Modelado del mercado de trigo

Abstract

El trigo es el primer cereal por superficie cultivada y por volumen comercializado a nivel mundial. Dada su enorme complejidad e importancia económica y cultural, este commodity ha sido objeto de múltiples estudios a lo largo de la historia. El fin de este proyecto es crear una descomposición histórica del precio del trigo a través de un modelo Vector Autorregresivo (VAR). A partir de un análisis previo de la naturaleza y comportamiento del cereal, se aíslan los factores que afectan a las variaciones de precio del cereal a nivel global. Desde el lado de la oferta, se estudia el proceso de producción, almacenamiento y transporte; mientras que, desde el lado de la demanda, se centra en los usos del grano. De estos estudios se extraen los indicadores para el modelo, de los cuales se obtienen las funciones impulso-respuesta correspondientes. Finalmente, estas se combinan para obtener la descomposición histórica del trigo empleando los datos desde 1961 hasta el 2020. Pese a que todos los indicadores seleccionados tienen un peso significativo en la variación de precios del grano, son la producción de trigo y el precio de los sustitutivos los que mejor resultado obtienen. Por su parte, el precio del petróleo y el de los fertilizantes tienen una importancia menor, aunque constante a lo largo de la muestra. Por último, el área cosechada ha sido muy significativa, pero solo en un periodo concreto del histórico. Se concluye que el modelo, pese a sus limitaciones, es un buen instrumento para explicar la variación de los precios del trigo en los mercados internacionales.Wheat is the first cereal by cultivated area and by volume traded worldwide. Given its enormous complexity and economic and cultural importance, this commodity has been the subject of multiple studies throughout history. The purpose of this project is to create a historical decomposition of the price of wheat through a Vector Autoregressive (VAR) model. From a previous analysis of the nature and behavior of the cereal, the factors that affect the price variations of the cereal at a global level are isolated. From the supply side, the production, storage, and transportation process are studied; while, from the demand side, the focus lays on the uses of the grain. The indicators for the model are extracted from these studies, from which the corresponding impulse-response functions are obtained. Finally, these are combined to obtain the historical breakdown of wheat using data from 1961 to 2020. Even though all the selected indicators have a significant weight in the variation in grain prices, wheat production and the price of substitutes obtain the best results. For their part, the price of oil and fertilizers are less important, although constant throughout the sample. Lastly, the harvested area has been very significant, but only during a specific historical period. It is concluded that the model, despite its limitations, is a good instrument to explain the variation of wheat prices in international markets.