado 4 y 4 esta referido a un precio de compra de USS 168,00 (según los valores predeterminados de la tabla Nº 1 y ese precio se relaciona con los distintos niveles de precios de venta y cantidades de embarque explicados anteriormente, así obteniéndose finalmente en cada caso el objetivo, que es calcular el beneficio esperado dadas las condiciones estipuladas. Esta fórmula de beneficio sería para el precio de venta de la primera cantidad de pedido en la celda E7: =SI($E$5<$F$2;$G$3*$E$5-$G$3*D7;$G$2*$E$5-$G$2*D7)

Finalmente obtendríamos la siguiente relación de beneficios, según cada precio de venta pactado.

Es así que concluimos con el beneficio promedio asociado a cada cantidad de pedido, y podemos concluir que a pesar de participar en una porción menor del mercado en cuanto a márgenes se refiere, deberían intentar negociarse el máximo valor posible entre 172 y 175 dólares generándose un promedio de beneficio mayor de cumplirse las pautas previstas del modelo. Ejemplo de 100 simulaciones.

cantidad embarque precio venta precio mayor o igual 170 50.000 tnscantidad embarque precio venta precio menor uss 170 68.000 tns

Resultados Para un precio de exportación FOB (Pv) en dólares165 167 169 170 172 175

Nº tirada Nº Aleatorio Nº asociado Precio FAS Beneficio Beneficio Beneficio Beneficio Beneficio Beneficio1 0,52602106 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.0002 0,37924321 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.0003 0,75889747 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.0004 0,26414499 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.0005 0,34339174 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.0006 0,74889885 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.0007 0,36506256 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.0008 0,49073797 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.0009 0,64417025 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00010 0,60736903 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00011 0,18261599 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00012 0,68298455 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00013 0,80259858 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00014 0,53196041 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00015 0,59448129 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00016 0,61212236 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00017 0,86499842 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00018 0,36078266 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00019 0,45780302 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00020 0,29481431 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00021 0,58263669 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00022 0,28627297 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00023 0,69819331 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00024 0,16783418 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00025 0,51080784 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00026 0,85509917 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00027 0,14028654 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00028 0,96544073 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00029 0,80472829 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00030 0,44791189 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.000

A B C D E F G H1 USS 165 USS167 USS169 USS170 USS172 USS1742 -80.240 55.760 191.760 191.000 291.000 441.0003 360.131 360.131 360.131 264.802 264.802 264.8024 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.0005 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.000

PRECIO PACTADO

Valor MínimoValor Máximo

Desviación estandarBeneficio promedio


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31 0,15403691 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00032 0,007856 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00033 0,27518758 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00034 0,82852135 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00035 0,11951162 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00036 0,93490601 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00037 0,92327269 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00038 0,67245387 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00039 0,38075762 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00040 0,63194588 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00041 0,551788 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00042 0,32127214 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00043 0,42499206 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00044 0,05831222 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00045 0,89567544 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00046 0,6397852 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00047 0,54177824 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00048 0,01546381 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00049 0,08140204 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00050 0,66078993 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00051 0,82927412 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00052 0,51245079 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00053 0,99051258 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00054 0,03537221 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00055 0,60175711 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00056 0,06786907 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00057 0,75342112 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00058 0,56015061 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00059 0,45045639 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00060 0,1435299 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00061 0,81847171 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00062 0,42198124 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00063 0,48907571 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00064 0,42382991 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00065 0,64485234 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00066 0,30619167 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00067 0,31969227 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00068 0,90910496 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00069 0,53109783 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00070 0,12311701 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00071 0,34345675 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00072 0,30002498 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00073 0,75664298 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00074 0,20198934 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00075 0,94867721 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00076 0,17024131 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00077 0,1512559 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00078 0,69555306 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00079 0,23790669 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00080 0,69296369 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00081 0,8077702 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00082 0,32243355 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00083 0,83125975 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00084 0,01329019 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00085 0,73426657 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00086 0,44332624 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00087 0,11832743 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00088 0,30505079 2 162 204.000 340.000 476.000 400.000 500.000 650.00089 0,11512189 2 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.00090 0,82345452 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00091 0,35813674 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00092 0,47221056 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00093 0,79120322 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.00094 0,61813644 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00095 0,92927174 6 174 -612.000 -476.000 -340.000 -200.000 -100.000 50.00096 0,58907419 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.00097 0,50893042 4 168 -204.000 -68.000 68.000 100.000 200.000 350.000 98 0,4169539 3 164 68.000 204.000 340.000 300.000 400.000 550.00099 0,11562597 1 158 476.000 612.000 748.000 600.000 700.000 850.000

100 0,77399785 5 172 -476.000 -340.000 -204.000 -100.000 0 150.000


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Capítulo 8: Conclusión. Concluyendo, el aporte de una economía institucional que apoye las transacciones privadas eficientes es fundamental para el éxito de un sistema de mercado que ignora los acontecimientos del futuro y que, por lo tanto, se mueve en un ambiente de alto nivel de incertidumbre, ya que la información que tenemos sobre el futuro jamás es completa, por lo tanto lo usual es que se produzcan contingencias. Toda transacción implica un cierto grado de incertidumbre y riesgo y, cuanto mayor sea el volumen de operaciones, mayor será el riesgo que habrá que asumir; por lo tanto, se requiere de mecanismos que protejan a los agentes intervinientes de los riesgos relacionados con el intercambio. Es por eso que a través de este trabajo se ofrecen una serie de propuestas que pretenden cumplir con tal objetivo. Sin embargo, debemos considerar que jamás pretendemos eliminar el riesgo pero si gestionar, el riesgo es inherente a la actividad empresarial: “El barco está más seguro cuando está en el puerto, pero no fue para eso que los barcos fueron construidos".

“gestión de riesgo en las empresas agro-exportadoras ...³n de riesgo... · 3.5 descripción de...

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