Economic and statistical analysis criteria for administrative decision making in the production of sugar cane and its derivatives
Posada Contreras, C.; Moreno Gil, CA; Chica Ramirez, HA| SEP 2023 | ISBN 978-958-8449-27-2
Introduction
In order to correctly evaluate the economic decisions that the sugar agroindustry must make for its best performance, simulation and analysis tools have been built for the costing, investment and sensitivity of sugarcane cultivation to the impact of various factors. These economic, financial and econometric models allow establishing the relationships between the variables of interest, in addition to estimating the economic and financial results of a decision over time.
In this sense, Cenicaña constantly uses statistical information as a fundamental tool to make decisions that benefit the performance of the sugar sector. And for this purpose, depending on the problem to be solved, descriptive statistics and inferential statistics are used.
En el siguiente documento se verán, a manera de ejemplo, algunos casos representativos de los diferentes problemas en los que han sido de gran utilidad dichas herramientas estadísticas y económicas.
About the authors
Posada Contreras, C.
Economista con maestría en Economía con énfasis en Finanzas, egresada en 1996 de la Universidad del Valle, sede Cali, y en 2013 de la Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá. Cuenta con 26 años de experiencia en el análisis económico del cultivo de la producción de caña y de azúcar. Ha desarrollado su carrera profesional en Cenicaña, un año como Joven Investigador de Colciencias y el resto como profesional del antes Servicio de Análisis Económico y Estadístico de Cenicaña y ahora Servicio de Analítica. En su trayectoria se ha dedicado a estudiar, modelar y predecir principios y resultados econométricos de manera constante, con el fin de reducir la incertidumbre en la toma de decisiones de ingenios y cultivadores de la agroindustria, participando en el pasado de los comités de costos de producción y de maquinaria agrícola y actualmente en diversos grupos de trabajo como apoyo en el análisis económico, además de brindar capacitación y contribuir como autora y coautora de diversos trabajos científicos.
Moreno Gil, CA
Estadístico-Matemático egresado de la Universidad Nacional de Colombia sede Bogotá en 1979. Durante el período 1981-1984 me desempeñé como biometrista en la Unidad de Biometría del Centro Internacional de Agricultura Tropical, en Palmira. De 1984 a 2021 vinculado al Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia, Cenicaña como biometrista del Servicio de Análisis Económico y Estadístico. Maestría en Estadística Aplicada de la Universidad del Estado de Iowa, 1990-1991. Autor y coautor de varios trabajos científicos que presentan la aplicación de métodos estadísticos en parte de la solución de diferentes áreas del conocimiento como Fitomejoramiento, Fitopatología, Entomología, Edafología, Agronomía, principalmente.
Chica Ramirez, HA
Ingeniero Agrónomo de la Universidad de Caldas, magíster en Matemáticas de la Universidad Tecnológica de Pereira y candidato a doctor en Ingeniería de la Universidad del Valle. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el área de análisis y diseño de experimentos, simulación estocástica y modelación determinística y estadística de cultivos en el sector cafetero y azucarero en empresas como Cenicafé y Cenicaña. Conferencista en congresos y seminarios nacionales e internacionales. Actualmente se desempeña como jefe del Servicio de Analítica de Cenicaña desempeñando funciones en la optimización matemática y formulación de proyectos encaminados a la modelación matemática de cadenas de abastecimiento.
Chacon Contreras, I. (1994). Optimum cutting age of an existing stand. Forest Science & Research, 8(1), 177–188. https://doi.org/10.52904/0718-4646.1994.202
Chacon Contreras, I. (1995). Optimum harvest age. A discussion around the net present value (NPV) and the internal rate of return (IRR). Forest Science & Research, 9(1), 103–116. https://doi.org/10.52904/0718-4646.1995.217
Daza O, Luna C. “Economic Model for the renewal of the Sugarcane Plantation.” Colombian Sugarcane Research Center (Cenicaña). IV Colombian Congress of the Association of Sugar Cane Technicians. Cali. Colombia. 1997. pp. 518-534.
Manotas D, Manyoma P, Rivera L. “Productivity indicators and its influence in economic value of a company: a research in the Colombian sugar cane industry.” Proceedings of Industrial Engineering Research Conference. Dallas, (Texas). 2001. pp. 50-63.
Manotas-Duque, DF, & Toro-Díaz, HH (2013). Analysis of investment decisions using the net present value at risk (NPV at risk) criterion. Faculty of Engineering Magazine, University of Antioquia, (49), 199–213. Retrieved from https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/15974
SAS. Statistical Analysis System (Version 9.4).
Searle, S. R. (1971) Linear models. John Wiley & Sons, Inc, New York.
- Sugar cane. 2. Agribusiness. 3. Economic analysis. 4. Statistical analysis. 5. Financial Analysis. 6. Varieties. 7. Productivity.
Posada Contreras, C., Moreno Gil, CA & Chica Ramírez, HA (2023). Economic and statistical analysis criteria for administrative decision making in the production of sugar cane and its derivatives. In: Colombian Sugarcane Research Center (Ed). Sugar cane agroindustry in
Colombia. Cinderella
