Tesis - Universidad de Colima

P.I.CP.
UNIVERSIDAD DE COLIMA
---------------------------------------------------------
FACULTAD DE MEDICINA VETERINARIA Y ZOOTECNIA
POSGRADO INTERINTITUCIONAL EN CIENCIAS PECUARIAS
“ANALISIS RETROSPECTIVO DE PRECIOS Y
SENSIBILIDAD DEL NIVEL OPTIMO ECONOMlCO
DE ENERGIA METABOLIZABLE Y PROTEINA
CRUDA EN DIETAS MULTIBLENDING PARA POLLO
DE ENGORDA”
QUE COMO REQUISITO PARCIAL
PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRO EN CIENCIAS PECUARIAS
P R E S E N T A
JOSE JUAN FRANCISCO ORTEGA SANCHEZ DE TAGLE
COMITE TUTORIAL: DR. MARIANO J. GONZALEZ ALCORTA
DR. ERNESTO AVILA GONZALEZ
DR. CARLOS LOPEZ COELLO

AGRADECIMIENTOS
Para el Dr. Augusto Aguilera (Q.E.P.D.),
por su motivación en mi vida
profesional
Para el Dr. Manuel Cuca García
Su intervención y dirección
para la realización de este trabajo
Para el Comité Tutorial por su valiosa
dirección y recomendaciones. en la
elaboración de este trabajo
Dr. Mariano J. González Alcorta
Dr. Ernesto Ávila González
Dr. Carlos López Coello

CONTENIDO
RESUMEN. ............................................................................................................
I. INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................
II.- REVISIÓN DE LITERATURA..............................................................
2.1. MARCO DE REFERENCIA. ................................................................................................................................................................................................................................................................
2.1.1. Breve análisis de la avicultura mexicana y sus resultados en 1998..
2.1.2. Alternativas a través de la formulación econométrica para
incrementar la productividad de empresas avícolas de México..
2.1.3. La Formulación de Máxima Utilidad y su relación con la industria
Página
de alimentos balanceados. ...............................................................
2.1.4. Fijación de precios en la comercialización del pollo de engorda. . . . .
2.1.5. Análisis de la estacionariedad del precio del pollo de engorda en
México. .......................................................................................
2.1.6. Resultados del TLCAN a seis años de distancia. . . . .. . . . . . . . .
2.1.7. Análisis del impacto del TLCAN en la producción de pollo de ’
engorda.....................................................................................................
2.2. MARCO CONCEPTUAL..............................................................................
.._ _.. __. ._. ..__ _.. ._.
2.2.1. Consideraciones sobre la energía metabolizable en polio de
e n g o r d a . .
2.2.2. Consideraciones sobre la proteína cruda en pollo de engorda.............
VIII
1
4
4
4
7
9
12
15
18
19
22
22
26

2.2.3. Interacciones entre la energía metabolizable y proteína cruda en
dietas para pollos de engorda. .............................................
2.2.4. Niveles óptimos biológicos de energía metabolizable y proteína
c r u d a . .
2.2.5. Niveles óptimos económicos de energía metabolizable
y proteína
cruda..........................................................................................................
2.2.6. Justificación de la Formulación de Máxima Utilidad (FMU).............
III. PROBLEMÁTICA, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS.............................................
3.1. Problemática .......................................................................................
3.2. Hipótesis..............................................................................................
3.3. Objetivos ...............................................................................................
IV. METODOLOGíA .......................................................................................
4.1 Colección de datos de literatura.............................................
4.2. Estimación de parámetros de modelos de regresión......................
4.3. Construcción de los modelos econométria........................................... 37
4.3.1. Modelo econométrico para estimar niveles óptimos biológicos
de energía metabolizable y proteína cruda................
_.
4.3.2. Modelo econométrico para estimar niveles óptimos económicos
de energía metabolizable y proteína cruda.................
4.4. Solución de los modelos econométricos.........
Página
28
29
31
32
34
34
35
35
36
36
37
38
38
40

Página
4.5. Análisis de sensibilidad . . . . . 40
4.5.1. Investigación de precios del pollo de engorda... . . . . . 41
4.52. Deflactación de los precios del pollo de engorda.. 41
V. RESULTADOS..................................................................................................
5.1. Base de datos para estimar niveles óptimos de energía metabolizable
y proteína cruda para pollo de engorda.. . . . . . ... _. . . . . . . . . 42
5.2. Estimación de parámetros de los modelos de regresión..............
_. . 42
5.3. Análisis retrospectivo de los niveles óptimos económicos de energía
metabolizable y proteína cruda en función de la estacionariedad de
los precios del pollo de engorda. ..... . _. . _. _. . _. _. _.
VI. DISCUSIÓN........................................................................................................................................
VII. CONCLUSIONES.............................................................................
VIII. LITERATURA CITADA ................................................................
IX. ANEXOS................................................................................................................
9.1. Tendencia en el precio ($/Ton) de granos de 1996 a 1998 (Mensual). 61
9.2. Base de datos para estimar niveles óptimos biológicos y económicos
de energía metabolizable y proteína cruda.. . . _. _. _. _. _. _. _. _. 64
9.3. Programas de SAS para estimar los parámetros de regresión................... _._ . 71
9.4. Tendencia en el precio del pollo en pie ($/Kg) de 1965 a 1998 (mensual)........ 75
9.5. Investigación de precios de pollo en pie por día de 1995 - 1998 ($/Kg). 76
42
43
51
55
56
60

Página
9.6. Gráficas de tendencia del precio del pollo trimestral y cuatrimestral por
años de 1995 a Abril de 1999. . _. . 88
9.7. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda
mediante el “Solver” de Excel para estimar los niveles óptimos económicos
(NOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC)... .._._ _._ _._ _.. 9 5
9.8. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda
mediante el “Solver” de Excel para estimar los niveles óptimos biológicos
(NOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC)... _.. __.__ I08
iV

ÍNDICE DE CUADROS
Cuadro 1. Tendencia en el consumo per capita de productos de origen animal
Página
en México (Kg). _. _. _. _. _. _. 4
Cuadro 2. Principales empresas productoras de pollo (> 1 millón de pollos/ciclo) 7
Cuadro 3. Tendencia en la producción de alimento para pollo de engorda en 10
México.. _. _. __
Cuadro 4. Precio del pollo en diferentes mercados en 1997 ($/Kg).. __ _........... 15
Cuadro 5. Desgravación de insumos para la alimentación del pollo de
engorda en el desarrollo del TLCAN. _. 19
Cuadro 6. Niveles de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC)
recomendados y reportados para obtener máximas ganancias de
peso en pollos de engorda.. _. _. __. ._, ___ __. _. __. _. _. __ 30
Cuadro 7. Niveles óptimos económicos estimados de energía metabolizable
(EM) y proteína cruda (PC) en dietas para pollos de engorda de 1
a 21 días de edad... ,.. ___ _._ .._ _._ .__ . . .._ .__ _.. _._ .._ . 32
Cuadro 8. Desgravación de productos avícolas (TLCAN)... _.. ___ ._ __. 33
Cuadro 9. Parámetros de regresión estimados para predecir consumo de alimento y
ganancia de peso en las tres etapas para pollos de engorda.. :.
Cuadro 10. Niveles óptimos económicos de energía metabolizable (EM) y
proteína cruda (PC) en dietas para pollo de engorda... _. ___ __. 44
Cuadro 11. Niveles óptimos biológicos de energía metabolizable (EM) y
proteína cruda (PC) en dietas para pollo de engorda. __ __ __ _. 44
43
V

ÍNDICE DE GRÁFICAS
Página
Gráfica 1. Producción pecuaria en México durante 1998... _._ ___ ._. .._ ___ .__ ___ ._ 5
Gráfica 2. Variabilidad del precio de la pasta de soya en México ($/Tn). ._ _.. . , 17
Gráfica 3. Variabilidad del precio del sorgo en México ($/Tn). __ __ ___ __. 17
Gráfica 4. Estacionariedad del precio del pollo en pie del año 1995 a Abril de 1999.. 47
Gráfica 5. Estacionariedad del precio del pollo en pie (deflactado) de 1995 a 1998... 49
Vi

RESUMEN
La avicultura en México requiere estrategias de corto plazo y de aplicación
práctica para incrementar la eficiencia y competitividad a costos internacionales
ante el Tratado de Libre Comercio. El objetivo de esta investigación fue comparar
las utilidades obtenidas a partir de los modelos econométricos para estimar los
niveles óptimos económicos (NOE) y biológicos (NOB) de energía (EM) y proteína
(PC) para pollo de engorda, y la sensibilidad de los NOE ante la estacionariedad
del precio del pollo. Se realizó mediante la metodología de formulación de máxima
utilidad, ésta consistió en estimar parámetros de modelos de regresión a partir de
una base de datos experimentales. Para predecir las respuestas en consumo de
alimento y ganancia de peso, a partir de los cuales se construyeron dos modelos
econométricos; uno para estimar los NOE que maximizan las utilidades de los
productores, y otro para los NOB que maximizan la ganancia de peso de los
pollos. Dichos modelos fueron resueltos con el uso del paquete Excele ®, se
obtuvieron los siguientes datos: para los NOE (mes de enero ‘98) en la etapa: de
iniciación 3042 Kcal/kg de EM y 23.0% de PC; en crecimiento 3150 Kcal/kg de EM
y 20.0% de PC; y en finalización 2999 Kcal/kg de EM y 18.4% de PC, En cambio
los NOB para la etapa de iniciación 3043 Kcal/kg de EM y 23.0% de PC; de
crecimiento y finalización 2975 Kcal/kg de EM y 20.0 y 19.2% de PC,
respectivamente. Las utilidades por pollo al año. fueron mayores ($0.50) cuando
se utilizaron los NOE de nutrimentos, con relación a los NOB. El análisis de
sensibilidad, determinó que los NOE varían en función de la estacionariedad del
precio del pollo vigente " durante el año, para las etapas de crecimiento y
finalización, únicamente.
Vii

1. INTRODUCCIÓN
La demanda de carne de pollo en México se ha incrementado por arriba de los
indicadores económicos en los últimos cinco años, conformando el 28% de la
proteína de origen animal del consumo per capita del mexicano (UNA, 1998); lo
anterior, en función de su oferta, precio, calidad nutricional, digestibilidad, ausencia
de productos químicos.
En proyección lineal presenta una marcada tendencia a crecer, en relación
con los demás productos del sector pecuario nacional (UNA, 1998).
El dinamismo de la producción de carne de pollo se ha logrado en gran
medida por el fuerte progreso tecnológico, mejorando la oferta, su integración
horizontal y vertical, y notables adelantos en la producción y mercadeo
(CANACINTRA, 1998; UNA, 1998).
La participación de México en los mercados internacionales no es competitiva
en costos con Estados Unidos (CANACINTRA. 1998), país con el que actualmente
existe un contrato de libre comercio vigente. y que terminará de desgravarse en el
año 2003, por lo que se deben buscar estrategias que incrementen la productividad
para competir internacionalmente. Esta situación sugiere respuestas de corto plazo y
propuestas serias y de aplicación inmediata.
Son muchas las áreas de oportunidad; sin embargo, es claro que los
problemas económicos requieren respuestas económicas.
La búsqueda de los márgenes de utilidad que mejoren la rentabilidad de una
empresa productora de pollo de engorda se ubica en dos áreas básicas: /os costos
de producción y los precios de venta. La formulación de las dietas para el pollo de

engorda es un punto clave para mejorar los costos de producción y por consiguiente
los márgenes de utilidad (González ef al., 1992).
De esto se desprende la necesidad de conocer con mayor exactitud las
fluctuaciones características de los precios, para así poder desarrollar medidas
tendientes a minimizar dichas variaciones (idealmente predecirlas a través de
modelos matemáticos) y de reducir así las pérdidas económicas que se presentan
en esta actividad por la inestabilidad y estacionariedad de los precios.
Es muy importante considerar, el costo de la alimentación, por ser el insumo
mas alto en la producción de pollo de engorda (representa del 65 al 73%, según
Cuca et al., 1996) afectando directamente los márgenes en forma positiva o negativa.
Actualmente existen diferentes métodos que resuelven adecuadamente esta
necesidad cómo el sistema de Formulación de Mínimo Costo (FMC), sin embargo de
1992 a la fecha, la necesidad de diseñar herramientas orientadas a mejorar los
resultados financieros de los productores de pollo de engorda se han creado
alternativas en formulación, tal es el caso de la Formulación de Mínimo Costo con
Margen de Seguridad (D’Alfonso et al., 1992), Formulación Estocástica de Mínimo
Costo (D’Alfonso et al., 1992,) y la Formulación Econométrica (González et al., 1992)
o Formulación de Máxima Utilidad (FMU).
La FMU involucra análisis de precios tanto de los insumos para la elaboración
de las dietas (sorbo, pasta de soya, etc.); así como, del precio del pollo (producto
final), con el objetivo primordial de maximizar las utilidades del productor, como una
de las estrategias para mejorar la consolidación y futuro de los negocios avícolas.

Las diferencias que existen entre la FMC y la FMU son:
FMC (Dent y Casey, 1967) FMU (González ef al, 1992)
Requerimientos de la dieta: Fijos Requerimientos de la dieta: Variables
Función objetivo: Máxima ganancia Función objetivo: Máxima utilidad
de peso para el productor
Tipo de programación: Lineal Tipo de programación. No lineal
Para este fin se realizó una investigación y se depuró un análisis retrospectivo
de precios, deflaccionándolos para identificar la estacionariedad con lo cual se
pueden predecir las utilidades sin afectar la producción. Diseñando herramientas
adicionales al nutriólogo y, analizar ventajas y desventajas de un método alterno a la
formulación tradicional, como la Formulación Econométrica; dirigida a maximizar
utilidades y mejorar la competitividad de los productores mexicanos
La salud financiera de un negocio avícola en el futuro, será definitiva en los
planes de corto y largo plazo de la empresa sean éstos de: crecimiento.
consolidación, exportación alianza estratégica, diversificación, sociedad, entre otras
estrategias.

II. REVISIÓN DE LITERATURA
El ambiente económico de la avicultura mexicana está estrechamente
relacionada al desarrollo del país, los problemas más importantes que afronta se
pueden considerar en: pasivos en moneda nacional, pasivos en dólares, incrementan
en costos de materias primas, altos costos de operación, herramientas
administrativas, rendimientos promedio anual que no permite capitalizar, contrabando
técnico, limitaciones para exportar en mercados cercanos y exportación limitada de
alto riesgo (CANACINTRA, 1998).
2.1. MARCO DE REFERENCIA
2.1.1. Breve análisis de la avicultura mexicana y sus resultados en 1998
La producción de carne de pollo en México es muy importante, ya que ocupa
el cuarto lugar a escala mundial con 1,478,349 toneladas anuales, en tanto que el
consumo per capita es de 16.9 Kg (Cuadro 1).
Cuadro 1. Tendencia en el consumo per capita de productos de origen animal en
México (Kg).
Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 (%)
Pollo 12.10 14.20 15.20 15.40 15.90 16.10 16.12 16.70 16.90 29.02
Huevo 14.19 13.90 14.1 14.21 14.89 15.29 15.32 16.40 17.20 29.60
Cerdo 8.70 9.05 9.23 9.41 ' 9.70 8.41 8.55 8.83 8.71 16.50
Res j 14.1 14.81 15.41 / 15.11 14.61 11.61 ll.47 11.50 11.70 22.50
Total 1 49.1 51.9 53.9 / 54.1 55.1 50.9 50.97 53.43 54.51 97.62
Fuente: UNA, 1998.

Este incremento en el consumo per capita ha generado que el pollo de
engorda aporte 0.28% al PIB total, un 4.04% del PIB agropecuario y un 12.10% del
PIB pecuario durante 1998, esto debido a que el pollo de engorda representa el 29%
de la producción pecuaria nacional (UNA, 1998). La participación porcentual de la
avicultura en el PIB total durante 1998, creció 3.3%, mientras que dentro del PIB
pecuario aumentó 13.1% respecto a 1997. En tanto, la producción de huevo registró
un incremento de 6.13%, de pollo 6.2%, y se mantuvo en los mismos niveles de 1997
fue la de pavo (UNA, 1999).
El sector avícola contribuye con un 58.8% del total de la producción pecuaria
en México, lo cual indica, la importancia que retorna la producción de carne de pollo y
huevo en nuestro país, con respecto a las demás especies que se explotan
actualmente para el consumo humano (Gráfica 1).
Huevo 29.6%
Pavo 0.2%
Miel 1%
Cerdo 16.5%
Pollo 29% Caprino 0.6 %
Gráfica 1. Producción pecuaria en México durante 1998.
Fuente: UNA, 1999.

El año de 1998 fue de total crecimiento para la industria avícola mexicana, ya
que prácticamente la actividad superó lo obtenido en todas las áreas durante 1997,
tal como lo demuestra el cierre del año de 1988 (UNA, 1999).
Por otro lado, interesante es sin duda, el hecho de que los consumos per
capita, tanto de huevo como de pollo hayan crecido durante 1998, 4.17% y 4.43%,
respectivamente. En tanto la parvada nacional también registró un importante
crecimiento del 8.11%, respecto al año anterior. En ese sentido, los volúmenes de
alimento balanceado para las aves aumento en 1998, 7.72%. Desde luego que el
crecimiento de la industria nacional, trae consigo oportunidades de trabajo. de hecho
el rubro de empleos que genera la avicultura aumentó en 1998, 4.93%, respecto a
1997 (UNA, 1999).
La avicultura en México, es una gran fuente trabajo ya que genera 12O,OOO
empleos de manera directa y 600.000 indirectamente, las principales zonas
geográficas que participan en la producción de pollo son Guanajuato. La Laguna,
Veracruz, Jalisco, Nuevo León, Estado de México, Puebla, Morelos, Querétaro y
Yucatán, que son principalmente los proveedores al mercado del Distrito Federal
(UNA, 1998). Las principales compañías productoras de carne de pollo en México
durante 1998, se presentan en el Cuadro 2.
Las cuatro principales compañías productoras de pollo de engorda son:
Bachoco, Pilgrim’s Pride, Trasgo Tyson y Univasa, quienes tienen un mercado
regional bien definido, salvo para las dos primeras que se comparten el mercado del
D.F., Querétaro, ciudades importantes de Guanajuato, principalmente. En tanto
Trasgo Tyson se encuentra en la región noreste del país y Univasa en la región
sureste.

Cuadro 2. Principales empresas productoras de pollo (> 1 millón de pollos/ ciclo).
Empresa Pollos al ciclo Participación /
BACHOCO
(Año: 1998) Estado o Región (millones) (%) /
GTO.. QRO.. SIN;, PUE,
CD OBREGON 34 18.0
PILGRIM’S PRIDE
TRASGO / TYSON
QRO ' S.L.P., SIN.
-L
-1
24 14.7
_ _ _ _
LA LAGUNA ! 12 6.9 -I
UNIVASA
YUCATÁN 105 61
PATSA T TEHUACÁN, PUE / 5.0 29
GIGANTES TEPA
TEPATITLÁN, JAL. 3.5
_ _ .--
20
AVIGRUPO -T’ EDO DE MÉXICO 34 19 -
GRUPO GENERA
-
NUENO LEÓN 3.0 1.7
NOCHISTONGO LA LAGUNA 28 1.6
ALIMENTOS LIBRA ! NUEVO LEÓN 2.5 1.4
SANJOR YUCATÁN 2.0 1 1
PRODUCTORES AGROPECUARIOS / EDO. DE MÉXICO
PRODUC. Y COMERC. PROPOLLO MORELOS 1 1.8
/
10 ~
GRUPO LEYVI
1 GRANJAS KITCHE
!
/
I
/
NUEVO LEÓN
EDO DE MÉXICO
I
/
17
1.5 1
09
0.8
/
COMERCIAL SERNA
SAN ANTONIO
-_
I
--1. ____ _~_. NuEVo L--.. LEoN LL-( 0.8 I
CÓRDOBA, VER / 1.5 ! 0.8 /
CHICK KITCHE
MARLAN
- + GUADALAJARA, JAL i
___
-T--
NUEVO LEÓN
15
15
,
0.8
08
_
1;
PROAVE
l
-__.-- -~ T--. -~
AGUASCALIENTES j 0.8 /
AYVI
NUEVO LEÓN 0.8 I
POLLO INDUSTRIALIZADO DE MÉXICO
AGROPECUARIA ACAL 1 CÓRDOBA. VER.
-y-.
/ 10 / 05
GRUPO AGROPECUARIO YESAKI
NUTRIPOLLO
POLLO BAHENA
:
,
I
NUEVO LEÓN
AGUASCALIENTES j
10
10
l
05
05 1
TOTAL
_______
125.60 j 72.99 A
Nota: Estas empresas representan. el 73% del total nacional de pollo al ciclo (172 millones/ciclo)
Fuente: U N A, 1998.
2.1.2. Alternativas a través de la formulación econométrica para incrementar la
productividad de empresas avícolas de México
La complejidad de las variables que influyen en el precio de pollo de engorda
rendido, obliga a buscar técnicas y alternativas como lo pueden ser los modelos

econométricos para predecir con oportunidad estas variables y controlarlas en
beneficio del avicultor.
La evolución del precio en los mercados de productos avícolas según Gujarati
(1985), se determina generalmente por medio del efecto conjunto de cuatro clases de
movimientos;
1) Las variaciones del precio a largo y mediano plazo,
2) Fluctuaciones cíclicas del precio,
3) Fluctuaciones estacionales del precio, y
4) Fluctuaciones del precio a corto plazo e irregulares
Para incrementar su eficiencia en la producción, México actualmente y gracias
al destacado trabajo técnico de múltiples especialistas de esta área es competitivo
en el ámbito internacional, incluso en algunas áreas del país, logra resultados de
producción muy superiores a algunas regiones incluso de Estados Unidos
(CANACINTRA, 1998); sin embargo, existen interesantes áreas de oportunidad en
las estrategias de: bioseguridad, herramientas de diagnóstico clínico, laboratorio
clínico. estrategias de inmunización, síndromes metabólicos y estrategias en la
formulación para disminuir los costos de producción.
La producción de pollo de engorda regional, hoy en día esta dada en
condiciones controladas y por consecuencia, las diferentes tecnologías son
adaptadas a las variaciones ambientales aprovechando con éxito las instalaciones
existentes.
En términos de genética es razonable pensar que la evolución de esta
tecnología permitirá continuar superando los resultados en términos de: viabilidad,

ganancias de peso, conversión alimenticia, índice de productividad y reducir el
tiempo de engorda.
La pregunta central y determinante para el futuro es ¿Las nuevas estirpes de
pollo de engorda genéticamente, demandarán mayores niveles de energía,
ingredientes mas sofisticados para satisfacer sus requerimientos nutricionales y de
productividad?, seguramente se incrementarán al beneficiar casi todos los
parámetros de producción y permitirá producir mas y mejor en menos tiempo pero:
¿ CON QUE COSTOS Y CON QUEMÁRGENES . . . ?
2.1.3. La Formulación de Máxima Utilidad y su relación con la industria de
alimentos balanceados
A la fecha, las fábricas productoras de alimentos balanceados cuentan con
una capacidad instalada de 22 millones de toneladas al año, pero realmente trabajan
entre el 40 y el 80% de su capacidad de producción. Hasta 1998 el 79.25% de
alimento balanceado que se consumió en México (16 millones de toneladas; según
CANACINTRA, 1998) fue elaborado por productores integrados (avicultores,
porcicultores y ganaderos) y el resto es por fábricas de alimento (Cuadro 3). Se
cuenta con 320 plantas distribuidas en todo el país, pero principalmente en los
estados de Jalisco, Yucatán, Nuevo León, Guanajuato, Estado de México y Puebla; y
la región de La Laguna (CANACINTRA, 1998).
La producción de alimentos elaborada es principalmente para: aves (53%)
cerdos (26%), ganado lechero (13%), ganado de engorda (6%), y el resto es alimento
que se produce para caballos, conejos, perros, gatos, y acuacultura (2%),
(CANACI NTRA, 1998).

Fuente: UNA, 1999; CANACINTRA, 1998.
Con la apertura del TLC, las importaciones de alimentos balanceados de
Estados Unidos a México pueden afectar la estabilidad de los fabricantes mexicanos;
por sus altos costos de producción (20% arriba), en relación con los productores
estadounidenses, debido a un mayor precio de los insumos (sorgo y pasta de soya,
principalmente) y a los altos costos financieros (CANACINTRA, 1996).
Tras el cambio de paridad del peso en 1995, los costos de producción se
incrementaron hasta un 40% en los principales insumos avícolas, que afectaron aún
mas a la industria de alimento balanceado. Este problema provocó un menor impacto
en las grandes empresas avícolas, que se fortalecen al asociarse con productores en
aparcerías, tal es el caso de Bachoco y Trasgo (González, 1995), y recientemente
Pilgrim’s Pride en la zona de Bajío, UNIVASA en sureste y TYSON en la Laguna
(UNA, 1998).
Aunado a los problemas anteriores, la producción de soya y sorgo a escala
nacional resulta insuficiente, y se agudiza mas debido a las políticas
gubernamentales al impulsar el cultivo de maíz a partir de 1994, dado por la
insuficiente producción para satisfacer la demanda como cultivo básico para el
mexicano

Por tal motivo se requieren importar grandes cantidades de maíz amarillo,
sorgo y la soya, principalmente de Estados Unidos (González, 1995). Aunque ahora,
se tiene la ventaja de que éstos insumos ya no tienen un arancel por importación y, a
partir del 2003 la desgravación de aranceles para todos los ingredientes utilizados
para la elaboración de alimento balanceado para la producción pecuaria será libre,
excepto para el caso del maíz amarillo (UNA, 1998).
La industria de alimentos balanceados requiere resolver principalmente cuatro
problemas, y él más urgente es minimizar los costos de producción; una vez cubierto
este punto. la industria debe asignar los recursos o ingredientes disponibles en forma
óptima; el tercer problema esta relacionado con la variabilidad de la calidad de los
ingredientes, en cuanto al contenido de nutrimentos; y el cuarto, que es el mas
importante, es garantizar las máximas utilidades ($) para los productores, con el fin
de permanecer en el mercado siendo competitivo. Para ello se tienen dos
alternativas, una es fijar o establecer el nivel de producción y otra, permitir que el
nivel de producción sea variable dentro de las demandas del mercado.
En la producción de alimento balanceado, se utiliza como herramienta la
Formulación de Mínimo Costo resuelta mediante la programación lineal, la cual:
a) No garantiza el aporte total de nutrimentos de una dieta, porque ‘no toma en
cuenta la variabilidad de los nutrimentos en los ingredientes (D’ Alfonso et al.
1992,1993; González-Alcor-ta ef al., 1993; González-Alcorta y Orozco, 1994), la
solución a esto es la propuesta de Formulación Estocástica y la de Margen de
Seguridad, pero éste enfoque no maximiza las utilidades del productor.

) Utiliza niveles de nutrimentos prefijados (recomendados por los estándares de las
estirpes de pollo o por los reportes de NRC, 1994) para maximizar la producción
pero no maximiza las utilidades
c) Su función objetivo es minimizar el costo de la fórmula (Dent y Casey, 1967); y
por lo tanto, no garantiza obtener las máximas utilidades.
Por lo que la respuesta a estas tendencias y necesidades, es el uso de la
formulación econométrica ya que escoge niveles variables de nutrimentos (en
función de los precios del mercado) que maximizan la utilidad de los productores.
i)
Este concepto se define como:
Utilidad ($) = [ Ingresos ($) - Egresos ($) ]
ii) En donde los ingresos: son por la venta del pollo, se definen como:
Ingresos ($) = [ peso vivo del pollo (Kg) X precio ($/Kg) ]
ííi) Los egresos: están dados por la alimentación, se calculan como:
Egresos ($) = [ consumo de alimen to (Kg) X costo del alimento ($/Kg) ]
21.4. Fijación de precios en la comercialización del pollo de engorda
La determinación del precio es la valorización de un producto ante los ojos del
consumidor y frente a la competencia.
Es por eso que se toman tres factores orientados a la fijación de precios los
cuales son: demanda, costos y al precio de la competencia. Existe un modelo
económico para establecer los precios (según Weiers, 1986).
a) La función de la demanda indica la cantidad (Q) que de ella se espera para el
periodo, a los diversos precios (P) que puedan establecerse.
12

Q = 7,000 - 4P
b) La función de los costos indica el nivel esperado de los costos totales (C), de las
diversas cantidades que pueden producirse por periodos (Q), expresado en una
función lineal:
C=F+cQ
Donde:
F: costo total fijo
C: costo variable por unidad
c) La competencia, el factor que da pauta a una segmentación de mercados, de ahí
que bajas o aumentos de precios se implementen como estrategias para
introducción y ampliación de mercados, aumento de ventas, competencias con
otras marcas. etcétera.
El precio constituye un elemento importante y especialmente difícil en
determinadas situaciones; en la práctica, el precio se orienta a los modelos
económicos pero tomando en cuenta siempre el ambiente externo de la empresa
avícola como disposiciones gubernamentales; tendencias en la economía; problemas
sociales; entre otros, que en conjunto con el mercado al que va dirigido, competencia
y productos sustitutos
El concepto de mercadeo es una orientación de la administración la cual
sostiene que la clave para alcanzar un mercado meta es investigar los deseos de sus
clientes y ofrecer alternativas más eficientes que la competencia. 1
Éstos son algunos de los elementos que se deben tomar en cuenta para
obtener resultados planeados en el mercado avícola; sin embargo, se debe
considerar la investigación regional ya que esta, es valiosa para entender las
oportunidades reales para un mercado, en un tiempo determinado:
13

Fijación de precios
Información sobre la elasticidad de precios de la demanda
Influencia en el resultado de las ventas
Influencia en los resultados del negocio
Diseño del producto o empaque
Influencia de estos elementos en el consumidor y la demanda estacional
Condiciones sanitarias y de almacenamiento
Definición de los canales de distribución, áreas geográficas y puntos de venta
Promoción de los productos
Definición de las estrategias para identificar cuotas de producción - venta
Inversiones de pagos publicitarios
Descuentos por volumen, bonificaciones, precios de apertura de nuevos
mercados.
A continuación se establecen las bases de un sistema de investigación de
mercadotecnia ideales en una empresa que comercializa productos avícolas.
- Sistema de información interna
- Sistema de inteligencia de mercadotecnia
- Sistema de mercadotecnia analítico (banco estadístico, banco modelos)
- Sistema de investigación de mercados
- Sistema de investigación y determinación de precios
Para tener una idea de la importancia de los precios y su determinación en los
resultados de los productores de pollo, a continuación se presentan diferentes casos
de enero-diciembre 1997, donde se aprecia como afectan las variables controlables e
incontrolables, en la determinación de los precios en un mercado y en un tiempo
determinado (Cuadro 4). Las variables controlables son: calidad de los nutrimentos,
precio nutrimentos, conversión eficiente, manejo eficiente, programas sanitarios,
capacidad de mercadeo, localización de mercados, capacitación de personal; y las
14

incontrolables son: precio del pollo rendido y la estacionariedad de la demanda
(Weiers, 1986).
Cuadro 4 Precio del pollo en diferentes mercados IIIYIVUUVY en VI1 1997 ($kg.)
(Febrero
1 Marzo
IJulio
I
/ .
1 8.87 J 10.52 1 12.76
7.95 8.99 10.33
8.56 9.60 10.63
9.79 10.96 12.63
9.60 10.95 13.03
9.22 10.45 11.92
9.40 11.10 12.38
Consumidor pollo entero
1 Tiendas 1 Mercado I
14.63
14.60
14.39
14.26
13.86
13.96
13.89
IAgosto / 8 87 l 10.65 I 12.70 I 16 61 I 13 78
.
v
I
Septiembre 1 9.42 ll.38
IOctubre 1 7.7.5 9.60
Noviembre ( 9.38 10.63
Diciembre 1 10.23 ] 11 .7'0
IPromedio 1 9.09 1 10.55
Fuente: UNA. 1998.
12.95 16.54 14.13 14.00
12.34 16.60 14.35 14.18
13.66 16.69 14.37 14.30
16.62 16.70 14.61 14.32
12.66 16.23 14.24 14.07
2.1.5. Análisis de la estacionariedad del precio del pollo de engorda en México
La estacionariedad es la repetición cíclica de algunos movimientos en
periodos de tiempos. Por ejemplo, el aumento o disminución de ventas en invierno,
demanda, etcétera. En la práctica. se busca descomponer en factores como:
Tendencia (T): Variación Estacional (S); y Variación Irregular o aleatoria (I). Los
modelos multiplicativos y el aditivo son usuales en series observadas X (Weiers,
1986).
emplean
El modelo multiplicativo es la aproximación que los matemáticos estadísticos
X= (T) x (S) x (/)
El modelo aditivo asume la aditividad en forma logarítmica
X=T+S+I

La tendencia es un movimiento a largo plazo de la serie o tendencia de ciclo,
ésta puede crecer o decrecer y lo más indicado es utilizar una función lineal del
tiempo (t) para describirla.
xt =
l+e
C
α(a + Bt>
donde:
C: es el límite
b: factor de proporcionalidad en la tasa de crecimiento
Los movimientos de variación estacional son sistemáticos, no necesariamente
regulares que dentro de cada periodo determinado presentan las series de tiempo.
Los movimientos estacionales se suponen originados por fuerzas exógenas
consideradas incontrolables.
Uno de los aspectos más relevantes en los precios de los productos pecuarios
es la estacionariedad que presentan a lo largo del año, esto debido a una gran
infinidad de factores, por ello es Importante remarcar la estacionariedad de los
precios para el caso de la carne de pollo (Weiers. 1986)
Se debe considerar la variabilidad en el cambio de precio de la carne de pollo,
que ha sufrido a través de los años; y más aun, durante el transcurso de los meses
dentro de un mismo año
Se destaca que el precio que se le paga al productor no es el mismo que paga
el consumidor. Lo cual indica, que los intermediarios obtienen mayores utilidades que
los mismos productores de carne de pollo (Cuadro 4)
La estacionariedad del precio del pollo depende en parte de la variación que
se presenta en los precios de los insumos con los que se elaboran los alimentos

alanceados para el pollo de engorda, tal es el caso de la pasta de soya (Gráfica 2) y
del sorgo (Gráfica 3); ver los precios en Anexos 9.1.
3 2250
ee
m
~22000
0
'3 1500
a"
1250
1995 1996 1997 1998 1999
AÑOS
Gráfica 2. Variabilidaddel precio de la pasta de soya en México ($/Tn).
Fuente: CANACINTRA, 1998.
Años
Gráfica 3. Variabilidad del precio del sorgo en México ($/Tn).
Fuente: CANACINTRA, 1998.
1999
17

Tras la devaluación del peso ante el dólar en 1994, el precio de la pasta de
soya se elevó aproximadamente en un 40% hasta los primeros seis meses de 1995,
pero, en los últimos cuatro meses, y los primeros cuatro meses de 1998 su precio se
incrementó, con respecto a 1994 en precios constantes o deflactados (Gráfica 2).
El sorgo es el principal insumo para la elaboración del alimento para el pollo
de engorda, participa aproximadamente con el 60% del total de la ración; por lo cual,
su precio repercute directamente sobre los costos de producción. El precio de sorgo
esta sujeto a la oferta y demanda por tal motivo, existe variabilidad en su precio a
través del año. A pesar de que existe maíz en grandes cantidades (importado), no se
utiliza totalmente para la alimentación del pollo de engorda, debido a que se emplea
en varias especies añimales. En 1998 y 1999 no ha habido problemas para
conseguir cupos para traer sorgo de importación; pero, su calidad no es muy
confiable. de ahí la gran preferencia por el sorgo nacional.
2.1.6. Resultados del TLCAN a seis años de distancia
Analistas y productores coinciden que a seis años de su entrada en vigor el
TLCAN ha dejado el siguiente saldo a !a economía mexicana. Se han sobrepasado
cuotas de importación libres de arancel en maíz, frijol y cebada. Existe una liberación
de los aranceles total a partir del tercer año del TLC, y no del 15. Los aranceles para
trigo arroz y soya están desgravados en 50% (7.5, 10. y 5%; respectivamente),
respecto a los niveles prevalecientes en el primer año de vigencia del acuerdo
comercial (UNA, 1999).
A excepción de 1996, en los últimos cuatro años de vigencia del TLC, han
‘habido problemas crecientes para la comercialización, creando incertidumbre y
18

volatilidad permanente y creciente en precios de mercados internacionales para el
caso de maíz, así como en la comercialización de cosechas, movilización de
productores, altos costos de transacción. Privatización excluyente de los mercados,
corporativización y transnacionalización del sector agroalimentario. Aumento de la
dependencia, inseguridad y vulnerabilidad alimentaria del país (UNA, 1999).
Cuadro 5. Desgravación de insumos para la alimentación del pollo de engorda en el
desarrollo del TLCAN.
AÑO
Sorgo
(%)
Pasta de soya
(%)
Maíz
(%)
1993
15.00 15.00 215.00
1994
0.00 13.50 206.40
1995 j 0 00 12.00 197.80
1996 0.00 10.50 189.20
1997 _I 0.00 9.00 180.60
1998 0 00 7.50 172.00
1999 0 00 6.00 163.40
2000 0.00 4.50 145.24
2001 0.00 3.00 127.08
2002 0.00 1.50 108.93
2003 , 0 00 0.00 90.77
2004 j 0.00 0.00 72.61
2005
2006
/
l
0 00
0 00
0.00
0.00
54.46
36 32
/ 1 o”:o”o” i 0.00 18.16
0.00 0.00
desgravación GATT
2.1.7. Análisis del impacto del TLCAN en la producción de pollo de engorda
En el periodo de 1991-1993, la producción de pollo se caracterizó por su
dinamismo, ya que creció a un ritmo promedio anual de 15.6%, siendo los años de
mejor crecimiento 1991 con un 25% y 1992 de un 14%, lo cual creó una crisis de
sobreproducción porque en el segundo cuatrimestre de 1992 los precios de pollo
cayeron por debajo de los índices de inflación; tocando fondo en octubre con precios
de pollo en pie de $2.5O/Kg. Efectivamente registraron una recuperación, pero fue
,

temporal porque en marzo de 1993 volvieron a caer a $2.40. Con este hecho se
demostró que no se lograron precios que dieran rentabilidad al sector. Sin embargo,
a finales de 1993, se alcanzaron precios promedio de pollo en pie de $4.11 y
procesado $5.51 por kilo a fines de 1993 (UNA, 1999).
En 1992, el análisis comparativo entre la avicultura de México y Estados
Unidos, estableció que la capacidad total de producción de huevo en México era
23,700 millones de huevos al año; mientras que en Estados Unidos la capacidad total
comparable era de 74,000 millones de huevo, es decir, más de tres veces la
nacional. En todo caso, si Estados Unidos dedicará su capacidad ociosa para
abastecer el mercado mexicano, en un año proveería 60% del consumo nacional del
huevo (UNA, 1999).
Por otra parte, se observó que la industria avícola estadounidense productora
de pollo era 3.6 veces más grande que la industria mexicana (UNA, 1999). El costo
de producción de kilogramo de pollo en México era 27% superior (para los
productores integrados) al correspondiente con los Estados Unidos. Para el caso de
los productores nacionales en compras de alimentos balanceados en el mercado
diferencial es 37% mayor (UNA, 1999).
A pesar de las asimetrías registradas entre las aviculturas mexicana y
estadounidense (Canadá no incluyó a su avicultura en el TLCAN), se debe decir que
el sector avícola mexicano realizó una buena negociación comercial, ya que se
establecieron aranceles elevados para las importaciones avícolas estadounidenses
(UNA, 1999). Por su parte la cuota de pollo se fijó en 95,000 toneladas de pollo,
aplicándose un arancel del 260% a las importaciones que excedieran esta cifra.
20

Actualmente México esta por ejercer los siguientes contratos de comercio con los
países de Costa Rica, Colombia - Venezuela, Uruguay y Chile (UNA, 1999).

2.2. MARCO CONCEPTUAL
2.2.1. Consideraciones sobre la energía metabolízable en pollo de engorda
La energía metabolizable requerida por las aves para el crecimiento,
producción de huevos, actividades físicas y mantenimiento, se deriva de los
carbohidratos, grasas y proteínas de la ración (Cuca et al., 1996). La ración que
contiene un nivel adecuado de nutrimentos, aumenta la eficiencia de utilización
depende del contenido de la energía metabolizable presente en la dieta (Cherry et
al., 1983; NRC, 1984; NRC 1994; Cuca et al., 1996).
Las fuentes de energía de las aves es el almidón; los disacáridos, sacarosa y
maltosa; los monosacáridos, glucosa, fructosa, manosa y galactosa; cantidades
limitadas de algunas pentosas de las grasas y de las proteínas (Yoshimada et al.,
1962; Jackson et al.. 1982; Moran, 1985; Cuca et al., 1996).
Desde el punto de vista nutricional el ácido linoléico es esencial para las aves;
aunque, la mayoría de los ácidos grasos son importantes como fuente de energía y
como solventes para la absorción de vitaminas liposolubles (NRC, 1984; NRC 1994).
La producción de energía. proviene de la degradación de los ácidos grasos
mediante una serie de reacciones en las cuales dos fragmentos de carbono son
eliminados, comenzando en el carboxilo final de la cadena de los ácidos grasos
(Church y Pond, 1992). Las grasas son los ésteres glicéricos que están en estado
sólido, mientras que los aceites en estado líquido a temperatura ambiente (Cherry et
al., 1983).
22

Una parte de la proteína de la ración puede convertirse en derivados de
carbohidratos o en metabolitos de los ácidos grasos y proporcionar glucosa para
mantener el nivel normal de dicho azúcar en sangre (Jackson et al., 1982). Los
aminoácidos se clasifican como glucogénicos, es decir se transforman en glucosa y
glucógeno; mientras que otros se denominan cetogénicos y elevan la concentración
de acetona u otras cetonas, todos los aminoácidos no esenciales son glicogénicos, y
los esenciales son cetogénicos (Zubay, 1988). Las grasas y metabolitos grasos
contribuyen muy poco a la síntesis de los aminoácidos en el organismo del animal
(Friesen et al., 1992).
La degradación de la grasa no solamente elimina gran cantidad de pérdida de
calor, proporciona un suministro apto de potencial energético dentro de toda la célula
(Hill et a/.,1956; Scott et al., 1982; Striyer, 1988).
El ATP es un compuesto de alta energía porque posee 4 cargas negativas en
la estructura lineal del polifosfato (Scott et al., 1982; Church y Pond, 1992). El ATP
puede ceder su grupo fosfato terminal a ciertas moléculas receptoras de fosfato
(glucosa y glicerol), transformándolos a derivados fosfato y así elevar su contenido
energético (Zubay, 1988). El ADP es receptor enzimáticamente específico de grupos
fosfato procedente de los fosfatos celulares (Striyer, 1988).
Según Scott et al. (1982), los carbohidratos son convertidos a monosacáridos
por la acción de las enzimas del intestino delgado, éstos son transportados a través
de las vellosidades por transporte activo a la circulación sanguínea hasta el hígado.
El hígado almacena gran cantidad de glucosa en forma de glicógeno, y en pequeñas
cantidades en músculo y otros tejidos (Church y Pond, 1992).
2.3

La absorción de los lípidos se da de la siguiente manera: la lipasa pancreática
actúa sobre los grupos 1 y 3 de los trigliceridos (dando como resultado ácidos graso
libres, glicerol y monoglicéridos), los monoglicéridos son absorbidos intactos (Striyer,
1988). Es muy importante la formación de micelas (por acción de las sales biliares)
para la absorción de los lípidos, porque incrementan su solubilidad en el lumen
intestinal (Murray et al., 1990). Dentro de las microvellosidades existen vías de
reesterificación y formación de quilomicrones, que facilitan el transporte de las grasas
(Striyer, 1988). Según Cuca et al. (1996), la energía de los alimentos se particiona de
la siguiente manera:
Energía bruta del alimento, es la energía liberada cuando es quemado el alimento
o ingrediente, medida en una bomba calorimétrica.
Energía digestible aparente, es la energía del alimento sin digerir mas la energía
generada por productos del metabolismo del animal, como la porción metabólica
fecal incluye líquidos digestivos y células provenientes de la descarnación
intestinal.
Energía digestible verdadera, es el resultado de corregir la energía proveniente
del metabolismo basal del organismo.
Energía metabolizable, es la energía digestible menos la energía que se pierde
por los gases.
Los factores que afectan los requerimientos de la energía metabolizable son: la
especie animal, el balance de nitrógeno (Summers et al., 1992), preparación del
alimento y nivel de ingestión del alimento (Sell et al., 1983). Los factores que afectan
el consumo de la energía y el balance de nutrimentos es la densidad de la dieta (Hill
24

et al., 1956; Fisher y Wilson, 1974; Jackson et al., 1982; Cherry et al., 1983; Friesen
et al., 1992; Holsheimer y Veerkamp 1992; Zorrilla et al., 1993; Martínez, 1994;
Charraga y Hernández, 1995; Cuca ef al. 1996; Campabadal y Navarro, 1997), así
como las condiciones ambientales, principalmente la temperatura (Parker et al.,
1972; Davis et a/., 1973; Hurwitz ef al., 1980).
Síntomas y signos de deficiencia de energía. Cuando disminuye el contenido
de la grasa en un pienso para aves, se reduce su valor energético absoluto y estas
incrementan su consumo, al igual que cuando se suministran raciones con un
elevado porcentaje de fibra, o sea un bajo valor energético, aumenta también el
consumo hasta alcanzar su limite de capacidad del buche o del aparato digestivo,
capacidad que imposibilita que se les pueda proporcionar, la cantidad de energía
diaria que necesitan (Church y Pond, 1992).
Síntomas de exceso de energía. Un exceso de energía se presenta siempre
que la relación energía - proteína (y también minerales y vitaminas) sobrepasa la
que necesite el animal para un crecimiento normal, productividad, actividad y
mantenimiento de las funciones vitales (Church y Pond, 1992; Cuca et al., 1996). Un
ligero exceso de energía causa síntomas no detectables, excepto la deposición
suplementaria de grasa y una ligera disminución de la tasa de crecimiento, debido a
que, con el exceso de niveles de energía, los animales obtienen suficiente energía
con un consumo de alimento muy bajo y, por consiguiente, reduce su ingestión de
proteínas por debajo de sus requerimientos para obtener un crecimiento y producción
óptimos (Scott et al., 1982; NRC, 1994).
Cuando el contenido de la ración es excesivamente alto, el consumo de la
ración es tan reducido que pueden presentarse graves carencias de proteínas,
25

aminoácidos, minerales y vitaminas (Summers et al., 1992). El crecimiento llega a
deprimirse totalmente, las aves pueden volverse excesivamente grasosas, pero al
mismo tiempo mostrarán signos de carencia proteínica, de vitaminas y minerales
Scott et a/., 1982).
2.22. Consideraciones sobre la proteína cruda en pollo de engorda
Las proteínas son las moléculas más abundantes en las células, constituyen el
50% o más de su peso seco, se encuentran en cualquier parte de la célula, son
fundamentales para la función y estructura de la misma (Scott et al., 1982). En su
estructura se encuentra nitrógeno, carbón, hidrógeno y oxígeno en porcentajes
constantes. algunas contienen azufre y otras fósforo, hierro, zinc y cobre. Las
proteínas son unidades polimerizadas de aminoácidos, los cuales varían en cantidad
presente, de proteína a proteína (Zubay, 1988). Las proteínas son uniones de
aminoáciados que se efectúan en el grupo amino y el grupo carboxilo con la
eliminación de una molécula de agua (Scott et al., 1982).
Según Church y Pond (1992), las proteínas se clasifican en dos clases
basándose en su composición, simples y conjugadas. Las simples están compuestas
únicamente por aminoácidos. (albuminas, glubulinas, glutelinas, histonas, protaminas,
etc.). Las proteínas conjugadas están combinadas con un radical no proteínico
(nucleoproteínas, glicoproteínas, fosfoproteínas, hemoglobinas, lecitoproteínas,
metaloproteínas, lipoproteínas y las derivadas como: metaproteínas, coaguladas,
proteasas, peptonas, peptidos). La estructura de las proteínas puede ser primaria,
6 secundaria, terciaria y cuaternaria. Según a su función biológica se clasifican en:

enzimas, de reserva, de transporte, contráctiles, de protección, toxinas, hormonas y
estructurales.
La calidad de la proteína de un ingrediente puede estimarse por análisis de
aminoácidos (cantidad), pero la biodisponibilidad (calidad) se determina por medio de
ensayos biológicos (Cuca et a/., 1996).
En la digestión, las proteínas son atacadas por una serie de enzimas
hidrolíticas que actúan en un orden definido, la cual inicia por la acción de la pepsina
(Striyer, 1988). La absorción se da por transporte activo de aminoácidos libres de la
luz intestinal a las células (vellosidades). Esta absorción se puede dar por 3 formas:
absorción de aminoácidos neutros, básicos y ácidos; además, aparentemente dentro
de estos sistemas existe una competencia entre aminoácidos por su absorción
(Striyer. 1988; Zubay, 1988).
El exceso de un aminoácido puede afectar la absorción de otros aminoácidos,
esto también se presenta al nivel de riñón, en la reabsorción de aminoácidos; por
ejemplo, cuando la lisina se encuentra en cantidades elevadas se incrementan las
pérdidas de arginina (D’Mello y Lewis; 1970).
Una vez que los aminoácidos se encuentran en el hígado, algunos de ellos
son utilizados para formar proteína para el hígado mismo o proteínas sanguíneas
(Scott et al., 1982). La mayoría de los aminoácidos pasan el hígado en forma libre,
requeridos por las células, que fluyen en el plasma sanguíneo (Zubay, 1988).
Las propiedades de los aminoácidos y de las proteínas están basadas sobre
aquellas de los aminoácidos individuales. Algunas de estas propiedades incluyen: el
número de aminoácidos básicos o ácidos, los grupos iónicos que contienen el
número y tamaño relativo de sus centros hidrofóbicos, la presencia o ausencia de
27

carbohidratos, lípidos o fosfatos y si las proteínas son o no capaces de formar
quelatos con uno o más elementos polivalentes minerales (Zubay, 1988).
Cuando se afecta el consumo de alimento por las condiciones ambientales
(temperatura), al igual que el consumo de energía se ve afectado el consumo de
proteína; lo que ocasiona retardo en el crecimiento y desarrollo adecuado de las
aves. Por tal motivo es de vital importancia (económica) que las aves se alojen en
casetas con temperaturas en un rango de 18 a 24 °C (Davis et al., 1973; Hurwitz et
al., 1978).
En la actualidad es más importante la cantidad y biodisponibilidad de los
aminoácidos, así como la relación entre ellos que la misma proteína.
2.2.3. Interacciones entre la energía metabolizable y proteína cruda en dietas
para pollos de engorda
Desde la década de los 6O’s, se han realizado varias investigaciones sobre la
relación entre la cantidad de proteína y el nivel de energía en la dieta, en su efecto
sobre la tasa de crecimiento, consumo de alimento, así como la composición de la
canal (Yoshimada et al., 1962; Jackson et al.. 1982; Holsheimer y Veerkamp, 1992;
Summers et al., 1992; Zorrilla et al., 1993).
En los trabajos anteriores se encontró que las respuestas son funciones
matemáticas de los niveles de energía y proteína, la relación entre las respuestas y
dos factores de variación en la dieta pueden ser representadas por una gráfica de
tres dimensiones llamada una respuesta de campo. La curva de los resultados a
cierto nivel de energía o proteína muestra una sección del campo de respuestas
total. Estos investigadores citados discuten acerca de esta relación basados en las

curvas de respuesta, la cual inevitablemente tiende a ser complicada y difícil de
entender. En este procedimiento se pueden representar en una gráfica los datos
obtenidos, en donde se observan las respuestas máximas (cima) para la ganancia de
peso y consumo de alimento; lo cual indica los niveles óptimos de energía
metabolizable y proteína curda (nutrimentos) en la dieta.
Cuando se alimentan los pollos con dietas altas en energía, se incrementa su
tasa de crecimiento, su ganancia de peso es mayor, en comparación a los pollos
alimentados con dietas bajas en energía (Summers et a/., 1992; NRC, 1994; Cuca ef
al. 1996).
En la interacción entre energía y proteína sobre la ganancia de peso cuando
se tiene una deficiencia de proteína se afecta directamente la tasa de crecimiento
(Yoshida et al., 1962); en contraste, Jackson et al. (1982) señalan que, cuando se
tienen niveles normales de proteína y con altos niveles de energía se tienen mayores
respuestas en la tasa de crecimiento, y una disminución con niveles altos de energía
y proteína, explicado por el exceso de proteína en la dieta.
2.2.4. Niveles óptimos biológicos de energía metabolizable y proteína cruda
A continuación en el Cuadro 6 se mencionan algunos datos reportados y
recomendados de energía metabolizable y proteína cruda, para obtener las máximas
ganancias de peso en pollos de engorda, a partir de investigaciones realizadas por
varios autores. Los cuales son los niveles de nutrimentos que maximizan la
respuesta en ganancia de peso (producto final) o bien los niveles óptimos biológicos
“NOB” de nutrimentos.

Cuadro 6. Niveles de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC)
recomendados y reportados para obtener la máxima ganancia de peso en pollos de
engorda.
Etapa EM PC
Autor (es) (días) (Mcal/Kg)
i=
1-21 3.200
22-42 3.200
/ 23.00
21.50 /
NRC, 1984
43-49 3.200 19.00
Bilgili et al., 1992 1-21 3220 23.00
1-21 3.082 23.20
Summers et al., 1992 22-42 3.165 17.80
1-21 3.072 23.00 i
22-42 3.422 19.00
Zorrilla et al., 1993 l-28 3.200 22.00 /
Baker yHan, 1994 7-21 3200 -23.00
1-21 3.200 23.00
NRC, 1994 22-42 43-49 3.200 +g
Cuca et al., 1996 . l-28 2900-3000 21.00-23.00 /
29-56 3000 18.00 - 20.00 /
1-21 3100 23.00
Campabadal y Navarro, 1997 22-42 3200 20.00 j
43-56 3200 18.5
1-18 2850 18.00-19.00 j
Hubbard Farms, 1998 19-36 3100 20.00 !
(Manual de la Línea) 37-50 3150 18.0019.00 /
51-63 3150 17-18 1
Ross Breeders, 1996
l-10
ll-24
3010
3175
22.00-24.00
21.00-23.00
j
,
/
25-Rastro 3225 19.00-21 .00 I
Lo que se aprecia en el Cuadro 6, es de que conforme transcurren los años
van cambiando los requerimientos del pollo de engorda par obtener los mejores
resultados en la ganancia de peso; esto puede deberse al gran avance tecnológico
en la genética, para obtener el producto en un periodo mas corto, para enviarlo al
rastro. Además, de las líneas genéticas utilizadas para los experimentos, así como
las condiciones ambientales y los ingredientes para la elaboración de las dietas.
30

2.2.5. Niveles óptimos económicos de energía metabolízable y proteína cruda
Así como se mencionó sobre los niveles óptimos biológicos que maximizan la
ganancia de peso; existen los niveles óptimos económicos “NOE” de nutrimentos.
Son aquellos que garantizan obtener las máximas utilidades al productor, las cuales
van a depender de la diferencia entre los ingresos y los costos de producción de
acuerdo a los precios vigentes de los insumos para la elaboración del alimento y del
precio del pollo (González-Alcorta et al., 1993). Además, es muy importante
considerar, desde el punto de vista de la teoría microeconómica (Binger y Hoffman,
1988), las utilidades que se obtengan al utilizar los NOE de nutrimentos en la
formulación de raciones; siempre serán, mayores o iguales a las que se obtengan
con los NOB de los nutrimentos.
Mota y Salinas (1999) estimaron los NOE de energía metabolizable (EM) y
proteína cruda (PC) para la dieta de 1 a 21 días de edad para pollos de engorda, a
partir de los datos experimentales encontrados por los autores Ávila y Morales
(1993), Martínez (1994), y Charraga y Hernández (1995). Con los cuales obtuvieron
los resultados presentados en el Cuadro 7. Estos resultados no muestran valores
convincentes para los niveles de EM y PC, puesto que señalan rangos de 3000 a
3100 Kcal/Kg de EM y de 21 .O a 23.0% de PC. Tales resultados, indican que existe
una gran variabilidad en los NOE de EM y PC para la etapa de iniciación (1 a 21
días), la principal diferencia de tales resultados son explicados por la variación de las
líneas genéticas utilizadas en los ensayos biológicos, así como también; y muy
importante considerar, que el manejo de la alimentación y de las mismas aves fueron
diferentes.

Cuadro 7. Niveles óptimos económicos estimados* de energía metabolizable (EM) y
proteína cruda (PC) en dietas para pollos de engorda de 1 a 21 días de edad.
EM PC
Autor Experimento (Kcal/Kg) (%)
Avila yMorales (1993)
1 3050 21 .oo
Avila yMorales (1993)
2 3100 22.00
Martínez (1994) 6 3000 22.00
Charraga y Hernández (1995) 3 3000 21 .00
Charraga y Hernández (1995) 4 3100 21 .oo
Charraga y Hernández (1995)
*Datos estimados por Mota y Salinas (1999).
5 3100 23.00
2.2.6. Justificación de la Formulación de Máxima Utilidad (FMU)
Ante el escenario de globalización que espera a México en la entrada al tercer
milenio y los diferentes tratados celebrados con países desarrollados, como Estados
Unidos y Canadá con éI T.L.C. así como otros países del cono sur y Centroamérica,
es claro que el reto para la industria avícola mexicana será de alto grado de
dificultad.
Como puede apreciarse en el Cuadro 8 para el año 2003 los productos
avícolas estarán libres de aranceles con relación a Estados Unidos.
Ante este escenario México tiene dos caminos incrementar su productividad a
través de todas las herramientas disponibles en la producción de pollo y si se
considera que el insumo más importante en la producción es la alimentación los
esfuerzos vía formulación y con herramientas que optimicen las utilidades de los
productores a través de la formulación econométrica, ya que en Estados Unidos ésta
herramienta esta disponible y difundiéndose rápidamente. Por si fuera poco la
capacidad de respuesta deberá ser de buen nivel y rápida en su planeación
ejecución y control.

Cuadro 8. Desgravación de productos
avícolas* (TLCAN).
Pollo Pavo
Huevo (%)
, dustrializado (%)
260 OO
(%)
133.00
Reproductora
(%)
50.00
Progenitora j
(%)
EXENTA
1 1994 48. OO 18.00 249 60 127.68
45.00 EXENTA
2 1995 46.00 16.00 139.21 0 122.36 I 40 00 l EXENTA
3 1996 44.00 14.00 228.80 1 117.04 I 35.00 1 EXENTA
4 1997 42.00 12 00 218.40 111 72 30.00 EXENTA
5 1998 40.00 10.00 208.00 106.40 25.00 EXENTA
6 1999 38.00 8.00 197.60 101.08 20.00 EXENTA
7 1 2000 / 28.50 1 6 OO / 148 20 / 75.81 / 15 OO 1 EXENTA 1
8 2001 / 19.00
4.00 98.80 50.54 10.00 EXENTA
9 2002 1 9 50
2.00 49.40 25.27 5.00 EXENTA ,
/ 10 1 2003 J 0.00 1 0.00 0.00
TLC. desgravación arancelaria negociada en NAFTA
* Desgravación tipo GATT en TLC.
I 0.00 I 0.00 I EXENTA ~ I
Se requiere poner atención y foco en las áreas de oportunidad y desarrollar
herramientas y estrategias que conviertan en fuerzas nuestras actuales debilidades.
Es necesario que el productor deje de ser avicultor; para convertirse, en empresario
con una visión global de negocios.
Desde este punto de vista el productor deberá superar tres aspectos básicos:
a) Incrementar su eficiencia y costos de producción
b) Mejorar sus márgenes de operación
c) Diseñar herramientas administrativas que le permitan predecir y maximizar sus
utilidades.
La oportunidad y futuro de los negocios avícolas requiere no solo de saber
producir con eficiencia sino saber comercializar con habilidad.
33

3.1. Problemática
III. PROBLEMÁTICA, HIPÓTESIS Y OBJETIVOS
1. Se desconoce el efecto de la variación de precios del pollo de engorda en pie
sobre los niveles óptimos económicos de energía metabolizable y proteína cruda
de las dietas.
2. No existe suficiente evidencia acerca de la coincidencia de los niveles óptimos
económicos de energía metabolizable y proteína cruda con los valores requeridos
por NRC (1994) y con los niveles óptimos biológicos de los mismos nutrimentos.
3. Falta un análisis de estacionariedad de precio del pollo en pie, con un enfoque que
puede ser aplicado a la optimización de utilidad de los productores; así como un
modelo para deflaccionar los precios del pollo para eliminar el efecto de la
inflación.
4. No existe un sistema de Formulación de Máxima Utilidad que estime
simultáneamente:
a) Los niveles óptimos económicos de energía metabolizable y proteína cruda
para pollo de engorda,
b) Las respuestas de consumo de alimento y ganancia de peso,
c) Las máximas utilidades del productor, y
d) Optimice la asignación de ingredientes en las dietas.

3.2. Hipótesis
1. Los niveles óptimos económicos de energía metabolizable y proteína cruda son
sensibles a los precios estacionales de los precios del pollo en pie.
2. Los niveles óptimos económicos de energía metabolizable y proteína cruda
muestran mas utilidades al productor de pollo de engorda comparado con las
utilidades de los niveles óptimos biológicos.
3. Existe estacionariedad en los precios del pollo de engorda
3.3. Objetivos .
1. Realizar un análisis de sensibilidad de los niveles óptimos económicos de energía
metabolizable y proteína cruda en función de los precios del pollo de engorda en
pie.
2. Comparar las utilidades (teóricas) obtenidas de niveles óptimos económicos de
energía metabolizable y proteína cruda VS niveles óptimos biológicos del pollo de
engorda.
3. Realizar un análisis retrospectivo de la estacionariedad del precio del pollo de
engorda en pie en la República Mexicana, mediante un modelo de deflacción de
precios.

IV. METODOLOGíA
Para formular una ración con el objetivo de obtener la máxima utilidad, o bien
mediante el método de la Formulación de Máxima Utilidad “FMU” (González-Alcorta,
1994) es importante conocer el procedimiento, que consta de 5 pasos: colección de
datos de literatura o experimentales, estimación de parámetros de los modelos de
regresión para predecir las variables repuesta: ganancia de peso y consumo de
alimento, construcción de modelos los econométricos para estimar los niveles
óptimos de nutrimentos (biológicos y económicos). solución de modelos los
econométricos y un análisis de sensibilidad. A continuación se describen en detalle
cada uno de los pasos de la “FMU” (González-Alcor-ta, 1994).
4.1. Colección de datos de literatura
Se tomaron tres grupos de datos de la literatura (trabajos de investigación)
Martínez (1994), Ávila y Morales (1993), Charraga y Hernández (1995) en donde
consideraron diferentes niveles de energía metabolizable y proteína cruda; para
estudiar su efecto sobre el .consumo de alimento y ganancia de peso. Así como
también se consideraron las recomendaciones de los estándares de líneas de pollos
de engorda: Ross, Hubbard y los requerimientos del NRC (1994).
Se consideraron las tres etapas de la engorda: iniciación, de 1 a 21 días de
edad; crecimiento, de 22 a 42 días de edad; y finalización, de 43 a 49 días de edad
(Anexo 9.2).

4.2. Estimación de parámetros de modelos de regresión
A partir de los datos obtenidos (Banco de datos) se estimaron los parámetros con
el modelo de regresión cuadrático (Steel y Torrie, 1985), para predecir las variables
consumo de alimento (CA) y ganancia de peso (GP) para cada una de las etapas de
la engorda, en función de los niveles estudiados de energía metabolizable y proteína
cruda (Anexo 9.3). Es importante conocer que los estimadores de parámetros deben
ser insesgados y de mínima varianza (Gujarati, 1985). A continuación se describe el
modelo de regresión empleado:
Modelo Cuadrático (Steel y Torrie, 1985).
CA / GP = βο + (β1 * EM) + (β2* PC) +(β3* EM 2 ) +(β4* PC*)+ (β5* EM * PC) + Error ------- [ I ]
En donde:
CA : Consumo de alimento GP : Ganancia de peso
βο : Intercepto EM : Nivel de energía metabolizable en la dieta
β1 y β2 Pendiente PC: Nivel de proteína cruda en la dieta
β3 y β4 Parámetro de regresión cuadrática
β5 : Parámetros de la interacción entre energía metabolizable y proteína cruda
4.3. Construcción de los modelos econométricos
Se construyeron dos modelos econométricos en EXCEL, con las características
requeridas por el “Optimizador”; tales como la función objetivo; las restricciones de
nutrimentos (energía metabolizable y proteína cruda), limite de inclusión de
ingredientes; con la finalidad de obtener:
a) Los niveles óptimos biológicos de EM y PC, y
b) Los niveles óptimos económicos de EM y PC, para las tres dietas
respectivamente.

4.3.1. Modelo econométrico para estimar niveles óptimos biológicos de energía
metabolízable y proteína cruda
Max GP = f ( modelo de regresión cuadrático ---------------- [ I ] )
Ecuación
Sujeto a: (Ax b) ............. ..................... . ... ............ . . ..... .............. (1)
(x 2 0)
En donde:
. , . . . . . . . (2)
A es el aporte de nutrimentos de los ingredientes;
b es el requerimiento de nutrimentos del pollo de engorda;
x es el limite de inclusión de los ingredientes conforme a su disponibilidad y/o
nivel óptimo recomendado.
La ecuación (1), representa las restricciones en el modelo econométrico, y
La ecuación (2), representa las condiciones de no negatividad, o sea, la
inclusión de los ingredientes a niveles superiores o iguales a cero.
4.3.2. Modelo econométríco para estimar níveles óptimos económicos de
energía metabolízable y proteína cruda
Max U = ( P * PV ) - ( CA * (c’x) ) .. ., [ I
Ecuación
Sujeto a: EM y PC = e‘x .......... __ .. __ . . . . . .. . . . . . . . . (3)
CA=f(EMyPC,z) . . . . . . . (4)
PV=g(EMyPC,z) . . . . . (5)
Ax 2 b * CA
En donde:
.. . . . . . . . . . . . . . (6)
P es el precio del pollo en pie ($/Kg)
PV es el peso vivo del pollo (Kg)

CA es el consumo de alimento por el pollo (Kg)
c es el vector del costo de los ingredientes ($/Kg)
x es el vector de los ingredientes proporcionados en la dieta (unidades libres)
EM es el nivel de energía metabolizable en la dieta (Mcal/Kg)
PC es el nivel de proteína cruda en la dieta (%)
z es el vector de otros factores que afectan el consumo de alimento y la
ganancia de peso (manejo y sanidad).
La ecuación (3), calcula los niveles de energía metabolizable y proteína cruda
en la dieta proporcionada por x, mientras que
e es el vector de energía metabolizable y proteína cruda contenidos por
kilogramo de cada ingrediente en la dieta.
Las ecuaciones (4) y (5) son las respuestas en consumo de alimento y
ganancia de peso en función de los niveles de energía metabolizable y
proteína cruda; y
La ecuación (6), representa el consumo de nutrimentos.
En donde el peso del pollo, y el consumo de alimento, se estiman basándose
en los niveles o requerimientos variables de energía y proteína. González et al.
(1992) y González-Alcorta et al. (1993) propusieron un modelo empírico para escoger
niveles de energía y proteína, peso vivo que maximiza las utilidades de los
productores de pollo de engorda. Ahora. basándose en las estimaciones anteriores,
se plantea estimar las variables: consumo de alimento y ganancia de peso a partir de
los niveles de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC) presentes en la
i, dieta.

Una vez construidos los modelos econométricos, mediante la programación no
lineal se estimaron los requerimientos de los nutrimentos y que además, se predicen
a partir del consumo de alimento y ganancia de peso, dichos requerimientos tienden
a maximizar las utilidades del productor de pollo de engorda (González-Alcor-ta y
Orozco, 1994).
4.4. Solución de los modelos econométricos
La solución de los modelos econométricos se hizo mediante dos métodos de
optimización, al usar el paquete “EXCEL”, el cual simula y optimiza con alta
precisión mediante el uso del “OPTIMIZADOR”, además de la gran facilidad para
resolver planteamientos “Multiblending” para las 3 etapas del pollo de engorda
simultáneamente.
4.5. Análisis de sensibilidad
Consistió en analizar la variabilidad el precio del pollo, a lo largo del año de
1998; por medio del paquete “EXCEL”. con el fin de observar el efecto mensual sobre
la ganancia de peso, consumo de alimento, contenido de nutrimentos (niveles
óptimos económicos de EM y PC) y la asignación de ingredientes en la dieta, así
como el costo por kilogramo de alimento. Para ello se requirió de hacer:
40

4.51. Investigación de precios del pollo de engorda
Se realizo una investigación del precio del pollo a través de los años a partir
de 1965 hasta la fecha. Los datos que se obtuvieron fueron de dos maneras: precios
promedio mensuales de 1965 hasta 1998, y precios diarios de 1995 hasta abril de
1999 (Anexo 9.4, 9.5).
4.5.2. Deflactación de los precios del pollo de engorda
Se hizo una deflactación de los precios del pollo de engorda (diarios)
basándose en el índice Nacional de Precios al Consumidor (Abril de 1999), para
eliminar el efecto de la inflación a través de los años, y comparar los precios del pollo
de los años de 1995 a 1998 (Anexo 9.9).

V. RESULTADOS
5.1. Base de datos para estimar niveles óptimos de energía metabolízable y
proteína cruda para pollo de engorda.
La base de datos (Anexo 9.2) se obtuvo a partir de las investigaciones
realizadas por Martínez (1994); Ávila y Morales (1993); y Charraga y Hernández
(1995); además de los reportes de los estándares de las líneas genéticas Ross y
Hubbard, así como los datos requeridos por NRC (1994). En las cuales se
consideraron las variables consumo de alimento y ganancia de peso (afectadas por
el nivel de energía y proteína de la dieta), para cada uno de los periodos de engorda;
o sea, 1 a 21 días, 22 a 42 días y 43 a 49 días de edad.
5.2. Estimación de parámetros de los modelos de regresión
Los resultados obtenidos mediante el paquete estadístico SAS*, (1988). a
partir de los modelos de regresión para predecir las variables: consumo de alimento y
ganancia de peso se muestran en el Cuadro 9. Los parámetros se describen para
cada una de las etapas de la engorda de los pollos: 1 a 21 días, 22 a 42 días y 43 a
49 días de edad (Anexos 9.3). A partir de los cuales se hizo la construcción de los
modelos econométricos para estimar los NOB y NOE de energía y proteína para
cada una de las etapas de engorda.
* SAS, 1988. Statistical Analytical Systems. User’s Manual
42

Cuadro 9. Parámetros de regresión estimados para predecir consumo de alimento y
ganancia de peso en las tr s etapas para pollos de engorda.
Consumo Ganancia
Parámetros
Etapa
de Alimento de Peso
1 a 21 días -6227.219216 -14124.54852 ,
ntercepto
22 a 42 días
43 a 49 días
-39048.71685
61648.47895 ,
-37974.53588
26552.91096 /
1 a 21 días -87.24906 1 -39.16898
Autor
22 a 42 días I -27.83193 47.64823 /
43 a 49 días -18.32490 9.38191
fxperimento
1 a 21 días
22 a 42 días
-26.376571
----
/ -31.76667
---j
43 a 49 días ---- ----
Energía
Energía X Energía
Proteína
Proteína X Proteína
Energía X Proteína
*Parámetros estimados en SAS
1 a 21 días 8.589727 9.39975
22 a 42 días 4.20288 -7.20684
43 a 49 días -51.03813 -25.19948
1 a 21 días -0.001639 I -0.00148
22 a 42 días -0.00278 j 0.00123
43 a 49 días 0.00813 0.00340
1 a 21 días -490.661363 42.51179
22 a 42 días 4058.13908 5332.11063
43 a 49 días 1873.20536 / 1318.36090 ’
1 a 21 días 7.856923 j 0.54104 1
22 a 42 días -155.53387 -139.36234 /
43 a 49 días , -54.79025 j -53.33561 /
1 a 21 días 0.052377 -0.01709
22 a 42 días 0.59053
-0.01979
43 a 49 días
(1988).
0.06290 / 0.22885
5.3. Análisis retrospectivo de los niveles óptimos económicos de energía
metabolízable y proteína cruda en funcíón de la estacionariedad de los
precios del pollo de engorda.
Al resolver los modelos econométricos para maximizar la ganancia de peso y
las utilidades (NOB y NOE de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC),
respectivamente); en el Cuadro 10 se observa, que cuando cambia el precio del pollo
(Anexos 9.4, 9.5 y 9.6), el modelo econométrico ajusta los niveles de EM y PC de las
dietas de crecimiento y finalización, puesto que en la de iniciación no se presentan
cambios relevantes (Anexos 9.7 y 9.8).
j
l

Cuadro 10. Niveles óptimos
Precio iTti-ix
Mes pollo en pie EM -i--E--
7 ($/Kg) Kcal/Kg:
ENERO 9.28 3041.9 CA (%)
23.00 896.2
FEBRERO 11.15 3041.8 23.00 896.2
MARZO 10.88 3041.8 23.00 896.2
ABRIL 9.72 3041.7 23.00 896.2
MAYO 12.20 3041 .9 23.00 896.2
JUNIO 12.54 3041 .9 23.00 896.2
JULIO 13.40 3042.0 23.00 896.2
AGOSTO 10.83 3042.0 23.00 896.2
SEPTIEMBRE 7.29 3041.0 23.00 896.2
OCTUBRE 6.98 3041.0 23.00 896.3
NOVIEMBRE 8.88 3041.0 23.00 896.2
DICIEMBRE L 310.54 0 4 2 . 0 23.00
Los precios d el pollo en pie, son promedios
porm
896.2
CA: Consumo dealimento GP:Gananciadepeso
económicos
de energía metabolizable (EM) v proteína I
i
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
653.7
EM
Kcal/Kg
3150.0
2975.0
2975.0
3060.9
2975.0
2975.0
2975.0
2975.0
3150.0
3150.0
3150.0
2975.0
ì
_19;
1729.2
2185.6
2185.6
2012.9
2185.6
2185.6
2185.6
2185.6
1729.2
1729.2
1729.2
2185.6
1559.7
1625.6
1625.6
1580.2
1625.6
1625.6
1625.6
1625.6
1559.7
1559.7
1559.7
1625.6
.
I
uda (PC) dietas para pollo d e engorda
4
>
EM
UTILIDADES
Kcal/Kg -iii-
($)
2998.7 18.43 953.8
18.101
2975.0 19.21 971.1
23.095
2975.0 19.21 971.1
22.36s
2995.1 18.55 956.2
19.248
2975.0 19.21 971 .1
25.920
2975.0 19.21 971 .l
26.834
2975.0 19.21 971 .l
29.148
2975.0 19.20 971.1
22.234
3017.5 17.80 942.5
12.899
3017.5 17.80 942.5
12.089
3017.5 17.80 942.5
17.056
2975.0 19.21 971.1
21.454
250.447
Cuadro 11. Niveles 61otimos
Precio
1
Mes pollo en pie EM
($/Kg) Kcal/Kg;
ENERO 9.28 3042.8
(%)
23.00
de energía m taboliz ,al
22
EM
3x-
Kcal/Kg E
896.0 653.7 2975
) y proteína cr
A! s
-z-
20.00 2185.6 1625.6
da (PC) en dietas para pollo deengorda.
43 - 49 DiAS
l-
EM
UTILIDADES
(Kcal/Kg)
($)
2975 19.21 971.1
18.065
FEBRERO ll.15 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
23.095
MARZO
10.88 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
22.369
ABRIL
9.72 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
19.248
MAYO
12.20 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
25.920
JUNIO
12.54 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
26.834
JULIO
13.40 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
29.148
AGOSTO
10.83 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
22.234
SEPTIEMBRE 7.29 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
12.711
OCTUBRE 6.98 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
11.878
NOVIEMBRE 8.88 3042.8 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
16.989
10.54 3042.8 L 23.00 896.0 653.7 2975 20.00 2185.6 1625.6 2975 19.21 971.1
21.454
Los precios del poso en pie, son prome diospormes
249.945
CA: Consumodealimento GP:Gananciadepeso
t
Diferencia
Utilidades
($)
0.036
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.188
0.211
0.067
0.000
0.502

El modelo econométrico se orienta al objetivo de encontrar siempre la mejor
combinación de nutrimentos que permitan al productor obtener las máximas
utilidades, al considerar las variables consumo de alimento y ganancia de peso, y
dichas variables están en función de los NOE de EM y PC de las dietas.
En resumen, lo que se presenta en el Cuadro 10 es la sensibilidad de los NOE
de nutrimentos ante los cambios de precios del pollo de engorda mensual; puesto
que, cuando cambia el precio del pollo, el modelo econométrico selecciona el nivel
de nutrimentos (EM y PC) para cada una de las etapas, que maximizan las
utilidades.
Para el caso del modelo econométrico para estimar los NOE, en la etapa de 1 a
21 días de edad, no ‘se observa una sensibilidad para el caso del nivel de
nutrimentos (EM = 3041 a 3042 Kcal/Kg y PC = 23.00%) ante el cambio de precio, y
por lo tanto del consumo de alimento y ganancia de peso.
Para la etapa de 22 a 42 días no se presenta sensibilidad para el nivel de PC
(20.00%), en tanto que para el nivel de EM si presenta ante el cambio de precios;
cuando el precio del pollo es bajo los niveles de EM son de 3150 Kcal/Kg, y cuando
el pollo tiene un buen precio (arriba de $ 9. 72 ) el nivel de EM es de 2975 Kcal/Kg.
A diferencia de las dos etapas anteriores, para la etapa de 43 a 49 días, aquí
cambian los niveles de EM (2975 a 3017 Kcal/Kg) y PC (17.8 a 19.21 %) conforme
varia el precio del pollo.
Por otro lado, en el Cuadro 11 se observa (como se esperaba), que los niveles
de nutrimentos para EM y PC (y las variables respuesta) no son sensibles al cambio
del precio del pollo; pero, para cada una de las etapas si cambiaron: de 1 a 21 días el
nivel de nutrimentos fue EM = 3042.8 Kcal/Kg y 23.00% de PC; de 22 a 42 días fue

para EM = 2975 Kcal/Kg y 20.00% de PC; y de 43 a 49 días de edad fue para EM =
2975 Kcal/Kg y 19.21% de PC. Las variables respuesta consumo de alimento y
ganancia de peso las utilidades.
Cuando se utilizó el modelo econométrico para estimar los NOE de nutrimentos,
se observa que cuando el precio del pollo es bajo (para los meses de enero,
septiembre, octubre y noviembre) las utilidades son mayores cuando se emplea este
modelo. En cambio cuando el precio del pollo es alto, las utilidades son similares; lo
anterior indica que, desde el punto de vista de/ precio de/ pollo, es importante decidir,
que método de formulación se debe emplear para obtener la máxima utilidad en la
producción de pollo de engorda.
La diferencia real (hipotética) que existe entre utilizar un modelo para maximizar
la ganancia de peso y maximizar las utilidades (modelos econométricos) para este
caso fue de $ 0.50 mas pollo/año, lo cual señala la gran importancia económica para
los productores, el hacer un cambio en el método de formulación de raciones y su
reflejo a nivel nacional (Cuadros 10 y ll ).
En la república mexicana existe una tendencia muy marcada en los precios del
pollo en todos los años, como se aprecia en la Gráfica 4; ya que, para principio de
año (enero) los precios del pollo bajan. posteriormente para el mes de febrero su
precio tiene una alza que se mantiene aproximadamente hasta el mes de julio, que
es cuando se presenta un descenso a partir del mes de agosto hasta el mes de
octubre porque para el mes de diciembre se dispara el precio a la alza nuevamente.

2.50
1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 105 113 121 129 137 145 153 161 169 177 165 193 201 209 217 225 233 241 249 257 265 273 261 289 297 305 313 321 329 337 345 353 361
Ene Feb Jun Agos Sep Oct
Gráfica 4. Estacionariedad del precio del pollo en pie del año 1995 a Abril de 1999.
Nov

En cambio cuando se hace un análisis cuatrimestral se observan las tendencias
más claras Gráficas de Anexos 9.6; para el primer cuatrimestre tenemos una
marcada caída en el precio del pollo para el mes de enero, pero que a principios de
febrero se empieza a incrementar manteniéndose hasta el mes de abril.
En el segundo cuatrimestre aproximadamente hasta la primera quincena de
mayo sigue subiendo el precio, de ahí se mantiene hasta aproximadamente la
primera quincena de agosto (Anexo 9.6). Dado que, en la segunda quincena de
agosto inicia el descenso de su precio, días durante los cuales se presentan los
precios más bajos del pollo hasta la primera quincena de noviembre del tercer
cuatrimestre.
Aunque al iniciar el tercer cuatrimestre la tendencia es a la alza los primeros
tres meses (septiembre, octubre y la primera quincena de noviembre), y para finales
del mes de noviembre y todo diciembre es cuando se presentan los precios del pollo
más altos (Anexo 9.6).
En la Gráfica 5 de los precios deflactados se aprecian claramente las
tendencias de la estacionariedad del precio de engorda. Durante el primer trimestre
del año se presenta una tendencia en el precio de pollo a la alza ($ 3.90-5.20) hasta
finales del mes de febrero ($ 4.60-6.30), punto donde empieza un ligero descenso en
el precio hasta mediados del’mes de marzo ($ 3.10-5.95). Posteriormente, se presenta
una tendencia a la alza hasta el mes de mayo ($ 5.10-5.60), momento durante el cual
se presenta una meseta hasta finales del mes de junio ($ 5.10-5.60). A partir del mes
de julio el precio empieza a descender rápidamente, hasta llegar al mes de agosto ($
2.10-3.70). De ahí tiene nuevamente

6.5
6.0
5.5
5.0
3.0
2.5 __________
. +1995 -e-1996 -o-1997 -Cl998
1 6 15 22 29 36 43 50 57 64 71 76 85 92 99 106 113 120 127 134 141 146 155 162 169 176 183 190 197 204 211 216 225 232 239 246 253 260 267 274 261 266 295 302 309 316 323 330 337 344 351 358,
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Agos Sep Oct Nov Dic
Gráfica 5. Estacionariedad del precio del pollo en pie (deflactado) de 1995 a 1998.

una meseta muy corta hasta principios del mes de septiembre ($ 2.10-3.70); porque se
presenta una tendencia clara a la alza del precio hasta el mes de diciembre ($ 3.80-
6.00). Por lo anterior, y en vista a la Gráfica 5 se explica la marcada estacionariedad
que existe en el precio del pollo de engorda en México, a través de los últimos cinco
años.
50

VI. DISCUSIÓN
En la estimación de los NOE de nutrimentos para la formulación de las dietas
para las tres etapas, los modelos demostraron (teóricamente) que las utilidades son
superiores a las obtenidas con el nivel de nutrimentos de NOB. Esto es relevante en
función de que la teoría de la formulación econométrica no se basa en diferencias
estadísticas, sino en las diferencias numéricas; ya que, con un índice diferencial
positivo beneficia las utilidades del productor (Cuadro 10). Es importante aclarar que
la falta de concordancia de los datos obtenidos en la teoría pueden no coincidir en la
práctica; debido a la variación que existe en los valores que se reportan para los
niveles de nutrimentos en la base de datos (Anexo 9.2).
Esto se explica, por la teoría microeconómica estudiada por Binger y Hoffman
(1998); quienes mencionan, que siempre las máximas utilidades se van a obtener
antes (del lado izquierdo) de la máxima respuesta biológica, dado esto por la “Ley de
los rendimientos decrecientes”, que significa que por cada unidad que se incrementa
en la variable independiente (en este caso EM y PC) va a tener un efecto sobre la
variable dependiente (consumo de alimento y ganancia de peso), pero este efecto
disminuye conforme se incrementan las unidades en la variable independiente.
Por tal motivo se obtienen mayores utilidades mediante el uso del modelo
econométrico para maximizar las utilidades “NOE”. con relación al modelo
econométrico para maximizar la ganancia de peso “NOB” (Cuadro 10). Barrera
(1998), encontró resultados similares en obtener mayores utilidades cuando se utiliza
el nivel óptimo económico, al trabajar con modelos econométricos para estimar los

NOB (1 .138%) y NOE (1.135%) de lisina en dietas para pollos de engorda durante la
etapa de 1 a 21 días de edad.
Con relación a los “NOB” publicados por investigadores, existe un rango muy
amplio para el nivel de energía metabolizable y proteína cruda para cada una de las
etapas de engorda. Para el caso de la primera etapa (1 a 21 días) reportan valores
desde 2850 Kcal/Kg de EM; y 18.00 a 19.00% de PC (estándares de Hubbard) hasta
3600 Kcal/Kg de EM; y 24.00% para PC (Jackson et al., 1982) datos no obtenidos
con modelos econométricos; en tanto que los valores más cercanos a las
estimaciones realizadas son las siguientes: Summers et al. 1992 para machos (3082
de Kcal/Kg de EM; y 23.20% de PC) y hembras (3072 de Kcal/Kg de EM; y 23.00%
de PC); el rango sugerido por Cuca et al. (1996) de 2900 a 3000 Kcal/Kg de EM y
22.00 a 23.00% de PC; a los estándares reportados por Ross Breeders (1996) de
3010 Kcal/Kg de EM y al rango de 22.00 a 24.00% de PC.
Datos publicados como NRC (1984); Bilgili et al. (1992); Baker y Han (1994);
NRC (1994); Campabadal y Navarro (1997); sugieren valores superiores para
energía aunque coinciden con el nivel de proteína, y el caso de Zorrilla et al. (1993),
quienes informan valores similares de energía (3100 Kcal/Kg de EM) y un valor para
proteína (22.00% de PC).
.
En la segunda etapa (22 a 42 días) citan valores desde 3100 Kcal/Kg de EM
hacía arriba; y 17.80 a 22.50% de PC; por ejemplo estándares de Hubbard hasta
3100 Kcal/Kg de EM; y 20.00% para PC, los valores de las estimaciones realizadas
son similares para PC: Summers et al. 1992 para machos (17.80% de PC) y
hembras (19.00% de PC); Campabadal y Navarro, (1997) 20.00% de PC; sugieren
valores superiores para energía aunque coinciden con el nivel de proteína.
52

Y finalmente, para la tercera etapa (43 a 49 días) aunque no mencionan
específicamente esta etapa como tal, reportan valores mayores desde 3150 Kcal/Kg
de EM; y 18.00 a 21 .OO% de PC; por ejemplo estándares de Hubbard hasta 3150
Kcal/Kg de EM; y 19.00% para PC, los valores más cercanos a las estimaciones
realizadas, para PC: NRC (1984) que reportan 19.00%; NRC (1994) 19.50%; Cuca et
al. (1996) 18.00 a 20.00%; Campabadal y Navarro, (1997) 18.50%; Ross Breeders
(1996) 19.00 a 21 .OO%; Hubbard Farms de 18.00 a 19.00%; pero difieren para los
requerimientos de energía metabolizable.
En cuanto se refiere a los niveles óptimos económicos de energía
metabolizable y proteína cruda, para dietas en pollos de engorda estimados a partir
de la metodología de modelos econométricos, para la etapa de 1 a 21 días, no
coinciden con los datos estimados para EM y PC por Mota y Salinas (1999), a partir
de los resultados experimentales obtenidos por Ávila y Morales (1993); Martínez
(1994); Charraga y Hernández (1995). Es similar para el caso de la energía en el
experimento 1 realizado por Ávila y Morales (1993) con un valor de 3050 Kcal/Kg
contra un estimado de 3042 Kcal/Kg de EM. Y para el caso de la proteína si coincide
con el reportado por Charraga y Hernández (1995) en su experimento 5, con 23.00%
de PC.
La estacionariedad de los precios que se presenta en la república mexicana se
debe principalmente a dos factores, uno es que el pollo entra en el juego de la “Ley
de la Oferta y la Demanda”; por lo tanto, el precio va a estar en función de la
cantidad de producto que se produce en el país, y por las exageradas importaciones
de pollo congelado (entero o troceado), proveniente principalmente de los Estados
Unidos (UNA, 1998).

El análisis demuestra que existen dos épocas, en donde se una tendencia a la
alza durante los meses de mayo y junio y otra para los meses de noviembre y
diciembre. Así como también, demuestra una tendencia a la baja durante el primer
trimestre del año y en los meses de agosto y septiembre.
Por lo anterior; la estacionariedad de la demanda en el mercado se establece
en función de las festividades y los ingresos económicos, prefiriendo comprar la
carne de pollo, por ser la proteína animal más económica (UNA, 1998).
El programa de formulación basándose en él “Optimizador” de EXCELB
resulta una herramienta útil disponible y de bajo costo.
Los resultados obtenidos teóricamente demuestran que existen estrategias
que en el tema de la formulación en dietas para pollo de engorda maximizan las
utilidades de los productores, incrementando sus ingresos en teoría, con lo cual se
vuelven más competitivos ante los costos internacionales garantizando sus utilidades
se fortalece su permanencia; y con esto, el abasto interno.
Es urgente minimizar las desventajas competitivas que hoy en día se tienen en
México, para explorar con éxito los mercados internacionales, y tener una posición
competitiva con países que específicamente tengan Tratados de Libre Comercio con
México.
54

VII. CONCLUSIONES
Basándose en la problemática, hipótesis y objetivos planteados, y a través del
análisis y discusión de resultados de los modelos teóricos y matemáticos, puede
concluirse que:
1. Los niveles óptimos económicos de energía metabolizable y proteína cruda
arrojaron hipotéticamente mas utilidades al año, para el productor de pollo de
engorda comparado con las utilidades de las obtenidas con los niveles óptimos
biológicos de los mismos nutrimentos.
2. El análisis retrospectivo mostró tendencias de estacionariedad en los precios del
pollo de engorda en México.
3. Los modelos econométricos utilizados para determinar los niveles óptimos
económicos de energía metabolizable y proteína cruda demostraron que son
sensibles a la variación de los precios del pollo en pie.

VIII. LITERATURA CITADA
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AN EXOS

9.1. Tendencia WI el precio ($/Ton) de granos de 1996 a 1999 (Mensual). AÑO: 1996
INGREDIENTE Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septlembre Octubre Noviembre Diciembre PROMEDIO
MAÍZ 1,454 1,496 1,571 1,600 1,798 1,700 1,760 1,750 1,740 1,350 1,262 1,380 1,571
SORGO I ,395 1,404 1,430 1,537 1,728 1,663 1,505 1,391 1,290 1,000 1,000 1,040 1,366
TRIGO 1,750 1,900 2,200 1,998 1,916 1,740 1,600 1,587 1,360 1,200 1,360 1,691
PASTA DE SOYA (46%) 2,306 2,438 2,411 2,360 2,407 2,330 2,313 2,322 2,532 2,675 2,550 2,560 2,425
PASTA DE CÁRTAMO 1,300 1,336 1,365 1,317 . 1,223 1,130 1,116 1,100 960 1,205
CANOLA 1,670 1,680 1,660 1,650 1,644 1,780 1,770 1,754 1,771 1,743 1,765 1,700 1,716
SOYA INTEGRAL 2,824 2,800 2,798 2,835 2,893 2,833 2,825 2,860 2,916 2,960 2,740 2,690 2,830
GLUTEM DE MAIZ 60% 3,434 3,692 3,377 3,450 3,464 3,482 3,341 3,326 3,421 3,671 3,900 3,480 3,486
HARINA E CARNE 45% 2,355 2,360 2,441 2,350 2,442 2,450 2,433 2,420 2,450 2,433 2,500 2,600 2,428
HARINA DE PESCADO 65% 3,760 3,816 3,725 3,768 3,970 4,050 4,000 4,084 4,392 4,250 4,260 4,370 4,036
HARINA DE HUESO 32% 1,800 I ,900 2,200 2,150 2,200 2,200 2,200 2,200 2,200 2,200 2,200 2,200 2,138
HARINOLINA EXTRACTADA 2,006 2,050 2,100 2,160 2,333 2,260 2,021 1,858 1,800 1,778 1,713 1,710 1,982
HARINOLINA EXPELLER 1,565 1,600 1,916 1,805 1,860 1,983 1,632 1,743 1,687 1,832 1,585 1,650 1,712
METIONINA 25,436 25,874 25,474 25,262 24,873 25,132 25,077 24,958 24,597 25,288 26,400 26,000 25,281
ROCA FOSFORICA 350 360 340 360 352 365 350 380 410 430 420 420 377
SALVADO DE MAíZ 1,302 1,352 1,448 1,460 1,591 1,520 1,300 162 1,290 1,138 1,033 1,060 1,219
SALVADO DE TRIGO 1,295 1,282 1,376 1,662 1,664 1,416 1,206 1,106 1,032 1,687 1,616 1,010 1,354
LISINA 19,100 19,200 19,000 19,000 19,600 18,750 18,790 18,876 18,675 23,500 23,600 26,500 20,366
FUENTE: CANACINTRA,1998

AÑO: 1997
ROCA FOSFORICA 460 450 430 440 450 450 455 370 370 370 450 450 428
SALVADO DE MAÍZ
1,175 1,226 1,162 1,261 1,220 1,214 1,058 950 950 1,000 1,070 1,120 1,116
SALVADO DE TRIGO 1,087 1,116 1,165 1,750 1,334 1,103 1,081 1,000 1,000 1,162 960 1,000 1,147
LISINA
FUENTE: CANACINTRA, 1998
3
t3
30,066 33,876 37,600 37,300 40,750 38,640 36,140 32,500 21,000 18,000 18,920 19,950 30,387

9.2. Base de datos para estimar los niveles óptimos económicos y biológicos de
energía metabolizable y proteína cruda.
Autores: (1 a 21 días) (22 a 49 días)
1. Estándares Ross 1. Martínez, 1996
2. Estándares Hubbard
3. Estándares NRC, 1994.
4. Ávila yMorales,
199
5. Charraga, 199
6. Martínez, 1996
AUTOR EXP. EDAD FINAL EM PC MET
1 21 3175 22 0.52
1 42 3225 20 0.47
1 49 3225 20 0.47
1 21 3175 21 0.52
1 42 3225 19 0.47
1 49 3225 19 0.47
1 21 3130 20 0.50
1 42 3180 18 0.44
1 49 3180 18 0.44
1 21 3050 23 0.50
1 42 3100 20 0.43
1 49 3200 18.5 0.4
1 21 3050 23 0.50
1 42 3100 20 0.43
1 49 3200 18.5 0.4
1 21 3100 20 0.43
1 42 3100 20 0.43
1 49 3200 18.5 0.4
1 21 3200 23 0.5
1 42 3200 20 0.38
1 49 3200 18 0 .32
1 21 3200 23 0.5
1 42 3200 20 O.38
1 49 3200 18 0.32
1 21 2868 20.8 0.5904
1 21 2868 20.8 0.5904
1 21 2868 20.8 0.5904
1 21 2959 20.3 0.5904
1 21 2959 20.8 0.5904
1 21 2959 20.8 0.5904
1 21 3049 20.8 0.5904
1 21 3049 20.8 0.5904
1 21 3049 20.8 0.5904
2 21 2910 21.5 0.5564
2 21 2910 21.5 0.5564
2 21 2910 21.5 0.5564
2 21 3000 21.5 0.5564
2 21 3000 21.5 0.5564
2 21 3000 21.5 0.5564
2 21 3091 21.5 0.5564
2 21 3091 21.5 0.5564
2 21 3091 21.5 0.5564
1 21 2900 21 0.5932
1 21 2900 21 0.5932
CA PESO FINAL
1117.0
2764.0
1137.0
1156.0
2988.0
1269 . 0
1O78.0
2541.0
1004.0
1115.0
2767.0
1258.0
1155.0
3011.0
1317.0
1076.1:
2500.0
1114.0
912.0
2805.5'
1281.0
848.0
2381.0
1081.
900.3
3 1 8 . Ci
8 2 7 . 0
793.0
814.1
812.8
827.5
762.6
570.1
737.0
314.0
803.0
809.0
795.0
802.0
765.0
886.0
810.0
795.7
808.8
0
794.0
1431.0
461.0
830.0
1595.0
549.0
759.0
1267.0
384.0
758.0
1285.0
477.0
808.0
1444.0
517.0
717.0
1126.0
413.0
686.0
1402.0
502.0
617.0
1124.0
393.0
560.0
506.3
528.0
517.0
517.5
494.4
543.5
507.8
572.2
540.0
613.0
575.0
611.0
576.0
621.0
617.0
641.0
603.0
537.7
598.2

AUTOR EXP. EDAD FINAL EM PC MET LIS CA PESO FINAL
1 21 2900 21 0.5932 1.087 818.5 563.3
1 21 2988 21 0.5932 1.087 788.9 582.9
1 21 2988 21 0.5932 1.087 850.4 626.4
1 21 2988 21 0.5932 1.087 822.8 621.0
1 21 3076 21 0.5932 1.087 824.7 638.2
1 21 3076 21 0.5932 1.087 746.3 567.5
1 21 3076 21 0.5932 1.087 748.7 557.5
1 21 2900 22 0.5767 1.16 833.9 612.5
1 21 2900 22 0.5767 1.16 794.9 585.4
1 21 2900 22 0.5767 1.16 810.1 606.0
1 21 2988 22 0.5767 1.16 754.5 556.3
1 21 2988 22 0.5767 1.16 800.6 624.5
1 21 2988 22 0.5767 1.16 802.4 609.2
1 21 3076 22 0.5767 1.16 774.2 620.0
1 21 3076 22 0.5167 1.16 768.9 588.2
1 21 3076 22 0.5767 1.16 760.8 555.8
1 21 2900 23 0.5603 1.23 798.5 587.5
1 21 2900 23 0.5603 1.23 790.6 612.8
1 21 2900 23 0.5603 1.23 506.1 531.0
1 21 2988 23 0.5603 1.23 798.5 504.4
1 21 2988 23 0.5603 1.23 770.9 580.0
1 21 2988 23 0.5603 1.23 843.3 646.5
1 21 -3076 23 0.5603 1.23 791.8 606.4
1 21 3076 23 0.5603 1.23 793.2 617.3
1 21 3076 23 0.5603 1.23 754.8 581.8
2 21 2900 21 0.5432 1.09 785.6 532.7
2 21 2900 21 0.5932 1.09 721.8 528.1
2 21 2900 21 0.5932 1.09 770.4 547.8
2 21 3076 21 0.5932 1.09 748.4 550.2
2 21 3076 21 0.5932 1.09 815.8 590.2
2 21 3076 21 0.5933 1.09 767.8 554.5
2 21 2900 23 0.5603 1.23 782.9 528.3
2 21 2900 23 0 . 5603 1.23 771.5 525.7
2 21 2900 23 0.5603 1 .23 789.2 564.e
2 21 3076 23 0.5603 1.23 715.0 518.5
2 21 3076 23 0 . 5 6 0 3 1 . 2 3 752.9 564.6
2 21 3076 23 0 . 5 6 0 3 1.23 762.0 558.6
3 21 2900 21 0.5932 1.09 775.1 520.6
3 21 2900 21 0.5932 1.09 764.6 502.7
3 21 2900 21 0.5932 1.09 743.0 499.5
3 21 3076 21 0.5932 1.09 742.3 527.3
3 21 3076 21 0.5932 1.09 728.3 517.9
3 21 3076 21 0.5932 1.09 708.9 495.3
3 21 2900 23 0.5603 1.23 750.8 506.3
3 21 2900 23 0.5603 1.23 747.5 533.2
3 21 2900 23 0.5603 1.23 742.4 521.1
3 21 3076 23 0.5603 1.23 734.2 568.6
3 21 3076 23 0.5603 1.23 794.6 600.0
3 21 3076 23 0.5603 1.23 730.2 544.7
1 21 2967 19.5 0.658 1.04 693.1 498.0
1 21 2967 19.5 0.658 1.04 743.2 535.9
1 21 2967 19.5 0.658 1.04 689.2 510.0
1 21 2967 19.5 0.658 1.04 809.0 596.0
1 21 3012 19.5 0.658 1.04 738.7 555.4
1 21 3012 19.5 0.658 1.04 731.8 555.4
64

AUTOR EXP. EDAD FINAL EM
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6 6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
, 6
i 6
1 6
6
6
6
6
6.
6
6
6
6
6
6
6
PC MET LIS CA PESO FINAL
1 21 3012 19.5 0.658 1.04 740.5 541.0
1 21 3012 19.5 0.658 1.04 773.1 563.6
1 21 3056 19.7 0.651 1.04 622.8 507.8
1 21 3'056 19.7 0.651 1.04 753.4 577.8
1 21 3056 19.7 0.651 1.04 743.7 572.0
1 21 3056 19.7 0.651 1.04 684.0 523.0
1 21 3150 20 0.651 1.04 606.4 506.0
1 21 3150 20 0.651 1.04 612.1 507.0
1 21 3150 20 0.651 1.04 610.3 501.8
1 21 3150 20 0.651 1.04 573.1 468.2
1 21 2955 21.5 0.621 1.14 755.7 617.8
1 21 2955 21.5 0.621 1.14 757.3 597.3
1 21 2955 21.5 0.621 1.14 768.4 620.7
1 21 2955 21.5 0.621 1.14 706.6 591.0
1 21 3000 21.5 0.621 1.14 710.7 574.0
1 21 3000 21.5 0.621 1.14 699.1 556.1
1 21 3000 21.5 0.621 1.14 691.6 558.6
1 21 3000 21.5 0.621 1.14 649.5 528.2
1 21 3044 21.8 0.615 1.17 669.6 532.7
1 21 3044 21.8 0.615 1.17 715.5 588.2
1 21 3044 21.8 0.615 1.17 686.5 562.7
1 21 3044 21.8 0.615 1.17 720.6 663.3
1 21 3150 22 0.615 1.17 685.7 581.0
1 21 3150 22 0.615 1.17 704.3 564.5
1 21 3150 22 0.615 1.17 643.7 527.0
1 21 3150 22 0.615 1.17 668.0 533.5
1 42 2975 i7.8 0.511 0.88 2606.1 1316.5
1 42 2975 17.8 0.511 0.88 2609.9 1340.4
1 42 2975 17.8 0.511 0.88 2835.0 1392.9
1 42 2975 17.8 0.511 0.88 3104.8 1659.5
1 42 3022 17.8 0.511 0.88 2905.5 1494.9
1 42 3022 17.8 0.511 0.88 2911.0 1464.0
1 42 3022 17.8 0.511 0.88 2873.6 1637.3
1 42 3022 17.8 0.511 0.88 3171.1 1544.0
1 42 3067 17.8 0.511 0.88 2975.1 1654.0
1 42 3067 17.8 0.511 0.88 3096.2 1637.3
1 42 3067 17.8 0.511 0.88 2978.7 1544.0
1 42 3067 17.8 0.511 0.88 2800.0 1618.3
1 42 3150 18 0.511 0.88 2412.6 1424.0
1 42 3150 l8 0.511 0.88 2625.8 1546.8
1 42 3150 18 0.511 0.88 2513.9 1461.1
1 42 3150 18 0.511 0.88 2368.9 1487.3
1 42 2964 19.9 0.477 1.025 3043.4 1689.7
1 42 2964 19.9 0.477 1.025 2904.7 1449.4
1 42 2964 19.9 0.477 1.025 3110.2 1641.5
1 42 2964 19.9 0.477 1.025 2900.9 1637.3
1 42 3010 19.9 0.476 1.029 2787.7 1548.4
1 42 3010 19.9 0.476 1.029 2708.7 1579.0
1 42 3010 19.9 0.476 1.029 2634.9 1454.0
1 42 3010 19.9 0.476 1.029 2521.8 1374.0
1 42 3057 19.9 0.476 1.033 2819.9 1431.3
1 42 3057 19.9 0.476 1.033 2904.9 1554.0
1 42 3057 19.9 0.476 1.033 2791.3 1459.5
1 42 3057 19.9 0.476 1.033 2805.7 1646.8
L 42 3150 20 0.476 1.033 2622.8 1670.7

AUTOR EXP EDAD FINAL EM PC MET LIS CA PESO FINAL
6
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6
6
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ó
6
6
6
6
ó
6
6
6
1 42 3150 20 0.476 1.033 2690.1 1554.0
1 42 3150 20 0.476 1.033 2686.7 1529.0
1 42 3150 20 0.476 1.033 2626.3 1454.0
1 49 2975 17.8 0.511 0.88 1004.2 488.5
1 49 2975 17.8 0.511 0.88 1062.7 376.6
1 49 2975 17.8 0.511 0.88 1003.8 581.1
1 49 2975 17.8 0.511 0.88 945.0 467.5
1 49 3022 17.8 0.511 0.88 872.7 306.1
1 49 3022 17.8 0.511 0.88 736.8 431.1
1 49 3022 17.8 0.511 0.88 921.0 302.7
1 49 3022 17.8 0.511 0.88 710.4 401.0
1 49 3067 17.8 0.511 0.88 1016.7 395.0
1 49 3067 17.8 0.511 0.88 1062.5 425.7
1 49 3067 17.8 0.511 0.88 1023.9 494.0
1 49 3067 17.8 0.511 0.88 1142.9 504.7
1 49 3150 18 0.511 0.88 840.0 527.0
1 49 3150 18 0.511 0.88 957.1 444.2
1 49 3150 18 0.511 0.88 867.4 320.9
1 49 3150 18 0.511 0.88 900.0 361.7
1 49 2964 19.9 0.477 1.025 1028.6 369.3
1 49 2964 19.9 0.477 1.025 890.9 389.6
1 49 2964 19.9 0.477 1.025 1137.5 518.5
1 49 2964 19.9 0.477 1.025 1021.5 434.7
1 49 3010 19.9 0.476 1.029 911.1 406.6
1 49 3010 19.9 0.476 1.029 865.2 297.0
1 49 3010 19.9 0.476 1.029 877.7 477.0
1 49 3010 19.9 0.476 1.029 829.2 550.0
1 49 3057 19.9 0.476 1.033 894.5 423.7
1 49 3057 19.9 0.476 1.033 333.3 387.0
1 49 3057 19.9 0.476 1.033 888.9 541.5
1 49 3057 19.9 0.476 1.033 1085.7 321.2
1 49 3150 20 0.476 1.033 1059.5 381.3
1 49 3150 20 0.476 1.033 985.7 357.0
1 49 3150 20 0.476 1.033 837.5 513.0
1 49 3150 20 0.476 1.033 1060.0 596-0
07

9.3. Programas de SAS para estimar los parámetros de regresión. Para: 1 a 21 días
DATA ESTAN21;
INPUT AU EX EFIN EM PC MET LIS CA PFIN;
CARDS:
1 21 3175 22
1 21 3175 21
1 21 3130 20
1 21 3050 23
1 21 3050 23
1 21 3100 20
1 21 3200 23
1 21 3200 23
1 2: 2868 20.8
1 21 2868 20.8
1 21 2868 20.8
1 21 2959 20.8
1 21 2959 20.8
1 21 2959 20.8
1 21 3049 20.8
1
21 3049 20.8
1 21 3049 20.8
2
21 2910 21.5
2 21 2910 21.5
2 21 2910 21.5
2 21 3000 21.5
2 21 3000 21.5
2 21 3lOO 21.5
2 21 3091 21.5
2 21 3091 21.5
2 21 3091 21.5
1 21 2900 21
1
1
21
21I
2900
290O
21
21
1 21 2988 21
1 21 2988 21
1 21 2988 21
1 21 3076 21
1
21 3076 21
1
21 3076 21
1
21 2900 22
1 21 2900 22
1 21 2900 22
1 21 2985 22
1 21 2988 22
1 21 2588 22
1 21 3076 22
1 21 3076 22
1 21 3076 22
1 21 2900 23
1 21 2900 23
1 21 2900 23
1 21 2988 23
1 21 2985 23
1 21 2988 23
1 21 3076 23
1 21 3076 23
0.52 1.3 1117.0 794.0
0.52 1.30 1156.0 830.0
0.50 1.24 1078.0 759.0
0.50 1.09 1115.0 758.0
0.50 1.09 1155.0 808.0
0.43 0.97 1076.0 717.0
0.5 1.1 912.0 686.0
0.5 1.1 848.0 617.0
0.5904 1.08 900.3 560.0
0.5904 1.08 818.0 506.3
0.5904 1.08 827.0 528.0
0.5904 1.09 793.0 517.0
0.5904 1.09 814.1 517.5
0.5904 1.09 812.8 494.4
0.5904 1.1 827.5 543.5
0.5904 1.1 762.6 507.8
0.5904 1.1 870.1 572.2
0.5564 1.13 737.0 540.0
0.5564 1.13 814.0 613.0
0.5564 1.13 803.0 575.0
0.5564 1.14 809.0 611.0
0.5564 1.14 795.0 576.0
0.5564 1.14 302.0 621.0
0.5564 1.15 765.0 617.0
0 .5564 1.15 886. 0 641.0
cl.5564 1.15 810.0 603.0
0.5932 1.087 195.7 537.7
0.5932 1.087 808.8 598.2
0.5932 1.087 818.5 563.3
0.5932 1.087 788.9 582.9
0.5932 1.087 350.4 626.4
0.5932 1.087 822.8 621.0
0.5932 1.087 824.1 638.2
0.5932 1.087 746.3 567.5
13.5932 1.087 748.7 557.5
0.5767 1.16 833.9 612.5
0.5767 1.16 794.9 585.4
0.5767 1.16 810.1 606.0
0.5767 1.16 754.5 556.3
0.5767 1.16 800.6 624:5
10.5767 1.16 502.4 609.2
0.5767 1.16 774.2 620.0
0.5767 1.16 768.9 588.2
0.5767 1.16 760.8 555.8
0.5603 1.23 798.5 587.5
0.5603 1.23 790.6 612.8
0.5603 1.23 806.1 581.0
0.5603 1.23 798.5 604.4
0.5603 1.23 770.9 580.0
0.5603 1.23 843.3 646.5
0.5603 1.23 791.8 606.4
0.5603 1.23 793.2 617.3

5
5
5
5
5
5
5
6
6
6
6
6
/ 6
6
6
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6
6
6
6
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6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
1
2
2
2
2
2
2
2
3._
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
1
21
21
21
21
21
21
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21
21
21
21
21
21
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21
21
21
21
21
21
21
21
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21
21
21
21
21
21
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21
21
21
21
21
21
2 1
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
21
3076 23 0.5603 1.23 754.8 581.8
2900 21 0.5932 1.09 785.6 532.7
2900 21 0.5932 1.09 721.8 528.1
2900 21 0.5932 1.09 779.4 547.8
3076 21 0.5932 1.09 748.4 550.2
3076 21 0.5932 1.09 815.8 590.2
3076 21 0.5932 1.09 767.8 554.5
2900 23 0.5603 1.23 782.9 528.3
2900 23 0.5603 1.23 771.5 525.7
2900 23 0.5603 1.23 789.2 564.8
3076 23 0.5603 1.23 715.0 518.5
3076 23 0.5603 1.23 752.9 564.6
3076 23 0.5603 1.23 762.0 558.6
2900 21 0.5932 1.09 775.1 520.6
2900 21 0.5932 1.09 764.6 502.7
2900 21 0.5932 1.09 743.0 499.5
3076 21 0.5932 1.09 742.3 527.3
3076 21 0.5932 1.09 728.3 517.9
3076 21 0.5932 1.09 708.9 495.3
2900 23 0.5603 1.23 750.8 506.3
2900 23 0.5603 1.23 747.5 533.2
2900 23 0.5603 1.23 742.4 521.1
3076 23 0.5603 1.23 734.2 568.6
3076 23 0.5603 1.23 794.6 600.0
3076 23 0.5603 1.23 730.2 544.7
-2967 19.5 0.653 1.04 693.1 498.0
2967 19.5 0.658 1.04 743.2 535.9
2967 19.5 0.658 1.04 689.2 510.0
2967 19.5 0.658 1.04 809.0 596.0
3012 19.5 0.658 1.04 738.7 555.4
3012 19.5 0.658 1.04 731.8 555.4
3012 19.5 0.658 1.04 740.5 541.0
3012 19.5 0.658 1.04 773.1 563.6
3056 19.7 0.651 1.04 622.8 507.8
3056 19.7 0.651 1.04 753.4 577.8
3056 19.7 0.651 1. 04 743.7 572.0
3056 19.7 cl.651 1.04 684.0 523.0
31513 20 0.651 1.04 606.4 506.0
3150 20 0.651 1.04 612.1 507.0
3150 20 0.651 1.04 610.3 501.8
3150 20 0.651 1.04 573.1 468.2
2955 21.5 0.621 1.14 755.7 617.8
2955' 21.5 0.621 1.14 757.3 597.3
2955 21.5 0.621 1.14 768.4 620.7
2955 21.5 0.621 1.14 706.6 591" 0
3000 21.5 0.621 1.14 710.7 574.0
3000 21.5 0.621 1.14 699.1 556.1
3000 21.5 0.621 1.14 691.6 558.6
3000 21.5 0.621 1.14 649.5 528.2
3044 21.8 0.615 1.17 669.6 532.7
3044 21.8 0.615 1.17 715.5 588.2
3044 21.8 0.615 1.17 636.5 562.7
3044 21.8 0.615 1.17 720.6 663.3
3150 22 0.615 1.17 685.7 581.0
3150 22 0.615 1.17 704.3 564.5
3150 22 0.615 1.17 643.7 527.0
3150 22 0.615 1.17 668.0 533.5

PROC GLM;
MODEL CA PFIN= AU EX EM EM*EM PC PC*PC EM*PC;
RUN;
RESULTADOS DEL MODELO A 21 DIAS
Dependent Variable: CA
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F SIG
Model 7 935695.5569 133670.7938 74.07 0.0001
Error 101 182279.5563 1804.748]
Corrected Total 108 1117975.1132
R-Square C.V. Foot MSE CA Mean
0.836956 5.443405 42.48233 78O.436697
Parameter
Estimate
T for HG:
Parameter=O
1 I I
Pr > [T] Std Error of
Estimate
INTERCEPT -6227.219216 -1.00 O.3184 6210.9088622
AU -87.249061 -21.64 0.000l 4.03117506
EX -26.376571 -4.21 0.0001 6.26225018
EM 8.589727 2.43 0 . 0 1 6 8 3.53360937
EM*EM -0.001639 -2.92 0.0043 0.00056117
PC -490.661363 -2.36 0.0204 208.23288849
Pc*Pc 7.856923 2.40 0.0182 3.27262194
EM*PC 0.052377 1.14 0 2559 0.04584156
Dependent Variable: PFIN
Source / DF / Sm of Squares / Mean Square / F Value / Pr > F / SIG
Model 7 / 279552.3516 1 39936.0502 í 12.55 / 0.0001 *
Error
l l
/ 101 / 178851.5765
l
/
i
1770.8077 j
i
I I
I
/
I
I i / i I
Corrected Total 108 458403.9281 / I I l
I R-Square
0.609838
Parameter
INTERCEPT
AU
EX
EM
EM*EM
PC
PC*PC
EM*PC
14
Estimate
124. 54852.
-39. 16898
-31. 76667
9. 39975
-0. 00148
42.51179
0. 54104
-0. 01709
T for HO: Pr > [T] Std Error of
Parameter=O Estimate
-2.30
- 9.81
-5.12
2. 69
-2.66
0.21
0.17
-0.38
0 . 0 2 3 8 6151. 2299761
0.000l 3.99308968
0.000’ 6.20308624
0.0085 3.50022484
0.0091 0.00055587
0.8371 206.26556386
0.8678 3.24170315
0.7075 0.04540846

!
9.3. Programas de SAS para estimar los parámetros de regresión. Continuación
Para: 22 a 42 días
DATA ESTAN42;
INPUT AU EX EFIN EM PC MET LIS CA PFIN;
CARDS;
1
1
1
2
2
2
3
3
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
1 42 3225 20 0.47
1 42 3225 19 (1.47
1 42 3180 18 0.44
1 42 3100 20 0.43
1 42 3100 20 0.43
1 42 3100 20 0.43
1 42 3200 20 0.38
1 42 3200 20 0.38
1 42 2975 17.8 0.511
1 42 2975 17.8 0.511
1 42 2975 17.8 0.511
1 42 2915 17.8 0.511
1 42 3022 17.8 0.511
1 42 3022 17.8 0.511
1 42 3022 17.8 0.511
1 42 3022 17.8 0.511
1 42 3067 17.8 0.511
1 42 3067 17.8 0.511
1 42 3067 17.8 0.511
1 42 3067 17.8 0.511
1 42 3150 18 0.511
1 42 3150 18 0.511
1 42 3150 18 0.51:
1 42 3150 18 0.51l
1 42 2964 19.9 0.477
1 42 2964 19.9 0.477
1 42 2964 19.9 0 .477
1 42 2964 19.9 0.477
1 42 3010 19.9 0.476
1 42 3 0 1 0 19.9 0.476
1 42 3010 19.9 0.476
1 42 3010 19.9 0 . 4 7 6
1 42 3057 19.5 0.476
1 42 3057 19.1 0.476
1 42 3057 19.9 0.476
1 42 3057 19.9 0.476
1 42 3150 20 0.476
1 42 3150 20 13.476
1 42 3150 20 0.476
1 42 3150 20 . 4 7 6
PROC GLM;
.MODEL CA PFIN= AU
RUN;
EM EM*EM PC PC*PC EM*PC;
1.13
1.13
1.07
0.97
0.97
0.97
1
1
0.83
0.88
0.88
cl.88
0.88
0.88
0 . 88
0.88
0.88
0.88
0.83
0.88
0.88
0.88
0.38
0.88
1.025
1. 025
1.025
1.025
1.029
1.029
1.029
1.029
1.033
1.033
033
1.033
1.033
1.033
1.033
1.033
2764.0
2988.0
2541.0
2767.0
3011.0
2500.0
2805.0
2381.0
2606.1
2609.9
2835.0
3104.8
2908.5
2911.0
2873.6
3171.1
2975.1
3046.2
2978.7
28130.0
2412.6
2625.8
2513.9
2368.9
3043.4
2904.7
3110.2
2 9 0 0 . 9
2787.7
2708.7
2634.9
2521.8
2819.9
2904.9
2791.3
2805.7
2622.8
2690.1
2686.7
2626.3
1431.0
1595.0
1267.0
1285.0
1444.0
1126.0
1402.0
1124.11
1316.5
1340.4
1392.9
1659.5
1494.9
1464.0
1637.3
1544.0
1654.0
1637.3
1544.0
1618.3
1424.D
1546.8
i461.1
1487.3
1689.7
1449.4
1 6 4 1 . 5
1637.3
1548.4
1579.0
1454.k
1374.G
1431.3
1554.0
1459.5
1646.f;
1670.7
1554.c
1529.0
1 4 5 4 . 0
71

RESULTADOS DEL MODELO A 42 DIAS
Dependent Variable: CA
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F SIG
Model 6 425761.5191 70960.2532 1.81 0.1266 NO
Error 33 1290559.7999 39107.8727
Corrected Total 39 1716321.3190
R-Square C.V. Root MSE CA Mean
0.248066 7.119442 197.7571 2777.70500
Parameter
T for HO: Pr > [T] Std Error of
Estlmate Parameter=0 Estimate
INTERCEPT -39048.71685 -0.37 0.7125 105042.46722
AU -27.83193 -1.11 0.2759 25.12020792
EM 4.20288 0.11 0.9140 38.60344472
EM*EM -0.00278 -0.40 0.6894 0.00688308
PC 4058.13908 0.55 0.5850 7359.0264943
Pc*Pc -155.53387 -0.68 0.5016 228.90239944
EM*PC 0.59053 0.94 0.3534 0.62734725
Dependent Variable: PFIM
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F SIG
Model 6 , 237692.8238 39615.4706 2.50 0.0416 NO
Error 33 522089.5059 15820.8941
Corrected Total 39 -759782.3297
R-Square c . v . Root MSE PEIN Mean
0.312843 8.446094 125.7811 1489.22250
Parameter
T for HO: Pr > [T] Std Error of
Estimate Parameter=0 Estlmate
INTERCEPT -37974.53585 -0.57 0.5736 66811.054945
AU 47.64823 2.98 0.0053 15.97741976
EM -7.20684 -0.29 0.7710 24.55327768
EM*EM 0.00123 0.28 0.7797 0.00437790
PC 5332.11063 1.14 0.2628 4680.6243890
PC*PC -139.36234 -0.96 0.3454 145.59074240
EM*PC -0.01979 -0.05 0.9688 0.39901702
J
72

9.3. Programas de SAS para estimar los parámetros de regresión. Continuación
Para: 43 a 49 días
DATA ESTAN 49;
INPUT AU EX EFIN EM PC MET LIS CA PFIN;
CARDS;
1 1
1 1
1 1
2 1
2 1
2 1
3 1
3 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6
1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
6 1
PROC GLM;
MODEL CA PFIN=
RUN;
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
49
3225
3225
3180
3200
3200
3200
3200
3200
2975
2975
2975
2975
3022
3022
3022
3022
3067
3067
3067
3067
3150
3150
3150
3150
2964
2964
2964
2964
3010
3010
3010
3010
3057
3057
3057
3057
3150
3150
3150
3150
AU EM EM*EM PC PC*PC EM*PC;
20 0.47 1.13 1137.0 467.0
19 0.47 1.13 1269.0 549.0
l8 0.44 1.07 1004.0 384.0
18.5 0.4 0.95 1258.0 477.0
18.5 0.4 0.95 1317.0 517.0
18.5 0.4 0.95 1114.0 413.0
18 0.32 0.85 1281.0 502.0
18 0.32 0.85 1081.0 393.0
17.8 0.511 0.88 1004.2 488.5
17.8 0.511 0.88 1062.7 376.6
17.8 0.511 0.88 1003.8 551.1
17.8 0.511 0.88 945.0 467.5
17.8 0.511 0.88 872.7 306.1
17.8 0.511 0.88 736.8 431.1
17.8 0.511 0.88 921.0 302.7
17.8 0.511 0.88 710.4 401.0
17.8 0.511 0.88 1016.7 395.0
17.8 0.511 0.88 1062.5 425.7
17.8 0.511 0.88 1023.9 494.0
17.8 0.511 0.88 1142.9 504.7
18 0.511 0.88 840.0 527.0
18 0.511 0.88 957.1 444.2
18 0.511 0.38 867.4 320.9
18 0.511 'l.88 900.0 361.7
19.9 0.477 1.025 1028.6 369.3
19.9 0.477 1.025 890.9 389.6
19.9 0.477 1. 0.25 1137.5 518.5
19.9 0.477 1.025 1021.5 434.7
19.9 0.476 1.029 911.1 406.6
19.9 0.476 1.029 865.2 297.0
19.9 0.476 1.029 877.7 477.0
19.9 0.476 1.029 829.2 550.0
19.9 0.476 1.033 894.5 423.7
19.9 0.476 1.033 833.8 387.0
19.9 0.476 1.033 888.9 54i.5
19.9 0.476 1.033 1085.7 321.2
20 0.476 1.033 1059.5 381.3
20 0.476 1.033 985.7 357.0
20 0.476 1.033 837.5 513.0
20 0.476 1.033 1060.0 5 9 6 . 0

RESULTADOS DEL MODELO A 42 DIAS
Dependent Variable: CA
Source DF Sun of Squares Mean Square:F Value
Model 6 372351.8676 62058.6446 4.66 0.0016 *
Error 33 439876.6234 13329.5946
Corrected Total 39 812228.4910
R-Square C.V. Root MSE
_----
CA Mean
0.458432 11.62227 115.4539 993.385000
Parameter
T for HO: Pr > [T] Std Error of
Estimate Parameter=0 Estimate
INTERCEPT 61648 47895 1.05 0.3002 58570.809355
AU -18 32490 -0.75 0.4585 24.42954431
EM -51 03813 -1.67 0.1053 30.65005116
EM*EM 0 OO813 1.62 0.1151 0.00502456
PC 1873 20536 0.56 0.5775 3329.8025827
PC*PC -54 79025 -0.55 0.5852 94.39623948
EM*PC 0 06290 0.22 0.8304 0.29136928
Dependent Variable: PFIN
Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F SIG
Model 25075.20965 4179.20161
Error
-$-fYY:~; I 6768*75255 /
Correcred
/ I / /
C.V. Root MSE PFIN Mean
o.l00928 18.81245 82.27267 437.330000
0.62 0.7148 No I
T for HO: Pr > ITI Std Error oí
Parameter Estimate Parameter=0 Estimate
INTERCEPT 26552.91096 0.64 0.5290 41737.654910
AU
EM
EM*EM
PC
PC*PC
EM*PC
9.38191 0.54 0.5936 17.40854590
-25.19948 -1.15 0.2569 21.84129248
0.00340 0.95 0.3487 0.00358051
1318.36090 0.56 0.5822 2372.8244930
-53.33561 -0.75 0.4568 70.82997436
0.22885 1.10 0.2783 0.20763037
74

Continuación
75

1
AÑOS
I I I
1995
1 Día I $ Real $ Deflactado
I
4.15
11 -*-"
3.80
47 I - --
-w.,
3 .V”
3.86 .1 3.90 3.80 6.50
41
3.80
5.59
3.24
3.90
5.90
3.55
4.00 3.90
4.10
5.99
3.64
4.00
410
6.30
3.95
4.00 6.33 3.98
I 4.05 I
I I
1996
I 1997
Real $ Deflactado 1 $ Real $ Deflactado
6.40
I 4 00
I 652
I 4.17 I 4 1
4.05 6.90
4.55
I 4 00
I
I 711
3.90 1
4. 76
I
I
7.05 4.70 8
I c
3.90 700
390 3.80 4.65 I
3.70
I
I
22 1 s:sõ
I 7.55
I
I
6.90 4.55
7.15 4.80
7 20 4.85
7.30 4.95
7 45
7.40 5.05
3 50 5.20
I
I 1998
10 9 70 I
-.-- 790
5 55
23 --
1 3 55 I 3 45
24 1 1 I 7 60
I 5.25
I 8.40
-.-
3 50 3.40 1
1 4.25
I 8.60 I 3 52 I
7.22 4.87 8.50
7.80 ! 5.45 8.60
4.45 4.35 8.40 3.32
-?%--q-
8.40
I 3.33 1 8.00 8.90
3.32
I 5.65
3.70 ~ 8.10
I 5.75
4.75
8.41 3.33
8.90 4.75 8.46
;9” I 3.80 I 3.70 8.30 5.95 9.00 4.85
9.00
8.58 3.50 3.38
I
3.80
3.90
8.25 5.90 I
I 5.65
4.85 8.62 3.54
+- c)
8.60
1
4.45
- -- 8.70 3.62
*Fuente.:
1 YYY.
. .

;.
2
* Fuente: UNA, 1999.

4
OO
A N O S
1995 1996 I
Día $ Real $ Deflactado $ Real $ Deflactado I
1997 I 1998
$ Real 1 $ Deflactado I S Real $ Deflactado
I
I
I I I
1
2
3
4
5
4.90
4.90
4.80
4.75
4.75
3.99
3.99
3.89
3.84
3.84
8.20
8.00
7.90
7.85
7 90
5.16
4.96
4.86
4.81
4 86 4.86”
7.90
8.00
8.10
8.10
*n
3.67
3.77
3.87
3.87
9 07
3.0,
$ -----
12.00
ll.85
ll.85
ll.67
“1 hA ID”
~ -
6 4.72 3.8
I
25 4.00 3.0s
26 4.00 3.09 8.00 ..--
27 4.05 3.14 8.00 4.96
28 4.05 3.14 8.15 5.11
29
30
31
4.10
4.10
4.10
3.19
3.19
3.19
8.10
8.10
8.10
5.06
5.06
5.06
W.“W
8.00
8.00
3.77
3.77
-.--
9.78
3.68
* Fuente: UNA, 7999.
5.90
5.75
5.75
5.57

s3
I I
I 1995
A Ñ O S
1996 1997 1998
$ Real 1 $ Deflactado $ Real $ Deflact
1 Día 1 $ Real 1 $ Deflactado 1 ado
t ll I 4.20 I I 3.42 I 8.40 1 I 5.16 I
-.-.
$ Real $ Deflactado
I I
I
4.18 I 3.40 I 8.55 I 5.31
I
I
8.30 I 1
8.40 I 1
3.91
4.01
I 9.83 -.-_
9.83 I
4.91
3
4
1 4.23
4.25
3.45
3.47
8.60
8.60
5.36
5.36
8.50
8.50
4.11
4.11
1
I
9.83
9.83
1
I
4.91
4.91
2 I
I 4.91 1
20 1 4.90 4.12 8.45 I 5.21 8.70 1 4.31 I 9.43 4.51
I I
I I
I I I I I
I I
I I
I
I
21 5.00 4.22 8.50 5.26 8.65 1 4.26 9.58 4.66
I 22 5.10 I 4.32 I 8.20 I 4.96 I 8.60 I 4.21 9.58 4.66
c
23
24
25
26
27
5.10
5.00
5.00
4.99
4.99
4.32
4.22
4.22
4.21
4.21
8.00
8.00
8.00
8.15
8.20
4.76
4.76
4.76
4.91
4.96
8.80
8.80
8.80
8.90
8.70
4.41
4.41
4.41
4.51
4.31
I
I
I
l I
9 83
n nn
4nnn IV.“”
10.00 -.--
.inwz I ".LJ
I
I
I,
I
I
4 91
c n-l J.UI
c nn J.“”
5.08 -.-kz
99 J.3.J
-f
I
1I 28 4.90 * 4.12 8.30 5.06 8.70 4.31 10.45 5.53
29 4.85 4.07 8.45 5.21 8.40 4.01 10.62 5.70
I
30
I
4.88
I
4.10
I
8.50
I
5.26
I
8.80
I
4.41 1 10.92 1
I I
I I
6.00
1
*Fuente: UNA, 1999.

12.03 5.10
12.03 5.10
1A #%,- c Qc>
I -.m-
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1-1999 10.2110.2 10.1 10.0 9.71
9.56 9,2Oj-6 -
9.09 9.20!9.30;9.27i /
LAAL-, j j j 1-n j / [
Abril Mayo Junio
1.6. Gráfica de estacionaríedad del precio del pollo en pie del año 1995 a 1999 (Segundã-ímestre).
- - - - - - ------~ ~- ~~ -1_11

15.00
12.50
5.00
2.50
--m-1995
-k-1996
41997
-1998
) -cl995
,
..

12.50
10.00
7.50
5.00 -
1998
k1995 -11-1996 ‘-8-1997 -1998 -+-1999
Enero Febrero Marzo Abril
.6. Gráfica de estacionariedad del precio del pollo en pie del año 1995 a 1999 (Primer Cuatrimestre),
_____-

j-+-- 1995
k- 1996
__ib-1997,-----
i--+-1998
Mayo Junio
(9.6. Gráfica de estacio&iedad del precio del pollo en pie del año 1995 a 1999 (Segundo Cuatrimestre).
i -.-~

-
T
94

.
:S3lEVlWA 30 NOl39103bld
SHY A SHl N3 SOlN3bWMlb3~ NO3 ClWallUl VWIXVW 3Q ~NKJN3l~lllWd .‘073UO~

5.7. PWfmB MuItUmdina de 3 etapas rn dictes para pollo de engorde mediante el ‘Solver’ de Exael pare estimar los niveles óptimos scon6micos (NOEl de energis metebolizeble (EM) y proteins cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS
PREDICCION DE VARIABLES:
-87 248061 49 16999 4 0000,
-26 376671 2.1 76667 (owo
6.698127
-0 00193*
-480.661363
7 856923
8 39976
-000119
42.67179
05410.4
30417943 7427170
82526124129 -0 00670
23 0000 -36093.91B60
629 0011 ,013
.-__.
19910
13 6663
00017
.1809$.42,
604 0916
2876.00
985062600
20W
400.00
31 6248
0 0060
-176478,
0.0489
~13.0426
0.0019
-179wBo
0.2540
2976
BmM26
19.2139,
369 1628
ESTIM~CION DE UTILIDADES
y”~?ecY
s PoLLOX
a1 _-
11.15
CQRESOS: aMG DC ClaTA
A21Me 1.ISY
A42DLhS’ 1.6711
A4OGim 1.53,2
TOTAL oc mRcaos:
Pm+
2600.0368
x c*=
896.,*YPo*
2185.5085
*71.0*395,9
REWLTAW
20.9939
,.I,O
3.6538
1.5941
6.8099
unLIDAoca/Am IffiRcSO8 . awJ!*oa = 23.09504
CA CCW3.MO DE ALIMEWO
QP GWIAOEPESD

3.7. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pllo de engorda mediante al ‘Solver” de Excel para estimar los niveles óptimos económicos INOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Marzo
PREDICCION DE VARIABLES:
INGRESO: $ POLLO X PFIN= RESULTADO
EGRESOS:
A 21 DIAS
A 42 DIAS
A49DIAS
TOTAL DE EGRESOS:
10.88
$ / KG= DC DIETA
1.8534
1.6718
1.1312
2690.0637,
x CA=
896.190945
2185.5985
971.0939579
29.2676
--?zx-
3.6538
1.5841
0.8989
UTILIDADES/AVE: INGRESOS . EGRESOS + 22.36873

9.7. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda mediante l ‘Solver’ do Excel para estimar los niveles óptims económicos (NOE) de energía metabolizable (EM) y proteina cruda (PC)
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS
PREMCCION DE VARIABLES:
EM
8 588727
EM’EM -0 001838
PC 490.661363
PC’PC
7 856923
EM’PC
0 052377
A ,42 DIAS 16718 2185.5985 3.6538
A 49 DIAS 1.5979 952.5990780
TOTAL DE EGRESOS:
1.5224
6.8372
UTlLIDADES/AVE Il NGRESOS . EGRESOS * 19.248

9.7. Programa Multibleding de 3 etapas en dietas para pollo de engorda mediante el ‘Solver’ de Excel para estimar los niveles óptimos económicos (NOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDINQ DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Junio
0 7 .*o
-3.SE-09 - 0
0 KCU

8
L
3.7. Programa Multiblending do 3 etapas dietas para pollo de engorda mediante el "Solver" de Excel para estimar los niveles óptimos eonómieos (NOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC).
MODELO: MULTBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS
PREDICCION DE VARIABLES:

5.7. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda mediante al ‘Solver” de Excel para estimar los niveles óptimps económicos (ROE) de energía metabolizable (EM) y proteina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Agosto
PREDICCION DE VARIABLES:
$ POLLO x PFIN= RESULTADO
10.83 2690.0367 29.1331

5.7. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda mediante el “Solver” de Excel para estimar los niveles óptimos económicos (NOE) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Septb embre
IGPESOI(KGS) ~.
DEMREOI
CosTOîPEwS~
KGS
SLMEMPWAL)
YNEMZ(KCU)
bAAxwz,Kcu~
slhwc2(%1
YNPCí(%)
wuPG?(%)
IGPESOP(KGS,
II
DEHREOZ
COSTO3*ESOS~
KGS
SlMEMJ(KCU)
HIYENWCN.~
MAXEMWCAL)
~~Scy)
HWCPCSOO
uIv(pcI%l
IGPESWKGS)
DEMREOYKGS)
PREDICCION DE VARIABLES:
CA CCNS~O DE ALlhdENTO
GP GANANCIA DE PESO
-+----+

3.7. Prognm MulBbknding de 3 etipas en di@Lss pan pollo de engorde mdlanw el “Solver’ do Excel para smmr los nlvrlee óptimos rconómicoî (NOE) de wía metabolirabk /EM) y protrina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS
PREDICCION DE VARIABLES:

5.7. Pmgmms Multibhndlng de 3 etapas rn dlas para pollo de engorda mediante el “Solver’ dr Excol para etlnnr los niveles óptimos reonómicos (NOE) de Wwgia wWabollzable (EM) y probina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS MW3: Noviembm

3.7. Programe Multiblending de 3 etapas en dietas para pollo de engorda medianlo el ‘Solver” de Excol para rstimr los niveles óptimos económicos INOE) da energia metabolizable (EM) y proteina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMA UTILIDAD CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Diciembre
PREDICCION DE VARIABLES:

õ
cm
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REPUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Enero
PREDICCION DE VARIABLES:

MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Febrero
P
R
PREDICCION DE VARMBLES:
n

:S3lWlWA 3

MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Abril

4ODfLOr MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mee: Mayo
2696.04 MAX

MODELO: MIJLTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIM~NTOS EN LHS Y RHS Mes: Junio

IFuNCION
OEZJETGO
KGS DE
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mee: Julio
PREDICCION DE VARIABLES:
-SWOSBE-OO = 0
3.5000035 >= 0
.3552718-15 c- 0
~222045E-ls * 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
01
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
9
0
0
ll
0
0
0
1.22
3288
0
2.61
1239
0
3.2
9340
0
0
4
0
0
0
01
0
9
1.0312
- 9 0949SE.,
1
3
.
8.
=
1
0
0
KQS
PESOS
KCU
0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 9 1 0 Q975 0 >= 0 KCU
0 0
0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 D 9 1 0 d,JO -17s - 0 %
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 1 .20 ~078838s$2

MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes:
sclfNMh4SDIhSD
NSWh4SDLhSDEEDID: 4052.70
ESTIW.CICNDEUiIUDhDES:
-0: * POLLO x PPW REO”LTAD0 CA: CCNSCMO DE ALIMENTO
10.83 2090.03*3 2*.,331 OS? DUUANCIADE PESO
eomisosz wo DI! DErA x cm
A21DlM 1.*530 *00.mo7415 f.SSW
A42DuI iJ,W *,0s.,00s 3.153*
A4OOtAe 163

ñ
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Septiembre

3.8. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas para poll da engorda mediante al “Solver- de Excel para 4stimr IOS niveleS óptimos biológicos (NOS) de energía metabolizable (EM) y proteína cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mea: Octubre
D .2m 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 174.78

3.8. Programa Multiblending de 3 etapas en dietas pare pollo de engorde mediante el ‘Solver” de Excel para eSlimW los niveles óptimos biolóplcos (NOB) de energía metabolirable (EM) y proteina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mee:
a
0
0
0
0 0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
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0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
T--
n 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 01
1.22 2.61 3.2 0 0 01
* 0
>= 0

-
3
9.8. Programa Multibhding de 3 etapas en dietas para pollo de engorda mediante el “Solver” de Excel para estimar los niveles óptimos biológicos (NOB) de energía metabolizable (EM) y proteina cruda (PC).
MODELO: MULTIBLENDING DE MAXIMO PESO VIVO CON REQUERIMENTOS EN LHS Y RHS Mes: Diciembre
, F
F
0 0
0 0
D 3.2
1 0Ll000000
-+--