Por Alfredo Hernández Llamas. (Cibnor)
“Los seres humanos han inventado el concepto de ‘riesgo’ para poder entender y sobrellevar los peligros y las incertidumbres de la vida.”
Daniel Kahneman (Premio Nobel de Economía)
Como todas las empresas, las granjas acuícolas se encuentran expuestas a riesgos asociados a factores que pueden afectar su producción y sus beneficios económicos, tales como la presencia de enfermedades, la amenaza de huracanes o la variabilidad en los precios de venta de sus cosechas y de los insumos para su producción.
Además de factores externos como los mencionados, existe también la incertidumbre derivada de la variabilidad en, por ejemplo, las tasas de crecimiento y de supervivencia de los organismos, mismas que en ocasiones pueden variar entre ciclos de producción o, incluso dentro de un mismo ciclo. En esta colaboración se presentan ejemplos de los métodos que el autor ha usado, en conjunto con colegas, así como los resultados obtenidos en la evaluación del riesgo económico en acuicultura.
En la evaluación del riesgo existen dos enfoques: por un lado, el denominado “desde arriba”, que utiliza modelos estocásticos ─es decir, que incorporan elementos azarosos o aleatorios─ con pocos parámetros o “entradas”, y cuyos valores se determinan mediante la consulta a expertos, y por otro lado, el llamado “desde abajo”, que utiliza modelos bioeconómicos estocásticos con muchos parámetros y para los que la determinación de sus valores puede requerir de un trabajo de campo considerable ─ya sea a través de la realización de experimentos o mediante la obtención de bases de datos de los granjeros─. Ambos métodos utilizan técnicas de simulación Monte Carlo en plataformas como @Risk, Crystal Ball y Risk Simulator, las cuales permiten la implementación de los modelos y la simulación con ellos en hojas de cálculo en Excel.
El enfoque “desde arriba” es útil cuando se quiere tener una evaluación rápida de los riesgos que prevalecen en ciertas zonas o regiones. En ese sentido, la Figura 1 presenta los resultados de un enfoque de este tipo, en el que expertos correspondientes a la Junta Local de Sanidad Acuícola de Ahome, Sinaloa, México proporcionaron los porcentajes de la granjas que se vieron afectadas por la enfermedad causada por el virus de “la mancha blanca” durante 2010, así como los valores de las pérdidas o ganancias económicas que obtuvieron cuando el impacto de la enfermedad fue bajo, moderado o severo (Hernandez-Llamas et al, 2016). Se consideraron como indicadores de riesgo las pérdidas absolutas (PA), las pérdidas relativas (PR) (no es lo mismo una pérdida de $100 000 en una granja que normalmente gana $1 000 000, que en otra que sólo obtiene ingresos por $500 000), así como la probabilidad de pérdida (PP).
Se realizaron análisis similares de otras zonas del norte de Sinaloa para el periodo 2008-2010 y los resultados obtenidos se resumen en la Tabla 1. Se concluyó que en el municipio de Ahome se presenta el menor riesgo, posiblemente, a consecuencia de una menor carga viral en los cuerpos de agua de donde se abastecen sus granjas, por tratarse de bahías abiertas en vez de esteros con menor circulación de agua. El modelo empleado permitió estimar, adicionalmente y de forma general, que en toda la región de estudio por cada incremento de uno por ciento en la prevalencia de la enfermedad (en el porcentaje de granjas afectadas), las pérdidas económicas se incrementan en $230/ha, las pérdidas relativas en 0.96 %, y la probabilidad de pérdida en 0.47 %.
Por otra parte, el enfoque “desde abajo” es útil para conocer lo que ocurre a nivel de granjas individuales y constituye un instrumento que permite identificar y evaluar a mayor detalle distintos factores de riesgo, así como las posibles causas que los provocan. A manera de ejemplo, en la Figura 2 se presentan las distribuciones de probabilidad de que ocurran pérdidas o ganancias cuando se realiza el cultivo de camarón en 50 jaulas flotantes (9 m3 cada una) en un sitio específico de Bahía de Altata, Sinaloa, México considerando el riesgo asociado a la presencia de ciclones para ciclos de producción que inician y concluyen en mayo-septiembre (Figura 2a) y julio-noviembre (Figura 2b) (Hernandez Llamas, 2016). Los precios de venta del camarón son más altos en noviembre que en septiembre, y se planteó la interrogante si tal vez dicho incremento en el precio pudiera compensar el riesgo asociado al hecho de que durante el ciclo julio-noviembre la frecuencia de huracanes es considerablemente mayor que en el primer ciclo.
Para el análisis, se asumió que se procedería a cosechar las jaulas y retirarlas del sitio de cultivo con 48 horas de anticipación si los pronósticos satelitales predecían que algún huracán tocaría tierra dentro de un área de 100 millas alrededor del sitio. Con base en los registros históricos de los huracanes que han impactado en esa región, se calculó que para el ciclo mayo-septiembre se tiene una expectativa de obtener en general una pérdida de tan solo $195, mientras que en el ciclo julio-noviembre, que es cuando se presentan con mayor frecuencia los huracanes, la expectativa general de pérdida se incrementa hasta $10 622. De igual forma, la pérdida relativa y la probabilidad de pérdida se incrementan en comparación con el ciclo mayo-septiembre. Claramente, el mayor precio de venta en noviembre no permite compensar el riesgo asociado a una frecuencia más elevada de ciclones.
Cabe destacar que el enfoque “desde abajo”, al usar un modelo bioeconómico permite analizar en forma dinámica y detallada las condiciones que prevalecen a lo largo del ciclo productivo, en contraste con el método “desde arriba”, el cual analiza el cultivo desde un punto de vista estático y se limita a considerar los resultados al final de dicho ciclo. Esa particularidad del planteamiento “desde abajo” permite identificar que en el ciclo agosto-noviembre ocurren con alta frecuencia pérdidas entre 48 y 92 mil pesos (el “pico” a la izquierda en la Figura 2b), las cuales corresponden a las ocasiones en que la presencia temprana de huracanes obliga a cosechar las jaulas cuando los camarones aún no han alcanzado tallas comercializables y no se pueden tener ingresos por venta.
Por último, es conveniente señalar que la “teoría de decisiones” provee de herramientas valiosas que complementan al análisis de riesgo, pues permiten abordar el problema de tener que optar por alguna alternativa entre varias que impliquen distintos niveles de riesgo. (Ver https://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n)
Referencias
Hernandez Llamas A. 2016. Stochastic assessment of economic losses associated with hurricane hazard for whiteleg shrimp Litopenaeus vannamei cultivated in floating cages in northwestern Mexico. Aquaculture Research 47, 3359–3362. doi:10.1111/are.12779
Hernandez-Llamas A, Cabanillas-Ramos J. and Magallon-Barajas F.J. 2016. Estimating impact of white spot disease on economic risk insemi-intensive shrimp farms in Mexico: the case of the State of Sinaloa. Reviews in Aquaculture, 111–120 doi: 10.1111/raq.12084
Autor
Alfredo Hernández Llamas (ahllamas04@cibnor.mx), doctor en Biología por la UNAM, está adscrito como investigador titular C en el Programa de Acuicultura en el Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste (Cibnor). Contacto con la maestra Cinthya Castro al correo ccastro@cibnor.mx.
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