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Volatilidad Excesiva y sus Efectos
Maximo Torero
[email protected]
SEGURIDAD ALIMENTARIA EN UN CONTEXTO DE ALTA VOLATILIDAD DE PRECIOS DE
ALIMENTOS Y BAJA PRODUCTIVIDAD EN AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE: RETOS Y
OPORTUNIDADES
EXPO GUADALAJARA 27 Y 28 DE MARZO DEL 2014
La Presentación
• Una definición de volatilidad excesiva
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
consumidores
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
productores
• ¿Qué se puede hacer?
La Presentación
• Una definición de volatilidad excesiva
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
consumidores
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
productores
• ¿Qué se puede hacer?
¿Cómo se mide la volatilidad?
Modelling
realized
variability
Modelando
la variabilidad
realizada
(no condicionada)
(unconditional)
Variance of log
returns
Coefficient of
variation from mean
or trend 𝒑
Modelling risk and uncertainty (on future price changes)
Modelando el riesgo y la incertidumbre (en cambios en precios a
futuro) (conditional-dynamic)
(condicionada-dinámica)
Conditional volatility (GARCH)
𝑞
Implied volatility
Extreme
quantile analysis
𝑝
𝑝𝑡
𝑉 = 𝑉𝑎𝑟 log
𝑝𝑡−1
𝑉𝑎𝑟 pt − 𝑝
𝑉=
𝑝
Constant time trend
of prices does not
cause any bias.
Using CPI deflated
prices or detrended
prices avoids bias due
to inflation or longterm trends.
Volatility 𝜎𝑛2 conditional on past
volatilities and long-term
volatility 𝑉𝐿
Perception of the
market about
future volatility
(price risk)
Return higher
than the 𝛼quantile (NEXQ
model)
Gilbert and Morgan
(2010)
Bellemare (2011);
Huchet-Bourdon
(2011)
Rapsomanikis and Mugera
(2011); Hernandez et al. (2013)
Prakash (2011)
Martins-Filho et
al. (2012)
2
𝛼𝑖 𝑢𝑛−𝑖
+
𝜎𝑛2 = 𝛾𝑉𝐿 +
𝑖=1
2
𝛽𝑖 𝜎𝑛−𝑖
C = f(𝜎 2 , ⋅)
r > q 𝛼 𝑋_𝑡)
𝑖=1
Midiendo Volatilidad Excesiva de
Precios
• NEXQ (Nonparametric Extreme Quantile Model) es usado para medir
periodos de volatilidad excesiva [www.foodsecurityportal.org/excessivefood-price-variability-early-warning-system-launched]
• Primero se estima un modelo dinámico de la evolución diaria de
retornos utilizando información de precios desde 1954. El modelo es
totalmente no paramétrico donde la media y variancia puede cambiar a
lo largo del tiempo.
• Segundo se combina el modelo con la teoría de valores extremos para
estimar los quantiles de alto orden de las series de retornos permitiendo
clasificar cada retorno como extremadamente altos o no.
• Finalmente, los periodos de volatilidad excesiva se identifican utilizando
un test estadístico binomial aplicado a la frecuencia de ocurrencia de los
valores extremos dentro de una ventana de 60 días.
Periodos de Volatilidad Excesiva de Precios
2014
Please note Days of Excessive volatility for 2014 are through March 2014
Note: This figure shows the results of a model of the dynamic evolution of daily returns based on historical data going back to 1954 (known as the Nonparametric
Extreme Quantile (NEXQ) Model). This model is then combined with extreme value theory to estimate higher-order quantiles of the return series, allowing for classification
of any particular realized return (that is, effective return in the futures market) as extremely high or not. A period of time characterized by extreme price variation
(volatility) is a period of time in which we observe a large number of extreme positive returns. An extreme positive return is defined to be a return that exceeds a certain
pre-established threshold. This threshold is taken to be a high order (95%) conditional quantile, (i.e. a value of return that is exceeded with low probability: 5 %). One or
two such returns do not necessarily indicate a period of excessive volatility. Periods of excessive volatility are identified based a statistical test applied to the number of
times the extreme value occurs in a window of consecutive 60 days.
Source: Martins-Filho, Torero, and Yao 2010. See details at http://www.foodsecurityportal.org/soft-wheat-price-volatility-alert-mechanism
.
¿Qué esta pasando hoy?
La Presentación
• Una definición de volatilidad excesiva
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
consumidores
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
productores
• ¿Qué se puede hacer?
Efectos sobre los consumidores
¿Existe evidencia empírica de la relación entre volatilidad de los
principales productos agrícolas y el bienestar de los consumidores?
Problemas:
•
El bienestar de los consumidores es difícil de medir dados los efectos
de ingreso asociados a cambios en precios.
•
Es común en países en desarrollo que los consumidores también son
productores agrícolas
•
Los modelos de evolución dinámica de la volatilidad condicional
normalmente se basan en modelos estocásticos muy restrictivos.
Midiendo los efectos sobre precios relativos
Se estima el siguiente modelo no paramétrico:
𝑌𝑡𝑗𝐹 = 𝐺
1
h2
rt−1,…, rt−p , Wtj + αj + Utj
para t = p + 1, … , T, j = 1, … , J
Donde:
𝑌𝑡𝑗𝐹 es la proporción relativo del share del índice de precios asociada al elemento F de la canasta de
consume j,
𝐺 . : 𝑅 → 0,1) es una función vínculo desconocida,
1
h2 . ) es la volatilidad no condicionada de el proceso de retornos del producto y {et} es un proceso
independiente y idénticamente distribuido con media cero y variancia uno.
Wti = Xj Zt Vtj ) es un vector que contiene variables que varían en el tiempo y/o país (precios de
petróleo, índice mensual de actividad económica, importaciones, M1),
αj efectos fijos a nivel de país y
Utj representa las realizaciones de un proceso estocástico distribuido independiente e idénticamente
que subsume a εt .
El impacto de la volatilidad excesiva de trigo
en pan y cereales
* Indica nivel de significancia al nivel de 0.95
La Presentación
• Una definición de volatilidad excesiva
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
consumidores
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
productores
• ¿Qué se puede hacer?
Un modelo simple para medir la
relación
• Se asume que los productores son tomadores
de precios, una función de costos, y que los
precios se distribuyen aleatoriamente se
obtiene la siguiente relación,
• Existe una relación monotónicamente
creciente entre la volatilidad ( ) y las
perdidas esperadas de los productores.
Porqué la volatilidad excesiva es un
problema?
• Incrementa las perdidas de los productores
• Una menor volatilidad implica un reducción de la
mala asignación de insumos.
• Incrementa la posibilidad de mayores retornos en
el corto plazo
La Presentación
• Una definición de volatilidad excesiva
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
consumidores
• Efectos de la volatilidad excesiva sobre los
productores
• ¿Qué se puede hacer?
¿Qué se puede hacer?
• En el corto y mediano plazo: Coberturas
estratégicas basadas en mecanismos de mercado
para hacer frente a la volatilidad excesiva
• En el mediano y largo plazo: Medidas para
incrementar la productividad, sostenibilidad y
resiliencia de la agricultura especialmente para los
más vulnerables
Coberturas estratégicas basadas en el
Mercado
• En países con bolsas de productos básicos bien
integrados: mecanismos de coberturas financieras y
coberturas de productos físicos, que integrarán la
protección de precio con acuerdo de importación y/o
exportación pueden ser más factibles
• En países que no tienen esto: es importante primero
construir los arreglos institucionales necesarios para
promover instrumentos de gestión del riesgo financiero
• Importante considerar el uso de instrumentos de riesgo
para clima y catástrofes
Cuba
Mexico
Bolsas de Productos en
la Región
The Bahamas
Dominican
Republic
Belize
Jamaica
Guatemala
Haiti
Honduras
El Salvador
Guyana
Nicaragua
Costa Rica
Panama
Colombia
Venezuela
Suriname
French Guiana
Ecuador
Peru
Brazil
Bolivia
Paraguay
Size of Commodity. Exchanges
Chile
Argentina
High and very High volume
Medium/ Low volume
Low volumes
Very low or non-functioning
Source: Ferreira Lamas (2008) and WDI (2007)
Uruguay
More than one [1]
Commodity. Exchange
19
Medidas para incrementar la
productividad, sostenibilidad y resiliencia
de la agricultura
Producción
Cadena de Valor
Procesamiento
I&D
Extensión inaprop.
Calidad y acceso a
insumos
Baja productividad
Producción no
vinculada a la
demanda
Mala
infraestructura de
caminos y puertos
Falta de cadenas
de
almacenamiento
Perdidas post
cosecha
Bajo
procesamiento
Baja calidad
Bajos retornos
Baja utilización de
capacidad
Marketing
Mala
infraestructura
Falta de
estándares
Falta de
información
apropiada de
precios
Principales problemas
Problema 1: Heterogeneidad de los pequeños
y medianos productores
Problema 2: Acceso a infraestructura
Problema 3: Identificar las fallas de Mercado y
buscar soluciones, lograr
economías de escala, y priorizar
Problema 4: Replicar soluciones validadas
21
Posibles soluciones
Problema 1: Heterogeneidad
=> Usar una tipología
=> Usar fronteras estocásticas
Problema 2: Acceso a infraestructura
=> Priorización
=> Complementariedades
=> Concepto de corredores
Problema 3: Soluciones a fallas de Mercado y ES
=> Arreglos contractuales y AP
Problema 4: Replicando soluciones
=> Evaluación de impacto y tipología
Un ejemplo para capturar
la heterogeneidad
Ventajas de la tipología de microregiones
Proyectos productivos
diferenciados de acuerdo a las
necesidades y problemas
Transferencias
condicionadas y programas
nutricionales
Cuáles son las principales diferencias
entre los hogares de alta y baja
eficiencia en el área?
Typología
Diagnóstico del
mapa de
pobreza
Alto potencial y baja
eficiencia promedio
Bajo potencial y baja
eficiencia promedio
Areas de alta pobreza
Areas de alta pobreza
La inclusión de características
socioeconómicas y de acceso en el
análisis permite identificar cuellos
de botella en áreas de alto
potencial pero baja o media
eficiencia
Potencial productivo y eficiencia
en base a características de
Mercado, socioeconómicas,
biofísicas y de acceso.
24
Pasos
(1)…
Criterio de focalización
basado en eficiencia
Data
Costo
estimado de
acceso al
mercado
Capas
geográficas
FPP:
Potencial
agrícola
Insumos Outputs,
benficios
Eficiencia en
beneficios
agrícolas
Variable Z
1
.4
Variable X
Group 1
Group 2
Cumulative Density
Group 2
.7
.1
.8
.2
Group 1
0
Density
Caractériscias de los
suelos,condiciones
biofísicas, características
socioeconómicas, activos,
acceso a mercados,
genero, etc.
.9
.3
Información:
4
6
8
values X
10
12
0
2
4
6
Values Z
8
10
Criterio de asignacion
por eficiencia
Combinando (2)…
Diferentes dimensiones
de focalización
Criterio de asignación
por equidad
La tipología
combina
todos los
criterios
Ejemplo para reducir fallas de mercado
Como incrementar economías de escala:
Arreglos contractuales
Modelo 1
Modelo 3
Mercados
dinámicos /
exportación, super.
Mercados
dinámicos /
exportación, super.
Procesadora de
alimentos
Cooperativa de
Asociaciones
Asoc 1
Gran
productor
Mediano
Mediano
Mediano
Asoc 2
Asoc 3
Como incrementar economías de escala:
Arreglos contractuales
Modelo 1
Modelo 3
Mercados
dinámicos /
exportación, super.
Mercados
dinámicos /
exportación, super.
Procesadora de
alimentos
Cooperativa de
Asociaciones
Asoc 1
Gran
productor
Asoc 2
Mediano
Mediano
Mediano
Pequeños
29
Asoc 3
Arreglos contractuales
• Costo de monitoreo
• Formación de clubs
• Abuso de poder
monopsónico
• Desarrollo de asociaciones de
productores y productos atados
• Esquemas de precios
• Esquemas de precios con
incentivos en productividad y
estándares de calidad
• Estándares de calidad
• Definición conjunta de calidad
• Acceso a crédito –
• Modelo de garantías
doble rescate (ransom)
• Productividad
• Claros incentivos de precios
Comentarios Finales
• Volatilidad es algo normal en la agricultura, el
problema es la volatilidad excesiva - NEXQ
• Desde el 2013 no hemos enfrentado periodos de
volatilidad excesiva
• La volatilidad excesiva claramente afecta productores
pero también a consumidores
• Hay que diferenciar políticas de corto, mediano y
largo plazo y los objetivos para incrementar la
resiliencia a la volatilidad excesiva