Introducción

Comprender la volatilidad de los precios de las materias primas es un elemento clave dentro de la economía agrícola, dado que estas variaciones de los precios pueden ser suaves y comportarse de acuerdo a la tendencia del mercado, ocasionando bajos riesgos para la economía; o por el contrario estas variaciones pueden ser grandes y no se pueden anticipar, generando una gran incertidumbre en la economía, aumentando los riesgos para los productores, los comerciantes y consumidores, y puede llevar a que los gobiernos tomen decisiones incorrectas, además esta volatilidad de los precios puede ser producto de la interacción de múltiples factores relacionados con los sistemas de producción (^{FAO et al., 2011}; ^{Muflikh et al., 2021}, ^{Mustafa et al., 2024}). Así mismo, se ha evidenciado que la volatilidad de los precios de las materias primas provoca en muchos casos que los precios de las materias primas agrícolas nunca alcancen a ser iguales a los costos marginales de producción a largo plazo (^{Boussard, 2010}; ^{Tothova, 2011}) y, por lo tanto, afecten el bienestar de los agricultores (^{Onour & Sergi 2011}; ^{Assouto et al., 2020}). Además, esta volatilidad afecta las economías de países en de desarrollo que concentran gran parte de su comercio exterior en la comercialización de materias primas (^{Luciani, 2011}; ^{Rapsomanikis & Mugera, 2011}; ^{Ehrhart & Guerineau, 2021}), generando fluctuaciones en el mercado cambiario, incidiendo en los precios de los insumos y en los precios internos de las materias primas, creando burbujas de precios (^{Mao et al., 2021}).

Con la finalidad de mitigar la volatilidad en el precio de las materias primas agrícolas, ^{Malan (2013)}, propuso un modelo en donde se incorpora un ente que sirva como intermediario en el mercado, y que actúe como regulador en el precio. La necesidad de este mecanismo de estabilización obedece a la particularidad del mercado agrícola, en donde la demanda es inelástica y la mayoría de las fluctuaciones en el precio provienen por el lado de la oferta, debido a condiciones climáticas o el desarrollo de desastres naturales. Los pequeños productores de cacao también han establecido estrategias de mitigación ante cambios abruptos en los precios de esta materia prima. En el caso particular de Camerún, ^{Kaldjob & Bamou (2021)}, destacan acciones como la diversificación de cultivos (principalmente cítricos) con la finalidad de contar con ingresos extraordinarios en momentos de caídas prolongadas en el precio del cacao. En el caso colombiano, los productores de cacao implementan cultivos transitorios, durante las fases de establecimiento y producción esto permite mejorar el aprovechamiento del suelo, obtener productos de consumo y tener ingresos en el corto plazo (^{Jaimes et al., 2021}; ^{Jaimes et al., 2022}; ^{Granados et al., 2022}).

En este sentido, la investigación se divide de la siguiente forma: en la primera sección se realiza una breve contextualización del fenómeno de investigación, su importancia y justificación práctica. Seguidamente, se realiza una sucinta revisión conceptual y teórica de los precios de las materias primas agrícolas, y el cacao, en particular. En la sección cuatro, se describen los elementos metodológicos, concretamente, se describe la técnica estadística y la fuente de información de los datos. En la sección quinta se presentan y discuten los principales hallazgos del estudio. Finalmente, se ofrecen las conclusiones.

Fundamentos Teóricos

Metodología y dato utilizados

Desde un enfoque descriptivo una serie de tiempo permite describir el comportamiento de la serie haciendo uso de gráficos para apreciar las características más relevantes de la variable en consideración, como son cambios estructurales y detección de valores atípicos. En cuanto a su enfoque inferencial, permite estimar modelos con la finalidad de obtener predicciones (^{Woodward et al., 2017}).

La metodología de Box-Jenkins-Reinsel propone construir modelos que sean adecuados para describir la manera como se comportan datos observados, sino que su designación debe ser insinuada por los mismos datos. Esta metodología sigue la secuencia de cuatro pasos: identificación, estimación, diagnóstico y predicción. El primer paso permite estudiar la estacionariedad de la serie, aplicar diferencias y transformaciones para que sea constante tanto su media como varianza. El segundo paso permite estimar aquellos modelos ARIMA que sean significativos y además seleccionar de estos el que tenga un menor Akaike. En cuanto al paso tres, se realiza el diagnóstico del modelo elegido en la etapa anterior, evaluando que los residuos cumplan con los supuestos de aleatoriedad, normalidad e independencia. Finalmente, en el último paso, se realiza la predicción de la serie de tiempo de acuerdo con el modelo estudiado (^{Box et al., 2015}).

Los modelos de intervención fueron desarrollados por Box y Tiao en 1975, su finalidad es lograr identificar dos características, la primera, el Período de comienzo de sucesos externos, la segunda, la forma general del impacto de dichas intervenciones. Además, estos modelos permiten precisar el impacto de valores atípicos en una serie de tiempo, cómo, por ejemplo: El cambio en el nivel de la serie, cuantificar el efecto de unas acciones sobre el nivel y estructura de una serie (^{Cryer & Chan, 2008}).

En los modelos de intervención existen dos tipos de variables para describir los efectos atípicos de una serie de tiempo. La variable tipo Impulso que se caracteriza por ser siempre cero, excepto en el momento F, donde toma el valor 1 (ver ecuación 1).

La variable escalón toma el valor cero antes de F y 1 posteriormente (ver ecuación 2).

Resultados

En la identificación del modelo (paso 1 de la metodología Box - Jenkins - Reinsel) el comportamiento de la serie de tiempo muestra que entre los años 2014 y 2015 el precio del cacao aumentó a varios factores, el primero de ellos fue que en el año 2011 Costa de Marfil (principal productor mundial), enfrento su segunda guerra civil, lo que llevo al cierre de puertos y al represamiento de la producción de cacao, generando un crecimiento internacional de los precios promedios del grano, sin embargo al momento de abrirse los puertos esta producción represada inundo los mercados internacionales y género que en el periodo de 2012 al 2013 los precio cayeran drásticamente y comenzaran una recuperación en el año 2014 y 2015 (^{Zamora & Ochoa, 2020}). A nivel nacional durante el periodo de 2014 y 2015 el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) apoyó el sector cacaotero mediante incentivos financieros direccionados a la promoción de siembra nueva, renovación de cacaotales y mejoramiento de infraestructura para la postcosecha, entre otros. Luego, se observa que durante el año 2016 hubo un aumento del precio promedio debido al fenómeno de la niña y niño, mejorando esta tendencia nuevamente por el apoyo de MADR a través de los programas de alianzas productivas y capacidades productivas, además de la firma del acuerdo de paz en la Habana en el 2017, el Gobierno Nacional de Colombia estableció el Programa Nacional Integral de Sustitución de Cultivos de Uso Ilícito (PNIS), en el cual se ha promovido la sustitución de cultivos de uso ilícito a través de cultivos como el cacao, entre otros.

Por esta razón diferentes organizaciones tanto gubernamentales, no gubernamentales (ONGs) han promovido proyectos productivos de cacao con el fin de apoyar a las familias víctimas del conflicto armado. Así mismo, en el 2019 el Gobierno Nacional firmó el pacto por el crecimiento y la generación de empleo del sector cacaotero. Con este pacto se buscaba renovar 70.000 hectáreas envejecidas y promover la sustitución de 50.000 hectáreas de cultivos ilícitos con cacao (^{Zamora & Ochoa, 2020}). A partir de principios del año 2022 el precio del cacao ha tenido una tendencia creciente, dado que los dos grandes productores de cacao (Costa de Marfil y Ghana), que aportan el 70% de la producción mundial, han tenido una reducción de las cosechas, debido a un incremento de plagas y enfermedades, producto de las lluvias extremas.

Así mismo, se ha evidenciado una fuerte relación de los precios nacionales y los precios internacionales de cacao, en la cual los precios nacionales siguen la tendencia de los precios internacionales (Grafica 1), sin embargo, los precios colombianos de grano de cacao normalmente se encuentran por encima de los precios de los otros países productores del resto del mundo (Abbot et al., 2017).

En la serie de tiempo también se observa la caída del precio del cacao debido a la pandemia del covid 19 en marzo de 2020, viéndose una recuperación rápida, pero nuevamente un decrecimiento debido a esta situación (ver Gráfico 2).

Los diagramas de cajas y bigotes (Gráfico 3) muestran que, durante las semanas de enero, abril, julio, octubre y diciembre de cada año estudiado, los precios del cacao se mantienen constantes, en cambio durante las semanas de los meses de febrero, marzo, mayo, junio, agosto, septiembre, noviembre son muy variables. Encontrándose también que durante los primeros y últimos meses del año hay menor dispersión de estos precios. Los precios más altos se registran durante las semanas de los meses de abril y mayo de cada año estudiado. Esto se deben a las épocas de cosecha del cultivo de cacao las cuales son de manera permanente durante el año, sin embargo, presenta picos de producción. En Colombia, en las zonas que poseen dos periodos de lluvia al año, el pico de cosecha es en los meses de abril a junio y de octubre a enero. En lugares donde se presenta un periodo de lluvia al año la cosecha es de mayo a diciembre. Por lo tanto, en los meses de abril y mayo se presenta una reducción de la oferta de cacao lo que incide en el incremento de los precios nacionales del grano. Así mismo, las fluctuaciones de la oferta internacional inciden en los precios de referencia internacional, para la determinación de los precios nacionales.

El test de Dickey - Fuller confirma que la serie de tiempo semanal de los precios del cacao es no estacionaria, debido a que su p-valor es mayor a 0,05 (p-valor = 0,9842). Esto quiere decir, que tiene una tendencia marcada y por lo tanto se debe diferenciar para que su media sea constante (Gráfico 4). Además, la transformación que se aplicó para que su varianza también sea constante fue λ=log(y).

La estimación del modelo para la serie de tiempo semanal del precio del cacao (paso 2 de la metodología Box - Jenkins - Reinsel) muestra cuatro modelos SARIMA donde todos sus coeficientes son significativos, notándose que el modelo ARIMA(2,1,1)(0,1,1)52 es el de menor AIC y por lo tanto, es el modelo más significativo de todos (Cuadro 1).

Ahora, los coeficientes tanto de la parte regular como de la parte estacional del modelo ARIMA(2,1,1)(0,1,1)52 son significativos a un nivel de significancia del 1% el ar(1), ma(1) y sma(1) y a un nivel de significancia del 5% el ar(2).

Al realizar el diagnóstico del modelo estimado (Paso 3 de la metodología Box - Jenkins - Reinsel), se encontró que los residuos cumplen con el supuesto de independencia, de aleatoriedad (Cuadro 3). En cuanto a la normalidad, al observar el gráfico qqplot (Gráfico 5) no se observa ningún patrón ni valores atípicos. Por lo tanto, se realiza el último paso de la metodología Box - Jenkins - Reinsel, el pronóstico del modelo.

En el Gráfico 6 muestra el pronóstico de los precios de cacao, observándose que la variación será de forma estacional, es decir, durante los primeros meses de cada año y en el tercer trimestre los precios aumentarán, contrario al resto del tiempo. Esto es debido a que la demanda internacional de cacao en grano seco colombiano ha aumentado, gracias a que el Comité de la ICCO del 2019 ratificó a Colombia como país productor de cacao de fino sabor y aroma. Esta situación se evidencia, con el incremento que se presentó en las exportaciones del país a partir del año 2019, aumentando en un 29% (9.116 ton) con respecto al año anterior y 22,3% (11.148 ton) para el año 2020, siendo el principal destino de exportaciones México. En relación con las importaciones de grano de cacao seco, el país en el año 2020 tanto solo importo 180 toneladas (^{MADR, 2021}).

Teniendo en cuenta la volatilidad de la serie de los precios del cacao en el tiempo estudiado, se presenta el análisis de intervención cuyo objetivo es cuantificar el efecto que han tenido los programas implementados por el gobierno sobre los precios de este producto. Los programas que afectaron el precio del cacao de forma significativa se muestran en el Cuadro 4. En cuanto al efecto del programa de proyectos productivos del MADR y la implementación de regulaciones por parte de la Unión Europea con respecto a los niveles máximos de cadmio en alimentos derivados del cacao, fue negativo, es decir, hubo una disminución en el precio del cacao debido a la implementación de estos programas. El objetivo del programa de proyectos productivos era incrementar la producción de cacao y la generación de valor agregado en el sistema de producción. En relación con las regulaciones por parte la UE, lo que busca es restringir el ingreso de productos de cacao con alto contenido de cadmio, con el objetivo de proteger la salud de los consumidores, ya que ellos demandan productos con altas concentraciones de cacao.

Estas intervenciones generan efectos negativos en el precio desde dos enfoques, en el primer caso, se promueve un aumento en la oferta de cacao. En el segundo, la regulación de la UE genera una contracción de la demanda que lleva, finalmente a un exceso de oferta, y por lo tanto una caída de los precios. Cabe resaltar que, a partir del mes de julio de 2022, la recuperación del precio fue de forma positiva, luego de la reactivación de la economía debido al cierre causado por la pandemia causada por el COVID-19.

El Cuadro 5 presenta el modelo de intervención donde se puede observar que tanto los estimadores del modelo ARIMA(2,1,1)(0,1,1)52 como los programas evaluados son significativos.

Además, el Cuadro 6 muestra que el diagnóstico realizado al modelo de intervención es significativo, cumpliendo con las pruebas de independencia y aleatoriedad. También, en el Gráfico 7 se destaca el cumplimiento de la normalidad de los residuos de este modelo.

La permanencia de precios agrícolas altos o bajos conduce a modelos de producción y consumo insostenibles, así como la falta de información exhaustiva en tiempo real sobre los factores internos y externos que inciden en la volatilidad de los precios suele dar lugar a resultados poco concluyentes y contraintuitivos al realizar estimaciones empíricas (^{Mustafa et al. 2024}); es por ello, que es importante evaluar estos factores internos y externos, con el fin de conocer de qué forma pueden impactar en el precio del cacao en Colombia. La utilización de estos modelos de intervención, se convierten en una herramienta importante para evaluar cambios multidisciplinares y permite explicar y pronosticar diferentes escenarios para el análisis de los precios de los comodities (^{Benítez et al. 2024}).

Conclusiones

En la actual investigación se analiza estadísticamente la volatilidad del precio del cacao en un periodo con notable variabilidad, que incluyó, entre otros episodios; la pandemia causada por el virus del COVID-19. De esta manera, ha sido posible explorar situaciones concretas que pueden considerarse atípicos en un escenario relativo de mayor normalidad. Dicho esto, se desprende que tal como lo ilustra la literatura académica, los precios del cacao son extremadamente sensibles a cambios institucionales y eventos extremos, como lo evidencia ^{Mustafa et al. (2024)}. Esto se puede evidenciar, a través de los efectos de los programas de promoción del cultivo y de las barreras no arancelarias establecidas en mercados tan importantes como el europeo, que generan fluctuaciones en los precios del cacao, sin embargo, si esta volatilidad es muy elevada, puede generar problemas para los agentes de la cadena de valor, como lo plantea ^{Muflikh et al. (2021)}.

Así mismo, en este estudio se realizó un pronóstico de los precios del cacao, estimando que para los primeros meses y en el tercer trimestre cada año los precios de este producto tienden a aumentar en el mercado nacional, estos resultados pueden ser de mucha utilidad para la toma de decisiones de los actores de la cadena de valor del cacao en Colombia, en especial para los productores que se encuentran en el primer eslabón de la cadena. Los productores de cacao en Colombia se caracterizan por ser pequeños productores, cuentan con 3 a 4 ha en promedio sembradas de cacao (^{Montealegre et al., 2021}), en estas unidades de producción además de cacao, se encuentran sistemas de producción asociados con árboles frutales, maderables y cultivos transitorios. Por lo tanto, estos pronósticos de precios, les permite a los productores, a provechar los momentos de alza de los precios a su favor, con el fin de realizar mejoras en sus sistemas de producción, como es el establecimiento de sistemas de riego, la realización de aplicación de fertilizantes, entre otras actividades, las cuales pueden beneficiar a otros cultivos que se encuentran en sus unidades de producción y esto les permite diversificar sus ingresos y mitigar los efectos al momento de las caídas fuertes de los precios,

Finalmente, este trabajo es un aporte para el análisis de precios de materias primas en Colombia; se sugiere para estudios futuros ampliar el período de análisis, con el fin de capturar la incidencia de fenómenos climáticos, tales como El Niño y La Niña. Del mismo modo, se hace necesario evaluar la dinámica de precios en otras economías de la región con el fin de identificar efectos moduladores de distintos sucesos.