UNIVERSIDAD ESAN Análisis de riesgos empresariales: caso empresa avícola AVIVEL S.A.C. periodo 2017 – 2023 Trabajo de investigación presentado en satisfacción parcial de los requerimientos para obtener el grado de Maestro en Finanzas por: Bilha Cusquisiban Gallardo Alvaro San Martín Japay Programa de Maestría en Finanzas 2021-2 Lima, 16 de abril 2024 ii iii Este trabajo de investigación Análisis de riesgos empresariales: caso empresa avícola AVIVEL S.A.C. periodo 2017 – 2023 Ha sido aprobada. ………………………………………….. Alfredo Mendiola Cabrera (Jurado) ………………………………………….. Luis Ángel Piazzón Gallo (Jurado) ………………………………………….. Cesar Edward Neves Catter (Asesor) Universidad Esan 2024 iv DEDICATORIAS A Dios, a mis padres y hermanos por todo su apoyo y amor incomparable. A nuestro asesor y personas involucradas por su tiempo de guía mediante sus conocimientos. Cusquisiban Gallardo, Bilha A mis padres, tíos, hermana por su apoyo desde inicios de mi carrera. A Esan, ya que a través de los profesores nos han impartido los mejores conocimientos en finanzas. San Martín Japay, Alvaro v BILHA CUSQUISIBAN GALLARDO Economista con más de 10 años de experiencia en el área de gestión financiera a favor de empresas corporativas en los sectores: agroexportador, inmobiliario, hotelero y avícola. FORMACIÓN PROFESIONAL Esan Graduate School of Business (Perú) 2021 – 2024 Máster en Finanzas Barcelona School of Management UPF (España) 2019 – 2024 Máster en Gerencia Financiera y Bancaria Esan Graduate School of Business (Perú) 2017 Diploma: Finanzas corporativas UNCP Universidad Nacional del Centro del Perú 2009 – 2013 Economista EXPERIENCIA PROFESIONAL MAW FINANCES S.A.C. abril 2015 – a la fecha Puesto: Gestor financiero Encargada del análisis financiero para la obtención de financiamientos a favor de empresas corporativas nacionales e internacionales, mediante el contacto entidades multilaterales, fondos y banca internacional, ejemplo: IFC, IDB, PROPARCO, DEG, CAF, CIFI. Con funciones de revisión de estados financieros, análisis de proyecciones, ratios, valoración de empresas, elevación de propuestas a comités de riesgos, negociación de mejores condiciones de crédito. GRUPO HERSIL enero 2015 – marzo 2015 Puesto: Asistente de recursos humanos Elaboración de planillas, gestión de pagos. Apoyo con las actividades de cobranzas y contabilidad, apoyo en finanzas con la elaboración de estados financieros y análisis de ratios. CORPORACIÓN JOCEMA mayo 2014 – noviembre 2014 Puesto: Asistente de contabilidad y finanzas Apoyo en tareas contables, cobranzas, reporte de bancos, estados de cuenta, conciliaciones bancarias. Participación en un proyecto de inversión del Grupo. vi ALVARO SAN MARTIN JAPAY Economista con más de 9 años de experiencia en empresas del sector financiero en áreas de gestión patrimonial, asesoría de inversiones, mercado de capitales y finanzas corporativas. FORMACIÓN PROFESIONAL Esan Graduate School of Business (Perú) 2021 – 2023 Máster en Finanzas Barcelona School of Management UPF (España) 2023 – 2023 Máster en Gerencia Financiera y Bancaria Universidad De Lima 2005 – 2012 Licenciado en Economía EXPERIENCIA PROFESIONAL Banco de Crédito del Perú - Enalta diciembre 2019 – a la fecha Puesto: Sub-Gerente en asesoría de inversiones Encargado de estructurar portafolios de inversión para clientes acorde a su perfil alineado a su objetivo y horizonte de inversión determinado. Lidero un equipo de asesores financieros para brindar alternativas de inversión a clientes existentes y potenciales, de esta manera, buscamos ampliar la cartera de clientes y la fidelización asimismo me encargo de proveer información sobre el comportamiento del mercado de capitales a los asesores financieros y clientes. Sura SAF abril 2019 – noviembre 2019 Puesto: Asesor de Inversiones Responsable de captar, proponer e implementar portafolio de inversiones para clientes existentes y potenciales. Apoyar en informar sobre la coyuntura del mercado de capitales a nivel internacional tanto a asesores internos como clientes. Inteligo Bank agosto 2013 – marzo 2019 Puesto: Analista de Gestión Patrimonial Responsable de la elaboración e implementación de las propuestas de inversión para clientes. Encargado de implementar los portafolios y evaluar rebalancear los portafolios de inversión para un mejor performance de la cartera considerando las expectativas del mercado de capitales. Fidelizar al 100% la cartera asignada, mediante un suministro oportuno de información actualizada de la economía global y coyuntura del mercado de capitales. vii ÍNDICE GENERAL CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 1 1.1. Antecedentes .........................................................................................................2 1.2. Objetivos de investigación ......................................................................................6 1.3. Alcance...................................................................................................................6 1.4. Limitaciones ...........................................................................................................8 1.5. Contribución ...........................................................................................................8 CAPÍTULO II: MARCO METODOLÓGICO .......................................................................... 10 2.1. Tipo de investigación ............................................................................................ 10 2.2. Diseño de investigación ........................................................................................ 10 2.3. Fuentes de información ........................................................................................ 11 2.4. Instrumentos de recolección de datos .................................................................. 13 2.5. Variables de investigación .................................................................................... 14 2.6. Descripción de procedimiento de datos ................................................................ 15 2.7. Técnicas del análisis de la información ................................................................. 17 CAPÍTULO III: MARCO TEÓRICO ...................................................................................... 18 3.1. Riesgos empresariales ......................................................................................... 18 3.1.1. Riesgos de producción y técnicos ................................................................. 19 3.1.2. Riesgo de marketing: precios y costos .......................................................... 19 3.1.3. Riesgos financieros ....................................................................................... 20 3.1.4. Riesgo institucional ....................................................................................... 21 3.1.5. Riesgo humano y personal ........................................................................... 21 3.1.6. Riesgos sanitarios ......................................................................................... 22 3.2. Análisis de riesgos ................................................................................................ 22 3.2.1. Análisis tornado y araña................................................................................ 23 3.2.2. Análisis de sensibilidad ................................................................................. 25 3.3. Tratamiento en la elección y distribución estadística para las variables de riesgos 27 3.3.1. Distribución Normal ....................................................................................... 29 3.3.2. Distribución Logística .................................................................................... 30 3.3.3. Distribución Triangular .................................................................................. 32 3.3.4. Distribución de Cauchy o Lorentziana ........................................................... 34 3.3.5. Distribución Beta Desplazada ....................................................................... 35 3.4. Tratamiento y gestión de riesgos .......................................................................... 36 viii 3.5. Costeo de riesgos ................................................................................................. 38 3.5.1. Minimización de los costes del riesgo ........................................................... 38 3.5.2. Factores que afectan los costes del riesgo ................................................... 39 3.6. Matriz de riesgos .................................................................................................. 39 3.7. Estrategias para minimizar riesgos ....................................................................... 40 3.8. Coberturas financieras de riesgos ........................................................................ 40 3.9. Cadena valor ........................................................................................................ 41 3.10. Flujo de caja libre ................................................................................................. 42 3.11. Tasa de descuento ............................................................................................... 42 3.12. Valor Actual Neto (VAN) ....................................................................................... 44 CAPÍTULO IV: ANÁLISIS DEL ENTORNO ......................................................................... 45 4.1. Contexto internacional del sector avícola .............................................................. 45 4.1.1. Eventos pre - pandemia ................................................................................ 45 4.1.2. Evento pandemia .......................................................................................... 48 4.1.3. Eventos post pandemia................................................................................. 49 4.2. Sector avícola en Perú ......................................................................................... 50 4.2.1. Gallinas en producción ................................................................................. 52 4.2.2. Producción de huevos en Perú ..................................................................... 52 4.2.3. Consumo per cápita Perú y Lima .................................................................. 54 4.2.4. Evolución de precios de huevos .................................................................... 55 4.2.5. Insumos para la producción de huevos ......................................................... 56 4.2.6. Principales empresas productoras de huevos en Perú ................................. 59 CAPÍTULO V. ANÁLISIS DE LA EMPRESA ....................................................................... 61 5.1. Datos generales ................................................................................................... 61 5.2. Reseña de la empresa avícola AVIVEL S.A.C. ..................................................... 61 5.3. Recurso humano .................................................................................................. 62 5.4. Ciclo operativo del negocio ................................................................................... 62 5.4.1. Reproductora / incubadora ............................................................................ 63 5.4.2. Levante y postura ......................................................................................... 63 5.4.3. Packing ......................................................................................................... 63 5.4.4. Almacén y distribución .................................................................................. 63 5.5. Marcas de la empresa .......................................................................................... 64 5.5.1. Huevos AVIVEL ............................................................................................ 64 5.5.2. Aliovo ............................................................................................................ 64 ix 5.5.3. Ovovel .......................................................................................................... 64 5.5.4. Reproductora Roma ...................................................................................... 65 5.5.5. Waylla ........................................................................................................... 65 5.6. Socios estratégicos .............................................................................................. 65 5.7. Responsabilidad social ......................................................................................... 65 5.7.1. Proyecto educativo la escuela “Las Mandarinas” .......................................... 66 5.7.2. Proyecto para mujeres emprendedoras ........................................................ 66 5.7.3. Actividades de deporte y arte ........................................................................ 66 5.7.4. Trabajo por la nutrición infantil ...................................................................... 66 CAPÍTULO VI. ANÁLISIS DE RIESGOS ............................................................................. 67 6.1. Construcción de la Cadena valor AVIVEL S.A.C. ................................................. 67 6.1.1. Negociación con socios estratégicos: proveedores ....................................... 69 6.1.2. Control de bioseguridad ................................................................................ 69 6.1.3. Laboratorio para cruce genético .................................................................... 70 6.1.4. Programa de vacunación .............................................................................. 70 6.1.5. Proceso del trabajo en galpones ................................................................... 70 6.1.6. Tratamiento del producto .............................................................................. 71 6.1.7. Distribución y entrega de productos .............................................................. 71 6.1.8. Negociación con socios estratégicos clientes ............................................... 71 6.1.9. Salidas de desperdicio y su tratamiento ........................................................ 72 6.1.10. Relaciones con la comunidad ....................................................................... 72 6.1.11. Proceso de certificaciones ............................................................................ 72 6.1.12. Procesos de cobranza, actividades de administración y finanzas ................. 72 6.1.13. Logística de reingreso de mercadería ........................................................... 72 6.2. Identificación de riesgos en la cadena valor ......................................................... 74 6.3. Descripción de los riesgos identificados en la producción de huevos ................... 74 6.3.1. Riesgo de enfermedades avícolas ................................................................ 74 6.3.2. Riesgo de alta volatilidad de precios insumos ............................................... 76 6.3.3. Riesgo por problemas en el funcionamiento de los procesos automatizados 78 6.3.4. Riesgo por incremento de pérdidas - merma del producto ............................ 78 6.3.5. Riesgo por contaminación de los residuos .................................................... 79 6.3.6. Riesgo de variación de tipo de cambio PEN/USD ......................................... 80 6.3.7. Riesgo de competencia informal/Contrabando de huevos ............................ 80 6.3.8. Riesgo de delincuencia Robos y asaltos a los camiones de distribución ....... 81 6.3.9. Riesgo de paros de transportistas ................................................................. 82 x 6.3.10. Riesgo por protestas de ambientalistas ........................................................ 83 6.3.11. Riesgo por normativas burocráticas .............................................................. 85 6.3.12. Riesgo de fenómenos climatológicos (incremento de temperaturas) ............ 86 6.3.13. Riesgo por mitos de consumo del huevo ...................................................... 86 6.4. Identificación de costos y gastos relacionados a los riesgos ................................. 87 CAPÍTULO VII. ANÁLISIS FINANCIERO ............................................................................ 89 7.1. Análisis de estados financieros históricos ............................................................. 89 7.2. Proyecciones financieras ...................................................................................... 91 7.2.1. Variables a considerar en las proyecciones .................................................. 91 7.2.2. Proyecciones de ingresos ............................................................................. 92 7.2.3. Proyecciones de costos y gastos .................................................................. 94 7.2.4. Programación de inversiones ........................................................................ 97 7.2.5. Construcción de flujo de caja libre anual- Escenario conservador ................. 98 7.3. Tasa de descuento ............................................................................................... 99 7.4. Valor actual neto del flujo de caja libre ............................................................... 100 7.5. Proyecciones escenario pesimista ...................................................................... 101 CAPÍTULO VIII. ANÁLISIS DE RESULTADOS ................................................................. 103 8.1. Resultados del análisis araña y tornado ............................................................. 103 8.2. Distribuciones estadísticas de variables de riesgos ............................................ 106 8.2.1. Variable de crecimiento para las ventas ...................................................... 108 8.2.2. Variable precio de huevo ............................................................................ 109 8.2.3. Variable precios de insumo MAD ................................................................ 110 8.2.4. Variable precios de insumo Soya ................................................................ 110 8.2.5. Variable tipo de cambio PEN/USD .............................................................. 111 8.2.6. Otras variables importantes en relación con los riesgos ............................. 112 8.3. Resultados del análisis de sensibilidad ............................................................... 113 8.4. Presentación de matriz de riesgos ...................................................................... 114 8.5. Implementación de propuestas de tratamiento de riesgos .................................. 117 8.6. Riesgos no cuantificables ni controlables ........................................................... 121 CAPÍTULO IX. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................. 122 ANEXOS ........................................................................................................................... 126 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................. 131 xi ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Personas entrevistadas .......................................................................................... 12 Tabla 2. Identificación de variables ...................................................................................... 15 Tabla 3. Proceso y tratamiento de información .................................................................... 16 Tabla 4. Riesgos Cuantificables y sus distribuciones estadísticas........................................ 29 Tabla 5. Identificación de riesgos de la cadena valor avícola, en producción de huevos ...... 74 Tabla 6. Estructura de costos de vacunación ....................................................................... 76 Tabla 7. Clasificación de riesgos .......................................................................................... 88 Tabla 8. Variables a considerar en las proyecciones ........................................................... 91 Tabla 9. Cantidades en Kg y precios en S/ por Kg de huevos para los años 2024-2028 ...... 93 Tabla 10. Proyección de Ingresos para los años 2024-2028 ................................................ 93 Tabla 11. Consumo mensual de MAD y SOYA por gallina ................................................... 94 Tabla 12. Proyección de costo de alimento aves para los años 2024-2028 ......................... 95 Tabla 13. Proyección de costo de vacunas aves para los años 2024-2028 .......................... 95 Tabla 14. Proyección de otros costos para los años 2024-2028 .......................................... 96 Tabla 15. Proyección de gastos y otros egresos para los años 2024-2028 .......................... 97 Tabla 16. Programación de inversiones para los años 2024-2028 ....................................... 97 Tabla 17. Proyección del flujo de caja libre para los años 2024-2028 .................................. 99 Tabla 18. Cálculo de tasa de descuento ............................................................................ 100 Tabla 19. Valor presente neto de los flujos de caja libre 2024-2028................................... 100 Tabla 20. Resultados del análisis araña y tornado ............................................................. 104 Tabla 21. Resumen estadístico de distribuciones .............................................................. 107 Tabla 22. Matriz de correlaciones ...................................................................................... 108 Tabla 23. Ajuste de distribución otras variables ................................................................. 112 Tabla 24. Matriz de riesgo sector avícola, Producción de huevos ...................................... 116 Tabla 25. Propuestas de estrategias para el control de los riesgos identificados ............... 120 Tabla 26. Riesgos no medibles, ni controlables ................................................................. 121 Tabla 27. Comparativo del impacto de riesgos, según el tipo de análisis ........................... 122 xii ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Ejemplo de tabla y gráfica Tornado ....................................................................... 23 Figura 2. Ejemplo de tabla y gráfica araña ........................................................................... 25 Figura 3. Ejemplo de análisis de sensibilidad ....................................................................... 26 Figura 4. Distribución normal ............................................................................................... 30 Figura 5. Distribución Logística ............................................................................................ 31 Figura 6. Distribución Triangular .......................................................................................... 33 Figura 7. Distribución Cauchy o Lorentziana ........................................................................ 35 Figura 8. Distribución Beta Desplazada ............................................................................... 36 Figura 9. Perú. Porcentaje de participación de los principales productos avícolas en el Valor Bruto Agregado del sector avícola diciembre 2023. ............................................................. 51 Figura 10. Gallinas en producción de enero 2017 – diciembre 2023 (en miles de unidades)52 Figura 11. Producción de huevos enero 2017 - diciembre 2023 (en miles de toneladas mensuales) .......................................................................................................................... 53 Figura 12. Valor Bruto de producción de huevos enero 2017 – diciembre 2023 (en millones de soles por mes) ................................................................................................................ 54 Figura 13. Consumo per cápita mensual de huevos en Perú y Lima, enero 2017 – diciembre 2023 (unidades) ................................................................................................................... 55 Figura 14. Precios promedios al por mayor de huevos, enero 2017 – diciembre 2023 (Soles/Kg) ............................................................................................................................ 55 Figura 15. Precios a granel de huevos, enero 2020 – diciembre 2023 (Soles/Kg) ................ 56 Figura 16. Maíz - Contrato de Futuros: precios del 2017 – diciembre 2023 (USD/BU .......... 57 Figura 17. Perú: Importaciones semanales de maíz amarillo duro y precio CIF (USD / Tn) . 57 Figura 18. Futuros de soya EE.UU. (Valores en USD) ......................................................... 58 Figura 19. Organigrama de AVIVEL S.A.C. .......................................................................... 62 Figura 20. Principales etapas de producción de Huevos en AVIVEL S.A.C. ........................ 64 Figura 21. Cadena valor de negocio avícola en la producción de huevos ............................ 68 Figura 22. Flujograma de procesos en el negocio avícola en la producción de huevos ........ 73 xiii Figura 23. Importación peruana de maíz amarillo 2022 – según procedencia ...................... 77 Figura 24. La huella de carbono según alimentos en 2022 .................................................. 84 Figura 25. Balance modelo base del sector avícola, en producción de huevos (2018-2023) (miles USD) ......................................................................................................................... 89 Figura 26. Resultados financieros históricos, en producción de huevos (2018-2023) (miles USD) .................................................................................................................................... 90 Figura 27. Proyecciones financieras escenario conservador, en producción de huevos (2024-2028) (en USD) .......................................................................................................... 98 Figura 28. Proyecciones de flujo de caja libre y VAN conservadores, en producción de huevos (2024-2028) (En USD) ........................................................................................... 101 Figura 29. Proyecciones financieras escenario pesimista, en producción de huevos (2018- 2023) (En USD) ................................................................................................................. 102 Figura 30. Proyecciones de flujo de caja libre y VAN pesimista, en producción de huevos (2024-2028) (En USD) ....................................................................................................... 102 Figura 31. Resultado de análisis Araña .............................................................................. 105 Figura 32. Resultado del Análisis Tornado ......................................................................... 106 Figura 33. Ajuste de Distribución para el valor bruto en producción de huevos en base a data de 2017-2023 ..................................................................................................................... 109 Figura 34. Ajuste de Distribución para los pecios mayoristas de huevos en base a data de 2017-2023 .......................................................................................................................... 109 Figura 35. Ajuste de Distribución para los pecios de MAD en base a data de 2017-2023 .. 110 Figura 36. Ajuste de Distribución para los pecios de Soya en base a data de 2017-2023 .. 111 Figura 37. Ajuste de Distribución para el tipo de cambio en base a data de 2017-2023 ..... 111 Figura 38. Resultado del Análisis de sensibilidad ............................................................... 113 xiv LISTA DE ABREVIATURAS APA: Asociación Peruana de Avicultura AVISUR: Asociación de Avicultores del Sur APROHNOR: Asociación de Productores de Huevos del Norte APROHSUR: Productores de Huevos del Sur SENASA: Servicio Nacional de Sanidad Agraria del Perú SUNAT: Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria MAD: Maíz amarillo duro VBA: Valor agregado bruto OCDE: Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura MIDAGRI: Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego BCRP: Banco Central de Reserva del Perú INEI: Instituto Nacional de Estadística e Informática PBI: Producto Bruto Interno VAN: El valor actual neto TIR: tasa interna de retorno BU: Bushel MAD = 25.4 kg/ Bushel soya = 27.22 kg I+D: Investigación y desarrollo xv RESUMEN EJECUTIVO La presente investigación busca analizar los riesgos empresariales: caso empresa avícola AVIVEL S.A.C., para el período de estudio 2017-2023, en un contexto global donde se presentaron eventos desfavorables para la industria avícola como: la guerra comercial entre EE. UU. y China, la pandemia del COVID 19 y la guerra ruso – ucraniana. Eventos que desencadenaron una alta volatilidad en los precios de los commodities como la soya y el maíz amarillo, principales insumos para la producción de huevos, así como también una fluctuación significativa del tipo de cambio donde el dólar representa la divisa relevante para la importación de insumos, adquisición de maquinaria y repuestos para la producción continua. También se añaden los riesgos sanitarios, de operación, tecnológicos, sociales – políticos, e impactos ambientales. Dichos factores de riesgo generan incertidumbre en las empresas avícolas, de tal manera que empresas pequeñas y medianas han sufrido retiros paulatinos en el período mencionado. Todos estos factores adversos afectan la seguridad alimentaria del país, siendo el huevo un producto primordial en la canasta básica familiar y sobre todo que es una fuente principal proteica, económica y que no presenta productos sustitutos. Es así que surge la necesidad de investigar la problemática, con lo cual se plantean los siguientes objetivos de estudio: ● Analizar el impacto financiero de los riesgos empresariales, caso AVIVEL S.A.C. periodo 2017-2023. ● Realizar un diagnóstico de la situación actual de la empresa AVIVEL S.A.C. ● Identificar los riesgos en la cadena valor de AVIVEL S.A.C. ● Elaborar la matriz de riesgos empresariales para la compañía AVIVEL S.A.C. ● Realizar propuestas de estrategias para la prevención y mitigación de los riesgos identificados. ● Reconocer los riesgos que no puedan ser cuantificados ni controlados. xvi Esta investigación se realiza mediante la información recopilada de la empresa AVIVEL S.A.C. con entrevistas a dueños, gerentes generales, financieros y un asesor experto en el sector avícola nacional; así como visitas a planta; complementándolo con información secundaria proporcionada por instituciones privadas y gubernamentales encargadas del monitoreo y gestión del sector. Según el marco metodológico, la investigación del estudio es de carácter aplicado, con diseño cualitativo - exploratorio y cuantitativo en modalidad no experimental para la data longitudinal, haciendo uso de estadística descriptiva para el tratamiento de las variables y sus parámetros de comportamiento relacionados a los riesgos identificados con la simulación de Montecarlo, mediante la herramienta risk simulator que aplica Mun (2012), para determinar el impacto de los riesgos sobre el valor actual neto (VAN) que se recoge de la proyección del flujo de caja libre a 5 años. Para la identificación de los riesgos, se realiza un análisis exploratorio del entorno del sector avícola y de la empresa AVIVEL S.A.C., estructurando la cadena valor sobre el cual se hallan los puntos críticos a describir para posteriormente realizar su clasificación e identificar la variable que representará el riesgo en el flujo proyectado. El tratamiento de la data de los riesgos identificados según variables representativas y programadas, en primera instancia, se representa a través del análisis tornado mediante simulación estática que logra determinar el grado de importancia de los riesgos con una observación individual de las variables que impactan directamente en el VAN complementándose a la vez con el análisis de sensibilidad mediante la simulación dinámica que toma en cuenta la distribución de las variables y su iteración entre ellas al observar su impacto en el VAN. xvii En base a estos resultados se elabora la matriz de riesgos de la compañía en estudio, determinando la importancia de los riesgos. Entre los riesgos medibles resultaron: las enfermedades avícolas, la volatilidad en los costos de los insumos, la volatilidad del tipo de cambio, las mermas en el proceso productivo, problemas técnicos en la automatización de maquinaria, fenómenos climatológicos, contaminación por residuos sólidos, delincuencia y robos. También se identificaron los riesgos no medibles como: la competencia informal/ contrabando de huevos, los paros de transportistas, las protestas de ambientalistas y las normativas burocráticas. Finalmente se concluye, que el análisis de sensibilidad genera un resultado de impacto más preciso que el de tornado, puesto que realiza iteraciones de correlación entre todas las variables de riesgo y su importancia como porcentaje de variación respecto al VAN. Resultando los de mayor impacto en el negocio, el riesgo de enfermedades avícolas y la volatilidad en precios en insumos. También se identificó la falta de estandarización en las empresas avícolas en los procesos alimentarios, en los programas de vacunación y certificación, inversión en automatización y climatización de galpones, de esta manera, se generan asimetrías en sus costos y gastos. Siendo fundamental e imprescindible gestionar un fondo de reserva y contingencia en inversiones líquidas, complementando con propuestas de estrategias para la prevención y mitigación. Por otro lado, Perú no cuenta con data pública para gestionar un manejo adecuado de riesgos avícolas. Como resultado de ello, empresas medianas y pequeñas se han retirado del mercado ante la imposibilidad de hacer frente a los elevados costos, derivándose la existencia de riesgos no medibles financieramente, y que deberían ser investigados con nuevas formas de tratamiento. 1 CAPÍTULO I: INTRODUCCIÓN La presente investigación se enfoca en el análisis de los riesgos empresariales: Caso empresa avícola AVIVEL S.A.C., durante el contexto desarrollado a partir del 2017 al 2023, periodo que recoge eventos importantes como la guerra comercial entre China y Estados Unidos, la pandemia Covid-19 y la guerra entre Rusia – Ucrania. Se iniciará con la descripción de los antecedentes que implica la problemática a investigar sobre la cual se plantean los objetivos del estudio en el presente caso. Entre los escenarios adversos para el sector avícola se encuentran; primordialmente los riesgos que atentan contra la seguridad alimentaria, que se ofrece mediante la producción de huevos que es la proteína más barata en el mercado y que no tiene posibilidad de sustitutos. Debido a estos altos riesgos, este sector presenta dificultades en el acceso a financiamientos competitivos tanto en la banca local e internacional. Prosiguiendo con la metodología que se aplicará para el desarrollo del tema, y el marco teórico que menciona los riesgos integrales; y las herramientas de gestión de estos. También se presenta el análisis del entorno repasando antecedentes del sector avícola a nivel internacional y nacional. Luego se enfoca en el análisis de la empresa, describiendo el modelo de negocio para la construcción de la cadena valor, sobre la cual se identifican los puntos críticos a tratar, como el riesgo relacionado con las enfermedades avícolas; asimismo, se presenta la incertidumbre en costos de materias primas a nivel internacional, los riesgos medioambientales internos y externos, como las recientes olas de calor, y el tratamiento de residuos en el proceso productivo. En el contexto social y normativo se mencionan los retos en la producción industrial. 2 La medición del impacto de los riesgos empresariales identificados en la empresa se realiza sobre los resultados financieros proyectados, siendo necesario elaborar un flujo de caja libre a 5 años del negocio, resultados que se recogen mediante el valor actual neto (VAN). Se finaliza presentando los resultados del impacto de los riesgos en el VAN mediante el análisis tornado y de sensibilidad, sobre los cuales se proponen estrategias de prevención y mitigación de riesgos, junto a las conclusiones y recomendaciones del estudio. 1.1. Antecedentes La presente investigación analiza los riesgos de la empresa AVIVEL S.A.C., empresa avícola peruana especializada en la producción de huevos de gallina. Según Avinews (2021) este producto ocupa la primera fuente de proteína de origen animal a nivel nacional y regional garantizando el abastecimiento de los principales alimentos de este origen que representa un producto indispensable en la canasta básica familiar. El Instituto de Estudios del Huevo (2023), informa sobre la composición nutricional del huevo donde la clara contiene principalmente agua y proteínas, siendo la albúmina la proteína más importante y la yema está compuesta por agua, proteínas y lípidos, aproximadamente el 35% de los lípidos son ácidos grasos saturados, mientras que el 65% son insaturados (principalmente monoinsaturados y poliinsaturados). También aporta una amplia gama de vitaminas (A, B2, biotina, B12, D, E y K) y minerales (fósforo, selenio, hierro, yodo y zinc). Estos nutrientes tienen efectos antioxidantes y ayudan a proteger el organismo contra procesos degenerativos, diabetes y enfermedades cardiovasculares. 3 Por otro lado, el Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego (MIDAGRI) (2023), afirma que la importancia de este sector sustenta el aporte de empleabilidad a más de 460 mil personas, ayudando a sustentar hasta 1.8 millones de peruanos y aportando cerca del 2% al producto bruto interno (PBI). Domenech (2021), observa el comportamiento del consumo de este alimento, y asevera que antes de la pandemia Perú reportaba un crecimiento sostenido de consumo per cápita por año a una tasa anual de 7.8% llegándose a consumir en promedio 243 huevos por año, lo cual se mantuvo durante los años 2020 y 2021. Sin embargo, en los siguientes períodos se observan retrocesos, en el 2022 MIDAGRI reporta una caída del 5%, presentando solo 232 huevos al año por persona y en el 2023 un consumo de 230 huevos al año por persona. A su vez Mulder (2022), afirma que las perspectivas en la industria avícola a nivel mundial establecen una demanda sostenible y una oferta acotada que puede verse afectada por una recesión económica; hecho que incrementará el nivel de precios en alimentos y en países emergentes se verán impactados por una reducción de la demanda por los productos avícolas, específicamente huevos de gallina. En los períodos post pandemia y post guerra rusa -ucraniana, se contemplaron altos retos para las compañías productoras de huevos, según el reporte de inflación BCRP (2022), señaló que desde el cierre 2021 estas se venían retirando gradualmente del mercado ante el alza en los costos de los insumos para la alimentación de las gallinas, debido a esto ciertas compañías de mediana y pequeña envergadura sufrieron periodos de pérdida constante. A diferencia de las grandes empresas que pudieron mantener su negocio en marcha pese a la inflación importada, estas representan un 60% de la participación de mercado, tales como La Calera, Redondos, Agropecuaria Río Bravo, Avinka y Avivel. 4 En el estudio de Morris y colegas (2018), demuestra que la adopción de prácticas de producción alimentaria intensiva en un contexto de crecimiento para satisfacer las demandas alimentarias de la población en general abarca el análisis de las diferencias en precios y costos en el marco financiero, con ello se subraya la necesidad de realizar investigaciones detalladas sobre los riesgos que involucren y amenacen estas actividades económicas. Para identificar los riesgos empresariales en el sector avícola, es necesario realizar el estudio de diagnóstico del entorno, la empresa y la cadena productiva. Domenech explica, que esta actividad nace en el exterior con la importación de insumos indispensables como maíz amarillo duro (MAD) y soya. En una entrevista realizada por La República, Zavala (2023) explica que el 40% del alimento para gallinas se compone de soya y el 60% de MAD. Seeking Alpha (2023), afirma sobre el incremento de precios, en 2018 eran alrededor de 375 USD/BU (BU = bushel, 25.4 kg), 2019 fue de 388 USD/BU, posterior al impacto de la pandemia en diciembre 2020 se cerró con 484 USD/BU (un 24.7% mayor en comparación al 2019). Los picos máximos fueron en post pandemia, en 2021 alcanzó niveles de 740 USD/BU (incremento del 52.3% con respecto a diciembre 2020) y posterior a la guerra rusa - ucraniana alcanzó los 813.50 USD/BU en abril 2022. Por consiguiente, se toma importancia en el análisis de la alta volatilidad de precios de los insumos, así como la volatilidad del tipo de cambio y factores catalizadores en los riesgos financieros en este sector. En el ámbito sanitario, durante el rango de tiempo del estudio se han reportado enfermedades virales como la influenza aviar, viruela aviar, salmonella, bronquitis; las cuales generan altos riesgos, principalmente biológicos teniendo un alcance en la gestión operacional y los resultados financieros de las compañías avícolas. Según APA (2022), cuando se identifica un brote se pasa a un proceso de cuarentena y se monitorea la presencia del virus durante 21 días, si prevalece el riesgo de las aves enfermas existe la posibilidad de sacrificar galpones completos. 5 De igual manera, se identifican riesgos sociales relacionados con las preferencias del consumidor, grupos sociales y riesgos del marco normativo para las empresas productoras de huevo. En países como Canadá se empieza a dar la discusión sobre el trato justo a los animales de consumo, lo cual genera un contexto de variación en los precios de los huevos convencionales que se determinan principalmente en función a los costos de producción, frente a los huevos especiales, como los llamados orgánicos o sin jaulas, que se negocian con primas de precio adicionales debido a costos fijos incurridos en su producción según afirma Atozou y colegas (2021). Asimismo, Zavala (2023) identifica otro riesgo primordial relacionado a la importación de insumos procedente de Bolivia, que representa el 70% de lo consumido en Perú. En el periodo de estudio se presentaron problemas por conflictos sociales y paros de transportistas en diversas vías que conectan con Lima, lo cual genera distorsiones en el inventario de materia prima para las empresas del sector avícola. Según Collin y Col (2022), las cadenas de producción avícolas enfrentan riesgos respecto al cambio climático, en particular al calentamiento global. Resalta la importancia de abordar las cuestiones sistémicas en la producción para entender cómo se propagan enfermedades relacionadas con el cambio climático. Además, se defiende la introducción de medidas de mitigación para reducir el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero, puesto que a la fecha en el sector avícola intensivo se hace uso de galpones climatizados. Dada la coyuntura nacional e internacional para este sector en los periodos 2017- 2023, se vislumbran riesgos financieros, operacionales, sociales, normativos - políticos, medio ambientales y sanitarios, en mención a la producción de huevos de gallina. Según 6 Mckee (2021) los riesgos empresariales pueden ser gestionados mediante una matriz de riesgo que permita evaluar el impacto en los objetivos y resultados de la organización. En el marco de tiempo del presente estudio no existen investigaciones sobre la gestión de riesgos integrales empresariales en el sector avícola peruano, especialmente en la producción de huevos de gallina. Por lo que se plantea como propuesta desarrollar una investigación en este tema, con el propósito de brindar una base a futuras investigaciones en la gestión de riesgos latentes en el sector, revisando su impacto financiero en las compañías. 1.2. Objetivos de investigación • Analizar el impacto financiero de los riesgos empresariales, caso AVIVEL S.A.C. periodo 2017-2023. • Realizar un diagnóstico de la situación actual de la empresa AVIVEL S.A.C. • Identificar los riesgos en la cadena valor de AVIVEL S.A.C. • Elaborar la matriz de riesgos empresariales para la compañía AVIVEL S.A.C. • Realizar propuestas de estrategias para la prevención y mitigación de los riesgos identificados. • Reconocer los riesgos que no puedan ser cuantificados ni controlados. 1.3. Alcance El presente estudio de investigación está orientado al sector avícola, para el caso Avivel, que posee la experiencia en la producción de huevos de gallina de dos generaciones de la familia Velit; participando junto a empresas relevantes como: La Calera, Agropecuaria Río Bravo, Avinka, Redondos y Avícola San Fernando, empresas con posiciones principalmente en Lima e Ica, a lo largo de la costa del país. 7 Se realiza el análisis de la matriz de riesgos tomando como base los identificados en la cadena valor de la compañía AVIVEL S.A.C., la cual va desde la inseminación de los huevos para la reproducción de los pollos, la vacunación de pollitas; por otro lado, la importación del stock necesario de insumos como maíz, soya y otros insumos para brindar la ración optima de alimento balanceado por gallina ponedora y su cuidado especial en galpones altos; pasando luego a la selección y el empaque de los huevos mediante maquinaría automatizada de tecnología de punta; hasta la logística que se enfoca en la distribución de mercados mayoristas y retail, finalmente los hábitos del consumidor peruano. La finalidad es la búsqueda de estrategias diseñadas para minimizar los riesgos integrales en esta industria: riesgos financieros, operacionales, sociales, normativos, medio ambientales y sanitarios. Proponiendo alternativas viables que tengan un impacto favorable en los márgenes de rentabilidad y resultados financieros óptimos para la compañía. Para el desarrollo de la investigación se analizará el período entre el 2017 y 2023 incorporando en el tiempo escenarios significativos como la guerra comercial entre China y Estados Unidos, el COVID-19, la guerra Rusia – Ucrania, entre otros. Asimismo, la investigación se llevará a cabo a través de la recopilación de información primaria y secundaria; además del tratamiento de variables identificadas en la matriz de riesgos con la estadística descriptiva mediante simulación de Montecarlo. El lugar de investigación será en la costa de Lima-Perú donde se encuentran las avícolas representativas, con énfasis en el caso de la compañía AVIVEL S.A.C. siendo una compañía modelo del sector, que facilita la información para entregar un estudio que servirá como base para la gestión de riesgos integrales en la producción de huevos y las propuestas de estrategias para la minimización de riesgos e impactos en los resultados financieros. 8 1.4. Limitaciones La investigación está limitada al acceso de la información de las compañías avícolas formales, pues esta es de carácter privado, por lo cual, se opta en tomar casos específicos para la recopilación de data financiera solo a compañías representativas del sector avícola, los resultados serán reflejados en los Estados Financieros representativos del sector correspondientes a los ejercicios contables recientes a los cuales se le aplicarán un múltiplo para salvaguardar la confidencialidad de la información. Sin embargo, el análisis del diagnóstico para la identificación de riesgos integrales en el sector avícola específicamente en la producción de huevos se enfoca solo en la compañía AVIVEL S.A.C. puesto que la información a compartir es sensible para acceder a todas las empresas del sector, además se complementa con la exploración de la información de fuentes secundarias. Por otro lado, se encuentra una limitación adicional para la investigación con respecto al sector avícola, no se toma en cuenta el estudio individual de los riesgos en la producción de carne de pollo, solo se delimita al estudio de los riesgos para la producción de huevos de gallina. Si bien la producción de carne y huevos comparten ciertas características como la materia prima para el alimento avícola, la cadena valor para ambos productos contienen diferentes procesos y ritmos de trabajo, por ende, diferencias en el tratamiento de sus riesgos. 1.5. Contribución En la actualidad existe poca información relacionada con la identificación, estudio, tratamiento y propuestas de estrategia, para hacer un seguimiento en la mitigación de los riesgos que se encuentran en el sector avícola, específicamente en la producción de huevos 9 de gallina. No se ha explorado aún una matriz de riesgos integrales, basados en la identificación de los mismos en la cadena valor empresarial para esta industria en el Perú. El propósito del presente análisis es realizar el diagnóstico de la situación actual del sector avícola en la producción de huevos y su influencia en la empresa en estudio a través de una matriz de riesgos que pueda ofrecer información actualizada sobre los riesgos del sector y mejorar la toma de decisiones en la prevención, gestión y reducción de estos, proponiendo estrategias de mitigación de riesgos que permita a las empresas minimizar sus impactos en los resultados financieros, con el fin de proveer información base para la viabilidad de empresas que quieren mantener y nuevas inversiones en este sector. Los resultados serán reflejados en la simulación del flujo de caja libre representativo del sector, esta simulación será mediante la incorporación de los costos de riesgos y costos de las propuestas de control que puedan ser confiablemente cuantificados. Asimismo, se exhibirán los riesgos que no puedan ser medidos y cuantificados lo cual imposibilita realizar su propuesta de control. Por último, se presenta un documento con información básica en investigación de los riesgos empresariales en el sector avícola, provee un aporte de información fácil y sencilla de interpretar como soporte para empresarios, expertos del sector e inversionistas. Servirá como una investigación base para futuros estudios de mayor profundidad en el tema. 10 CAPÍTULO II: MARCO METODOLÓGICO En este capítulo se explica el alcance de la metodología para la investigación que se sustenta en el análisis preliminar de la matriz de riesgos integrales del sector avícola enfocados en la producción de huevos de gallina de la empresa AVIVEL S.A.C. para el periodo 2017 - 2023. El estudio inicia con la descripción del tipo y diseño de investigación, seguida de la mención de las fuentes de información primaria y secundarias como las entrevistas y recolección de datos respectivamente, con el uso de instrumentos adecuados para la recopilación de estos; continuando con la determinación de las variables de estudio y sus escalas correspondientes, finalizando con la propuesta de procedimiento de datos y las técnicas de análisis de la información. 2.1. Tipo de investigación El presente trabajo de investigación es de tipo aplicado, según define Hernández y colegas (2014) estas pueden ser documental descriptivo, debido a la naturaleza de especificar los riesgos integrales del sector avícola en la producción de huevos, al recoger información de manera conjunta sobre las variables del estudio. 2.2. Diseño de investigación En línea con Hernández y colegas (2014); el diseño cualitativo exploratorio se ajusta a la investigación, por los riesgos medioambientales, sociales y normativos relacionados a la producción de huevos de gallina dado que la revisión de la literatura revela falta de investigaciones previas y la existencia de guías relacionadas. De igual manera para los riesgos operativos y financieros, usaremos el diseño cuantitativo en modalidad no experimental por el tratamiento de datos provenientes de los estados financieros de 11 compañías representativas, del sector y precios históricos de los commodities relacionados a la materia prima, con data longitudinal a un nivel descriptivo. 2.3. Fuentes de información Por la naturaleza del tipo de investigación se requiere que la información sea recopilada principalmente de manera directa, para la obtención de la data cuantitativa, documental, en este caso no experimental. Fuentes primarias: Para el presente estudio también emplearemos entrevistas debido a la necesidad de obtener una comprensión completa y contextualizada de las perspectivas y experiencias claves de los actores del sector. Las entrevistas, en particular, permiten una exploración más profunda y cualitativa de la problemática en estudio, brindando un amplio panorama para comprender desafíos y matices específicos McDaniel y Gates (2016). A través de conversaciones exhaustivas con expertos y profesionales del sector, es posible identificar riesgos menos evidentes y detalles sobre estrategias de mitigación específicas. Esta aproximación ofrece una visión global de los riesgos, al integrar datos cuantitativos y cualitativos, y abordar tanto la amplitud como la profundidad de la problemática en el ámbito de la producción de huevos de gallina. Se efectuaron entrevistas, según la guía presentada en el anexo 1, con el Gerente General y el Gerente Financiero de la empresa AVIVEL S.A.C., asesores técnicos del sector avícola y financiero. La participación de estas figuras clave en la industria proporciona una perspectiva enriquecedora para abordar los aspectos gerenciales, financieros y gremiales de la gestión de riesgos, contribuyendo así a una investigación holística y fundamentada. 12 Tabla 1. Personas entrevistadas NOMBRES CARGOS ENTIDAD Raul Velit Gerente General Empresa Avivel Miloban Exgerente financiero Avivel Onchi Asesor Avícola Independiente Gonzalo Muñoz Asesor Financiero Empresa Maw Finance Confidencial Gerente de Producción Empresa Avícola Confidencial Gerente Financiero Empresa Avícola Fuente: Elaboración Propia Fuentes secundarias: Usaremos datos secundarios según define Hernández, (2014) provenientes de fuentes fidedignas y previamente recopilados, como los estados financieros representativos en base a importantes empresas del sector durante el periodo de estudio, así como el diagnóstico del negocio de la empresa AVIVEL S.A.C. Adicionalmente, incluimos información relevante para el sector avícola en el Perú, elaborada por el MIDAGRI como son el consumo per cápita de huevos, nivel de producción y precios históricos al por mayor; así como los precios internacionales de commodities esenciales para la industria avícola entre ellos el maíz, la soja, y demás insumos de menor participación, obtenidos de la plataforma Trading Economics para el periodo 2017-2023. Con esta data se proporciona un trasfondo que contextualiza el comportamiento en términos de evolución histórica y patrones. Esta aproximación permite una comprensión especifica de la amplitud de los riesgos contribuyendo así a un enfoque informado y completo en la exploración de los riesgos en el sector avícola. 13 2.4. Instrumentos de recolección de datos Hernández y colegas también recomienda para la recolección de datos en un ámbito general, se incluyan el seleccionar adecuadamente el instrumento de recolección de datos para el tipo de investigación que se está realizando, asimismo asegurar que el instrumento de recolección sea válido, confiable y se realicen pruebas piloto del instrumento antes de su puesta en marcha, de la misma manera se necesita capacitar al personal, establecer un plan de análisis de datos, seguimiento y control de calidad durante la recolección de datos, manteniendo siempre la confidencialidad y privacidad de los datos obtenidos, por último, realizar una revisión crítica de los datos recolectados antes de su análisis. También proporciona información sobre los instrumentos de recolección de datos siendo estos los de observación, entrevistas, cuestionarios y revisión documental. Para el caso de la empresa AVIVEL S.A.C. y representativas, será a través del apoyo sobre cuestionarios elaborados para la ejecución de entrevistas en las oficinas de las compañías y visitas a planta, además se aplicará el grabado de la voz para especificaciones operativas del negocio. Todas estas herramientas se dirigen a los principales actores del sector como gerentes generales, operativos y financieros de AVIVEL S.A.C., y empresas representativas, asesores externos del sector avícola y financiero. Por otro lado, obtenemos información secundaria recopilando documentos de instituciones multilaterales y académicas, complementando con revistas del sector avícola y datos de plataformas como: APA, SENASA, SIEA de MIDAGRI, Trading economics, Agrodata, Informaccion, Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), BCRP y entre otras que son de utilidad. 14 2.5. Variables de investigación Para el tratamiento de las variables cuantitativas corresponde utilizar la escala de razón debido a las siguientes características mencionadas por Hernández y colegas (2014): En primer lugar, esta escala posibilita operaciones aritméticas y métodos estadísticos, no viables en otras escalas. Segundo, posee unos cero absolutos, permitiendo la interpretación precisa y comparación significativa de los valores que se les conferirá a algunos riegos. Tercero, es útil en la medición de variables con relaciones matemáticas destacadas, aspecto relevante en investigaciones cuantitativas, facilita comparaciones, cálculos y simulaciones, resultando una herramienta eficaz en el análisis cuantitativo. En el contexto de variables cualitativas, identificamos que la escala ordinal se ajusta a los propósitos de la investigación; según Hernández y colegas (2014), la escala ordinal se emplea para la medición de atributos que poseen disposición jerárquica o secuencial contribuyendo a una organización estructurada y comparativa de los mismos. Esta disposición ordenada facilita el análisis y la interpretación de los datos, permitiendo identificar tendencias y patrones en el contexto de variables cualitativas de naturaleza discreta. En esta investigación se utilizarán variables cuantitativas, según el proceso de investigación, y se identifiquen en cada tipo de riesgo; a continuación, se presenta la tabla 2 con una propuesta preliminar de variables a considerar para el análisis del impacto en los resultados financieros. 15 Tabla 2. Identificación de variables TIPO DE RIESGOS VARIABLES TIPO Cuantitativas Cualitativas RIESGOS FINANCIEROS -Precios de Commoditties. -Tipo de Cambio. X RIESGOS OPERACIONALES -Días de paro por problemas en la maquinaria. -Porcentaje de merma por pérdida operativa. X RIESGOS POLÍTICO - NORMATIVOS -Costos tributarios relacionados a la industria. X RIESGOS MEDIOAMBIENTALES -Costos por multas de la OEFA y organizaciones ambientales. X RIESGOS SANITARIOS -Valoración de pérdidas de galpones por enfermedades. -Costos en la adquisición de vacunas. X RIESGOS SOCIALES -Costos por demanda de las comunidades aledañas a las zonas productivas. - Protestas ambientalistas - Mitos sobre el consumo de huevo. X X INFORMACIÓN ADICIONAL RESULTADOS FINANCIEROS -Comparación flujos de caja libre y ratios. X DATA SECUNDARIA -Valor bruto agregado y consumo de huevos. X Fuente: Elaboración propia, en base a entrevistas. 2.6. Descripción de procedimiento de datos Según Hernández y colegas (2014) el procesamiento de los datos se refiere a todo el proceso que sigue un investigador desde la recolección de datos, hasta la presentación de los mismos, en forma resumida. Los procedimientos se presentan básicamente en tres etapas: recolección y entrada, procesamiento y presentación, los cuales se presentan en la tabla 3. 16 Tabla 3. Proceso y tratamiento de información PROCESO ACCIÓN RECOLECCIÓN Y ENTRADA REVISIÓN DE ANTECEDENTES Revisión papers de investigaciones en el sector avícola y sus formas de abordar los riesgos. ENTENDER EL SECTOR AVÍCOLA Revisión de principales indicadores del sector de producción de huevos: Precios de insumos, Consumo, precios de huevos. ENTREVISTAS, VISITAS A PLANTA DE AVIVEL S.A.C., EMPRESAS REPRESENTATIVAS Y ASESORES EXTERNOS. Reconocimiento de campo, granjas, procesos, riesgos enfrentados mediante visitas y entrevistas. PROCESAMIENTO DE DATA RECOLECTADA IDENTIFICAR LOS PUNTOS CRÍTICOS (RIESGOS) Revisión de Cadena valor en la cadena valor de producción de huevos y su identificación de los principales puntos críticos del sector. DESCRIPCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE RIESGOS Riesgos para las variables cuantitativas y cualitativas seleccionadas en el estudio y su clasificación como riesgos financieros, operacionales, sociales, político -normativos, de sanidad y medioambientales. CUANTIFICAR Y VALORAR Elegir las herramientas a tratar (identificando en las partidas contables), identificación de costos y gastos operativos, costos y gastos extraordinarios en los estados financieros. PRESENTACIÓN Y RESULTADOS EL IMPACTO DE LOS RIESGOS SOBRE LOS RESULTADOS FINANCIEROS. Mediante el análisis la simulación de Montecarlo y análisis de sensibilidad en el flujo de caja descontado. PROPONER MEDIDAS DE CONTROL DE LA MITIGACIÓN DE RIESGOS (MEDIANTE USO DE HERRAMIENTA MATRIZ DE RIESGO) Proponer estrategias de mitigación de riesgos, mediante la evaluación y análisis de costos para coberturas, pólizas de seguro, tratamiento de inventarios, negociaciones comerciales y alianzas estratégicas. PRESENTAR LOS PRINCIPALES RIESGOS Y PROPUESTAS DE MITIGACIÓN; EXHIBIENDO LOS QUE NO SE PUEDAN CONTROLAR. INFORME BASE PARA ESTUDIOS FUTUROS DE RIESGOS EN EL SECTOR AVÍCOLA, ENFOCADO A LA PRODUCCIÓN DE HUEVOS. Informe final de la investigación. Fuente: Elaboración propia. 17 2.7. Técnicas del análisis de la información De acuerdo con Hernández y colegas (2014) en una investigación descriptiva, el análisis de la información se realiza tomando en cuenta los niveles de medición y tratamiento de la información, en el presente estudio se realizará con la técnica de análisis estadístico descriptivo para la comparación de las variables de estudio en la producción de huevos, los commodities, otras materias primas, con los resultados de empresas representativas del sector avícola en la producción de huevos de gallina, mediante las siguientes técnicas de análisis de información: ● Una matriz de riesgos que permite identificar las variables a considerar y encontrar una relación entre las mismas, describiendo todas las variables en forma simultánea. ● Herramientas de información financiera: Flujo de caja libre, ratios financieras, indicadores operativos, precios históricos de commodities, derivados financieros, elasticidad precio de la demanda. ● Procedimientos con la simulación de Montecarlo (análisis tornado) y análisis de sensibilidad en relación con la valoración de riesgos y su impacto en los resultados financieros. ● Simulación de estados financieros AVIVEL S.A.C., comparativo con y sin las propuestas de estrategias que se puedan valorar confiablemente. ● Procedimientos generales de análisis y presentación de resultados: mediante gráficos estadísticos para mostrar las distribuciones de las variables cuantificables e impacto en el valor presente neto. 18 CAPÍTULO III: MARCO TEÓRICO Para continuar con el análisis de los riesgos integrales en el sector avícola en la producción de huevos, es necesario tener un oportuno entendimiento de los conceptos relacionados, tales como se presentan a continuación. 3.1. Riesgos empresariales De acuerdo con Madrid ORG (2020) el riesgo es la combinación de la probabilidad de un evento y sus consecuencias de este. En todos los tipos de empresas existe un potencial uso de sucesos y consecuencias que derivan de los mismos y constituyen oportunidades para conseguir utilidades o pérdidas para el éxito. Chávarro (2018) resalta la importancia de la diferencia entre un riesgo e incertidumbre, explica que son situaciones que implican la posibilidad de perder algo basado en una expectativa. Sin embargo, el riesgo se puede medir y cuantificar, a diferencia la incertidumbre no es medible. Según Damodarán (2007), los riesgos afectan a las decisiones de las compañías ya sea en la decisión de inversión, financiación y de dividendos que subyacen en el valor de un negocio. La primera opta por ver si se invierten en proyectos y los riesgos adheridos que conllevan finalmente a las expectativas de los flujos de caja, la tasa de descuento que se aplican a estos flujos y hasta la tasa de crecimiento a considerar. La segunda dependerá en qué porcentaje se tomará deuda y capital y el riesgo de incumplimiento en el que se podría incurrir y, por último, la decisión de dividendos es si se reinvierte en la compañía o se reparte a los accionistas, de tal manera, de poder tener el efectivo suficiente para poder cubrir posibles futuras contingencias. 19 Las fuentes de riesgo más comunes en el sector agropecuario, especialmente en la producción de alimentos, se pueden clasificar en cinco áreas de acuerdo con Kahan (2018), los cuales se descubren a continuación: 3.1.1. Riesgos de producción y técnicos Kahan (2018) afirma, que estos riesgos se presentan en el rendimiento de los cultivos, seguridad alimentaria en los animales, o en procesos operativos como problemas con la maquinaria y equipos en temporada de producción de la empresa. Estos están muy ligados con los riesgos climatológicos como la escasez de precipitaciones o la sequía, pueden conducir a bajos rendimientos. También articulados con los problemas de plagas o enfermedades. Asimismo, Rosa y Bernini (2018) quien a su vez citan a Giannes-si (1979), afirman que el riesgo operativo se relaciona a la actividad económica de la empresa, es decir a sus resultados. A su vez, agrega que según una óptica concreta (riesgo puro), el riesgo económico está conectado al evento de que la actividad empresarial no sea idónea para maniobrar en equilibrio económico y crear valor. Para esta sección, se han identificado factores de riesgo que impactan en la compañía avícola para la producción de huevos de gallina como: el fenómeno climatológico, enfermedades, mermas, problemas de funcionamiento y procesos automatizados. 3.1.2. Riesgo de marketing: precios y costos Respecto a esta área, Kahan (2018) comenta que los cambios en precios están fuera del control de cualquier empresario o agricultor individual. El precio de los productos se ve afectado por la oferta de este, la demanda del producto y el costo de producción. 20 Si los costos de los insumos tienden a ser altamente volátiles, afectaran los precios de los productos, y cuando se combinan con variaciones en el rendimiento, el costo de producción se convierte en una fuente grave de riesgo. Si bien en muchos sectores los movimientos de precios siguen tendencias estacionales o cíclicas que se pueden predecir, sin embargo, la oferta o la demanda cambian inesperadamente y, a su vez, afecta el precio del producto en el mercado final. Para esta sección, se han identificado factores de riesgo que impactan en la compañía avícola para la producción de huevos de gallina como: el precio del huevo de gallina, volatilidad del precio del MAD y la volatilidad del precio de la Soya. 3.1.3. Riesgos financieros Según Rosa y Bernini (2018) el riesgo financiero hace referencia a la comisión de los recursos financieros, como la posibilidad de insolvencia, la manifestación de picos, estancamientos financieros, las problemáticas propias de la organización financiera y de la estructura de deuda, volatilidad en tipo de cambio de monedas. Las causas pueden ser recesiones económicas, diferencias de tipo de cambio, limitados acceso a líneas de crédito para capital trabajo, variaciones significativas en el volumen de capital trabajo fuertemente relacionado a la variación de precios de materias primas. El riesgo financiero se evidencia según la variación de los resultados. Por su parte, Kahan (2018) adiciona que este riesgo también puede ser causado por la incertidumbre sobre las tasas de interés futuras, la voluntad y la capacidad de un prestamista para continuar brindando fondos cuando sea necesario, y la capacidad de la empresa para generar los ingresos necesarios para pagar el préstamo. Según BCRP (2014), las empresas comerciales se encuentran expuestas al riesgo cambiario cuando existen diferencias entre sus activos y pasivos en dólares, dependiendo 21 de la volatilidad del tipo de cambio, siendo desfavorable tener más pasivos en la moneda extranjera que activos, los cuales pueden generar no solo pérdidas contables si no también reales, este riesgo también está latente en Avivel por tener pago de insumos en moneda extranjera. 3.1.4. Riesgo institucional A su vez Kahan menciona, que los riesgos institucionales refieren a cambios impredecibles en la provisión de servicios de las instituciones que apoyan al sector. Tales instituciones pueden ser tanto formales como informales e incluyen bancos, cooperativas, organizaciones de mercadeo, comerciantes de insumos y servicios gubernamentales de extensión. Parte del riesgo institucional es la incertidumbre de la política gubernamental que afecta a la empresa, como el apoyo a los precios y los subsidios, o en el lado opuesto implementación de tributos, multas, exigencias de certificaciones. Estos riesgos a los que se enfrentan los empresarios suelen ser el resultado de decisiones tomadas por los responsables de la formulación de políticas y los administradores. Para esta sección, se han identificado factores de riesgo que impacta en la compañía avícola para la producción de huevos de gallina como: delincuencia, robos y asaltos a los camiones de distribución. 3.1.5. Riesgo humano y personal Según los aportes de Kahan (2018), la última área de los riesgos en este sector son los riesgos humanos, relacionado con la migración laboral que puede causar escasez de mano de obra, los disturbios políticos y sociales también pueden limitar la disponibilidad de mano de obra. Enfermedades de gran impacto, como el covid 19, mueven la disponibilidad de mano de obra y la productividad en algunas áreas. Por otro lado, los accidentes, las 22 enfermedades, incluso la muerte de personas que manejan el negocio puede alterar el rendimiento de la empresa. 3.1.6. Riesgos sanitarios Los riesgos sanitarios según Kahan, resultan relevantes para tratar el control de enfermedades, microbianos, y elemento clave para mejorar la producción animal y la seguridad alimentaria y, por lo tanto, el bienestar humano. Para esta sección, se han identificado factores de riesgo que impactan en la compañía avícola para la producción de huevos de gallina como, como las enfermedades de la gripe aviar, salmonella y viruela. 3.2. Análisis de riesgos Obike y colegas (2017), afirman que el análisis de riesgo en una empresa es un proceso crucial para identificar, evaluar y gestionar los factores que podrían amenazar su estabilidad y éxito. Existen dos enfoques principales para este análisis, el cualitativo que examina los riesgos de manera subjetiva para comprender su naturaleza y el impacto potencial. Y el cuantitativo que utiliza datos y modelos estadísticos para asignar valores numéricos a los riesgos, permitiendo una comparación y evaluación objetiva. Para el análisis del presente estudio, se optó por la aplicación de las siguientes herramientas: el análisis tornado y araña que se realiza mediante una simulación individual de cada variable en relación con los riesgos para observar su impacto en los resultados, para complementar también se realizará el análisis de sensibilidad, con la simulación dinámica, el movimiento de todas las variables a la vez. 23 3.2.1. Análisis tornado y araña Según Mun (2012), el análisis tornado es una herramienta del programa Risk Simulator, el cual captura el impacto estático de cada variable sobre el resultado del modelo; es decir, lo que hace la herramienta es hacer variar o perturbar cada variable de forma independiente sobre el modelo en una cantidad preestablecida de tal manera que captura la fluctuación en el resultado final del modelo, generando un listado de variables que perturban de mayor a menor cuantía el modelo. Las variables en el modelo o precedentes son todas las variables de entrada que afectan el resultado del modelo. Es de importancia mencionar que esta herramienta realiza las perturbaciones sobre cada precedente en un rango por defecto entre +/- 10% este puede ser variado por el investigador según su requerimiento asimismo mientras más amplio el rango de perturbación logrará tomar los valores extremos a ser testeados y hasta capturar impactos no lineales que no es nuestro caso. Figura 1. Ejemplo de tabla y gráfica Tornado Fuente: Risk Simulator 24 De acuerdo con Mun (2012), la Tabla Tornado es una herramienta de simulación eficiente, ya que captura los impactos estadísticos de cada variable sobre el modelo resultante, cada variable predeterminada para el análisis se especifica de antemano, captura las fluctuaciones sobre el modelo final del pronóstico o el resultado final, y establece las perturbaciones categorizadas en orden de importancia. Las precedentes son todas las entradas y las variables intermedias que afectan el modelo resultante. Por ejemplo, si el modelo consiste en A = B + C, donde C = D + E, entonces B, D, E son los precedentes para A (C no es un precedente ya que sólo es un valor de cálculo intermedio). Mun (2012), aclara que el rango y el número de valores afectado es especificado por el usuario y puede establecerse para probar valores extremos, en lugar de pequeñas desviaciones alrededor de los valores esperados. En ciertos casos, los valores extremos pueden tener un impacto desequilibrado mayor o menor (por ejemplo, no linealidades pueden ocurrir cuando se incrementa o disminuye una economía de escala y su alcance llega a valores mayores o menores de la variable) y sólo un rango mayor captura este impacto no lineal. Una Tabla Tornado organiza todas las entradas que le dan forma al modelo, empezando con la variable de entrada que tiene el impacto más significativo sobre la variable de resultados elegida. La tabla se obtiene afectando cada dato ingresado precedente en un rango consistente una a la vez, y comparando sus resultados con el caso base. Una Tabla Araña, de manera complementaria esta herramienta nos brinda el cuadro araña o en inglés The Spider Chart, el cual el eje de la “x” representa el cambio porcentual de cada variable precedente y el eje “y” el valor objetivo en el caso de estudio sería el VAN. Como su nombre lo indica, se asemeja a una araña con un cuerpo central y varias piernas 25 saliendo de ella, y la pendiente positiva indica una relación directa, mientras que una pendiente negativa indica una relación indirecta entre las variables relacionadas. Por lo tanto, las tablas arañas pueden utilizarse para visualizar relaciones lineales y no lineales. Figura 2. Ejemplo de tabla y gráfica araña Fuente: Risk Simulator Las Tabla Tornado y Araña ayudan a identificar los factores críticos de éxito del resultado de una celda para poder identificar las entradas y simularlas. Las variables críticas identificadas que son inciertas son las únicas que no deben ser simuladas, y Mun sugiere no perder el tiempo simulando variables que puedan ser inciertas o que poseen poco impacto en los resultados. 3.2.2. Análisis de sensibilidad Acorde al concepto estadístico-teórico de Mun (2012), explica que las tablas de Sensibilidad son perturbaciones dinámicas creadas después de una simulación, en el sentido de que múltiples supuestos son impactadas simultáneamente y sus interacciones son capturadas en las fluctuaciones de los resultados. 26 En contraste, las tablas Tornado son perturbaciones estáticas, lo que significa que cada precedente o supuesto variable es perturbado en un monto prefijado y las fluctuaciones en el resultado se tabulan. Por lo tanto, las tablas Tornado identifican que variables muestran en sus resultados un mayor impacto y por lo tanto son adecuadas para determinar que variables simular (por eso se utilizan antes de la simulación), ya que las tablas de Sensibilidad identifican el impacto de los resultados cuando interactúan múltiples variables y se simulan de manera conjunta en el modelo (es decir, se utilizan después de una simulación). Figura 3. Ejemplo de análisis de sensibilidad Fuente: Risk Simulator Es así como para reforzar dicho concepto se menciona que el cuadro de sensibilidad identifica el impacto en los resultados cuando múltiples variables interactúan y son simuladas juntas en el modelo. Cabe resaltar, que este análisis captura estas relaciones dinámicas correlacionadas, proceso que el análisis tornado no realiza asimismo nota importante a considerar según Mun, es que el análisis de sensibilidad no puede ser corrido a menos que los supuestos y pronósticos hayan sido definidos y se haya realizado una simulación. Mun indica que las tablas de correlación no lineal indican los rangos que tienen las correlaciones entre cada supuesto y el pronóstico objetivo, y se describen desde el valor 27 absoluto más alto hasta el valor absoluto más bajo. Las correlaciones positivas se muestran en verde mientras que las negativas se muestran en rojo. Y el porcentaje de variación explicado, calcula que tanto de la variación en la variable del pronóstico puede explicarse por las variaciones en cada uno de los supuestos por sí misma en un ambiente dinámico simulado. Estas tablas muestran la sensibilidad del pronóstico objetivo para los supuestos simulados. 3.3. Tratamiento en la elección y distribución estadística para las variables de riesgos Según Damodaran (2007), afirma que cuando confrontas la data que necesita ser caracterizada por una distribución, es mejor empezar con datos sin procesar (ejemplo series históricas o indicadores), sobre los cuales se puede identificar si son series continuas o discretas, si existe una simetría de la data, si la misma tiene un límite superior o inferior y por último relacionado a la probabilidad de observar valores extremos en la distribución. Según Mun, para el caso de las variables con data histórica se puede lograr un ajuste distributivo. Asumiendo que los patrones históricos se mantienen y que la historia tiende a repetirse, los datos históricos se pueden utilizar para encontrar la distribución que mejor se ajuste con sus parámetros relevantes para definir mejor las variables que se simularán. De igual manera, se pueden realizar ajustes al valor pronosticado según sea necesario, para reflejar futuras expectativas. El tratamiento realizado para cada variable de entrada o precedente con respecto a su distribución estadística depende de la disponibilidad de data histórica para algunas variables, de lo contrario se tendrá un tratamiento de manera personalizado con supuestos de parámetros para cada variable. 28 Para el caso de estudio, en las variables con data histórica se toma la variación porcentual del precio del maíz amarillo duro y soya, precio mayorista de huevos y variación del tipo de cambio para el periodo mensual del 2017 al 2023 para obtener la distribución estadística, cabe señalar, que el programa risk simulator elige la distribución para cada variable con mayor P-Value cercano al 1 y adicionalmente a ello obtiene las correlaciones que existen entre las variables, previamente aplicando el ajuste de distribución múltiple que encuentra de manera simultánea el tipo distribución que mejor se ajusta a la serie de datos de cada variable. Para el caso de variables de entrada o precedentes que no poseen data histórica, el tratamiento que se realiza para estas variables es personalizada; es decir; el analista debe realizar suposiciones sobre las variables en cuestión. Según Mun, un enfoque a utilizar es el método Delphi donde un grupo de expertos tiene la tarea de estimar el comportamiento de cada variable. Cuando la prueba no es posible en ese caso los hacedores de la investigación pueden hacer estimaciones de resultados potenciales y proporcionar los mejores, los más probables o peores escenarios, con lo cual pueden crear una distribución triangular o personalizada. Cabe precisar que para calcular el impacto sobre la variable de salida el software recoge los resultados de todas las correlaciones dinámicas entre todas las variables de entrada, independientemente de la disponibilidad de su data histórica, que se genera al realizar el análisis de sensibilidad representado en la figura 3. A continuación, se describe la información específica de cada distribución de las variables a utilizar en el caso de estudio. Para el caso de estudio, en la tabla 4, se presentan cada riesgo cuantificable y estos a su vez relacionados a variables con su propia distribución estadística. Apoyado en el marco teórico sobre la distribución de riesgos 29 Tabla 4. Riesgos Cuantificables y sus distribuciones estadísticas FUENTES DE RIESGO RIESGOS CUANTIFICABLES DISTRIBUCIÓN Riesgo de Marketing: Precios Y Costos Volatilidad Precio del MAD (65% participación Alimento Balanceado) Normal Riesgo de Marketing: Precios Y Costos Volatilidad Precio de la Soya (35% participación Alimento Balanceado) Logística Riesgo de Marketing: Precios Y Costos Precio del Huevo de Gallina Beta Desplazada Riesgo Sanitario Enfermedades - programa de vacunas Triangular Riesgo de producción Y técnicos Problemas funcionamiento procesos automatizados Triangular/ Normal Riesgo Externo Climatología fenómeno (incremento de temperaturas) Triangular Riesgo De producción Y técnicos Incremento de pérdidas - merma del producto. Triangular Riesgo Financiero Tipo de cambio PEN/USD. Triangular Riesgo Humano Y Personal Delincuencia Robos, asaltos a los camiones de distribución Normal Riesgo Social- Ambiental Impacto social y ambiental Triangular Riesgo Externo Tasa de Crecimiento de Ventas -VBA sector Cauchy Fuente: Elaboración Propia 3.3.1. Distribución Normal Según Mun (2012), la distribución normal es la más importante de la teoría de probabilidad porque describe muchos fenómenos naturales. Los tomadores de decisiones utilizan la distribución normal para describir variables inciertas como la tasa de inflación o el precio futuro de la gasolina. Las tres condiciones subyacentes a la distribución normal son: • La media de la distribución. • Simetría sobre la media. • Es más probable que la variable incierta esté cerca de la media que más lejos. Las construcciones matemáticas para la distribución normal son las siguientes: 30 Donde: Media = µ Desviación Estándar = σ Asimetría = 0 (esto se aplica a todas las entradas de media y desviación estándar). Exceso de Kurtosis = 0 (esto se aplica a todas las entradas de media y desviación estándar). La media (µ) y desviación estándar (σ) son los parámetros distributivos, para todos los valores de “x” y “µ”, mientras σ > 0 Es decir, los requerimientos de entrada: Desviación Estándar >0 y puede ser cualquier valor positivo Y la media puede tomar cualquier valor. Figura 4. Distribución normal Fuente: Risk Simulator 3.3.2. Distribución Logística Sobre la distribución logística Mun (2012), afirma que es comúnmente usada para describir el crecimiento, eso es, el tamaño de la población expresada como una función de la variable tiempo. Esta también puede ser usada para describir reacciones químicas y el curso del crecimiento de una población o individuo. 31 Las construcciones matemáticas para la distribución logística son las siguientes: para cualquier valor de α y µ Media= α Desviación Estándar = Asimetría= 0 (esto aplica a todas las entradas medias y de escala). Exceso de Kurtosis= 1.2 (esto aplica a todas las entradas medias y de escala). Mean (α) y escala (β) son los parámetros distributivos. Requerimientos de entrada: Escala Beta > 0 y puede ser cualquier valor positivo Media alfa puede ser cualquier valor. Figura 5. Distribución Logística Fuente: Risk Simulator 32 3.3.3. Distribución Triangular Mun (2012), presenta también la distribución triangular describe una situación donde el investigador conoce el mínimo, máximo y el valor más probable que pueda ocurrir. Por ejemplo, se podría describir el número de carros vendidos por semana ya que en ventas pasadas se realizaron ventas mínimas, máximas y un usual número de carros vendidos. Condiciones: Las tres condiciones subyacentes a la distribución triangular son: • El mínimo número de items es fijo. • El máximo número de items es fijo. • El número más probable de items cae entre el valor mínimo y máximo, formando una distribución de forma triangular, que muestra que los valores cerca del mínimo y del máximo son menos probables a que ocurran con respecto a aquellos más cercanos al valor más probable. Las construcciones matemáticas para la distribución triangular son las siguientes: Para Min < x < Valor Probable Para Valor Probable < x < Max Media= 1/3 (min+ valor probable + max) Desviación Estándar = 33 Asimetría = Exceso de Kurtosis = -0.6 (esto aplica para todas las entradas de Min, Max, y valor probable). Donde: Valor mínimo (Min), valor más probable (valor probable) y valor máximo (Max) son los parámetros de distribución. Requerimientos de entrada: Min ≤ valor probable ≤ Max pueden tomar cualquier valor. Sin embargo, Min 0 y puede ser cualquier valor positivo. 35 Figura 7. Distribución Cauchy o Lorentziana Fuente: Risk Simulator 3.3.5. Distribución Beta Desplazada La distribución Beta es muy flexible y es comúnmente utilizada para representar la variabilidad sobre un rango específico. Es utilizada para describir datos empíricos y predecir el comportamiento aleatorio de porcentajes y fracciones, ya que el rango de salida se encuentra típicamente entre 0 y 1. El valor de la distribución Beta se sustenta en la amplia variedad de formas que puede asumir cuando varían los dos parámetros, alfa y beta. La distribución beta desplazada se limita a desplazar el límite inferior de la distribución beta desde cero por algunos parámetros para permitir una gama de resultados más allá de sus límites 0 y 1 natural. Alfa, Beta y ubicación son los parámetros de entrada. Requerimientos de Entrada: Alfa > 0 Beta > 0 36 La ubicación puede ser cualquier valor positivo o negativo incluyendo el cero. Figura 8. Distribución Beta Desplazada Fuente: Risk Simulator 3.4. Tratamiento y gestión de riesgos La gestión del riesgo puede describirse como algo que implica el uso de técnicas de evaluación de riesgos para determinar inicialmente el nivel de riesgo, y se debe desarrollar una estrategia para mitigar los riesgos en general para reducir el nivel de riesgo a un nivel aceptable Obike y colegas (2017). La estrategia de gestión de riesgos de cobertura es un método significativo y utilizado por diferentes empresas dentro del mercado global Shakatreh y colegas (2023) y Evrin (2021) menciona que hay varias herramientas y técnicas que pueden ser utilizadas en el análisis cuantitativo de riesgos; desde métodos heurísticos; costeo de riesgos; como el Valor Monetario Esperado (EMV), análisis Monte Carlo, análisis de sensibilidad. Se tomará en cuenta el método que tenga mayor ajuste respecto a la información recopilada. Medición y valoración de riesgos: técnicas y metodologías. 37 Bastos (2023), comenta sobré el análisis del impacto de una buena gestión de riesgos empresariales en los resultados económicos. Teniendo como objetivo principal dar un apoyo a los líderes empresariales y tengan en cuenta la importancia de la gestión de riesgos, así como presentar las formas de gestionar los riesgos de la empresa y las acciones que se pueden tomar para el control y la prevención. Aunque generalmente cuanto mayor sea el riesgo, mayor será la probabilidad de obtener un rendimiento positivo para la empresa, afirma Bastos, entonces el tomar decisiones basadas en datos reales, es mejor que quedarse solo en un análisis cualitativo o análisis basados solo en meras suposiciones. Bastos agrega que la importancia de la gestión de está en mitigar o eliminar los riesgos de la empresa, se trabaja de forma preventiva, mediante trazados de mapas de peligros y posibles fallos, siendo posible identificar y mitigar los riesgos que pueden causar pérdidas financieras significativas para la empresa. La investigación presenta como principales tipos de gestión de riesgos: la gestión del riesgo de liquidez, seguido de la gestión del riesgo operacional, la gestión del riesgo de mercado, la gestión estratégica de riesgos, y la gestión de riesgos relacionados con el incumplimiento. También brinda una clasificación de riesgos, siendo los riesgos internos: los financieros, medioambientales, sociales, tecnológicos, de conformidad. Y los riesgos externos: los macroeconómicos, medioambientales, sociales, tecnológico externos, legales. Como aporte importante muestran los pasos para el tratamiento de los riesgos: iniciando con el mapeo e identificación de riesgos, seguido de una evaluación cualitativa de riesgos, pasando al análisis cuantitativo de riesgos, posteriormente la planificación de control, para finalmente crear un plan para monitorear y eliminar estos riesgos. 38 Bastos, propone herramientas para la gestión de riesgos como el: Análisis Preliminar de Riesgos (APR), el Process Failure Mode and Effective Analysis (PFMEA), un modo de falla de proceso y análisis efectivo, y la Matriz GUT. Concluye que los beneficios de la gestión de riesgos para las empresas: genera un mayor y mejor apoyo a los procesos de toma de decisiones; optimización de resultados; eliminación o reducción de la posibilidad de pérdidas financieras, cumplimiento de todas las normas, leyes y reglamentos; mejor identificación de oportunidades para obtener resultados positivos; reducción de costos; mejora en los procesos de gobierno corporativo, auditoría y certificación. Entonces precisa que la gestión de riesgos es un aliado importante para que los procesos de una empresa sean más asertivos y eficientes. 3.5. Costeo de riesgos Según Obike y colegas (2017), el costeo del riesgo es un proceso fundamental en la gestión de riesgos. Refieren básicamente a los gastos asociados con la prevención y la materialización de los riesgos. Se explayan en los siguientes temas: 3.5.1. Minimización de los costes del riesgo Obike y colegas, afirman que para una óptima gestión del riesgo se deberá minimizar la suma de los costes de prevención y los costes de las pérdidas. Dan un concepto a los costes de prevención, siendo estos las medidas de seguridad y prevención que se usan para evitar que los riesgos se materialicen. Por otro lado, los costes de las pérdidas son las salidas monetarias derivadas de la materialización del riesgo, ejemplo daños económicos, sociales o medioambientales. El objetivo final es hallar y apreciar un punto óptimo donde se equilibren estos costes para controlar eficientemente el riesgo. 39 3.5.2. Factores que afectan los costes del riesgo En cuanto a los factores, es importante tener en cuenta los precios de estos, ya sea para la prevención, así como en pérdidas que influyen en el punto óptimo. La variación de estas cotizaciones puede desplazar el punto óptimo hacia posiciones mayores de control en los riesgos identificados. También acotan, que estos costes pueden ser compensables o derivados entre sí, obedeciendo su naturaleza. Y para el mejor entendimiento de lo antes mencionado, Obike y colegas, dejan un ejemplo muy práctico. En el caso que una empresa invierte en medidas de seguridad contra incendios en sus instalaciones, en la medida que aumente esta inversión en seguridad, disminuye la probabilidad de incendios y, por lo tanto, los costes de las pérdidas. El punto óptimo se encuentra donde los costes de seguridad y las pérdidas están equilibrados, dando a saber que la gestión eficiente del riesgo busca minimizar los costes totales mientras se mantiene un nivel adecuado de seguridad. 3.6. Matriz de riesgos Según Mckee (2021), una matriz de riesgo establece un instrumento de control y de gestión habitualmente usada para identificar las actividades (procesos y productos) más importantes de una empresa, el tipo y nivel de riesgos inherentes a estas actividades y los factores externos e internos relacionados con estos riesgos (factores de riesgo). Equivalentemente, la matriz de riesgo ayuda a evaluar con una adecuada gestión y administración de los riesgos integrales que pudieran impactar en los resultados y metas, por ende, al logro de los objetivos de una empresa. 40 3.7. Estrategias para minimizar riesgos Según Ernst y Young (2010) las principales estrategias serían: • Transferencia de riesgos. Traslada el riesgo desde el equipo a los expertos externos. • Aplazamiento de riesgos. Cambia el orden del desarrollo de actividades previstas. • Reducción de riesgos. Reduce la posibilidad de que ocurra el contratiempo, puede ser mediante la disposición de datos. • Eliminación de riesgos. Si es un riesgo que puedes evitar por completo, se elimina. • Aceptación de riesgos. Cuando no hay mucho que se pueda hacer, además de aceptar el riesgo y tener un plan de contingencia. 3.8. Coberturas financieras de riesgos Coberturas financieras, Gaspar (2010), asevera que los principales instrumentos para la cobertura del riesgo en la empresa son: las opciones financieras, futuros financieros y operaciones de tipo de cambio a plazo o forward con divisas. Ross (2012) acota sobre el uso de derivados, afirma que son herramientas para cambiar la exposición al riesgo de la compañía. Mediante el uso de derivados, la empresa puede eliminar partes no esperadas de exposición al riesgo e incluso convertir la exposición a tratar. Las compañías tienden a buscar la manera de reducir su riesgo. La cobertura compensa el riesgo de la empresa (por ejemplo, el riesgo de un proyecto) mediante una o más actividades comerciales en los mercados financieros. Ross también menciona que una diferencia del contrato a plazo se lleva a cabo en los mercados financieros, estos contratos que se negocian en bolsas se denominan contratos de futuros. Existen diversos mercados de futuros en EE.UU. y otros países. El CME Group se cuenta entre los mayores de ellos, ya que adopta el antiguo Chicago Mercantile Exchange 41 (CME) y el Chicago Board of Trade (CBT). Entre otras bolsas notables están: el London International Financial Fu