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# Finanças Quantitativas# Gestão de riscos# Aprendizagem de máquinas# Otimização e Controlo# Finanças computacionais

Navegando pelos Custos de Ração na Aquicultura

Esse artigo analisa como a volatilidade dos custos de ração impacta as decisões de colheita do salmão.

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Índice

A aquicultura, ou criação de peixes, enfrenta vários desafios, sendo um deles o custo da ração. Este artigo investiga como os custos imprevisíveis da ração afetam o processo de Tomada de decisão dos piscicultores, especialmente em relação ao tempo de colheita do salmão. Ao estudar esses custos, os piscicultores podem fazer escolhas melhores que podem resultar em lucros mais altos.

Importância dos Custos de Ração na Aquicultura

Os custos da ração representam uma parte significativa das despesas totais na aquicultura. A dieta típica do salmão inclui vários ingredientes, sendo a farinha de soja um dos principais componentes. Por causa disso, as mudanças nos preços da soja podem servir como indicadores dos custos futuros da ração para salmão. Compreender os riscos ligados a esses custos é crucial para que os piscicultores gerenciem seus negócios de forma eficaz.

O Impacto do Risco na Tomada de Decisão

Quando os piscicultores decidem o melhor momento para colher seus peixes, eles geralmente levam em conta vários fatores, incluindo os preços de mercado e os custos de produção. Uma decisão chave é se assumem que os custos da ração vão permanecer estáveis (determinísticos) ou se vão variar (Estocásticos). Este artigo explora como incluir a imprevisibilidade dos custos da ração pode mudar as decisões de colheita.

Visão Geral da Metodologia

Para analisar os efeitos dos riscos dos custos de ração, usamos simulações por computador. Comparamos dois cenários: um onde os custos da ração são tratados como constantes e outro onde eles são permitidos a flutuar. Também aplicamos técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar nossa compreensão desses cenários.

Decisão de Colheita: Custos Determinísticos vs. Estocásticos

Ao avaliar o tempo de colheita, os agricultores geralmente pesam o valor atual dos peixes contra os custos. Se os custos da ração são considerados constantes, os agricultores podem perder benefícios potenciais se esses custos, na verdade, variarem. A análise revela que reconhecer o risco atrelado aos custos da ração pode levar a decisões de colheita diferentes, muitas vezes melhores.

Comparando Diferentes Cenários

O estudo analisou as Condições de Mercado variadas para ver como elas influenciam as decisões. Em cenários onde os custos da ração são mais voláteis, usar um método que considera essas mudanças tende a resultar em melhores resultados financeiros. Por outro lado, em mercados estáveis, tratar os custos como fixos pode ser suficiente.

Aplicação de Deep Learning

Empregamos modelos de deep learning para ajudar a entender os limites de decisão. Esses modelos ajudam a identificar quando é melhor colher ou quando continuar a crescer os peixes. Os resultados indicaram que essas técnicas avançadas poderiam capturar o processo de tomada de decisão de forma mais precisa do que os métodos tradicionais.

Análise de Dados Históricos

Para estudar o impacto dos riscos dos custos de ração, analisamos os preços históricos tanto do salmão quanto da soja. Esses dados ajudam a entender tendências e flutuações no mercado, permitindo que calibrássemos nossos modelos de forma eficaz.

Calibração dos Modelos

Os modelos utilizados neste estudo foram calibrados usando dados históricos de mercado. Aplicamos várias técnicas, incluindo métodos de filtragem, para garantir que os modelos representassem com precisão as condições do mercado. Este passo é crucial para tornar as descobertas confiáveis.

Sensibilidade dos Resultados

A análise revelou que os efeitos de incorporar custos de ração estocásticos variam significativamente com base na volatilidade do mercado. Quando as condições de mercado estão instáveis, as vantagens de considerar custos flutuantes se tornam mais evidentes.

Implicações Práticas para os Piscicultores

Entender os riscos associados aos custos da ração permite que os piscicultores estruturem melhor suas estratégias. Ao incorporar esses riscos em seus processos de tomada de decisão, os agricultores podem otimizar seus tempos de colheita, levando a uma maior rentabilidade.

Direções para Pesquisa Futura

Este estudo abre várias possibilidades para pesquisas futuras. Por exemplo, uma análise mais aprofundada das interdependências entre diferentes commodities, como salmão e soja, poderia render insights valiosos. Além disso, explorar como diferentes estratégias de alimentação ou opções de armazenamento poderiam afetar a tomada de decisão é uma área que vale a pena investigar.

Conclusão

Em conclusão, reconhecer a volatilidade dos custos da ração melhora significativamente a tomada de decisão na aquicultura. Ao integrar esses riscos, os piscicultores podem aprimorar suas estratégias de colheita, levando a melhores resultados financeiros. A metodologia desenvolvida neste estudo oferece uma estrutura para futuras análises e tomadas de decisão na gestão da aquicultura.

Fonte original

Título: On the Impact of Feeding Cost Risk in Aquaculture Valuation and Decision Making

Resumo: We study the effect of stochastic feeding costs on animal-based commodities with particular focus on aquaculture. More specifically, we use soybean futures to infer on the stochastic behaviour of salmon feed, which we assume to follow a Schwartz-2-factor model. We compare the decision of harvesting salmon using a decision rule assuming either deterministic or stochastic feeding costs, i.e. including feeding cost risk. We identify cases, where accounting for stochastic feeding costs leads to significant improvements as well as cases where deterministic feeding costs are a good enough proxy. Nevertheless, in all of these cases, the newly derived rules show superior performance, while the additional computational costs are negligible. From a methodological point of view, we demonstrate how to use Deep-Neural-Networks to infer on the decision boundary that determines harvesting or continuation, improving on more classical regression-based and curve-fitting methods. To achieve this we use a deep classifier, which not only improves on previous results but also scales well for higher dimensional problems, and in addition mitigates effects due to model uncertainty, which we identify in this article. effects due to model uncertainty, which we identify in this article.

Autores: Christian Oliver Ewald, Kevin Kamm

Última atualização: 2023-09-06 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.02970

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.02970

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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