Modelagem financeira e risco econômico da produção comercial de tilápia (Oreochromis niloticus) em lagos e reservatórios tropicais
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Data
2019-07-29
Autores
Brande, Maicon da Rocha
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O aumento exponencial da população em nível mundial tem crescido a demanda por proteínas de qualidade. Com isto, muitos produtores rurais têm migrado da atividade agrícola para a aquicultura, surgindo propriedades com diferentes níveis de produção de pescado. No entanto, com o desconhecimento das especificidades econômicas e zootécnicas, vários empreendimentos se tornaram insustentáveis economicamente, gerando endividamentos e falência dos negócios. Neste contexto, o objetivo desta pesquisa consistiu em realizar uma modelagem financeira e avaliar o risco econômico da produção comercial de tilápia (Oreochromis niloticus) em sistema de tanques-rede instalados em um reservatório tropical. O estudo é apresentado em dois capítulos, no primeiro avaliamos o risco financeiro e cenários econômicos de fazendas com grandes volumes de produção (VP), áreas aquícolas de 10 a 600 mil m³. No segundo capitulo, a partir das informações obtidas inicialmente desenvolvemos um modelo matemático de predição financeira (MMPF) integrado com o modelo matemático do coeficiente de crescimento térmico (TGC) o qual considerou variáveis de desempenho dos peixes e fatores econômicos da produção. Verificamos que os tanques-rede com volumes superiores a 51 mil m³ apresentam 38,67% de probabilidade de risco financeiro e econômico, com um Payback acima de 10 anos e podem atingir um Valor Presente Líquido (VPL) maior que zero com uma taxa interna de retorno (TIR) menor que 8,67%. Enquanto, fazendas com área inferior a 50 mil m³ apresentam 51,17% de probabilidade de insucesso financeiro e um Payback médio maior que 7 anos. O MMPF desenvolvido demonstrou ser eficiente para predição financeira em relação ao modelo de análise financeira clássica (MAFC) com uma média do coeficiente de determinação (R² = 0,7906) e erro médio absoluto (MAE = 0,3623), indicando que esta abordagem pode ser aplicada para avaliar o risco econômico da produção comercial de tilápia instaladas em lagos e reservatórios.
The exponential increase in population worldwide has been growing the demand for quality proteins. As a result, many farmers have migrated their agricultural to aquaculture, in this scenario the fish farms have different levels of scale production. However, the lack of knowledge of fish production and economic conditions, was promoted enterprises economically unsustainable, generating indebtedness and business failure. In this context, the objective of research was to perform a financial modeling and evaluate the economic risk of commercial production Nile tilapia (Oreochromis niloticus) in the cages installed in a tropical reservoir. The study is presented in two chapters. In the first chapter we assess the financial risk and economic scenarios of fish farms with large production volumes (VP), aquaculture areas from 10 to 600 thousand m³. In a second chapter, we used the information obtained from 1th chapter for developed a mathematical model for financial prediction (MMPF) integrated with the thermal growth coefficient mathematical model (TGC) considered fish performance variables and economic factors to tilapia production. We verified that cages with volumes over 51,000 m³ have a 38.67% probability to lower financial and economic risk, obtain a payback over 10 years and result a net present value (NPV) greater than zero with an internal rate of return (IRR) of less than 8.67%. Likewise, fish farms with area of less 50,000 m³ have a 51.17% the probability of financial failure and an average payback 7 years above than. The developed the MMPF model proved to be efficient for financial prediction in relation to the classic financial analysis model (MAFC) with a mean coefficient of determination (R² = 0.7906) and absolute mean error (MAE = 0.3623), indicating can be applied for commercial tilapia production in cages installed in lakes and reservoirs.
The exponential increase in population worldwide has been growing the demand for quality proteins. As a result, many farmers have migrated their agricultural to aquaculture, in this scenario the fish farms have different levels of scale production. However, the lack of knowledge of fish production and economic conditions, was promoted enterprises economically unsustainable, generating indebtedness and business failure. In this context, the objective of research was to perform a financial modeling and evaluate the economic risk of commercial production Nile tilapia (Oreochromis niloticus) in the cages installed in a tropical reservoir. The study is presented in two chapters. In the first chapter we assess the financial risk and economic scenarios of fish farms with large production volumes (VP), aquaculture areas from 10 to 600 thousand m³. In a second chapter, we used the information obtained from 1th chapter for developed a mathematical model for financial prediction (MMPF) integrated with the thermal growth coefficient mathematical model (TGC) considered fish performance variables and economic factors to tilapia production. We verified that cages with volumes over 51,000 m³ have a 38.67% probability to lower financial and economic risk, obtain a payback over 10 years and result a net present value (NPV) greater than zero with an internal rate of return (IRR) of less than 8.67%. Likewise, fish farms with area of less 50,000 m³ have a 51.17% the probability of financial failure and an average payback 7 years above than. The developed the MMPF model proved to be efficient for financial prediction in relation to the classic financial analysis model (MAFC) with a mean coefficient of determination (R² = 0.7906) and absolute mean error (MAE = 0.3623), indicating can be applied for commercial tilapia production in cages installed in lakes and reservoirs.
Descrição
Palavras-chave
Aquicultura de precisão, Bioeconomia, Custo de produção, Otimização de lucros, Viabilidade econômica, simulação Monte Carlo, Aquaculture, Bioeconomics, Cost of production, Mathematical modeling, Economic viability, Monte Carlo simulation