INTRODUCCIÓN

El huevo de gallina es la fuente de proteína más completa y barata del sector pecuario en México, y por el precio competitivo es la proteína animal más accesible en el mercado mexicano (Luis-Rojas et al. 2019). De 1994 a 2021 el consumo per cápita pasó de 16.7 a 23.7 kg y la tasa de crecimiento media anual (TCMA) fue 2.08 % (UNA, 2021). El crecimiento de consumo per cápita de huevo en México, a pesar de la volatilidad del mismo, se explica por el precio competitivo con respecto a otras fuentes de proteína. La Comisión Nacional de Salarios Mínimos (CONASAMI) acordó en 141.71 $MXN el salario mínimo general para el año 2021 (CONASAMI, 2021), dicho monto mostró que, en la zona centro de México, podían adquirirse 4.2 kg de huevo o 2.83, 1.21 y 1.42 kg de carne de pollo, cerdo y res. Lo que indicó que la proteína del huevo continúa siendo la más barata.

Las principales entidades productoras en México son Jalisco (55.84 %), Puebla (12.77 %), Sonora (7.88 %), región de la Comarca Lagunera (Durango y Coahuila) (5.12 %), Yucatán (4.92 %) del total nacional (UNA, 2022). 

Los costos de alimentación, empaque y mano de obra, son tres de los insumos más importantes en la producción de huevo, representando el 63.4 %, 5.7 % y 4.4 % respectivamente (UNA, 2022). 

De acuerdo con García-Mata et al. (2003), la inestabilidad y volatilidad de los precios que caracteriza a los mercados de productos agropecuarios se explican por qué la demanda derivada y la oferta primaria son típicamente inelásticas, la oferta es parcialmente dependiente de procesos aleatorios (clima, enfermedades, entre otros) es frecuentemente de naturaleza estacional y por qué los productores y acopiadores primarios deben usar los precios esperados para la toma de decisiones y las expectativas introducen cambios sistemáticos en los precios y cantidades. 

Separar los componentes que generan las fluctuaciones características de los precios es importante, ya que permite conocer la naturaleza de la fluctuación, determina si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatorias y permite aislar y estudiar cada uno de sus componentes (Martínez-Jiménez y García-Salazar 2020).

El estudio tiene por objetivo el desarrollar un modelo de Suavizamiento de promedios móviles de series de tiempo para analizar las fluctuaciones características de los precios promedios de huevo blanco al consumidor en el Valle de México (PPHBC) y cuantificar las fluctuaciones estacionales, cíclicas y aleatorias de dichos precios. La hipótesis de trabajo que se plantea es que el componente estacional, cíclico y aleatorio son los factores que explican preponderantemente la fluctuación del PPHBC ocurridos recientemente en el Valle de México.

MATERIALES Y MÉTODOS

Para conocer el comportamiento de los PPHBC y calcular sus componentes, se utilizó una serie histórica de precios mensuales de huevo blanco al consumidor de la Central de Abastos de la Ciudad de México (CEDA-CDMX), considerada como la más grande del mundo y punto de referencia de los precios al consumidor y al mayoreo a nivel nacional (SADER 2023), así como los proporcionados por la Unión Nacional de Avicultores (UNA) y el Sistema Nacional de Información de Mercados (SNIIM) de la Secretaría de Economía (SE). La serie de los PPHBC comprende un periodo de 22 años (enero de 2000 a diciembre de 2022), dichos precios están expresados en pesos mexicanos nominales por kilogramo ($MXN kg-¹).

Si se asume que P_t=(P₁,P₂,P₃…,P_n), es una serie de tiempo de los PPHBC, entonces, el enfoque univariado de series históricas, plantea que una serie histórica (P_t=f (t))  de precios, está constituida por cuatro componentes, Tendencia (T), Variación Estacional (E), Fluctuaciones Cíclicas (C) y Movimiento Irregular o aleatorio (I).

La separación de los cuatro componentes se considera independiente entre sí, lo cual implica que su estimación será sucesiva más que bien simultánea (García-Mata et al. 2003), por lo que cada componente se relaciona de multiplicativa de la siguiente manera: 

Donde PPHBC_tα es el Precio promedio de huevo blanco al consumidor en México, para el mes t en el año α, expresado en términos reales, T_tα es el componente de Tendencia, E_tα es el componente estacional, C_tα es el componente cíclico e I_tαes el componente irregular o aleatorio.
 

El método de Suavizamiento de promedios móviles de series de tiempo

Tiene la propiedad de reducir la variación de un conjunto de datos, y consiste en emplear movimientos de orden apropiado para separar las variaciones cíclicas, estacionales e irregulares y dejar solamente el movimiento de tendencia.

Dada que la serie PPHBC_tα está expresada en meses, y debido a que la media móvil de doce meses caen entre meses sucesivos (junio y julio) en lugar de en el centro del mes, entonces, se calcula el promedio móvil centrado de doce meses, de la siguiente manera;
 

En este estudio se considera un periodo de veintidós años ( t= 1,2,3,…n = 22) con doce meses cada año (α = 1,2 ,3…m = 12 ).

Para estimar las fluctuaciones de los precios, provocados por la estacionalidad de los precios de huevo blanco, primero es necesario obtener los precios reales del huevo (PPRHBC_tα), para eliminar el efecto de la inflación sobre los precios corrientes, esto se obtuvo dividiendo el precio nominal (corriente) entre el índice nacional de precios al consumidor, base 2da quincena de julio 2018=100, proporcionada por el Banco de México (Ecuación 3).

El cálculo del Índice estacional (IE), se estimó con el método de porcentaje del movimiento medio, dicho índice indica el porcentaje de cada mes en función del mes típico de cada año (valor promedio anual) (García-Mata et al. 2003). Para obtener el IE, primero se calculó el precio promedio de las observaciones mensuales de cada año (ecuación 4), enseguida se calculó el precio relativo, el cual se obtiene dividiendo el precio real del mes ???? en el año ???? entre el precio promedio calculado en la ecuación (5), esto multiplicado por 100 (Martínez-Jiménez y García-Salazar 2020).
 

El IE mensual (????????????), se obtiene con los datos anteriores, a través de la división la suma de los precios relativos respectivos mensuales de cada año entre el número total de años del periodo analizado (22), como se indica en la ecuación (6). 

Enseguida se divide el precio real de cada mes (PPRHBC_tα) entre su IE correspondiente (IE_tα) para desestacionalizar el precio del huevo blanco (PD_tα) del mes ???? en el año ????, tal como se indica en la ecuación (7).

Para el cálculo del componente de tendencia (T), García-Mata (2003), plantea que se puede obtener por medio de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), este método supone que la tendencia puede representarse gráficamente por medio de una línea matemática de mejor ajuste, asumiendo que precio previamente desestacionalizado contiene el componente de tendencia (T_tα) y el error aleatorio (u_tα).

Para el presente estudio, se estimó a través de una función polinomial, donde el precio desestacionalizado (PD_tα) es la variable dependiente, y la independiente es el tiempo (x) ecuación (8).
 

Después de realizar la estimación de la ecuación 8, se genera una nueva serie (CI), resultado del cociente del precio desestacionalizado (PD_tα) entre el componente de tendencia (T_tα)
 

Con los datos de la nueva serie, producto de la ecuación (9), se obtuvo el componente cíclico (C_tα), mediante el promedio móvil centrado de doce meses, esto es:

Donde t son los meses del año (t = 1, 2, 3 , …T=13), los resultados de la nueva serie suavizada, permiten conocer el comportamiento cíclico y en consecuencia la duración del mismo.

RESULTADOS

La volatilidad del precio de huevo blanco al consumidor en México

La serie indica una fuerte volatilidad en los precios del huevo blanco al consumidor en la central de abasto de la Ciudad de México, dicho precio es el punto de partida para los precios a nivel nacional, en el mes de julio del año 2000 se registró un precio mínimo de 8.13 pesos por kg y un precio máximo de 541% mayor al precio mínimo en el mes de julio de 2022.

El valor elevado del coeficiente de variación (42.35 %) denota presencia de alta volatilidad en los precios, esto se explica en gran medida por el entorno de inflación en alimentos, dado que, hasta la primera quincena del mes de enero de 2022, la inflación a tasa anual se ubicó en 7.9 %, además del impacto de la influenza aviar en 47 de 57 estados de los Estados Unidos de América (EE.UU.), que obligó el sacrificio de 57.9 millones de aves, ocasionando el contrabando hormiga de México a los EE.UU. (El País, 2023) y en consecuencia un incremento desmedido de los precios de este alimento para los consumidores nacionales (Tabla 1). 

 

Componente Estacional (CE)

El CE muestra el incremento o disminución porcentual que produce el CE en cada mes del año. El IE alcanza sus valores máximos de diciembre a enero, coincidiendo con los meses de inicio del invierno, respectivamente; es decir, son los meses en que disminuye la oferta de huevo en el mercado, lo cual hace que el CE manifieste su mayor impacto sobre el precio. 

Los precios de huevo blanco al consumidor, presentaron una marcada estacionalidad a lo largo del año, misma que es producto de las condiciones climáticas que hay a lo largo del año lo cual repercute en el proceso biológico que sufren las gallinas, esto trae como consecuencia variaciones en la oferta, misma que repercute en los precios al consumidor de huevo blanco en la CDMX.

En épocas de otoño – invierno, principalmente al inicio del mes de marzo, el precio se mantiene 6.32 % por arriba de la media ya que es la temporada donde las gallinas reducen su producción debido al frío que se presenta en esas épocas y a su vez en el mes de junio presenta un mínimo de 9.13 % por debajo de la media, esto se debe a que la producción aumenta, debido a las condiciones favorables que se presenta en las épocas de primavera – verano, donde las gallinas aumenta su producción (Figura 1).
 

La existencia del CE en el precio del huevo blanco al consumidor en el Valle de México está presente en las fluctuaciones características de los precios. La presencia de estacionalidad en el precio se explica por las características fisiológicas y climatológicas propias de las aves, que requieren de horas calor para la postura y en consecuencia en la óptima producción de los huevos, así como de la uniformidad en la demanda por el mercado interno a lo largo del año. Por lo tanto, no es posible incidir y mitigar dicho efecto, aunque pudieran existir otras alternativas para disminuir el impacto de la volatilidad del precio de dicho producto. 

La variación estacional de los PRHBC, oscilan en 20 % por arriba y 15 % por debajo de del precio promedio, sin embargo, se encontró que existen datos atípicos (aberrantes) que salen de dicho rango, como los presentado en el mes de mayo de 2012, donde se observa una caída del 33% por debajo del precio promedio, mientras que en el mes de abril de 2020 se observa un incremento del 29.6 % por arriba, en el primer caso se debió a un exceso de oferta, que hizo que el precio disminuyera, mientras que en el segundo caso, se debió al inicio del confinamiento por pandemia COVID-19 en México, ocasionando compras de pánico, arrastrando el precio de este alimento al alza. (Figura 2).
 

Componente de Tendencia (T)

La serie PPHBP muestra tendencia al alza, enmascarada por una marcada estacionalidad, producto de las condiciones climáticas a lo largo del año (García-Mata et al. 2003) (Figura 3).
 

Se calcularon los parámetros  mediante Mínimos cuadrados Ordinarios, este método proporciona intervalos pequeños de error, debido a que el método los minimiza. Para que se considere un modelo moderado, se deben incluir aquellos parámetros cuya estadística t absoluta sea mayor que 2 o los p-values sean menores a 0.05. Por lo tanto, los estimadores, betas son altamente significativos.

El coeficiente de Determinación (R² = 0.706), indica que el modelo de regresión explica el 70.6 % de la varianza de la variable “Y” (PRHBC), por lo que se intuye que, si se agregan más variables al modelo, este valor puede aumentar, disminuyendo la varianza de la variable dependiente. Dado que el valor absoluto de la F calculada (155.76) es mayor que la F de tablas, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que la variable “Y” (PRHBC), depende de la variable “X” (tiempo), es decir es altamente significativo (Tabla 2).

Componente Cíclico (CC)

Se presentan los meses relevantes que definen la existencia de ciclos en el comportamiento de los PRHBC. Se observa que el CC también está presente en los precios del huevo blanco. Para los precios de la central de abastos de la Ciudad de México, los puntos máximos del ciclo se presentan en meses de enero - junio; y los mínimos en los meses de julio-diciembre. 

La duración de un ciclo en la fluctuación del precio va de un máximo a un mínimo; o bien, de un mínimo a un máximo; con base en esto, en el periodo de 2000 a 2022 se observan 8 ciclos completos para los precios del Valle de México: el primero va de mayo de 2001 a enero de 2002, el segundo va de enero de 2004 a marzo de 2006 y; finalmente, el octavo ciclo va de abril de 2020 a octubre de 2021. En promedio, la duración del ciclo fue de 34 meses (2 años 10 meses) (Tabla 3). 

 

En relación con las estrategias para enfrentar los ciclos en las fluctuaciones características de los precios de los productos avícolas en México, nace la Unión Nacional de Avicultores (UNA) en 1958, organismo encargado de estudiar e implementar todas las medidas necesarias para la solución de los problemas técnicos, económicos y sociales relacionados con la producción y distribución avícola de México (UNA, 2022).

La existencia de ciclos en el caso de los precios del huevo para plato está estrechamente relacionada con la variación de los precios de los insumos. En productos como el huevo para plato, cerca del 63.4 % de los costos de producción están dolarizados, lo cual causa que los costos de las materias primas aumenten y tan pronto como les sea posible, los productores, trasladan el costo de la alimentación al consumidor final (Luis-Rojas et al. 2019).

En el mercado de huevo para plato, la planeación de la producción de huevo y pollo a través de la compra de granos a productores nacionales e internacionales de manera regulada a través de cupos de importación, así como la integración vertical y el progreso tecnológico de la avicultura mexicana han sido factores importantes, para que los costos unitarios disminuyan, por lo que la oferta es desplazada más rápido que la demanda por población e ingreso.

La mejora genética del ave, ha hecho capaz a la avicultura producir mayor volumen de producto con la misma cantidad de alimento y por lo tanto con el mismo costo total y menor costo unitario. El cambio tecnológico en esta actividad, contribuye que los PPRHC presenten una tendencia a la baja en términos reales de los precios, sin embargo, el componente irregular (enfermedades, terremotos, inflación, etc.) alteran los precios a nivel de productor y en consecuencia al consumidor, vulnerando la planeación agropecuaria.
 

CONCLUSIONES

El análisis de los precios al consumidor de huevo blanco en el Valle de México, indica la presencia del CE, Tendencia al alza y del CC en la serie de tiempo acorde a lo planteado por los componentes del precio de productos agrícolas. La volatilidad de los PPHBC tiene efectos nocivos sobre la canasta básica de la población de clase media y baja en el Valle de México, toda vez que este alimento es la fuente de proteína más completa y barata del sector pecuario en México, y por el precio competitivo es la proteína animal más accesible en el mercado mexicano, de ahí la necesidad de conocer dichos componentes para sugerir políticas que permitan evitar y enfrentar los componentes estacional y cíclico del precio al consumidor de huevo blanco para plato en el Valle de México.

BIBLIOGRAFIA 

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García-Mata, R., García-Salazar J. A., y García-Sánchez, R. C., (2003). Teoría del Mercado de Productos Agrícolas. Instituto de Socioeco¬nomía, Estadística e Informática, Programa de Postgrado en Economía. Colegio de Postgraduados. Montecillo, Texcoco Edo de México. 382 p.

Luis-Rojas, S., García-Sánchez, R.C., García-Mata, R., Arana-Coronado, O.A., González-Estrada A., (2019). Metodología Box - Jenkins para pronosticar los precios de huevo blanco pagados al productor en México, Agrociencia 53 (6): 911-925. https://www.agrociencia-colpos.org/index.php/agrociencia/article/view/1853/1850

Martínez-Jiménez, A., & García-Salazar, J.A., (2020). Volatilidad de precios en el sector frutícola: El caso de la naranja. Acta Universitaria, 30(e2513). doi: http://doi.org/10.15174.au.2020.2513

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