Construccion de un modelo para explicar la dinamica del mercado de venta de trigo para la industria molinera de Chile

Abstract

La metodología de dinámica de sistemas, es un instrumento no convencional para la formulación de modelos, esta permite la inclusión de una multiplicidad de variables de cualquier tipo de índole, de esta forma la dinámica de sistemas permite abordar problemas complejos como lo representa el mercado de venta de trigo para la industria molinera en Chile, esta metodología permite ingresar todos los factores condicionales y sus niveles de interacción, dentro de cada área del modelo, además de ver los efectos que provoca ya sea en un contexto especifico o en el modelo general, la modificación de una o varias variables. Esta metodología permitió identificar las variables claves y más influyentes para este mercado, como por ejemplo la cantidad de trigo cosechado, la que a su vez genera la oferta de trigo nacional; la cantidad demandada de trigo, tanto en cosecha como en el resto del año por parte de la industria molinera, lo cual integra la demanda nacional, cabe destacar que la demanda nacional de trigo es relativamente constante, así también su nivel de ocupación durante el transcurso del año. La demanda por trigo por parte de la industria molinera en Chile es superior a la oferta, es por ello que el factor de las importaciones juega un papel crucial para sopesar la demanda faltante y necesaria para el país, ya que el harina de trigo es el elemento primordial para el alimento básico del país, el pan. La metodología de dinámica de sistema, permite que en el proceso de creación del modelo, se vayan agregando más variables para dar mayor realismo al modelo, variables que inicialmente no se tenían contempladas, conllevando a crear un modelo con mayor precisión. Esta conformación de variables afecta una serie de otras variables que se nutren de los flujos de información entregadas por las variables principales, las que en su conjunto van conformando el modelo, finalmente el modelo entrega las probables fluctuaciones de precio, stock, trigo ocupado durante la temporada, niveles de importaciones e ingreso, entre otras, que permitirán a los agentes de este mercado a conocer más el mercado y por ende tomar decisiones más certeras, ya sea en sus decisiones de siembra por parte de los agricultores, o decisiones de compra de trigo por parte de los molineros. El modelo permite especular sobre los efectos que ocurrirían en el mercado, ante situaciones específicas, y pronosticar posibles resultados, así como también, dados una serie de factores, encontrar el óptimo de producción de trigo nacional que determina el mayor nivel de ingresos en su conjunto para los agricultores.