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    Científico propone dejar de considerar promedios y tomar decisiones en base a información probabilística

    El vicepresidente de INIA destacó la importancia de este método para definir inversiones y políticas públicas

    En un país con la variabilidad de Uruguay, donde en un año hay una sequía histórica y al siguiente inundaciones, “la información que se necesita para tomar decisiones y formar política pública es la probabilística”, sostuvo el vicepresidente del Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Walter Baethgen.

    Agregó que para tener información probabilística útil se precisan datos, y por eso es importante la generación de información. “Ningún sistema, en ningún país del mundo, será capaz de medir todo en todos lados. Nos tenemos que acostumbrar a tener buenos modelos de simulación”, señaló en la segunda edición del ciclo de eventos AgroNegocios en Magnolio Sala, que se centró en cultivos de secano y arroz.

    Baethgen recordó que “tuvimos dos años de Covid, tomando decisiones en base a modelos de simulación. Acostumbrémonos a que en el campo y en todas las actividades económicas también tenemos que usar modelos de simulación, pero esos modelos necesitan buenos datos”.

    El científico uruguayo que dirige el Programa regional y sectorial de investigación para el clima y la sociedad (IRI) de la Universidad de Columbia señaló que Uruguay es de los países del mundo con mayor variabilidad climática de un año a otro. A pesar de tener un territorio relativamente chico, es muy amplia su heterogeneidad de suelos y de paisajes, además de las amplias posibilidades de usos posibles de esos suelos, planteó.

    Sostuvo que para la toma de decisiones, ya sea de un productor individual, un inversor o para el diseño de políticas públicas, se requiere información que considere esa variabilidad, que piense en riesgos y en períodos de retorno. Afirmó que para eso se necesita evaluar escenarios, en base a datos, por lo que hay que generar buena información y aprovechando mucha de lo que ya está disponible en el país, además de tener modelos de simulación bien calibrados.

    El investigador señaló que en Uruguay llueven en promedio unos 100 milímetros por mes, en otoño un poco más y en invierno un poco menos. Pero planteó que si de los últimos 100 años se eligen 15 al azar, y se grafica la lluvia mensual de esos 15 años, las gráficas son totalmente distintas y ningún año se parece al promedio.

    “El año promedio no existe. Estadísticamente, la probabilidad de que un año se comporte como el promedio es cero”, enfatizó Baethgen. Sin embargo, señaló que muchas veces se plantean proyectos de inversión, planificaciones e incluso políticas públicas considerando el año promedio.

    “Piensan en algo que ya sabemos que nunca va a pasar”, sostuvo. Y remarcó que los promedios “no sirven para la toma de decisiones, sobre todo las que implican la biología”.

    A continuación, presentó una gráfica en forma de serrucho, que mostraba los rendimientos de maíz en secano en los últimos 50 años, en un suelo agrícola de Uruguay, con la tecnología disponible en cada momento. El rendimiento promedio era de 7.500 kilos por hectárea.

    Mientras que con tecnología de riego los rendimientos eran mayores y más estables, con menor variabilidad, y el promedio se ubicaba en 13.000 kilos por hectárea.

    Al calcular el margen bruto (ingreso bruto menos costos variables), el promedio era de US$ 300 por hectárea, y regado US$ 900 por hectárea.

    Método

    Baethgen explicó que la manera más sencilla de usar probabilidades es ordenar los valores de menor a mayor y graficarlos. Volviendo al ejemplo de la producción de maíz en secano en los últimos 50 años, se preguntó con qué frecuencia hubo ingresos de más o menos US$ 500 por hectárea, y señaló que fue en aproximadamente el 50% de los años.

    También planteó cuáles son las probabilidades de cubrir los costos. Allí mostró que la chance es del orden del 60%; o dicho de otra forma: en el 40% de los años no se cubren los costos.

    Por otra parte, señaló que en el 20% de los años el margen bruto en secano fue mayor que el de la producción con riego –en los años con precipitaciones abundantes–, que tienen un costo menor y los rendimientos son más altos. Por lo tanto, señaló que una vez cada cinco años el margen bruto del maíz en secano es mayor al que se obtiene con riego.

    Insistió en que para tener esa información lo único que hay que hacer es ordenar los datos y graficarlos. Y aseguró que “esta información es muchísimo más valiosa que el promedio, sin embargo en la mayoría de los casos no la usamos”.

    “El paraíso de los datos”

    Baethgen comentó que tuvo la oportunidad de trabajar en muchos países y destacó que “es impresionante la cantidad de información que hay en Uruguay”, generada por instituciones como el INIA, la Universidad de la República, Fucrea y organizaciones de productores.

    Llamó a utilizar esos datos para pensar probabilísticamente y trabajar con modelos de simulación. Usar esos enfoques probabilísticos para preguntarse cuál es el nivel de riesgo que se quiere asumir cuando se hace una inversión o cuando se diseña una política pública.

    Planteó el concepto de período de retorno. “Cuando diseño una represa hidroeléctrica tengo que pensar cada cuántos años se me va a desbordar esa represa”, comentó a modo de ejemplo.

    Señaló que si se construye una represa con un período de retorno de 100 años –que solo una vez cada 100 años va a tener un problema de exceso–, probablemente la represa sea totalmente inviable. Por eso es importante considerar qué período de retorno se está dispuesto a asumir. “En eso es lo que hay que pensar”, remarcó.

    El vicepresidente de INIA afirmó que una política pública “es mucho más poderosa, realista y aplicable si me pregunto con qué frecuencia estoy dispuesto a que a la salida de la cuenca el caudal sea menor que determinado valor. No podemos decir que a la salida de la cuenca el caudal de agua debe tener un valor fijo, porque los valores promedios y fijos no tienen sentido”.