Integraci��n vertical en las empresas yerbateras y tealeras argentinas : variables que afectan el comportamiento de las firmas en sus decisiones de integraci��n vertical

El sector de la yerba mate y el t�� en la Argentina tiene una larga historia en las provincias de Misiones y Corrientes. Esta historia siempre tiene como protagonista a la gran cantidad de productores, la industria y las autoridades pol��ticas. Hace a��os entre estos actores se observa un fen��meno que es la integraci��n vertical hacia la producci��n primaria por parte de las industrias. Dicho fen��meno genera preocupaci��n en los eslabones inferiores y a la vez genera una interesante ��rea para estudiar el comportamiento de la organizaci��n vertical de las empresas. El objetivo del presente trabajo es determinar las variables que explican la integraci��n vertical de las empresas. Para esto se realiz�� un an��lisis de los aportes te��ricos de los costos de transacci��n, costos de agencia e incertidumbre como principales fuentes que explicar��an este fen��meno. En base a datos de 82 encuestas realizadas a empresas se estimaron modelos econom��tricos mediante el modelo Tobit, con el fin de cuantificar los efectos de las variables. Los resultados comprobaron que las empresas realizan una comparaci��n entre costos de agencia vs. costos de transacci��n; costos de producci��n interna vs. precio pagado por comprar; incertidumbre de producci��n interna vs. la externa. Adem��s, los factores de incertidumbre en las ventas y abastecimiento juegan otro rol importante en el nivel de integraci��n. Se esperaba que la incertidumbre en las ventas disminuyera la integraci��n de las empresas y generara una integraci��n parcial, logr��ndose resultados opuestos. Esto ��ltimo deja una interesante ��rea de investigaci��n posterior: el efecto del riesgo en la integraci��n parcial de las empresas. Finalmente la integraci��n actual de las empresas y la tendencia a aumentarla, deja en claro las diferencias en la eficiencia entre el sector primario y la industria en el desarrollo de la actividad agr��cola en com��n

Impacto de la inversi��n tecnol��gica y de la demanda externa sobre la producci��n y competitividad de la uva en el Per�� : per��odo 1961-2011

Las mejoras en la tecnolog��a, se logran a partir de la innovaci��n tecnol��gica, aplicando los productos del sistema cient��fico tecnol��gico para desarrollar nuevos procesos y productos en una cadena agroalimentaria. La construcci��n de competitividad requiere de la combinaci��n de ventajas comparativas y competitivas, siendo la innovaci��n un elemento indispensable para la creaci��n de ventajas competitivas y competitividad genuina. El sector de la uva en el Per�� viene experimentando un crecimiento sostenido de sus exportaciones del mismo modo que lo vienen haciendo otros commodities agropecuarios. Sin embargo, se desconoce si este crecimiento se sostiene sobre la creaci��n de ventajas competitivas del sector a partir de procesos de innovaci��n o si el crecimiento responde principalmente a factores heredados. En base a esto el objetivo de la investigaci��n consisti�� en determinar la relaci��n del impacto de la inversi��n tecnol��gica y demanda externa sobre la producci��n y la competitividad del sector de la uva en el Per��, periodo 1961 - 2011. Para el logro del objetivo se utiliz�� una combinaci��n de metodolog��as cualitativas (Diamante de Porter y Matriz FODA) y cuantitativa mediante el ��ndice de Ventajas Comparativas Rebeladas y dos modelos econom��tricos. Mediante un enfoque sist��mico se registr�� la ventaja competitiva del sector de la uva encontrando las principales caracter��sticas del ambiente externo y ambiente interno que determinan la condici��n de productor y exportador del sector de la uva peruana. Mediante el ��ndice de Ventaja Comparativa Revelada se observ�� la ventaja comparativa como exportador que presenta Per�� en el periodo analizado. Las ventajas comparativas que presenta la uva peruana se basan en el clima de las zonas productoras, en el relativamente bajo costo de la mano de obra y su ubicaci��n en Am��rica del Sur, que le permite entrar en contraestaci��n a los mercados del Hemisferio Norte. Respecto a las ventajas competitivas, se observa un desarrollo incipiente a partir de la inversi��n tecnol��gica que impacta en el rendimiento del cultivo y en la buena calidad de la uva y se destac�� la importancia de la pol��tica comercial de Per�� basada en la apertura externa, raz��n por la cual los principales bienes de capital e insumos son importados. Los modelos econom��tricos uniecuacionales mostraron una relaci��n positiva entre las variables inversi��n en tecnolog��a y demanda externa respecto a la producci��n y la competitividad para el periodo analizado. El sector se encuentra en un camino hacia la construcci��n de la competitividad del sector, situ��ndose en las etapas 1 y 2 que se corresponde con: la competitividad impulsada por los factores, y la etapa de competitividad impulsada por la inversi��n. Se advierte un bajo nivel de innovaci��n que podr��a poner en juego la competitividad en el largo plazo, teniendo en cuenta las exigencias crecientes de los mercados que demandan el producto.

Promedio bayesiano de modelos para la predicci��n del consumo m��ximo de ox��geno en deportistas con datos de no-ejercicio

Hist��ricamente, los modelos de no-ejercicio para predecir el consumo m��ximo de ox��geno (VO2max) han sido construidos mediante regresi��n lineal frecuentista, usando t��cnicas est��ndar de selecci��n de modelos. Sin embargo, existe incertidumbre acerca de la estructura estad��stica en el proceso de selecci��n del modelo. En este estudio se propuso construir un modelo de no-ejercicio para predecir el VO2max en deportistas orientados al rendimiento, considerando la incertidumbre de modelo a trav��s del Promedio Bayesiano de Modelos (BMA). Un objetivo adicional fue comparar la performance predictiva del BMA con las de los modelos derivados de varias t��cnicas frecuentistas usuales de selecci��n de variables. Con tal fin, se implement�� un submuestreo aleatorio estratificado repetido. Los datos incluyeron observaciones de la variable respuesta (en L��min-1), as�� como registros de G��nero, Deporte, Edad, Peso, Talla e ��ndice de masa corporal (BMI) (Edad = 22.1 �� 4.9 a��os, media �� SD; n = 272). Se propuso una clasificaci��n de deportes con el objetivo de incluirla dentro del proceso de construcci��n del modelo: Combate, Juego, Resistencia 1 y Resistencia 2. El enfoque BMA se implement�� en base a dos m��todos: Occam's window y Composici��n de Modelo mediante el m��todo de Monte Carlo con Cadenas de Markov (MC��). Se observaron discrepancias en la selecci��n de variables entre los procedimientos frecuentistas. Ambos m��todos de BMA produjeron resultados muy similares. Los modelos que incluyeron G��nero y las variables dummies para Resistencia 1 y Resistencia 2 acumularon virtualmente toda la probabilidad de modelo a posteriori. El Peso fue el predictor continuo con la m��s alta probabilidad de inclusi��n a posteriori (menor a 0.8). Las combinaciones de variables que involucraron predictores con un alto nivel de multicolinealidad fueron desacreditadas. Los modelos con sustancial contribuci��n para el BMA presentaron un ajuste apreciable (R�� ajustado menor a 0.8). Entre los modelos seleccionados por estrategias frecuentistas, el obtenido mediante el m��todo de regresi��n por pasos (Stepwise regression method) con alfa igual a 0.05 fue el m��s respaldado por los datos, en t��rminos de probabilidad de modelo a posteriori. En concordancia con la literatura, el BMA tuvo mejor performance predictiva de los datos fuera de la muestra que los modelos seleccionados por t��cnicas frecuentistas, medida por la cobertura del intervalo de predicci��n de 90 por ciento. La clasificaci��n de deportes revel�� resultados consistentes.

Inferencia bayesiana sobre los par��metros de dispersi��n gen��ticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desaf��os m��s importantes en el marco de los MAM es la estimaci��n de los par��metros de dispersi��n o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones te��ricas y metodol��gicas con relaci��n a la estimaci��n de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementaci��n del an��lisis bayesiano jer��rquico v��a el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificaci��n conjugada diferente para la distribuci��n a priori de la matriz de covarianza gen��tica, basada en la distribuci��n Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperpar��metros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulaci��n estoc��stica, y produjo estimaciones precisas de los par��metros gen��ticos, con menores errores est��ndares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulaci��n alternativa del MAM que incluye un par��metro de correlaci��n ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimaci��n basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimaci��n del par��metro de correlaci��n con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por ��ltimo, se considera el problema de la estimaci��n de CVC en una poblaci��n multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterog��nea para los valores de cr��a. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposici��n de la matriz de covarianza gen��tica es equivalente al que deriva de la teor��a gen��tica cuantitativa. Adem��s, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementaci��n de un an��lisis bayesiano jer��rquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con ��xito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Modelos animales para caracteres con efectos maternos, madres no identificadas e informaci��n incompleta

La evaluaci��n gen��tica para caracteres de crecimiento pre - destete requiere ajustar modelos animales con efectos maternos (MAM). Tanto la estimaci��n param��trica de la variabilidad como la evaluaci��n gen��tica mediante MAM son realizadas empleando datos de campo, muchos de los cuales no poseen informaci��n completa para todas las variables explicativas maternas. Es com��n no contar con la identificaci��n de madres (biol��gicas y/o receptoras), de abuelas maternas y, consecuentemente, de la edad de la madre (EM). Este problema es bien marcado en razas compuestas como Brangus y Braford que tienen pol��ticas para registrar animales de pedigr�� "abierto". Adem��s, no existe un consenso sobre cu��l es el mejor modelo de predicci��n, y existen interrogantes sobre la magnitud de los componentes de (co) varianza gen��tico-aditivos y ambientales del modelo de evaluaci��n. La primera investigaci��n de esta tesis consisti�� en la estimaci��n, mediante m��todos bayesianos de los par��metros de dispersi��n en MAMs con distintas estructuras de (co) varianza, para datos de peso al destete de animales Angus de pedigr��. El an��lisis se caracteriz�� por la originalidad en los muestreos de las distribuciones marginales posteriores de las covarianzas gen��ticas aditivas y de la correlaci��n entre los efectos ambientales maternos permanentes de una vaca y sus hijas tambi��n madres. Con el objeto de especificar correctamente la fracci��n aditiva de las (co) varianzas cuando se desconocen las madres y/o abuelas maternas de los animales con datos, en otro cap��tulo se desarrollaron MAMs equivalentes que no requieren alargar los vectores de los valores de cr��a con madres o abuelas fantasmas. Finalmente, se desarroll�� un modelo mixto que aten��a el sesgo por error de medici��n cl��sico en el efecto EM, e introduce splines penalizadas y una estructura de (co) variaci��n autoregresiva de orden 1 para suavizar las covarianzas residuales Este modelo es apropiado para ajustar datos de animales nacidos por transplante embrionario con madres receptoras desconocidas

Sistemas de evaluaci��n de tierras y elaboraci��n de modelos de aptitud de uso agr��cola, para distintos escenarios clim��ticos, en un sector de la subregi��n pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la d��cada del 70. La evaluaci��n de las tierras es una etapa cr��tica en la planificaci��n del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluaci��n de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones clim��ticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuaj�� y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP) y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilizaci��n de las tierras (TUTs) : ma��z, soja y trigo. La homogeneidad de las series clim��ticas de precipitaciones se determin�� mediante el test de Rachas. La aplicaci��n del test de Pettitt permiti�� identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostr�� una tendencia creciente en relaci��n a la precipitaci��n anual. Las tierras con severas (clase III) y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las m��s frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del ��rea. Se comprob�� que el IP de las tierras se increment�� con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su m��xima expresi��n clim��tica en el per��odo posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de ��rea de estudio. Los modelos expertos seg��n los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retenci��n h��drica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones clim��ticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos

La productividad primaria neta a��rea (PPNA) y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variaci��n espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variaci��n y con herramientas de monitorizaci��n facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorizaci��n de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variaci��n de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospecci��n de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetaci��n. Segundo, se presentan modelos de estimaci��n de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variaci��n espacial de la PPNA fue explicada por la precipitaci��n a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aument�� con la precipitaci��n media. Entre escalas, la variaci��n espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacion�� con variables ambientales de meses previos diferentes seg��n los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y seg��n las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequ��a, fertilizaci��n, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos espec��ficos. La estimaci��n de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosint��tica y la no fotosint��tica result�� precisa a lo largo de un a��o. Los resultados aportan informaci��n acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subh��medos y representan un avance en la estimaci��n de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos

Sistema de observaciones fenol��gicas y fenom��tricas para la calibraci��n de modelos fisiol��gicos de rendimiento

p.99-108

Sistemas de evaluaci��n de tierras y elaboraci��n de modelos de aptitud de uso agr��cola, para distintos escenarios clim��ticos, en un sector de la subregi��n pampa arenosa (Provincia de Buenos Aires, Argentina)

La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la d��cada del 70. La evaluaci��n de las tierras es una etapa cr��tica en la planificaci��n del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluaci��n de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones clim��ticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuaj�� y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP)y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilizaci��n de las tierras (TUTs): ma��z, soja y trigo. La homogeneidad de las series clim��ticas de precipitaciones se determin�� mediante el test de Rachas. La aplicaci��n del test de Pettitt permiti�� identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostr�� una tendencia creciente en relaci��n a la precipitaci��n anual. Las tierras con severas (clase III)y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las m��s frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del ��rea. Se comprob�� que el IP de las tierras se increment�� con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su m��xima expresi��n clim��tica en el per��odo posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de ��rea de estudio. Los modelos expertos seg��n los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retenci��n h��drica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones clim��ticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.

Eficiencia in vitro de antagonistas de Rhizoctonia solani y Sclerotium rolfsii y an��lisis camparativo de distintos modelos de crecimiento

p.59-65

Estudios preliminares para la elaboraci��n de modelos de respuesta a la aplicaci��n de f��sforo en el sud este bonaerense, bajo condiciones de invern��culo

p.47-55

Evaluaci��n de terneza de reses de novillos Hereford bajo distintos modelos de invernada en el partido de Carlos Casares

p.77-85

Modelaci��n agropecuaria mediante programaci��n lineal a partir de modelos Monte Carlo para el partido de Guamin�� (Pcia. de Buenos Aires)

p.147-154

Inferencia bayesiana sobre los par��metros de dispersi��n gen��ticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desaf��os m��s importantes en el marco de los MAM es la estimaci��n de los par��metros de dispersi��n o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones te��ricas y metodol��gicas con relaci��n a la estimaci��n de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementaci��n del an��lisis bayesiano jer��rquico v��a el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificaci��n conjugada diferente para la distribuci��n a priori de la matriz de covarianza gen��tica, basada en la distribuci��n Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperpar��metros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulaci��n estoc��stica, y produjo estimaciones precisas de los par��metros gen��ticos, con menores errores est��ndares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulaci��n alternativa del MAM que incluye un par��metro de correlaci��n ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimaci��n basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimaci��n del par��metro de correlaci��n con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por ��ltimo, se considera el problema de la estimaci��n de CVC en una poblaci��n multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterog��nea para los valores de cr��a. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposici��n de la matriz de covarianza gen��tica es equivalente al que deriva de la teor��a gen��tica cuantitativa. Adem��s, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementaci��n de un an��lisis bayesiano jer��rquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con ��xito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Evaluaci��n econ��mica de las decisiones sobre fertilidad del suelo mediante el uso de modelos din��micos

p.209-217