La banca tradicional siempre se ha mostrado reticente a financiar al agro, pues conocen los riesgos a los que está expuesta la producción agrícola. Esto representa una oportunidad para ofrecer soluciones a aquellas empresas que, basándose en tecnología, consideren a los cultivos como un activo.
Considerar a los cultivos como activos implica ofrecer financiamiento con la garantía de que del pago obtenido por los productos los agricultores cubrirán el monto acordado, que suele ser el monto del financiamiento más un porcentaje extra. Esto era inviable hace apenas unos años, pero hoy es posible.
¿Cómo se puede determinar el valor futuro de los cultivos?
Determinar el valor futuro de los cultivos implica analizar varios factores clave. Primero, la tendencia de precios históricos ofrece una base, considerando la volatilidad y los eventos pasados que afectaron significativamente los mercados.
Las condiciones climáticas, especialmente pronósticos de largo plazo, juegan un rol crucial al influir en la producción agrícola y, por tanto, en la oferta y demanda. Además, las políticas agrícolas nacionales e internacionales pueden alterar los flujos comerciales, afectando directamente los precios futuros.
El análisis de la demanda proyectada es esencial, teniendo en cuenta el crecimiento poblacional y cambios en los patrones de consumo. La tecnología agrícola también es un factor determinante, ya que innovaciones en biotecnología o prácticas de cultivo pueden aumentar significativamente los rendimientos. Finalmente, es crucial monitorear los mercados de futuros agrícolas, ya que ofrecen una estimación anticipada del valor de los cultivos basada en las expectativas del mercado.
Herramientas de análisis financiero como el modelo de precios de Black-Scholes, aplicado a opciones y futuros, pueden ofrecer perspectivas valiosas. Sin embargo, su aplicación requiere una comprensión profunda de las variables de mercado y los riesgos asociados.
La inteligencia artificial y el análisis de big data emergen como recursos poderosos para procesar estos vastos y complejos conjuntos de datos, proporcionando predicciones más precisas sobre el valor futuro de los cultivos.