Evaluación de riesgo de invertir en una báscula electrónica para un servicio de pesaje de ganado

Autores/as

  • Gabriel Wolstano Nava-Covarrubias Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca
  • Fabiola Sánchez-Galván Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca https://orcid.org/0000-0002-6534-3210
  • Horacio Bautista-Santos Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca https://orcid.org/0000-0002-3925-2438
  • Rogelio García-Rodríguez Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico Superior de Tantoyuca

DOI:

https://doi.org/10.63728/riisds.v8i2.131

Palabras clave:

Rentabilidad económica, costos financieros, simulación Monte Carlo

Resumen

El pesaje de ganado vacuno es una de las actividades clave para la compra y venta te animales, sin embargo, los ganaderos no cuentan con báscula propia y recurren a servicios de pesaje estático ubicados en lugares lejanos a sus fincas; durante el traslado se produce depreciación excretoria (excremento y orines) que genera pérdida de peso. El presente articulo evalúa el riesgo de invertir en un servicio para el pesaje de ganado utilizando simulación Montecarlo a partir de la definición de tres escenarios (pesimista, conservador y optimista) que consideran cambios en la demanda y el margen de inflación en un lapso de cinco años. El modelo económico fue construido con base a la administración de egresos y ganancias, aplicando distribuciones normales para la gestión de costos mensuales y bimensuales; se utilizó distribución triangular para el análisis de la demanda en los tres escenarios propuestos. En la comprobación de retorno de inversión se aplicaron los conceptos VAN (Valor Actual Neto) y el TIR (Tasa Interna de Retorno). La simulación dio como resultado que en el escenario pesimista pose un porcentaje de viabilidad del 35%, en el conservador 88% y en el optimista 95%; se concluye que el servicio es factible en cualquier situación que pueda ocurrir al ser introducido en el mercado al sobrepasar el 20% mínimo de retorno en la inversión.

Citas

Ahmed, A., Page, J., & Olsen, J. (2019). Enhancing Six Sigma methodology using simulation techniques: Literature review and implications for future research. International journal of lean six sigma, 11(1), 211-232. https://bit.ly/37BcPO2

Destrez, A., Haslin, E., & Boivin, X. (2018). What stockperson behavior during weighing reveals about the relationship between humans and suckling beef cattle: A preliminary study. Applied Animal Behaviour Science, 209, 8-13. https://bit.ly/3xJlh6U

Frolova, V., Dolina, O., & Shpilkina, T. (2019). Investment risk management at mining enterprises. In E3S Web of Conferences (Vol. 105, p. 01054). EDP Sciences. https://bit.ly/35G51K7

Gutiérrez, M. (2018). Valoración de inversiones en proyectos no convencionales-tasa interna de retorno versus tasa interna de retorno modificada. INNOVA Research Journal, 3(9), 126-133. https://bit.ly/3yOlmZ4

Janekova, J., Fabianova, J., & Fabian, M. (2019). Assessment of economic efficiency and risk of the project using simulation. International Journal of Simulation Modelling (IJSIMM), 18(2). https://bit.ly/3KftQLS

Olivares-Pacheco, J. F., Elal-Olivero, D., Gómez, H. W., & Bolfarine, H. (2009). Una reparametrización de la distribución triangular basada en las distribuciones skew-simétricas. Revista Colombiana de Estadística, 32(1), 145-156. https://bit.ly/3lj5KF4

Pask, F., Lake, P., Yang, A., Tokos, H., & Sadhukhan, J. (2017). Sustainability indicators for industrial ovens and assessment using Fuzzy set theory and Monte Carlo simulation. Journal of Cleaner Production, 140, 1217-1225. https://bit.ly/3x4k37y

Rodríguez-Vivas, R. I., Grisi, L., Pérez de León, A. A., Villela, H. S., Torres-Acosta, J. F. D. J., Fragoso Sánchez, H., ... & García Carrasco, D. (2017). Potential economic impact assessment for cattle parasites in Mexico. Review. Revista mexicana de ciencias pecuarias, 8(1), 61-74. https://bit.ly/3xDh2Kd

Sabogal, J. A. S. (2003). Metodología para el cálculo de la tasa interna de retorno ponderada de alternativas con flujos no convencionales. Cuadernos de Administración, 16(25), 195-217. https://bit.ly/3yKQcSv

Shinzato, S., Wakeda, M., & Ogata, S. (2019). An atomistically informed kinetic Monte Carlo model for predicting solid solution strengthening of body-centered cubic alloys. International Journal of Plasticity, 122, 319-337. https://bit.ly/3NzURvC

Tarragó, J. C. P., Avila, R. A., Gallardo, M. D. C. E., & Gálvez, D. L. D. (2020). La distribución normal en ciencias biomédicas: un enfoque a partir de las distribuciones de Pearson. Sinapsis: La revista científica del ITSUP, 1(16), 7. https://bit.ly/3Mk4UUs

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Publicado

2022-12-16

Cómo citar

Nava-Covarrubias, G. W., Sánchez-Galván, F., Bautista-Santos, H., & García-Rodríguez, R. (2022). Evaluación de riesgo de invertir en una báscula electrónica para un servicio de pesaje de ganado. Revista Interdisciplinaria De Ingeniería Sustentable Y Desarrollo Social, 8(1), 324–333. https://doi.org/10.63728/riisds.v8i2.131

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