Determinantes del Margen de Comercialización en el Mercado ...

Determinantes del Margen de Comercialización en el Mercado de Carne Vacuna

en Colombia, 1998-20081

Elaborado por: Carlos Andres Benitez Pinzon2

Dirigido por: Álvaro Montenegro

Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá

Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas

Maestría en Economía

Bogotá D.C., 2014

1 Trabajo de grado para optar al título de Magister en Economía. 2 El autor brinda sus agradecimientos a sus familiares y esposa, por su comprensión y apoyo durante la

elaboración del presente documento. Así mismo, le agradece a FEDEGAN por la información

suministrada. Finalmente, a los aportes realizados por Alvaro Montenegro por su dirección y a Stephany

Santacruz por las recomendaciones realizadas.

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA

FACULTA DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS

MAESTRÍA EN ECONOMÍA

2

Tabla de contenido I. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................... 3

II. BREVE DESCRIPCIÓN DE LA GANADERÍA EN COLOMBIA ................................................ 4

III. REVISIÓN DE LITERATURA ......................................................................................... 14

IV. MODELO E HIPÓTESIS ............................................................................................... 23

V. MÉTODO DE ESTIMACIÓN Y DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS .......................................... 27

VI. RESULTADOS ............................................................................................................. 39

VII. CONCLUSIONES ......................................................................................................... 48

VIII. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................ 50

IX. GLOSARIO .................................................................................................................. 51

APENDICE 1 ........................................................................................................................... 52

APENDICE 2 ........................................................................................................................... 54

APENDICE 3 ........................................................................................................................ 55

http://www.javeriana.edu.co/




3

I. INTRODUCCIÓN

Un aspecto importante en la formación de precios en el sector ganadero es el margen

de comercialización (la diferencia entre el precio al consumidor y el precio de ganado

gordo). Este trabajo tiene por objeto estimar los determinantes del margen de

comercialización en el mercado de carne vacuna en Colombia.

Durante el período comprendido entre 1998 y 2001 se presenta un incremento en los

precios de ganado gordo, lo cual tiene su origen en la retención de hembras y la

disminución del sacrificio (3,2%) en promedio para el periodo analizado. Estas

hembras se destinaron a reproducción o repoblamiento bovino. Posteriormente, el

período de junio de 2001 y enero de 2006, se caracterizó por una desaceleración en los

niveles de precio como consecuencia de la liquidación de hembras y aumento del

sacrificio en 1,2% anual para ese periodo.3 Lo anterior, es congruente con la teoría

económica, ya que una menor oferta aumenta el nivel de precios y viceversa.

Por su parte, en el periodo comprendido entre febrero de 2006 y junio del 2008, se

presenta una tendencia alcista en los precios del ganado gordo pese a ser un período de

liquidación de hembras y aumento en el sacrificio del en promedio 3,2%. De acuerdo

con diversas fuentes como FEDEGAN y el Ministerio de Agricultura, lo anterior, es

consecuencia del incremento en las exportaciones a Venezuela (34%), que absorbieron

el exceso de oferta.

El incluir los secuestros para la explicación del margen, surge de la necesidad de

entender el cambio en la percepción de seguridad con el desmonte de la zona de

distención y cambio de gobierno. Al considerar la Seguridad Democrática como un

avance en el clima de inversión y más en un sector tan azotado por la violencia como

es el ganadero, se consideró pertinente hacer esta evaluación.

3 Carta Fedegan No. 109, Conozca las tendencias del precio del ganado gordo; Diciembre 2008





4

Bajo este contexto, la problemática que abordará esta tesis consiste en establecer los

determinantes en Colombia del margen de comercialización 4 . Explícitamente, el

propósito es determinar las causas reales de estos incrementos en el período de estudio.

Para este fin, se realiza una revisión de modelos concernientes al tema, de forma tal

que permita a partir de la teoría económica, encontrar las variables necesarias para

desarrollar el tema en el caso colombiano.

Este documento está conformado por 4 secciones, la primera sección hace una breve

descripción de la ganadería en el país. La segunda sección, hace una revisión de

bibliografía desde los dos enfoques de estimación del margen de comercialización. La

tercera, desarrolla un modelo econométrico (VAR), con el fin de medir el impacto que

tienen las exportaciones de carne a Venezuela y los secuestros sobre el margen de

comercialización. Finamente se harán unas conclusiones.

II. BREVE DESCRIPCIÓN DE LA GANADERÍA EN COLOMBIA

Al tratar de hacer una descripción de la ganadería en Colombia, se debe empezar por la

importancia que tiene esté sector agrícola en la economía colombiana a través de los

tiempos y de la forma que el mismo se ha transformado hasta convertirse en una

empresa y a los ganaderos en empresarios5.

Durante la época de la colonia, la ganadería siempre jugo un papel trascendental en la

utilización de la tierra del país, teniendo un mayor desarrollo en la zona de la costa

atlántica gracias a la forma de explotación de la hacienda. Igualmente en las demás

zonas de las provincias coloniales siempre estuvo presente pero de una forma más

intensiva tanto en su producción carne como en la utilización de la leche.

Con el paso de la Colonia a la República, la ganadería tuvo un papel muy importante

en la colonización del territorio (expansión de la Frontera Agrícola) y el

aprovechamiento de zonas incultas en las zonas costeras con el establecimiento de

haciendas. Durante inicios del siglo XX, la actividad agropecuaria perdió la

4 Diferencia entre precio percibido por el consumidor y el precio de ganado gordo 5 Plan Estratégico de la Ganadería Colombiana 2019, FEDEGAN, Noviembre de 2006, p.15





5

importancia relativa que tenía durante el siglo anterior con la aparición de las

industrias y el desarrollo de otros sectores, generando disyuntivas entre trabajadores

rurales y urbanos. Es de señalar que, para muchos historiadores el crecimiento de la

industria se hizo a partir de la acumulación de capital de los agricultores.

Después de la Segunda Guerra Mundial y con la aparición de la CEPAL, quien centró

la política en el fomento y desarrollo de la Sustitución de Importaciones6 . Dicha

política ayudó al fortalecimiento del sector agrícola y el desplazamiento de la

ganadería vacuna de las mejores tierras, pero con tasas de crecimiento similares a las

de la agricultura. Es importante mencionar que, los cambios en tecnología en el sector

ganadero se vieron representados en mejoras en el cuidado de los animales, a través de

la implementación de cuidados veterinarios que reducían la mortalidad del hato.

Con la crisis de los años ochenta y la crisis industrial, el sector agrícola en general se

vio afectado. Por otro lado, se agudizo la violencia rural en busca de zonas planas,

conllevando a la aparición de guerrillas y grupos paramilitares. Esto, conllevo un

cambio en el modelo de desarrollo para 1990. Con la aparición de la primera Apertura

Económica, muchos de los cultivos que habían tenido un desarrollo superior por la

política de Sustitución de Importaciones se vieron afectados y encontraron como tabla

de salvación refugiarse en la ganadería.

En la actualidad el sector ganadero representa el 3.6% del PIB, el 27% del total

agropecuario y el 64% del total pecuario7. Lo anterior se debe a que, su mayor arraigo

se encuentra en pequeñas explotaciones, de ahí su presencia en toda la geografía

colombina8. Así, el empleo generado por el sector es familiar, el cual es su mayoría se

caracteriza por ser no remunerado. Igualmente a medida que el hato crece hay una

mayor especialización del trabajo y se generan mejores vínculos obrero patronales. Es

característica de la población de los minifundios, la baja escolaridad y en algunos

casos el analfabetismo.

6 Fortaleciendo el cultivo del algodón y el uso de materias primas agrícolas como insumo de las

industrias. 7 Ibid, p.24 8 Ibid, p.28





6

1. Descripción de la cadena

Se entiende por cadena productiva a un sistema constituido por actores

interrelacionados y por una sucesión de operaciones de producción, transformación y

comercialización de un producto o grupo de productos en un entorno determinado.

Cada una de estas operaciones o actividades reciben el nombre de eslabón y la unión

de estos es la cadena productiva.

En ese orden de ideas, la cadena cárnica está conformada por la producción primaria,

el sacrificio, el transporte, la comercialización y el consumo final. La producción

primaria integra los procesos de cría y levante de bovinos entre los cuales se escogen

los que van hacer destinados para la ceba, actividad que se dedica al engorde de

ganado cuyo objetivo es el sacrificio para obtener carne. El sacrificio se realiza en

mataderos o frigomataderos y plantas procesadoras. Después del sacrificio se obtienen

canales y medias canales para producir cortes.9

El transporte y la comercialización se realizan en diferentes eslabones de la cadena, en

el momento que se inician las negociaciones del ganado de cría y levante para ser

cebado. Estas etapas se llevan a cabo en centros de procesamiento o de consumo final,

el cual puede ser realizado a través de hipermercados, tiendas especializadas y tiendas

que venden el producto final al detal (tienda detallistas)10. Ver Tabla 2.

Otro eslabón importante dentro de la cadena cárnica son los subproductos que no son

carne, entre ellos el cuero, los cascos y el cebo, los cuales son insumos básicos en otras

cadenas productivas.

9 Estudio de Diagnóstico y Estrategia de Negociación para el Tratamiento de los Productos de la Cadena

Carne de Res de Colombia en las Negociaciones Agrícolas en la OMC y ALCA, Angelica Maria

Londoño Triana y Nidian Mireya Pinzón Ruiz, p,25, 2002 10 Ibid, p.26





7

2. Caracterización de la Producción

Colombia cuenta con un inventario bovino cercano a las 23.500.000 de cabezas, el

56% son hembras, del cual el 60% se destina a la producción de carne (cría, levante,

ceba) y restante al doble propositito (carne y leche), solamente el 2% es destinado a

lechería especializada (Ver Tabla 1).

La mayor concentración de animales en el año 2007, se presentó en la zona del

Magdalena Medio, entendido como norte de Antioquia, Córdoba, Bolívar, Magdalena

y Sucre que concentran más del 35% del Inventario. La zona del Meta, Casanare y

Santander el 25%. El resto de departamentos tenían una participación promedio que

oscilaba entre 0.5% y el 4%.

De acuerdo con la información de FEDEGAN, el 48% de los predios tienen menos de

10 animales. Mientras que, el 82% tienen menos de 50 animales por predio que son

clasificados como pequeños ganaderos. Ahora, el 16.9% hace referencia a productores

Tabla 1

ESTRUCTURA DE LA CADENA CÁRNICA EN COLOMBIA (2007)

PRODUCCIÓN DE CARNE

HATO GANADERO:

23.500 cabezas

HEMBRAS: 56%,

13.160. 000 cabezas

MACHOS: 44%,

10.340. cabezas Cría, Levante y Ceba: 60%,

Doble Propósito : 38%,

Especializada en Leche : 2%,

SUB PRODUCTOS

CÁRNICOS

OTROS

SUBPRODUCTOS

LECHE

Fuente: La estructura de comercialización y sacrificio del ganado gordo en Colombia, Jesús Antonio Vargas,Elkin Restrepo Meneses y Ariosto Leal Lopez, CEGA-FEDEGAN, P. 35, 1999

Cifras en Miles





8

de menos de 500 animales con predios entre 50 y 500 hectáreas. Finalmente, el 1.1%

son ganaderos con más de 500 animales11.

Con respecto a las formas de explotación ganadera, tenemos una extensiva

caracterizada por baja densidad de animal por hectárea y otra con una alta densidad,

como se puede ver en el párrafo anterior. En la actualidad se están buscando formas de

producción como los sistemas silvopastoriles, 12 que buscan una carga mayor de

animales por hectáreas con manejos más favorables con el medio ambiente, por la

compactación del suelo.

La producción ganadera se caracteriza por tener dos fases de producción, (liquidación

y la de retención) y están determinadas por el uso que se les da a las hembras. Los usos

pueden ser como bien de capital (en función de su capacidad reproductiva) o como

bien de consumo final (sacrificio). El uso que reciba la hembra tiene repercusiones en

las cantidades ofrecidas y demandas y por ende en el precio. Es de resaltar que, la

violencia tiene implicaciones tanto sobre el hato como sobre las inversiones realizadas

por los ganaderos en mejoras de tecnología del mismo.

3. Estructura de Comercialización de Ganado en Píe y

Carne en Colombia

El país está dividido en cinco grandes regiones: Norte, Magdalena Medio, Oriental y

Suroccidental. Estas regiones abastecen a las diez principales ciudades del país:

Bogotá, Cali, Medellín, Barranquilla, Cartagena, Bucaramanga, Cúcuta, Manizales

Armenia, y Pereira. Esta regionalización obedece a los grandes mercados que

abastecen las grandes áreas productoras y a los centros de formación de precios del

ganado gordo de acuerdo con la influencia en la que se encuentran. Las principales

troncales y vías de acceso secundario contribuyen a delimitar las grandes regiones13.

11 Plan Estratégico de la Ganadería Colombiana 2019, ibid, p.35 12 Los sistemas silvopastoriles son una modalidad de agroforestería pecuaria que combina los pastos

para ganadería con árboles y arbustos. 13 La estructura de comercialización y sacrificio del ganado gordo en Colombia, Jesús Antonio Vargas,

Elkin Restrepo Meneses y Ariosto Leal Lopez, CEGA-FEDEGAN, P. 23, 1999





9

4. Estructura de Abastecimiento de la Grandes Ciudades

Los principales destinos del ganado gordo comercializado en el país fueron las

ciudades de Medellín y Bogotá, que reciben cerca de la mitad de estos despachos.

Montería ha venido incrementando su participación como destino del ganado gordo

producido en el país. Todavía existen ciudades que sirven de centro de redistribución

de ganado, por lo cual el ganado recibido es mayor que el ganado sacrificado para

consumo interno. Ejemplo de ellos son: Medellín (que es uno de los principales centros

de redistribución), Barranquilla, Bucaramanga, Cali y Cúcuta.

Las regiones de la Costa Norte, Oriente (Llanos Orientales y los departamentos de

Caquetá y Guaviare) y la del Magdalena Medio movilizaron más del 70% en el 2008,

del ganado gordo con destino a las principales ciudades.

5. Estructura de Comercialización de Ganado y Carne de

Forma Tradicional

Para una mejor comprensión de la comercialización de ganado y carne, se hará una

descripción de cada uno de los agentes que intervienen en ese negocio (Ver Tabla 2):

Fuente: La estructura de comercialización y sacrificio del ganado gordo en Colombia, Jesús Antonio Vargas, ElkinRestrepo Meneses y Ariosto Leal Lopez, CEGA-FEDEGAN, P. 142, 1999

Tabla 2

FLUJO DE GANADO Y CARNE EN EL ÁMBITO NACIONAL

PRODUCTOR

COMISIONISTA

COLOCADOR

GANADERO

COMERCIANTE - INTERMEDIARIO

INTERMEDIARIO FERIA

FERIA MATADERO

INDUSTRIAEXPENDIO

MINORISTAS

CONSUMO FINAL

MAYORISTAS





10

Ganaderos Productores

Los productores son los primeros agentes que emergen en el proceso de

comercialización; están encargados de la producción y venta del ganado en ferias o

subastas o directamente en la finca. También efectúan ventas directas a agentes que

realizan procesos de agregación de valor ya sean mataderos, tiendas especializadas,

supermercados, o a comerciantes de ganado.14

La subjetividad en los procesos de compra de ganado cebado se manifiesta en los

criterios que utilizan los compradores: raza, color, edad, peso y conformación de la

estructura ósea, a la cual se corresponden cualidades como sabor, terneza y el

rendimiento. Los intermediarios califican como ganado de primera aquel ganado Cebú

entre 2,5 y tres años con un color blanco aperlado además de otras características.

Aunque las propuestas de clasificación de canales no establecen asociación alguna con

el color de la res.15

Cuando los ganaderos negocian lotes de ganado, estos realizan una mezcla entre

ganado de primera calidad con ganado de baja calidad siendo la única forma de vender

este tipo de ganados, salvo un castigo muy fuerte del comprador. El precio de los lotes

se fijan en conjunto, no por cabeza, de manera que compense los precios de primeas

con segundas.

Ganaderos Comerciantes

Una característica de estos ganaderos es que son de la zona y generalmente

propietarios. En su mayoría, poseen montos importantes de capital que les permite

comprar de contado un apreciable volumen de ganado (miles de cabezas al año) para

venderlos a los centros de consumo a través de contratos directos. Dichos contratos se

realizan, principalmente a la industria, tiendas especializadas o agentes colocadores

minoristas encargados de vender al menudeo.

14 La estructura de comercialización y sacrificio del ganado gordo en Colombia, Jesús Antonio Vargas,

Elkin Restrepo Meneses y Ariosto Leal Lopez, CEGA-FEDEGAN, P. 142, 1999 15 Ibid, p.143





11

Comisionistas Vendedores

Son los que reciben el ganado en pie directamente en finca, o en feria para su

comercialización a cambio de una tarifa o comisión que oscila entre el 0.75% o el 1%

sobre el precio de venta del animal. Las personas que se dedican a este tipo de negocio

no necesitan capital, ya que los dueños del ganado les otorgan plazos similares a los

que ellos le otorgan a sus clientes para la cancelación de las reses vendidas. Su centro

de actividad son las ferias ganaderas donde han establecido relaciones comerciales con

productores y colocadores desde hace muchos años.

Comisionistas Colocadores

Ellos compran varios lotes de ganado en pie, contratan el sacrificio para vender canales

a los detallistas, intervienen en las ferias, aunque se desplazan o poseen contacto con

los comisionistas en las regiones productoras para la compra de ganado. Generalmente

requieren de un buen capital de trabajo, ya que otorgan plazos más largos a los

expendedores de carne para el pago del crédito del que le conceden a él.

Expendedores o Famas

Son los encargados de la venta de carne al consumidor. El nicho del mercado de los

expendedores son los sectores de ingresos medios y bajos. Lo anterior se debe a que

éstos se caracterizan por los hábitos de consumo de carne caliente sin ningún tipo de

clasificación y cuya frecuencia de compra es diaria o semanal. Por lo general, este tipo

de negocios son familiares y de tamaño mediano o pequeño.

6. Fijación de Precios a Partir de la Estructura Tradicional

de Comercialización

En la fijación de precios de largo plazo, el factor que más influye es el ciclo ganadero,

el cual define precios ascendentes o descendentes en términos reales durante periodos

de uno o más años en los cuales hay retención o liquidación de hembras en edad

productiva. Además, se encuentran otros ciclos más cortos que transcurren en el





12

mismo año, en los cuales varia la oferta de ganado gordo de acuerdo con los regímenes

de lluvias y disponibilidades de pastos para el engorde del ganado. Una baja

disponibilidad de pastos obliga a la venta de ganado gordo y viceversa, los pastos

abundantes favorecen la retención transitoria de ganado.16

Adicionalmente, a los ciclos cortos o largos que definen la tendencia del precio básico,

se le agregan los costos de intermediación y de transporte. Esta es una cadena de

adición de márgenes que se modifican de acuerdo con las condiciones de los mercados

y se expresan de acuerdo con las tendencias de precios observables en las ferias

regionales o de influencia.

Otro de los factores que intervienen en la formación de precios en la estructura

tradicional de comercialización es la gran disparidad en los patrones de calidad del

ganado en pie en los distintos mercados. Por ejemplo, mientras que en Barranquilla y

Santa Marta se pueden colocar ganado de desecho (vacas cebadas) sin mayor

problema, en Medellín se prefiere un ganado de menor peso y edad.

7. Estructura de Comercialización de Ganado y Carne de

Forma Moderna

Una gran diferencia con la comercialización tradicional, es la forma de fijación de

precios que obedece más a criterios empresariales que especulativos. Así mismo,

utiliza mecanismos e instrumentos técnicos tanto para la evaluación como para la

medición de la calidad y el rendimiento base de las ganancias. Otra diferencia, es que

los precios percibidos por los consumidores son un elemento activo que condiciona los

precios al productor; ya que los procedimientos que agregan valor (transporte

especializado, refrigeración y empaque) se incorporan al precio final.

16 Ibid, p.150





13

8. Comercialización en Subasta

La subasta es un sistema de comercialización de ganado bovino, el cual consiste en la

colocación de un precio base sobre kilogramo en pie, donde la libre competencia de

PUJAS permite adjudicar en la pista al mejor postor un determinado lote. Durante el

año 2008, esta forma de negociación se estableció para la compra de ganado flaco y de

levante. Por ejemplo, en el departamento de Sucre más del 90% de venta de ganado

flaco se realizó a través de este mecanismo.

A continuación se mencionan las ventajas que generan las subastas:

Reducción de la cadena de intermediación a promover las ventas directas del

criador al cebador.

Formación transparente de precios, a través del cambio en la forma de

comercialización mediante el pago del ganado por su peso real y mediante la

confrontación pública.

Reducción de las pérdidas de peso de los animales al disminuir las distancias

recorridas por el ganado de reposición.

Obliga a los ganaderos a realizar buenas prácticas de producción y a cumplir

con estándares mínimos de calidad.

9. Agentes que Intervienen en la Comercialización Moderna

La red moderna la componen los siguientes agentes:

Ganaderos Productores

Son ganaderos cebadores que han decidido diversificar sus redes de intermediación y

por ello han establecidos acuerdos con los frigomataderos para realizar ventas en canal.

La característica principal de estos ganaderos es su explotación es de forma intensiva,

y están en condiciones de hacer evaluaciones técnicas y económicas a sus fincas.





14

Comerciantes de Ganado y Canales

Este agente a diferencia de los que han operado en el pasado, cuentan con un alto nivel

educativo y empresarial. Esto, le permite tener un amplio conocimiento del mercado y

lograr negocios de canales hacia las cuatro principales ciudades, principalmente desde

la región del norte. Lo cual se complementa con la posibilidad de venta directa a las

industrias de embutidos y a tiendas especializadas en la venta de carnes al detal.

Este tipo de agentes permite la reducción de la intermediación en la comercialización

ganadera, ya que existe un mayor acercamiento entre los productores y los

distribuidores directos de carne y sus derivados, a través del acopio de ganado y la

venta directa de canales.

Frigomataderos

Estos mataderos presentan una doble función, tanto de sacrificio como de negociación

de canales o de sus subproductos. Cuando allí se realiza la negociación se convierte en

un centro de comercialización, pero si solamente cumple la función de sacrifico se

convierte en un centro de servicios.

Cadenas de Supermercados y Tiendas Especializadas

Los supermercados se caracterizan por vender carnes finas en cortes y en adecuadas

condiciones higiénicas. Los supermercados generalmente compran a un comerciante

mayorista o realizan compras directas en las regiones productoras por intermedio de

un comisionista comprador ubicado en la misma región.

III. REVISIÓN DE LITERATURA

El margen de comercialización para la carne vacuna consiste en la diferencia entre el

precio percibido por los productores (precio de ganado gordo) y el pagado por los

consumidores a nivel minorista. Esta diferencia puede ser analizada desde dos

perspectivas. La primera, sostiene que el margen depende casi exclusivamente del

precio minorista. Bajo esta teoría, la disposición a pagar de los consumidores





15

determina el precio percibido por los productores17, después de descontar los costos de

comercialización.

El segundo enfoque, busca estimar los determinantes del margen de comercialización a

partir del análisis de: (i) los precios de los insumos de comercialización ─ insumos que

intervienen en la transformación de la materia prima hasta llegar al consumidor─ , (ii)

la cantidad de materia prima transada para su posterior transformación y (iii) diversas

variables exógenas que afectan las estructura tanto de la demanda minorista como de

comercialización ─ingreso o poder de compra de los consumidores─18.

A continuación se presentan los enfoques descritos en los apartados anteriores (Ver

Tabla 3):

17 LEMA Daniel, LASTRA Felipe Amadeo “Determinantes Del Margen De Comercialización En El

Mercado De Carne Vacuna: Argentina 1996-2006” Instituto de Economía y Sociología Documento de

Trabajo No 35, p.2 18 Ibid, p.2

(3) Demand and price analysis:

some examples from

agriculture, Waugh F. 1964

(2) A Rational Distributed

Lag Model of Quarterly Live

Cattle Prices, John M.

Marsh (1983)

(5) Marketing Margins: Empirical Analysis

Michael k. Wohlgenant (2001)

(6) Determinantes Del Margen De Comercialización

En El Mercado De Carne Vacuna: Argentina 1996-

2006, Daniel Lema, Felipe Amadeo Lastra

(4) Marketing Margins and Price Uncertainty: The

Case of the U.S. Wheat Market “Márgenes en B.

Wade Brorsen, Jean-Paul Chavas, Warren R. Grant,

L. D. Schnake Source(Aug., 1985)

(1) The Relationship of Volume,

Price, and Cost to Marketing for

Farm Foods, Rueben C Buse and

G E Brandow; 1960

(7)Determinantes Del Margen De Comercialización

En El Mercado De Carne Vacuna Colombia, Carlos

Andres Benitez

PRIMER ENFOQUE SEGUNDO ENFOQUE

Tabla 3

RESUMEN REVISIÓN DE LITERATURA DE LOS MODELOS DE MARGEN DE

COMERCIALIZACIÓN

Fuente: Elaboración propia





16

1. PRIMER ENFOQUE

El modelo presentado por Buse y Brandow (1960) (Tabla 3, casilla No 1) propone que:

,,, ZQPFM c (1)

Donde M es el margen de comercialización, cP es precio al por menor, Q es la

cantidad comercializada y Z representa otras variables (como los costos de

comercialización). La especificación de los márgenes como función de los precios y

las cantidades se justifica porque para la mayoría de los productos agropecuarios las

cantidades están predeterminadas en el corto plazo. Por lo tanto, el ajuste del mercado

se produce vía precios, esto sugiere una estructura recursiva en la cual las cantidades

determinan los precios y a su vez los precios afectan los márgenes19. Buse y Brandow

(1960) estiman tres versiones del modelo: (i) precios, (ii) cantidad y (iii) precios y

cantidades.

Paralelamente, Marsh (1960) (Tabla 3, casilla No 2) trata el tema de formación de los

precios de ganado en canal20 y el precio de ganado gordo21. Cabe anotar que en este

modelo no se trata el margen de comercialización, pero ayuda a una mejor compresión

del mismo por los determinantes de cada uno de estos precios. La especificación del

modelo estimado por, es la siguiente:

Precio de ganado muerto en canal:

jtiptjtjtjtjtt UDPFEDEPCARCBPVQNFEDQFEDfPFED ,,,,,,1 (2)

Precio de Ganado gordo:

jtiptjtjtjtt UDPFDREPCORNPFEDQPLfPFDR ,,,,,2 (3)

19LEMA Daniel, LASTRA Felipe Amadeo “Determinantes del Margen de Comercialización en el

Mercado de Carne Vacuna: Argentina 1996-2006” Instituto de Economía y Sociología Documento de

Trabajo No 35. 20 Precio ganado en canal, es resultante del sacrificio, se toma en canal antes de desposte. 21 Precio ganado gordo, es el precio del ganado vivo en matadero.





17

Donde: PCARC es el precio al por mayor de ganado para sacrificio, PFED precio de

ganado muerto (canal), PFDR precio de ganado gordo, PCORN precio del maíz

amarillo No 2, BPV precio de los subproductos de ganado, QFED sacrificio de machos

y hembras (miles de cabezas), QNFED cantidad vendida de machos y hembras para

engorde, QPL inventario de ganado para engorde en los 23 principales estados, D

variable dummy22 estacional, U término de dispersión, E expectativa del productor del

precio del ganado muerto. Con respecto a los subíndices, cabe resaltar que, tanto j

como p son rezagos, donde kj ,...2,1,0 mientras que Pp ,...,2,1 . Así mismo, i

corresponde al trimestre del año, 4,3,2i , al que corresponde el dato (en el caso de la

dummy de estacionalidad).

Teniendo en cuenta los aspectos de largo plazo, Waugh (1964) (Tabla 3, casilla No 3)

enfatiza la importancia de la demanda de los consumidores en la determinación de los

márgenes. El autor argumenta que las preferencias de los consumidores son las que

determinan el precio al por menor y que los precios de los productores son derivados

de éstos, sustrayendo los costos de comercialización y transporte. El modelo propuesto

es:

,, ZPFM c (4)

Donde M es el margen de comercialización, cP que representa el precio percibido por

los consumidores y Z representa los costos de los insumos de comercialización, entre

los que se encuentran el costo del combustible, materias primas agrícolas23, costo del

sacrificio, transporte, entre otras.

Un avance en los modelos de márgenes de comercialización es la incorporación del

riesgo, realizada por Brorsen et al (1985) (Tabla 3, casilla No. 4). Donde se asume que

existe un agente racional que maximiza la utilidad esperada de la riqueza de la empresa

comercializadora en un canal de comercialización. Este tomador de decisión no conoce

el precio del producto final debido a los rezagos entre el proceso de producción,

22 Variable que toma valores de 0 y 1, en el caso del articulo hace referencia a la estación favorable para

el levante del ganado 23 Tales como sal, semillas, vacunas, alimento concentrado, entre otros.





18

comercialización y venta. Debido a esto se tiene en cuenta la esperanza de �� = 𝐸[𝑝].

Así se tiene que:

,zpyMwEUMax

zpykrpwEUMax

zy

zy

(5)

donde w es la riqueza inicial de la firma y �� margen efectivo. Este margen es obtenido

a partir de la diferencia del precio del bien final (p) y el precio del insumo que es

ajustado a la inflación en una proporción (k). La solución a esta maximización es la

función de oferta óptima:

,,,,* Mpwqq (6)

donde 𝜎 es la varianza de la distribución de p, dado que se supone que la firma como

representativa de la oferta agregada Q conserva las propiedades de q. Por tanto, el

nivel óptimo de Q será:

,,,* MpwQQ (7)

Invirtiendo esta función se obtiene el margen esperado de la función de la variabilidad

del precio del producto final, el cual es:

QpwMM ,,, (8)

2. SEGUNDO ENFOQUE

Una segunda forma de analizar el margen de comercialización es identificar los

determinantes del margen. Un modelo de este tipo es el expuesto por Wohlgenant

(2001) (Tabla 3, casilla No 5). A partir de las diferentes demandas que intervienen en

el margen de comercialización, el autor propone el siguiente modelo:

Las variables endógenas del modelo incluyen las cantidades de la industria del

producto vendidas al por menor (Q ), el precio de venta al por menor (

P ), cantidades





19

de la industrial del producto vendidas en finca (Qf) precio en finca (Pf), cantidades

industriales comercializadas de los insumos (X). Las variables exógenas incluyen los

cambios en la demanda al por menor (Z), precio de los insumos comercializados (W),

otros cambios exógenos a la comercialización (T), cambios en la oferta del producto en

granja (C). Estas variables son unidas para establecer la forma estructural de las

ecuaciones de oferta y demanda:

YPDQrd , Demanda al por menor (9)

TWPPSQ frs ,,, Oferta al por menor (10)

TWPPDQ fffd ,,, Demanda de insumos en finca (11)

CPSQ fffs , Oferta de insumos en finca (12)

TWPPDX fxd ,,, Comercialización de demanda de insumos (13)

W exógeno Comercialización de oferta de insumos (14)

QQQ rsrd Equilibrio en la comercialización al por menor (15)

ffsfd QQQ Equilibrio en la comercialización en finca (16)

XXX ds Equilibrio en el mercado de comercialización de

insumos (17)

en donde los subíndices d y s, se refieren a demanda y oferta, respectivamente. Las

ecuaciones (9) y (10), describen la oferta y demanda de producto al por menor; las

ecuaciones (11) y (12), describen la demanda y la oferta de insumos en finca; las

ecuaciones (13) y (14) describen las condiciones de oferta y demanda de

comercialización de insumos; y las ecuaciones (15) al (17), indican las condiciones de

equilibrio.





20

La función de demanda del productor al por menor D se supone que es una función

de demanda marshalliana normal, teniendo en cuenta los efectos de sustitución e

ingreso ante cambios en los precios como reflejo en precio del bien propio. Los efectos

de los precios de bienes sustitutos, cambios en el ingreso, cambios en la población y

los cambios en los gustos de los consumidores son recogidos en la variable Y. Los

cambios en Y son capturados en términos de un vector que refleja el impacto de un

cambio en la demanda al por menor. Mientras que, las ecuaciones (10), (11), y (13)

son las funciones de oferta de la industria a precios de venta constante y la función de

demanda de la industria derivadas de la suma horizontal de las funciones individuales

de oferta de bienes finales y demanda insumos. Por otra parte, la ecuación (12) es la

función de oferta de los insumos que representa las funciones de oferta primaria

(bienes agrícolas) entendido como productores rurales.

En condiciones de regularidad (la curva de demanda inclinada hacia abajo y la de

oferta inclinada hacia arriba) habrá un equilibrio único para los valores de las variables

exógenas. En este equilibrio los valores de las variables endógenas y el margen de

comercialización son determinados por: (i) la diferencia entre el precio de venta al por

menor y el precio de venta del insumo en finca, o (ii) por el cociente entre el precio al

por menor al público y precio en finca. Fisher (1981) examina la incidencia de los

costos de comercialización en el precio agrícola como proporción de la suma de los

efectos sobre venta al por menor y en finca.

Wohlgenant (2001) también define el margen como una proporción del precio

percibido por los consumidores y cómo éste es trasmitido al precio en finca. Esta

hipótesis se puede expresar mediante la siguiente expresión:

ff PQQPM / (18)

donde QQ f / no necesariamente es constante sino variable según las condiciones

de mercado. Las diez primeras ecuaciones presentadas por Wohlgenant (2001)

representan en términos generales la venta al por menor, los precios en finca y las

cantidades; también cómo el margen de comercialización es determinado por





21

desplazamientos de las variables dependientes de las funciones de oferta y demanda:

W, Z, T y Qf.

frr QTWZPP ,,, (19)

fff QTWZPP ,,, (20)

fQTWZMM ,,, (21)

Cabe mencionar que, las últimas tres ecuaciones son similares a las obtenidas por Fox

(1951) y Waugh (1964), ya que éstas representan la relación existente entre el precio

de venta establecido para el bien final al detal24 y el precio establecido por la finca25.

La forma con la cual se obtienen las ecuaciones es a partir de las soluciones implícitas

de las ecuaciones (9), (10), (11), (14), (15), y (16) siendo constante Qf. Según

menciona Wohlgenant (2001) la “motivación para esta especificación del

acoplamiento entre la venta al por menor y los precios agrícolas es la naturaleza de la

producción agrícola, dado que los rezagos de la producción en finca y los cambios de

precio se deben a causas biológicas y a otras circunstancias naturales. De hecho, es

frecuente que la oferta de insumos de agrícolas se puede ver en función de los precios

rezagados”.

Lema y Lastra (2006) (Tabla 3 casilla No. 7) presentan un modelo reducido para

probar empíricamente los determinantes del margen de comercialización, mostrando

un modelo de oferta y demanda en un mercado competitivo, el cual es una forma

estilizada del modelo de Wohlgenant (2001). Se asume: (i) un mercado con dos

agentes, los productores de un insumo básico (ganadero), transformadores y

comercializadores del producto final; (ii) los mercados de insumos y productos son

competitivos; (iii) estos agentes maximizan beneficios; (iv) la oferta del insumo

básico (carne en canal) es exógeno; y (v) demanda del productor es derivada de la

demanda a nivel minorista (consumidor)26.

24 Precio percibido por los consumidores 25 Precio percibido por los productores 26 Lema, D. y F. Lastra, (2006), “Determinantes del margen de comercialización en el mercado de carne

vacuna: Argentina 1996-2006” Asociación Argentina de economía, septiembre, p 4.





22

El problema de maximización de los beneficios de la firma transformadora i es por

medio de la diferencia entre los ingresos totales y los costos totales asumidos por ésta

en el momento de producir el bien final. Así el problema de maximización será:

maxq

qpcappq zai , , (22)

donde, p es el precio minorista del kg de carne, q es la cantidad comercializada, pa es el

precio del insumo básico (precio recibido por el productor), a es la cantidad de insumo

básico vendida, pz es el vector de precios de los diferentes insumos comercialización y

c( pz ,q) es la función de costos variables del transformador.

Posteriormente, se asume que la función de transformación depende de coeficientes

fijos entre el insumo vendido por el ganadero y la carne que finalmente compra

consumidor, de la siguiente manera: kaq . Por tanto, al reemplazar dicha función de

transformación en el problema de maximización y factorizando la cantidad que se

producirá óptimamente (q) se obtiene:

maxq

qpcqk

pp zai ,1

(23)

De la ecuación anterior, se puede obtener el margen de precios, la cual se define como:

kpp a

1 (24)

De la primera derivada de la función de beneficios con respecto a la cantidad, se puede

encontrar que el margen es igual al costo marginal. Dicha revela la importancia de los

costos variables en el nivel óptimo de producción de tal forma que permita obtener un

mayor beneficio económico (así como un mayor margen de comercialización) y a su

vez un menor costo.





23

IV. MODELO E HIPÓTESIS

1. MODELO DEL TRABAJO

Como se mencionó previamente, el modelo propuesto por Lema y Lastra (2006)

realizan un análisis econométrico para dos estimaciones, para el periodo comprendido

entre 1996 y 2006. Dichas estimaciones se diferencias en la variable dependiente, las

cuales son: margen de comercialización y el precio percibido por el productor. Para tal

fin, utilizan tanto el valor presente como el primer rezago de las siguientes variables

explicativas: precios de los insumos (salarios, combustible), cantidades, actividad

económica, riesgo de volatilidad en precios, dummy de devaluación (a partir de febrero

del 2002), una variable de interacción entre las dos últimas y el primer rezago de la

variable dependiente. Los autores realizan las estimaciones tanto por Mínimos

Cuadrados Ordinarios como por SURE (Seemingly Unrelated Equations) de la cual

encuentran que:

i. Para la primera regresión (margen de comercialización), el nivel de actividad,

el riesgo en precios y el primer rezago del margen tienen un efecto positivo y

estadísticamente significativo. En cambio, la dummy asociada con la

devaluación tiene un efecto negativo en el margen de comercialización. Sin

embargo, mencionan que las variables que tienen un efecto positivo pero no

significativo estadísticamente son cantidad, primer rezago del precio del

combustible y primer rezago del salario. Ahora, las variables que tienen un

efecto negativo y no significativo son primer rezago de cantidad, primer

rezago de la actividad económica, precio del combustible y salario.

ii. La segunda estimación, las variables que tienen un efecto positivo y

significativo sobre la variable dependiente son la dummy, el primer rezago del

precio percibido por el productor y el precio de la carne en el mostrador.

Mientras que el primer rezago del precio de la carne en mostrador tiene un

efecto negativo y significativo estadísticamente. Cabe resaltar que las variables

que no son significativas y que tienen un efecto negativo son actividad

económica, precio del combustible, salarios (tanto rezagado como no





24

rezagado), riesgo en precios. En el caso de las variables que tienen un efecto

positivo pero no significativo son la cantidad producida (tanto en rezagada

como no rezagada), el primer rezago de la actividad económica así como del

precio del combustible.

En el presente documento, se retomará el modelo económico propuesto por Lema y

Lastra (2006) pero se estimará bajo series de tiempo a través de un VAR (Vector

Autorregresivo). Como me mencionará más adelante, en la estimación del modelo se

incluirán variables relevantes para el caso colombiano, tales como: número de

secuestros (el cual influye a la oferta de ganado en pie), y el volumen de exportaciones

a Venezuela, (debido a que pueden reducen la oferta del insumo básico en el país).

Con el fin de identificar los determinantes del margen y comprobar empíricamente esta

relación, se presenta un modelo de oferta y demanda en un mercado competitivo. Se

supone un mercado con dos tipos de agentes: los productores del insumo básico

(ganaderos que producen reces para sacrificio) y los transformadores (mataderos) y

comercializadores del producto final (carne). Se parte del supuesto que los agentes

maximizan beneficios y que los mercados de los insumos y productos están en

competencia perfecta, de tal forma que se vacían ambos mercados.

La función de beneficios del transformador (comercializador) es la diferencia entre el

valor del producto comercializado y el costo de producción del mismo. En este costo

de producción intervienen dos tipos de insumos, uno básico a (carne procedente del

sacrificio) y un segundo insumo de comercialización z (vector de insumos -transporte,

trabajo, empaques, etc.), para el cual se toma como aproximación el precio de carne

en canal, ya que recoge los costos en los cuales incurre el comercializador.

Para encontrar los determinantes del margen de comercialización en el sector ganadero

colombiano en el periodo t, asumiendo que existen n firmas idénticas en dicho sector

ya que todas son precio aceptantes (donde el precio es fijado por el mercado). El

problema consiste en maximizar los beneficios para el periodo t de dicho sector de la





25

siguiente manera (teniendo en cuenta, que bajo competencia perfecta es equivalente a

minimizar la función de costos):

maxNtq

t

N

t

z

t

N

t

a

t

N

t

N

tt xqpcapqp ,, , (25)

En este caso los precios están representados por: (i) N

tp representa el precio minorista

de la carne medida en kilogramos; (ii) a

tp , es el precio del insumo básico percibido

por el productor medido como kilogramos de ganado gordo; (iii) z

tp corresponde al

precio canal. Por su parte, las cantidades que vislumbra el modelo están representadas

por: (i) N

tq es la cantidad de carne que es comercializada para consumo humano; y (ii)

N

ta corresponde a la cantidad de insumo básico que es vendida (es decir, sacrificio).

Por último, tx son las variables exógenas asociadas a las exportaciones a Venezuela y

el stock de secuestros, quienes influyen en la función de costos variables del

transformador.

Retomando el supuesto realizado por Lema y Lastra (2006), para la función de

transformación de coeficientes fijos entre el kilo vivo de carne vendido por el

productor y la carne vendida al consumidor, entonces, la cantidad reducida es una

proporción fija k27 del insumo básico N

t

N

t kaq y se puede reescribir el problema de

la firma así:

maxNtq

t

N

t

z

t

N

ta

t

N

t

N

tt xqpck

qpqp ,, , (26)

Como se mencionó previamente, tanto las exportaciones a Venezuela como el stock de

los secuestros son incluidas en la ecuación como variables exógenas. Hecho que se

debe a que estas, no dependen de las decisiones del productor sino del contexto

político y socioeconómico del país.

27 En el caso colombiano, la proporción fija es del 70%. Es decir, por cada res sacrificada se obtiene el

70% de su peso en carne. Dentro del complemento (30%) son cachos, pesuñas, mondongo, piel, entre

otros.





26

Las condiciones de primer orden, del problema de maximización de la ecuación (26),

son:

0

,,

N

t

t

N

t

z

t

a

tN

tN

t

t

q

xqpc

k

pp

q

(27)

A continuación se muestra como el margen obtenido en el periodo t para el sector

ganadero en Colombia es igual al costo marginal (hecho que concuerda con lo

mencionado por Lema y Lastra (2006)):

N

t

t

N

t

z

t

a

tN

tq

xqpc

k

pp

,, (28)

Lo anterior, nos dice que el margen entre comercializadores y los productores

(ganaderos) es entonces una función de costos marginales de todo el sector y

dependerá de la forma funcional de la función de costo variable. De la misma manera,

cualquier variación del precio de alguno de los insumos de comercialización será

recogida en el modelo a través de: el vector de precios z

tp , las exportaciones a

Venezuela, o los secuestros.

Por otra parte, para una mejor comprensión del margen de comercialización se

estimará el precio del ganado gordo. Para ello, se tomará la función inversa de

demanda a nivel del transformador, a partir de la ecuación del margen y suponiendo

que el mercado está compuesto por n comercializadores idénticos para el periodo t.

2. HIPÓTESIS

Teniendo en cuenta la ecuación (28) y (29) y asumiendo que: (i) el comercializador y

el ganadero maximizan sus ganancias, (ii) los mercados de insumos y productos son

competitivos, (iii) la oferta del insumo básico es exógena, (iv) la tecnología tiene una

forma funcional tipo Leontief, dado que se supone que la función de transformación

tiene coeficientes fijos entre el kilo vivo de carne vendido por el productor y la carne

comercializada, entonces, la cantidad producida es una proporción fija del insumo

básico, (v) la función de costos es: homogénea, creciente y cóncava y (vi) el vector de





27

precios (z) es creciente y estrictamente convexo en el producto final. Bajo este

contexto, se espera que el Margen de Comercialización (diferencia entre el precio

minorista y precio percibido por el productor) dependa positivamente del costo

marginal, de las cantidades comercializadas, las exportaciones a Venezuela y PIB.

Mientras que, negativamente del índice de seguridad (como proxy de la violencia e

inseguridad nacional).

V. MÉTODO DE ESTIMACIÓN Y DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS

La presente sección se divide en cuatro partes. La primera subsección describe la

metodología utilizada en el proceso de estimación. La segunda, realiza una breve

descripción de los datos con respecto a la forma de cálculo y la fuente de información

de las variables. En la tercera parte, se encuentran el análisis gráfico de las series.

Finalmente, en la última se realiza el análisis de estacionariedad de acuerdo con las

pruebas estadísticas llevadas a cabo para cada una de las series utilizadas.

1. Metodología

El análisis se centrará en la ecuación (29), de la sección anterior, para encontrar los

determinantes del margen así como su impacto sobre el mismo. Para tal fin, se

estimará por el método del Vector de Autocorrelación (VAR). Dicho modelo permite

que la teoría económica defina las variables del modelo; pero son los datos los que

estipulan cuales son las variables que deben permanecer en el. Es necesario recodar

que en este tipo de modelamiento, se asume que todas las variables son endógenas; de

tal forma que cada una de las ecuaciones simultáneas permitirá que las variables

dependan entre ellas mutuamente tanto de sus rezagos como de las perturbaciones.

Bajo el modelo, se asume que las perturbaciones (choques) son ruido blanco aunque

es factible que los choques se encuentran correlacionados.

El modelo que se pretende estimar en el presente documento relaciona las nueve

variables definidas por Lema y Lastra (2006), así como las establecidas en la hipótesis

planteada previamente. La siguiente ecuación muestra las relaciones de dichas





28

variables:

1

1

1

1

1

1

1

1

1

99,1

89,1

79,1

69,1

59,1

49,1

39,1

29,1

19,1

98,1

88,1

78,1

68,1

58,1

48,1

38,1

28,1

18,1

97,1

87,1

77,1

67,1

57,1

47,1

37,1

27,1

17,1

96,1

86,1

76,1

66,1

56,1

46,1

36,1

26,1

16,1

95,1

85,1

75,1

65,1

55,1

45,1

35,1

25,1

15,1

94,1

84,1

74,1

64,1

54,1

44,1

34,1

24,1

14,1

93,1

83,1

73,1

63,1

53,1

43,1

33,1

23,1

13,1

92.1

82,1

72,1

62,1

52,1

42,1

32,1

22,1

12,1

91,1

81,1

71,1

61,1

51,1

41,1

31,1

21,1

11,1

09

08

07

06

05

04

03

02

01 argarg

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

Sec

LnPcons

LnPgordo

LnPcanal

tLnIndIndus

LnPacpm

LnXvenz

LnQcanal

enLnM

Sec

LnPcons

LnPgordo

LnPcanal

tLnIndIndus

LnPacpm

LnXvenz

LnQcanal

enLnM

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

t

Sec

LnPcons

LnPgordo

LnPcanal

tLnIndIndus

LnPacpm

LnXvenz

LnQcanal

enLnM

9

8

7

6

5

4

3

2

1

12

12

12

12

12

12

12

12

12

99,2

89,2

79,2

69,2

59,2

49,2

39,2

29,2

19,2

98,2

88,2

78,

68,2

58,2

48,2

38,2

28,2

18,2

97,2

87,2

77,2

67,2

57,2

47,2

37,2

27,2

17,2

96,2

86,2

76,2

66,2

56,2

46,2

36,2

26,2

16,2

95,2

85,2

75,2

65,2

55,2

45,2

35,2

25,2

15,2

94,2

84,2

74,2

64,2

54,2

44,2

34,2

24,2

14,2

93,2

83,2

73,2

63,2

53,2

43,2

33,2

23,2

13,2

92.2

82,2

72,2

62,2

52,2

42,2

32,2

22,2

12,2

91,2

81,2

71,2

61,2

51,2

41,2

31,2

21,2

11,2 arg

(29)

Dicha representación del modelo, ecuación (29), se puede estimar por: (i) Mínimos

Cuadrados Ordinarios (MCO), (ii) Máxima Verosimilitud y (iii) Mínimos Cuadrados

Generalizados (MCG). Según Judge (1988), la condición que se debe garantizar para

que el primer método de estimación y el segundo arrojen los mismos valores de los

coeficientes, es que las variables deben ser las mismas para cada una de las ecuaciones.

Cabe señalar que para diferenciar entre un modelo VAR y un modelo VEC, es

necesario determinar si existe: (i) la presencia de estacionariedad para cada una de las

variables y (ii) cointegración entre las variables, en este caso siendo como máximo 8

vectores de cointegración. Así mismo se deben realizar las pruebas de: (i)

Heteroscedasticidad, Normalidad y causalidad en el sentido de Granger

Es de resaltar que, se utilizará un modelo VAR debido a la simultaneidad en la

determinación de las relaciones entre las variables y la posible correlación entre los

errores, siguiendo en esto a Lema y Lastra (2006). Adicionalmente, son los datos los





29

que establecerán las variables que serán estimadas y analizadas tanto en modelo como

en el impulso respuesta.

2. Descripción de los datos

Los datos mensuales utilizados para la estimación del VAR para el periodo

comprendido entre enero del 1998 y diciembre del 2008, proceden de entidades tales

como: Fedegan, Dane, Ministerio de Agricultura-SIPSA, Fundación País Libre y

Banco de la República. A continuación se menciona la procedencia de cada una de las

variables utilizadas: a) DANE, para las cifras del índice de precios al consumidor y el

Índice de Precios al Productor Pecuario; b) Federación Nacional de Ganaderos

(FEDEGAN), para las cifras de producción mensual de res, exportaciones de carne de

res a Venezuela, precio ganado gordo y precio en canal; c) Fondo Libertad cifras de

secuestro, cuya fuente es el DAS; d) SIPSA – Ministerio de Agricultura y Desarrollo

Rural para las cifras de precios al consumidor; e) Ministerio de Minas y Energía para

cifras de precios del ACPM y f) Banco de la República para las cifras del Índice de

Producción Real de la Industria Manufacturera colombiana (con trilla).

Las variables que se utilizarán para estimar el VAR son:

LnPgordo: es logaritmo del precio percibido por el productor calculada por

FEDEGAN. Siendo este un indicador del precio del kg vivo de ganado vacuno.

Adicionalmente, con el fin de poder quitar las brechas inflacionarias y por ende

para facilitar la interpretación, la serie fue deflactada utilizando el Índice de

Precios al Productor Pecuario (IPPp) elaborado por el DANE.

LnPcons: corresponde al logaritmo del promedio de los precios de los

principales cortes de carne pagados por el consumidor 28 . Este precio fue

proporcionado por SIPSA, quien toma en cuenta el precio de los mismos de

algunas ciudades de Colombia (a saber: Armenia, Barranquilla, Bogotá, Cali,

28 Cortes de carnes de res más representativos que fueron utilizados por el presente documento con base

en la clasificación de SIPSA son: carne de primera, carne de segunda, lomo fino, molida, sin hueso,

lomo caracha y lomo redondo.





30

Cúcuta, Ibagué, Medellín, Pereira, Tunja y Villavicencio). Al igual que el

precio al productor, fue deflactada por el IPPp.

LnMargen: se asume que el coeficiente de transformación es unitario29, ya que

el logaritmo del margen se calcula como el logaritmo de la diferencia entre las

series del precio al consumidor (Pcons) y el precio percibido por el productor

(Pgordo). Cabe resaltar que, según Lema y Lastra (2006), “el margen se asume

como los costos marginales del comercializador de transformar un kilo de carne

del animal en un kilo de carne a nivel del consumidor, e incluye todas las

perdidas [mermas30] y recuperos implícitos [ganancias31] entre ambos extremos

de la cadena”.

LnPcanal: es el logaritmo del precio en canal de ganado vacuno. Se decidió

tomar este precio ya que recoge el precio de varios subproductos (cacho,

viseras, cascos, entre otros) y es el precio intermedio entre el precio al

consumidor y el precio pagado al productor. Esta serie fue deflactada por el

IPPp.

LnIndIndust: es el logaritmo del índice de producción industrial calculado por

el Banco de la República, utilizando la Muestra Mensual Manufacturera

elaborada por el DANE. Dado que las series trabajadas son datos mensuales,

este índice sirve como una proxy de la actividad económica. Es de aclarar que,

según lo mencionado por el Banco de la República, la base promedio del mes

es 2001, en el cual el valor es de 100.

LnPacpm: es el logaritmo del precio del ACPM que incluye la sobretasa

establecido por el Gobierno, dicho precio es obtenido del Ministerio de Minas

y Energía. Esta variable es de suma importancia, ya que es un determinante del

29 En el caso colombiano se supone que por cada animal sacrificado aproximadamente el 70% se

convierte en carne. 30 Perdidas de peso del animal durante los trayectos del lugar de producción (finca) al lugar del

sacrificio (matadero), igualmente también los causados por estrés en los mataderos. 31 Son generadas por la venta de cascos, huesos, cuero, hueso, viseras entre otros, al momento del

sacrificio.





31

margen que reciben los comercializadores deflactado por Índice de precios al

Productor (IPP) del DANE.

LnXvenz: corresponde al logaritmo de las cantidades de carne en kilos

exportadas a Venezuela proporcionada por FEDEGAN. A la luz de la teoría

económica las cantidades de carnes no exportadas afectarán el precio al

consumidor y por ende al margen de comercialización. Además, con el fin de

evitar el efecto tasa de cambio, se prefirió utilizar las cantidades y no los

precios.

LnQcanal: son el logaritmo de las cantidades de carne en kilos proveniente del

sacrificio obtenidas de FEDEGAN. Es de señalar que se excluyen las

cantidades exportadas a Venezuela.

Sec: Es el número de secuestrados que han sido reportados al DAS. Dado que

la inclusión de la variable es con el fin de determinar el efecto de la percepción

en seguridad sobre el margen de comercialización, se cree que incrementos en

los secuestros impactará negativamente en el margen.

Con el fin de estabilizar el valor independiente de la media se decide obtener el

logaritmo para cada una de las variables con excepción de la variable secuestro. En la

siguiente subsección se mostrarán las gráficas y análisis para cada una de las series.





32

3. Análisis gráfico

Gráfica 1

Logaritmo Natural Margen de Comercialización

La serie presentada anteriormente es el logaritmo natural de la serie original. En

términos de estadística descriptiva se puede mencionar que al deflactar el Margen de

Comercialización se obtienen en términos reales lo siguiente: que para el periodo

comprendido entre Enero de 1998 a Diciembre de 2008, presento un margen promedio

mensual en términos reales de $33.2, un rango de $9.96, el valor mínimo $27.82 en

el mes de marzo de 2000, lo cual es explicable porque un incremento en el sacrificio y

una fuerte caída en las exportaciones a Venezuela, incrementando la oferta de carne en

el país. El valor máximo del margen se en el mes de octubre de 2007 de $37.78,

explicado por un aumento de las exportaciones a Venezuela.

Como se puede observar en la Grafica No. 1, a partir de marzo de 2003 se presenta un

cambio en la tendencia de la serie del margen de comercialización, siendo creciente en

términos reales. En Colombia después de la crisis hipotecaria de 1997 no se han vuelto

a presentar periodos de recesión económica y esto explica en parte la tendencia

creciente de la serie.

3.32

3.36

3.40

3.44

3.48

3.52

3.56

3.60

3.64

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

LNMARGEN

Años





33

Gráfica 2

Logaritmo Natural Precio Ganado Gordo

Esta serie corresponde al logaritmo natural del Precio de Ganado Gordo, en términos

reales el precio del ganado gordo presento un precio mensual promedio para el periodo

de análisis de $18.23, un rango de $7.0, con un precio mínimo de $15.45 en el mes de

febrero de 2000, que es congruente con el caso de la variable anterior por exceso de

oferta y disminuciones grandes en las exportaciones a Venezuela. El precio máximo se

presentó durante el mes mayo de 2007, siendo de $21.77 en términos reales.

Al igual que la variable anterior, partir de marzo de 2003 para el precio de ganado

gordo se presenta un cambio en la tendencia de la serie, esto puede explicarse también,

que durante este periodo se presentó un incremento en el número de secuestrados en el

país, igualmente, Colombia entro en un periodo de retención de vientres para sacrificio

que restringe la oferta de carne en el país32.

32 Precio de Carne, leche y otros Subproductos,

http://www.fedegan.org.co/81fondonacionalproduccion.html , Oficina de Planeación FEDEGAN,

2.6

2.7

2.8

2.9

3.0

3.1

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

LNPGORDO

Años


http://www.fedegan.org.co/81fondonacionalproduccion.html




34

Gráfica 3

Logaritmo Natural Precio al Consumidor

Esta serie corresponde al logaritmo natural del Precio al Consumidor, en términos

reales el precio al consumidor presento un precio promedio mensual para el periodo de

análisis de $51.43, un rango de $ 15.32, con un precio mínimo de $ 42.78 en el mes de

marzo de 2000, al igual que en el caso de la variable Margen Comercialización,

también explicado por exceso de oferta y disminuciones grandes en las exportaciones a

Venezuela. El precio máximo se presentó durante el mes noviembre de 2007, siendo

de $58.10 en términos reales.

Se puede aseverar que el precio al consumidor reacciona de forma más lenta ante

cambios en la oferta de carne, mientras que el precio del ganado gordo reacciona más

prontamente ante estos cambios, en la oferta.

Esta variable tiene una fuerte correlación con el precio de ganado gordo y el margen de

comercialización.

3.75

3.80

3.85

3.90

3.95

4.00

4.05

4.10

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

LNPCONSUMIDOR

Años





35

Gráfica 4

Logaritmo Natural Producción de Carne Bovina en canal consumida en el país

Esta serie corresponde al logaritmo natural de la cantidad de carne consumida en el

país sin incluir las exportaciones expresada en kilo, en términos de kilos la cantidad de

carne producida en el país en promedio mensual para el periodo de análisis fue de

66,208,577 kilos de carne de ganado bovino, oscilo en un rango de 26,597,890 de

kilos, con una mínima de 53,985,370 de kilos en el mes de abril de 2003, el efecto de

esto se puede observar en las anteriores variables, que para este mes presentaron

incrementos significativos, la producción máxima fue de 80.583.260 kilos en el mes de

octubre de 2008.

Como se pude observar en la gráfica, la producción de carne en Colombia tiende a ser

constante, ya a oscilar en un rango, como se mencionó anteriormente el

comportamiento de esta variable está ligado al ciclo en que se encuentre el sacrificio,

bien sea de retención de vientres o liquidación de vientres. Sobre este ciclo se puede

decir que en promedio dura 7 años y que también pende de factores como el precio, el

inventario, la edad entre otros. 33

33 Modelos de pronóstico: La producción de ganado bovino Constanza Martínez; Agosto 13 de 2004;

https://www.dnp.gov.co/Portals/0/archivos/documentos/DEE/Seminarios_Econometria/4_Pron_Prod_G

anado_Bovino.pdf

17.75

17.80

17.85

17.90

17.95

18.00

18.05

18.10

18.15

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

LNQCANAL

Años





36

Gráfica 5

Logaritmo Natural de las Exportaciones de carne en canal a Venezuela

Esta serie corresponde al logaritmo natural de la cantidad de carne en canal exportada

a Venezuela expresada en kilos, en términos de kilos la cantidad de carne exportada

en promedio mensual para el periodo de análisis fue de 694.749 kilos de carne de

ganado bovino, oscilo en un rango de 3.833.380 de kilos, el mes de menos

exportaciones fue en noviembre de 2002, lo cual se explica en gran parte por las

restricciones a las exportaciones de ganado en pie y en carne a Venezuela y el mal

comienzo de las relaciones entre los presidentes Chaves y Uribe. En el mes de mayo de

1998 se presenta el mayor volumen de exportación a Venezuela con 3.836.139,7 kilos.

Como se puede observar en la gráfica, las exportaciones a Venezuela presenta un

punto de inflexión en mayo de 2001, de ahí en adelante cambia su tendencia pero

presenta periodos de desaceleración en marcados por las discusiones de los presidentes

Uribe y Chaves, que terminaban con cierre de las fronteras entre los dos países, hacia

finales del periodo de estudio se empiezan a generar los graves problemas cambiarios

en Venezuela.

12

13

14

15

16

17

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

LNXVENZ

Años





37

Gráfica 6

Número de Secuestrados

El comportamiento de los secuestros tiene una tendencia a la baja, presentándose en el

mes de marzo de 2000 el mayor número de secuestrados en el país con 425, es de

recordar que durante esta época se encontraba la zona de distención en plenas

negociaciones con la guerrilla de las FARC, tiempo en el cual esta era una modalidad

muy arraigada en el delinquir de la guerrilla. Es de recordar que en esa época las

FARC habían expedido la Resolución 001 en la cual pedían ingresos a las empresas y

personas que podían contribuir a su causa, en caso que no colaboraran eran

secuestrados.

Con la terminación de la zona de distención el volumen de secuestrados en el país

disminuyo.

4. Pruebas de estacionaridad

Una serie es estacionaria se define como una serie que se caracteriza cuando el primer

y segundo momento no dependen del tiempo, es decir que la media, la varianza y la

0

100

200

300

400

500

98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08

SECUESTROS

Años





38

covarianza no dependen de este. Lo anterior, implica que si la serie presenta un

incremento en un momento determinado del tiempo, está en el futuro convergerá a los

valores cercanos o iguales a la media. Por otro lado, cuando la serie es no estacionaria

se afecta la estimación de los parámetros [Guerrero 2003, pag. 158]; esto quiere decir,

que al realizar la estimación no es válida la interpretación de los resultados cuando se

utiliza los modelos teóricos fundamentaos. Es de señalar que, los coeficientes siguen

siendo insesgados y consistentes; pero se genera una subestimación de la varianza

afectando el pronóstico realizado.

Como se pudo apreciar en cada una de las gráficas mostradas previamente, las series

aparentemente tienen un comportamiento no estacionario. Para poder probar dicha

afirmación, se realizaron los autocorrelogramas y las pruebas de raíz unitaria, para

cada una de las series. Cómo se puede ver en el Apéndice 1, los autocorrelogramas

muestran una caída lenta en cada uno de los valores a medida que se incrementan los

rezagos. Sin embargo, como mencionan los libros de series de tiempo [Montenegro

(2005) y Guerrero (2003), entre otros], se requiere la realización de pruebas de

estacionariedad con el fin de encontrar evidencia estadística que soporte la no

estacionariedad de las series.

Para el ejercicio del presente trabajo, se realizaron dos tipos de pruebas. La primera

que se utilizó, fue la elaborada por Dickey y Fuller (1979). Por otra parte, dado que

algunas series no tuvieron una conclusión clara, se realizó la prueba de raíz unitaria

desarrollada por Eliott, Rothenberg y Stock (1996) – ERS–quienes retoman lo

desarrollado por Dickey y Fuller, pero bajo Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG)

posterior al extraer la tendencia de la serie.

Los resultados obtenidos al realizar el test de Dickey-Fuller mencionan que a un nivel

de significancia del 5% existe evidencia estadística para no rechazar la hipótesis nula

de presencia de raíz unitaria para la mayoría de las series. Es decir, todas las series son

no estacionarias con excepción de secuestros. Bajo este mismo test, el análisis de la

serie de LnQcanal no es concluyente, así se realiza el test ERS. El resultado obtenido

por dicho test es que si tiene raíz unitaria a un nivel de significancia del 5%.





39

Es de señalar que de acuerdo con el test de Dickey-Fuller, el proceso generador de

datos de la mayoría de la series es sin constante ni tendencia. La serie que presenta una

excepción en dicho proceso es la de secuestros, la cual se caracteriza por tener tanto

intercepto como tendencia. Se evidencia que todos los residuales cumplen con los

supuestos de los autores, ya que los residuales son ruidos blancos para cada una de las

pruebas. Para observar los resultados, ver Apéndice 2.

VI. RESULTADOS

1. Estimación

Como se mencionó anteriormente, las series presentan raíz unitaria con excepción de

la variable secuestros (Ver Apéndice 2). Siguiendo la metodología propuesta por Lema

y Lastra se utilizaron todas las variables anteriormente mencionada; sin embargo, los

modelos no cumplían con los supuestos mencionados por la teoría económica (relación

y concordancia de las variables) o econométrica (sobre todo en términos de la

estabilidad del modelo) hecho que motivo la exclusión de las variables que no tuvieran

significancia económica. En razón de lo anterior, se decidió reducir las variables y

tomar las que mejor explican el Margen de Comercialización.

Las variables que se utilizaron para explicar el Margen de Comercialización son el

Logaritmo Natural de Margen (LnMargen), el Logaritmo Natural de las Exportaciones

a Venezuela, el Logaritmo Natural del Índice Industrial (LnIND) y el nivel de

Secuestros.

Posterior a identificar el modelo econométrico adecuado tanto económica como

econométricamente, se realizaron las pruebas de cointegración. A pesar de que hay

indicios de al menos un vector de cointegración y que la teoría econométrica del

Modelo del VAR en niveles es compatible con variables no estacionarias, cointegradas

o no, se optó por realizar el Modelo VAR.

A continuación se muestra la salida del VAR del mejor modelo estimado para los datos

utilizados.





40

Tabla 1

Estimaciones del modelo VAR

Dado que en el presente documento es importante el análisis de la estimación de la

ecuación del margen, se muestran los determinantes estimados en la siguiente

ecuación:

12)04.0(

1)03.0(

12-t05)-5.5E(

1-t05)-4.7E(

12)004.0(

1)002.0(

12)05.0(

1)06.0()03.0(

0.110.02secuestros06-2.15E.Secuestros05-.12E1

008.0002.0arg03.0arg75.021.0 arg

tt

ttttt

LnIndIndLnIndInd

LnxvenezuLnxvenezuenLnmenLmmenLnm

Al tratar de explicar el comportamiento actual del Margen de Comercialización se

encontró que las variables: exportaciones a Venezuela, el índice Industrial y el margen

de comercialización, rezagadas un periodo previo tienen un efecto positivo sobre esté.





41

Los secuestros no resultaron significativos al tratar de explicar el comportamiento en

ningún rezago. Lo anterior se podría explicar debido que al parecer los ganaderos

aprenden a manejar el tema de seguridad. Así, incrementos en los secuestros,

estadísticamente hablando, no causa efecto sobre el margen.

2. Pruebas del modelo

Prueba de estabilidad del modelo:

Con el fin de determinar si el modelo era estable según la econometría, se procedió a

realizar la prueba de estabilidad. A continuación se muestra la salida:

Tabla 2

Polinomio de Raíces características

Como todos los valores de “Root”( eigen valores) son menores que 1, el sistema es

estacionario y estable. Así, se tiene que, el VAR satisface la condición de estabilidad.





42

Test de Causalidad de Granger

La siguiente tabla resume la prueba de causalidad en el sentido de Granger. Como se

puede notar, a un nivel de significancia del 5%, Lnmargen no es causada en el sentido

de Granger ni por las exportaciones a Venenzuela ni por los secuestros. Es decir, los

rezagos de las exportaciones no explican significativamente a la variable margen de

comercialización (ni a su pasado). Sin embargo, el pasado del índice industrial si causa

en el sentido de Granger a la variable Lnmargen. Para ver las salidas de la prueba,

consulte el Apendice 3.

Tabla 3

Resumen del test de Granger

Fuente: Elaboración propia

Test de Exclusión

Tabla 4

Test de Wald

A un nivel de significancia del 5%, según el test de Wald, se rechaza la hipótesis nula

para el primer rezago. Es decir, la inclusión de ese rezago es significativo tanto

individual como conjuntamente en el VAR.

Variable Dependiente LNDMARGEN LNINDINDUST LNXVENZ SECUESTRO

LNDMARGEN - SI NO NO

LNINDINDUST NO - NO SI

LNXVENZ NO NO - NO

SECUESTRO NO SI NO -

Analisis realizado a un nivel de significancia del 5%

NO:No causa en el sentido de Granger a la variable

Variable Independiente





43

Prueba de longitud de Rezago

Como dos de los cuatro criterios seleccionaron el rezago 1 como optimo, éste será el

que se utilice para la prueba de cointegración. Igualmente, dada la naturaleza de la

serie, puesto que las series son mensuales y existe la posibilidad de efecto estacional,

razón por la cual se incluyó el rezago 12, que representa el efecto estacional de un año

atrás.

Tabla 5

Criterio de Longitud de rezago





44

Test de Residuales del VAR

Tabla 6

Autocorrelación

Dado que menos del 5% de las barras se encuentran por fuera del intervalo de

confianza. Por tanto, se puede concluir que no existe autocorrelación significativa.

Test de Breusch Godfrey (LM)

A un nivel de significancia del 5%, se puede analizar que a partir del 18 rezago, no se

rechaza la hipótesis nula. Es decir, existe ausencia de autocorrelación hasta el rezago

18. Así con las pruebas sobre los residuos puedo concluir que los errores son ruido

blanco.

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNDMARGEN,LNDMARGEN(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNDMARGEN,LNXVENZ(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNDMARGEN,SECUESTROS(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNDMARGEN,LNINDINDUST(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNXVENZ,LNDMARGEN(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNXVENZ,LNXVENZ(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNXVENZ,SECUESTROS(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNXVENZ,LNINDINDUST(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(SECUESTROS,LNDMARGEN(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(SECUESTROS,LNXVENZ(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(SECUESTROS,SECUESTROS(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(SECUESTROS,LNINDINDUST(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNINDINDUST,LNDMARGEN(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNINDINDUST,LNXVENZ(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNINDINDUST,SECUESTROS(-i))

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

.6

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Cor(LNINDINDUST,LNINDINDUST(-i))

Autocorrelations with 2 Std.Err. Bounds





45

Tabla 7

Test de Correlación serial de los residuales

Test de Heteroscedasticidad de White

Tabla 8

Test de Heteroscedasticidad

Teniendo en cuenta el test conjunto, a un nivel de significancia del 5%, existe

evidencia estadística para no rechazar la hipótesis nula. Es decir, los residuos son

homoscedásticos.





46

3. Impulso respuesta

Posterior a la estimación y realización de pruebas, se quiso saber el impacto que tenía

sobre cada una de las variables una modificación en una de ellas, manteniendo lo

demás constante. El siguiente cuadro muestra los impulso respuestas, generado para el

modelo previamente mostrado:

Tabla 9

Impulso Repuesta

Con base a lo mostrado previamente, se analizan el impacto de las variables

económicas y sociales: lnmargen, exportaciones netas, índice Industrial y secuestros

sobre el margen de comercialización (lnmargen). En el caso de la primera, un

incremento de una desviación estándar del lnmargen genera un incremento simultáneo

en el lnmargen, sin embargo en el largo plazo retornará al equilibrio inicial

manteniendo las demás variables constantes. Así mismo, se puede apreciar que a partir

del periodo 14 se sitúa por debajo de su equilibrio. Por su parte, un incremento de una

-.01

.00

.01

.02

.03

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNMARGEN to LNMARGEN

-.01

.00

.01

.02

.03

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNMARGEN to LNXVENZ

-.01

.00

.01

.02

.03

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNMARGEN to SECUESTROS

-.01

.00

.01

.02

.03

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNMARGEN to LNINDINDUST

-.2

-.1

.0

.1

.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNXVENZ to LNMARGEN

-.2

-.1

.0

.1

.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNXVENZ to LNXVENZ

-.2

-.1

.0

.1

.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNXVENZ to SECUESTROS

-.2

-.1

.0

.1

.2

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNXVENZ to LNINDINDUST

-20

-10

0

10

20

30

40

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of SECUESTROS to LNMARGEN

-20

-10

0

10

20

30

40

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of SECUESTROS to LNXVENZ

-20

-10

0

10

20

30

40

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of SECUESTROS to SECUESTROS

-20

-10

0

10

20

30

40

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of SECUESTROS to LNINDINDUST

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNINDINDUST to LNMARGEN

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNINDINDUST to LNXVENZ

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNINDINDUST to SECUESTROS

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

2 4 6 8 10 12 14 16 18

Response of LNINDINDUST to LNINDINDUST

Response to Cholesky One S.D. Innov ations ± 2 S.E.





47

desviación estándar en las Exportaciones a Venezuela aumenta el Margen de

Comercialización levemente; en el periodo 10 presenta una baja pero a partir del

periodo 14 incrementa nuevamente al nivel que causo el incremento de las

exportaciones. Mientras que, un incremento de una desviación estándar en el índice

industrial, disminuye el Margen de Comercialización inicialmente pero después del

periodo 12 lo vuelve a su nivel original. Finalmente, un aumento de los secuestros en

una desviación estándar las disminuye el margen de comercialización pero a partir del

periodo 5 vuelve a su nivel original.

Dado que el modelo se retroalimenta en el tiempo, a continuación se analiza como la

variable lnmargen afecta a las demás. En el caso de las exportaciones, debido a un

incremento de una desviación estándar del lnmargen se genera un crecimiento lento y

pausado en el LnXvenz que se mantiene a lo largo de la serie, pero después de periodo

14 lo hace situarse por debajo de su media. Es posible que mejoras en el margen evite

la exportación de carne a Venezuela.

Con respecto, a la variable secuestros, un incremento de una desviación estándar del

lnmargen simultáneamente genera una disminución en éstos, pero a medida que se

incrementa el lnmargen se incrementan el volumen de secuestros. Lo anterior, se puede

explicar en tanto que los comercializadores se hacen más susceptibles a ser

secuestrados o pagar más vacuna o armarse. Cabe resaltar que la serie de secuestros no

corresponde únicamente a ganaderos.

Un incremento de una desviación estándar en las Exportaciones a Venezuela

incrementa el volumen de Exportaciones a Venezuela fuertemente. La caída de este

nuevo volumen se da de forma lenta y durante el tiempo de análisis no retorna a su

nivel original. Un aumento en una desviación estándar en los secuestros disminuye las

Exportaciones a Venezuela y después del periodo 14 vuelven a su nivel original. Un

incremento de una desviación estándar crece el volumen de Exportaciones a

Venezuela, pero vuelve a su nivel original rápidamente. Un aumento de una desviación

estándar en la variable Secuestros incrementa el nivel de Secuestros pero en los

siguientes periodos disminuye rápidamente, es posible que se refuerce la seguridad en

las zonas donde se presente secuestros. Un incremento de una desviación estándar





48

disminuye el volumen el volumen de secuestros pero este retorna levemente al nivel

inicial.

VII. CONCLUSIONES

En Colombia hay poco estudios referentes a mecanismos de trasmisión de precios del

productos a precios del consumidor, este trabajo es un intento de explicar los

determinantes del margen de comercialización.

Durante el periodo de análisis se presentaron restricciones al comercio de carne bovina

con Venezuela, gracias acontecimientos políticos. Dichas restricciones conllevaron a

un aumento de la oferta acompañado de bajas en el nivel de precios, que como se

mencionó su efecto no es inmediato.

Como se pudo evidenciar, los determinantes del margen de comercialización que

tienen un efecto positivo pero rezagado son: índice industrial, exportaciones a

Venezuela y el rezago inmediatamente anterior del margen de comercialización. Razón

que motiva la realización de políticas por parte del Gobierno, que permitan

incrementos en el comercio internacional del bien final. Hecho que puede generar

incrementos no sólo en la ganadería sino en los otros sectores que hacen parte de la

fase de producción.

El comercializador fija sus expectativas a corto plazo, esto es evidenciado por ser

significativo el margen rezagado un periodo. Sin embargo, es importante recalcar que

el rezagado número 12 (meses) no es estadísticamente significativo. Hecho que no era

de esperarse, dado que económicamente es posible que el margen de un año previo

genere incentivos para incrementar el volumen carne comercializada.

Por otro lado, se encontró que los secuestros, tal y como se esperaba, impactan

negativamente al margen de comercialización pero con un mes de rezago de diferencia.

Hecho que según la argumentación realizada a lo largo del documento, se debe al

incremento en el riesgo que perciben los comercializadores. Sin embargo, cuando se

evalúa el impacto de dicha variable pero con 12 meses de rezago de diferencia, dicho





49

resultado se modifica. Una de las posibles explicaciones del mismo, es el hecho que

los ganaderos y demás actores de la cadena de distribución se acostumbren al

fenómeno y no basen sus decisiones en los efectos de la violencia e inseguridad.

Lo anterior, muestra un aspecto sumamente importante, ya que es una evidencia de la

necesidad de mayor seguridad nacional; pero pone en relieve la necesidad de

implementación de políticas complementarias que motiven y promuevan tanto la

seguridad como la inversión en infraestructura.

Como se mencionó a lo largo del trabajo y siguiendo la metodología propuesta por

Lema y Lastra para el caso argentino, se evidencia el comportamiento del margen de

comercialización para Colombia tiene mayor importancia el comportamiento de la

economía del país, que variables como la oferta de carne (Qcanal) y los costos

(PACPM), que al momento de realizar la modelación no resultaron significativas.





50

VIII. BIBLIOGRAFÍA

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10. Montenegro A., 2010, “Análisis de series de tiempo”. Pontificia Universidad

Javeriana.

11. Vargas, J., Restrepo, E., y Leal, A., 1999. “La estructura de comercialización y

sacrificio del ganado gordo en Colombia”. CEGA-FEDEGAN

12. Waugh, F., 1964, “Demand and price analysis: some examples from agriculture”,

Technical Bulletin No. 1316 (U.S. Department of Agriculture, Washington, D.C.).

13. Wohlgenant, M., 2001, “Marketing Margins: Empirical Analysis” Handbook of

Agricultural Economics, Volume 1.

Waugh, EV. (1964), "Demand and price analysis", Technical Bulletin No. 1316 (U.S. Department of Agriculture,





51

IX. GLOSARIO

Cadena Productiva: Conjunto de agentes económicos que participan directamente en

la producción, transformación y en el traslado hasta el mercado de realización de un

mismo producto agropecuario".(Duruflé, Fabre y Young. Traducido por IICA). Es un

sistema constituido por actores interrelacionados y por una sucesión de operaciones de

producción, transformación y comercialización de un producto o grupo de productos

en un entorno determinado.

Sistema de Producción Silvopastoril: Este es un sistema de producción de

agroforestería pecuaria que combina los pastos para ganadería con árboles y arbustos,

que busca una carga mayor de animales por hectáreas con manejos más favorables con

el medio ambiente, por la compactación del suelo.

Margen de Comercialización: Diferencia entre precio percibido por el consumidor y el

precio de ganado gordo

Precio Ganado Gordo: es el precio percibido por el productor (ganadero) por el

ganado vivo antes de ser sacrificado

Ganado gordo: Es el ganado vivo en pie con destino al sacrificio o a la exportación.

Ganaderos Productores: Son ganaderos cebadores que han decidido diversificar sus

redes de intermediación sus redes de intermediación y por ello han establecidos

acuerdos con los frigomataderos para realizar ventas en canal. La característica

principal de estos ganaderos es su explotación es de forma intensiva, y están en

condiciones de hacer evaluaciones técnicas y económicas a sus fincas.

Mercado de canales: Después del sacrificio se obtienen canales y medias canales para

producir cortes.34

Producción Doble Propósito: Son aquellos animales que se destinan a la producción

de leche y carne

34 Estudio de Diagnostico y Estrategia de Negociación para el Tratamiento de los Productos de la

Cadena Carne de Res de Colombia en las Negociaciones Agrícolas en la OMC y ALCA, Angelica

Maria Londoño Triana y Nidian Mireya Pinzón Ruiz, p,25, 2002





52

Subasta Ganadera: La subasta es un sistema de comercialización de ganado bovino,

mediante la colocación de un precio base sobre kilogramo en pié donde la libre

competencia de PUJAS permite adjudicar en la pista al mejor postor un determinado

lote

APENDICE 1 Tabla 10

“Autocorrelogramas de las series”

Margen De Comercialización

Precio de Acpm Con Impuesto

Pcanal

Precio al Consumidor





53

Pgordo

Índice Industrial

Qcanal

Xvenezuela





54

Secuestros

APENDICE 2

1. Pruebas de Raíz Unitaria

Tabla 11

“Pruebas de raíz unitaria”

Convensiones

1: Todo

2: Constante

3: Nada

Variable Modelo I(0) I(1) I(2)

LNMARGEN 3 NO SI NO

LNPCANAL 3 NO SI NO

LNPCONSUMIDOR 3 NO SI NO

LNPGORDO 3 NO SI NO

LNQCANAL ? NO SI NO

LNXVEN* 3 NO SI NO

DIFSECUES - SI NO NO

SECUESTROS 1 SI NO NO

LNINDINDUST 3 NO SI NO

LNDACPMTX* 3 NO SI NO

+ Todo, constante

DF-ADF

PGD

* Requirió realizar ADF para poder

encontrar que los residuales eran ruido

Variable Modelo I(0) I(1) I(2)

LNMARGEN 1 SI NO NO

LNPCANAL 1 NO SI SI

LNPCONSUMIOR 1 NO SI SI

LNPGORO 1 NO SI NO

LNQCANAL* 1 NO SI SI

LNXVEN* 1 NO SI NO

DIFSECUES NO NO NO

SECUESTROS 1 SI SI SI

LNINDINDUST 1 NO SI NO

LNDACPMTX* 1 NO SI SI

ERS





55

APENDICE 3

“Cointegración”

De acuerdo con los test, es posible que exista un vector de cointegración (test de traza).

Sin embargo, según el test de máximo valor propio existe al menos un vector de

cointegración. A pesar que hay indicios de cointegración y dado que un VAR en

niveles es compatible con variables no estacionarias, cointegradas o no, se optó por

realizar el modelo VAR .





56

Test de Causalidad de Granger

FIRMA DEL ESTUDIANTE:

_________________________________

CARLOS ANDRES BENITEZ PINZON

__________________________

FECHA


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