En el corazón del Agronegocio contemporáneo, la gestión del riesgo de precio es una prioridad fundamental. Desde el campo hasta el mercado, los empresarios en la cadena de suministro —agricultores, comerciantes, procesadores y exportadores— enfrentan una volatilidad de precios constante, especialmente en commodities como el café, el maíz, la soya o el trigo. Para mitigar estos riesgos, se emplean herramientas como las coberturas financieras, y es aquí donde la Ciencia de Datos se vuelve crucial, especialmente en el mantenimiento y análisis de las matrices de cobertura.
¿Qué es el Riesgo de Precio Plano?
El ‘precio plano’ (flat price) es el precio completo de una commodity, que incluye tanto el precio del mercado de futuros como la base (diferencia entre el precio local y el de futuros). El riesgo de precio plano se refiere a la exposición que tiene un actor a fluctuaciones del precio total de una commodity, lo que puede afectar márgenes, ingresos y costos.
Matrices de Cobertura: Estructura del Riesgo
Las matrices de cobertura son herramientas analíticas que permiten visualizar y controlar las posiciones de riesgo a lo largo de una cadena de suministro. Funcionan como un mapa que muestra quién tiene qué tipo de riesgo y en qué magnitud, desde el agricultor que vende a precio fijo, hasta el exportador que asegura márgenes con futuros y opciones.
El Papel de la Ciencia de Datos
La ciencia de datos permite automatizar, mantener y optimizar estas matrices de forma eficiente. Aquí te mostramos cómo:
1. Consolidación de Datos Multifuente
La cadena de valor en los Agronegocios genera datos desde múltiples fuentes: contratos de compra-venta, posiciones en mercados de futuros, datos de producción y logística, entre otros. Los científicos de datos desarrollan pipelines para integrar estos datos en una única vista coherente y estructurada.
2. Modelado de Posiciones y Exposiciones
Mediante modelos estadísticos y reglas de negocio, se calculan las exposiciones netas y brutas de cada parte. Por ejemplo, si un comerciante ha comprado grano físico a precio fijo, pero no ha vendido futuros para cubrirse, la matriz refleja una exposición neta al precio plano.
3. Tracking del Riesgo: Del Agricultor al Hedger
Con algoritmos de seguimiento, se puede rastrear cómo se transfiere el riesgo a través de contratos. Por ejemplo:
- El agricultor vende a precio fijo a un acopiador.
- El acopiador asume ese riesgo y puede cubrirlo en el mercado de futuros.
- El riesgo pasa a través de la cadena, y cada paso puede registrarse en la matriz.
Gracias a la analítica avanzada, los equipos de gestión de riesgos pueden ver no solo la exposición en tiempo real, sino también el origen del riesgo: ¿Viene de una compra física? ¿De una posición descubierta? ¿De una base incierta?
4. Alertas y Simulación de Escenarios
Mediante machine learning y modelos de sensibilidad, se generan alertas automáticas ante desviaciones relevantes o acumulación de riesgo en puntos críticos. También se simulan escenarios como caídas del precio internacional, cambios en bases locales, o modificaciones en los flujos logísticos.
5. Visualización Dinámica y Toma de Decisiones
Se construyen dashboards interactivos con herramientas como Power BI o Tableau, donde las matrices de cobertura se pueden visualizar por región, producto, tipo de operación o tipo de riesgo. Esto empodera a los tomadores de decisiones para actuar rápidamente y ajustar sus estrategias.
La Ciencia de Datos ha transformado la manera en que las empresas de Agronegocios gestionan su exposición al riesgo de precios. Al mantener matrices de cobertura vivas y actualizadas, y al rastrear el flujo del riesgo desde el productor hasta el mercado, no solo se mejora la eficiencia operativa, sino que se protege el valor económico de toda la cadena.
En un entorno donde el clima, la política y los mercados cambian constantemente, la capacidad de entender y actuar sobre los datos es una ventaja competitiva.
Referencias Sugeridas
Bao, C., Li, J., Wu, D. (2022). Different Types of Risk Matrices and Typical Applications. In: Risk Matrix. Innovation in Risk Analysis. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-1480-5_2
Naruetharadhol, P. et al (2022). Innovative price-setting approaches to high-value products: A pricing
method for agribusiness farmers. Heliyon, 8 https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10726
