JUAN JOSÉ GARCÍA MACHADO (*) JUAN JOSÉ DE LA VEGA JIMÉNEZ (**)

Caracterización y especificaciones técnicas del contrato de futuros

sobre xxxxxx

XXXX XXXX XXXXXX XXXXXXX (*) XXXX XXXX XX XX XXXX XXXXXXX (**)

0. COMPORTAMIENTO DE LOS PRECIOS

Entre las condiciones necesarias que tiene que cumplir una mercan- cía para ser activo subyacente de un contrato de futuro se encuentra la existencia del riesgo de variación de los precios, ya que si los pre- cios futuros son conocidos y ciertos no existiría necesidad de crear mercado alguno (Xxxxx y Xxxxx, 2000). Además de la variabilidad, otro aspecto que debe ser analizado en el estudio del comporta- miento de los precios es la estacionalidad, con el objetivo funda- mental de identificar regularidades en el patrón de conducta de los mismos (Xxxxx et al., 2001). Para ello, nos hemos decantado por uti- lizar los denominados métodos de descomposición o enfoque clásico (1). Los pasos que hemos dado para llevar a cabo el análisis estadístico de las series de precios han sido los siguientes:

– Obtención de las series de precios mensuales a partir de los precios sema- nales o diarios. Debido al considerable número de datos que se perdían al realizar la media móvil, nos decantamos por agregar los precios semanales o diarios en mensuales, en algunos casos como medias simples, y en otros como medias ponderadas. Una vez realizado esto, hemos tenido en cuenta los siguientes aspec-

(*) Profesor Titular de Economía Financiera y Contabilidad. Facultad de Ciencias Empresariales (Huelva). (**) Profesor Asociado de Economía Financiera y Contabilidad. Facultad de Ciencias Empresariales (Huelva).

(1) Para un mayor desarrollo de este enfoque véase, por ejemplo, Xxxxxxxxx, A. (1983); Xxxxx, X. x X. Xxxxx (1993); Xxxxx, X. Xx (1993); Xxxxx Xxxxxxx, X. (1995).

– Estudios Agrosociales y Pesqueros, n.º 199, 2003 ( pp. 139-158).

tos: en primer lugar, hemos englobado la tendencia con la com- ponente cíclica, con lo cual, nuestras series temporales estaban formadas sólo por tres componentes ( tendencia generalizada, estacionalidad y componente irregular), y, en segundo lugar, no se han tenido en cuenta los precios de los meses en los que los datos eran escasos y / o no permitían que las observaciones fue- ran comparables.

– Determinación del esquema de integración de los componentes de las series. Aunque la mayor parte de las series económicas siguen el esquema multiplicativo, es necesario contar con algún procedi- miento objetivo que permita elegir el esquema más convenien- te para los datos. En este sentido, hemos utilizado para ello el análisis de la media-varianza y el de la variabilidad de las dife- rencias y de los cocientes estacionales.

– Obtención del componente estacional. Para estudiar las variaciones esta- cionales existen diversos métodos. Entre ellos, destaca, por ser uno de los más utilizados (2), el método de la razón a la media móvil, y su principal objetivo es el de aislar el componente estacional.

– Una vez calculadas las medias móviles centradas y no centradas, y determinados los Índices Brutos de Variación Estacional (3) (IBVE), hemos pasado a comprobar la estabilidad de éstos en el tiempo. Para ello, hemos procedido, en primer lugar, a su representación gráfica para verificar si presentan alguna tendencia evolutiva en el tiempo; y, en segundo lugar, hemos realizado un contraste de hipó- tesis para comprobar si los IBVE son constantes.

– Obtención de los Índices de Variación Estacional sin Normalizar (IVESN) y Normalizados (IVE), tanto para el caso de estacionalidad estable como no estable. La eliminación del componente irregular, pre- sente en los IBVE, se consigue en los IVESN, al calcular, para cada estación, una media de todos los índices brutos disponibles. Como señala Xxxxx (1996), para poder realizar comparaciones homo- géneas entre los índices, es necesario determinar los índices esta- cionales normalizados. De esta forma, conseguimos representar cada precio como un porcentaje (en tantos por uno o %) del pre-

(2) El método de desestacionalización más conocido mundialmente, el X-11, está basado en el método de la razón a la media móvil.

(3) Estos índices son una estimación conjunta del componente estacional e irregular. Reciben el calificativo de bruto porque recogen el componente irregular. Se determinan dividiendo la serie de precios entre la media móvil.

(4) Para los casos en los que los IBVE no permanecían estables en el tiempo, también se muestran los IVE máxi- mos y mínimos.

cio medio xx xxxxxxx, y, por tanto, la diferencia que exista entre uno o cien y el índice de cada estación nos indicará la estacionali- dad de la variable.

En los cuadros 1, 2, 3, 4 y 5 recogemos los IVE (4) y los IBVE máxi- mos y mínimos para cada mes en cada uno de los principales mer- cados de destino xxx xxxxxx español.

Cuadro 1

IVE E IBVE MÁXIMOS Y MÍNIMOS XXX XXXXXXX ALEMÁN

	Enero	Febrero	Marzo	Xxxxx	Xxxx	Xxxxx
IVE máximo	1,924	1,403	0,988	0,634	0,652	0,558
IVE mínimo	1,870	1,363	0,960	0,616	0,633	0,399
IBVE máx.	2,135	1,424	1,312	0,729	0,673	0,564
IBVE mín.	1,611	1,333	0,723	0,469	0,516	0,433

Fuente: Elaboración propia.

Cuadro 2

IVE E IBVE MÁXIMOS Y MÍNIMOS XXX XXXXXXX INGLÉS

	Febrero	Marzo	Xxxxx	Xxxx	Xxxxx
IVE	1,478	1,166	0,811	0,816	0,730
IBVE máx.	1,732	1,542	1,066	0,887	0,802
IBVE mín.	1,205	0,912	0,591	0,740	0,604

Fuente: Elaboración propia.

Cuadro 3

IVE E IBVE MÁXIMOS Y MÍNIMOS XXX XXXXXXX XXXXXXX

	Enero	Febrero	Marzo	Xxxxx	Xxxx
IVE	1,748	1,116	0,947	0,606	0,584
IBVE máx.	1,982	1,206	1,429	0,760	0,712
IBVE mín.	1,615	1,031	0,633	0,505	0,446

Fuente: Elaboración propia.

(4) Para los casos en los que los IBVE no permanecían estables en el tiempo, también se muestran los IVE máxi- mos y mínimos.

Cuadro 4

IVE E IBVE MÁXIMOS Y MÍNIMOS DE MERCAMADRID

	Ene.	Feb.	Mar.	Abr.	May.	Jun.	Jul.	Ago.	Sep.	Oct.	Nov.	Dic.
IVE máximo	1,130	0,823	0,705	0,418	0,428	0,440	0,702	1,406	1,362	1,677	1,608	2,218
IVE mínimo	1,033	0,752	0,644	0,382	0,392	0,402	0,641	1,286	1,245	1,534	1,470	1,498
IBVE máximo	1,434	0,942	0,974	0,455	0,659	0,457	0,784	2,360	1,723	1,906	1,801	2,209
IBVE mínimo	0,751	0,629	0,528	0,312	0,315	0,362	0,536	0,910	0,790	1,365	1,320	1,316

Fuente: Elaboración propia.

Cuadro 5

IVE E IBVE MÁXIMOS Y MÍNIMOS DE MERCABARNA

	Ene.	Feb.	Mar.	Abr.	May.	Jun.	Jul.	Ago.	Sep.	Oct.	Nov.	Dic.
IVE máximo	1,464	1,083	0,851	0,532	0,709	0,513	0,559	0,867	1,141	1,198	1,232	2,175
IVE mínimo	1,423	1,053	0,827	0,518	0,388	0,499	0,544	0,843	1,110	1,165	1,198	2,112
IBVE máximo	1,606	1,210	1,131	0,658	0,647	0,675	0,628	0,960	1,439	1,237	1,524	2,407
IBVE mínimo	1,152	0,924	0,827	0,441	0,366	0,447	0,526	0,704	0,876	0,906	0,837	1,789

Fuente: Elaboración propia.

De estos cuadros es interesante destacar lo siguiente:

– En todos los mercados se ha detectado una evidente estacionalidad en los precios, pues la horquilla de variación de los IVE es muy amplia respecto al índice de referencia (la unidad). Éstos se han situado por encima del precio medio, al comienzo de las xxxxx- ñas, y por debajo de éste en los meses de mayor producción y de finalización de éstas.

– En los tres mercados europeos estudiados (xxxxxx, xxxxxxx e inglés), la mayor inestabilidad en precios, medido mediante la variación en los IBVE, se produjo en el mes xx xxxxx. En Merca- madrid, ésta ocurrió en los meses xx xxxxxx, septiembre y diciem- bre, sobresaliendo, sobre todo, agosto. Por lo que se refiere a Mer- cabarna, los precios más inestables se produjeron en los meses de noviembre, diciembre, enero, marzo y septiembre, destacando especialmente los dos primeros.

Para medir la variabilidad de los precios, hemos empleado la tasa de cambio continua, calculada como el logaritmo neperiano del cocien- te entre el precio en un momento dado y el precio en el momento inmediatamente anterior. Dicha tasa de cambio continua se ha cal- culado a partir de los precios semanales y diarios, ya que la variabili-

dad de los precios de alta frecuencia, semanal o diaria, es la de mayor interés. Además, se han utilizado los datos originales sin realizarles ningún tipo de modificación para recoger, por un lado, cualquier comportamiento atípico de los precios y, por otro, la inseguridad vin- culada al componente estacional de las variaciones en los mismos.

A partir de las series de tasas de cambio continuas, se ha analizado, en primer lugar, la distribución estadística de éstas, con el propósito de comprobar si se distribuyen como una normal. Para ello, junto con el histograma, hemos calculado los siguientes estadísticos bási- cos: la media, la mediana, el valor máximo y mínimo, los coeficien- tes de asimetría, de curtosis y el estadístico Jarque-Bera. Los resulta- dos obtenidos indicaron que las series de rendimientos semanales se distribuían como una normal; sin embargo, para las series de rendi- mientos diarios no se aceptaba la normalidad. En segundo lugar, hemos intentado obtener una medida de la volatilidad. Una estima- ción de ésta, se puede conseguir analizando el pasado de las series de rendimientos del subyacente. Entre los estimadores o técnicas de estimación que emplean datos de precios históricos del subyacente y, por tanto, determinan la volatilidad histórica, hemos optado por uti- lizar la volatilidad histórica muestral corregida, propuesta por Xxx y Xxxxxxxxxx en 1985. Las razones que nos han impulsado a tomar esta decisión son, fundamentalmente, las siguientes:

– Su amplia utilización en la práctica diaria de los mercados y la sim- plicidad de cálculo que presenta frente a la complejidad de otros estimadores.

– Permite corregir, mediante los factores adecuados, las estimacio- nes sesgadas sobre la media y la desviación típica que proporciona la volatilidad histórica muestral.

– Para muchos subyacentes, la información de máximos y mínimos es más deficiente que la de los precios de cierre, tal como señala Xxxxxxx (1993).

– Aunque existen numerosos estudios empíricos sobre activos finan- cieros, que señalan la supremacía de los estimadores que parten de la base de la heteroscedasticidad de la volatilidad (Arch y Garch) frente a los tradicionales (volatilidad homoscedástica), no es menos cierto que también existen un gran número de trabajos (5)

(5) Xxxxx, por ejemplo, Xxxxxx, E. y X. Xxxxx (1990); Xxxxxxxxxx, Xxxxxxx X. y R. W. Faff (1996); Xxxxxx Fer- xxxxxx, Xx. D. (1999) y Xxxxxx Xxxxx, X. (2000).

que evidencian todo lo contrario, es decir, que las medidas más explicativas no son necesariamente las más sofisticadas (como pue- den ser los modelos heteroscedásticos).

– Por último, como señala Xxxxxx (2000), si se utilizan datos diarios para calcular la volatilidad homoscedástica, los resultados que se obtienen son muy parecidos a los que se determinan mediante com- plejos métodos heteroscedásticos que, además, suelen tener una vali- dez temporal muy reducida.

Los resultados del análisis, recogidos en el cuadro 6, nos indican que existe riesgo de variación de precios, semanales y diarios, xxx xxxxxx. Así, todos los mercados nacionales y europeos presenta- xxx una elevada volatilidad, ya que la media de la volatilidad anualizada fue superior al 80 por ciento, como podemos apreciar en la última columna del citado cuadro.

Cuadro 6

VOLATILIDADES DIARIAS, SEMANALES Y ANUALES, EXPRESADAS EN PORCENTAJES DE LAS SERIES DE PRECIOS

		93/94	94/95	95/96	96/97	97/98	98/99	99/00	Media
Alemania	Vh semanal Vh anual	26,23 122,05	13,47 61,75	17,72 81,20	23,40 107,25	30,57 140,07	22,46 102,91	28,11 125,73	23,19 105,85
Xxxxx Unido	Vh semanal Vh anual	25,33 110,40	29,96 137,28	34,42 161,43	29,74 129,65	32,70 146,23	31,43 129,60	19,48 87,12	29,01 128,82
Francia	Vh diaria Vh anual			12,44 109,86	9,96 91,25	8,87 89,10	12,73 119,45	9,67 89,70	10,73 99,87
Mercamadrid	Vh diaria Vh anual	23,94 346,11	20,88 337,39	18,56 309,40	12,17 193,99	11,17 179,70	13,37 211,39		16,68 263,00
Mercabarna	Vh semanal Vh anual	20,45 146,06	18,65 134,46	22,86 164,82	18,45 133,02	16,21 116,91	23,84 171,93	22,90 165,13	20,48 147,48
Precios J. Barcelona	Vh diaria Vh anual					10,29 145,18	13,41 197,54	10,34 133,96	11,35 158,89
Precios Junta Huelva	Vh diaria Vh anual					10,17 81,99	10,39 81,82	10,46 88,15	10,34 83,99

Fuente: Elaboración propia.

Por último, con el fin de poder observar un posible comportamien- to estacional de la volatilidad, hemos calculado, para todas las cam- pañas desde la de 1993 / 94, la media de las volatilidades históricas

mensuales y la desviación típica de la volatilidad. Según los resulta- dos obtenidos, podemos afirmar que los meses de mayor volatilidad fueron (según países y en orden de mayor a menor): en Alemania y Francia, mayo y abril; en el Xxxxx Unido, mayo y febrero; en Merca- madrid, xxxxx, xxxxx y mayo y; en Mercabarna, octubre, abril, mayo, junio y marzo.

2. CARACTERIZACIÓN Y ESPECIFICACIONES TÉCNICAS

Para abordar adecuadamente este epígrafe, trataremos, de manera ordenada, los siguientes aspectos claves relativos al mercado y al con- trato de futuros sobre fresón.

2.1. Cámara de Compensación

La Cámara de Compensación ( Clearing House) es la pieza funda- mental o el verdadero xxxxxxx xxx xxxxxxx de futuros. Efectúa las funciones de compensación y liquidación de las operaciones reali- zadas a través de ella, actuando como vendedor para los compra- dores y como comprador para los vendedores. La Cámara garanti- za todos los contratos realizados a través de ella. Para asegurar su solvencia, los socios o miembros liquidadores aportan un depósito de garantía además de un margen o depósito inicial por cada ope- ración de compra o venta realizada (Xxxxxx y Xxxx, 1999).

Como recalcan Xxxxx y Font (1991, pág. 51 y 1993, pág. 270), las Cámaras de Compensación pueden garantizar todas las operaciones hechas en el parqué porque disponen de los márgenes de depósitos aplicados y basados en las posiciones de sus clientes. Dichos xxxxx- nes actúan de salvaguarda para asegurar el cumplimiento de los miembros del Clearing en las posiciones abiertas de sus clientes.

En general, no todos los operadores o agentes xxx xxxxxxx son miembros de la Cámara de Compensación. Pero, para que un agen- te que no sea miembro pueda realizar operaciones en el mercado de futuros, necesariamente tiene que ponerse en contacto con otro que sí lo sea. La Cámara impone a sus miembros requisitos muy estrictos referidos a código de conducta, normas de actuación y aportaciones de capital, de márgenes y de un fondo de compensación o garantía para el caso de que un cliente incumpla sus compromisos (Xxxxxx y Xxxx, 1999, pág. 205). De esta forma, la quiebra de la Cámara y del propio mercado de futuros es casi imposible.

Es preciso destacar que, si se desarrollase la negociación en un mer- cado de futuros para el fresón, es muy conveniente que formen parte

de la Cámara de Compensación, entidades financieras y empresas relacionadas con el sector que gocen de suficiente prestigio y sol- vencia. De esta forma, los agricultores percibirían una imagen de confianza y credibilidad en los inicios o puesta en marcha de este mercado, lo que ayudaría a que éstos acudiesen a operar en el mismo. También, contar con el apoyo de la administración autonó- mica, a través de alguna de sus sociedades instrumentales, supondría el respaldo institucional a este mercado. Finalmente, no hay que olvi- dar la suerte de especulación, necesaria por otro lado, que este tipo de mercados atrae, y que lo dotaría de la liquidez necesaria para el desarrollo del mismo.

2.2. Estandarización del contrato

Una de las características básicas de los mercados de futuros es la estandarización, normalización o tipificación de los contratos, lo que permite garantizar una mayor liquidez de los mismos. La estan- darización hace referencia a los siguientes aspectos del contrato: activo subyacente, cantidades por contrato y fechas de vencimiento (Xxxxxx y Xxxx, 1999). En este mismo orden se pronuncian Xxxxx y Xxxxx (2000) cuando señalan que se debe comenzar por la defi- nición del activo subyacente, la determinación de la cuantía del con- trato y la especificación del número y la fecha de los vencimientos a negociar.

2.2.1. Activo subyacente

La definición precisa del activo subyacente es otro aspecto funda- mental para el buen funcionamiento xxx xxxxxxx de futuros. En este sentido, hemos elegido como subyacente más adecuado el fresón espa- ñol de la variedad Camarosa, por ser la de mayor utilización en las últi- mas campañas, y a la salida de los centros de expedición (Xxxxxx Xxxxxxx y xx xx Xxxx Xxxxxxx, 2002). No obstante, debemos pun- tualizar que las xxxxxxxxxx xx xxxxxx cambian de unas campañas a otras. Por eso, sería muy aconsejable que la Sociedad Rectora, mediante una Circular, especificara la variedad del subyacente sobre la base de la que predomine en cada campaña o la posible aplicación de factores de conversión en caso de entrega de otras variedades. El fresón deberá ser conforme a las normas de calidad comunitaria y a la reglamentación vigente, correspondiendo al de la categoría

«Extra» y «I», con un calibre mínimo de 25 mm, para la primera cate- goría, y de 22 mm para la segunda; y depositado en los envases auto-

rizados (6) por la Extensión de Normas del sector, y éstos, en europa- lets. Además de las disposiciones particulares establecidas para cada categoría y de las tolerancias admitidas, el fresón deberá estar ente- ro y sin heridas, sano, exento de ataques de parásitos o de señales de enfermedades, limpio, fresco pero no lavado, sin humedad exterior anormal, sin tener olor o sabor extraños y provisto de su cáliz y de un corto pedúnculo verde y no desecado.

2.2.2. Volumen de negociación

El volumen de negociación, tamaño o las cantidades por contrato son otra de las características propias de los mismos y que tiene que ver con su estandarización. La determinación de la cuantía del con- trato es una variable que, forzosamente, tiene que estar ligada con las costumbres comerciales de los operadores y, sobre todo, con la nece- saria utilización de camiones frigoríficos para su transporte. Por este motivo, y como la capacidad de carga de éstos varía entre los 13.500 y los 16.500 kg, sería muy conveniente que el nominal del contrato estuviera próximo a esas cantidades. De este modo, podría estable- cerse que la cantidad de fruta de un contrato de futuros sobre fresón fuese de 16.500 kg, correspondiente a la carga de un camión frigorí- fico, tipo estándar, cargado de europalets.

Conviene señalar que, si el contrato tiene éxito, se alcanza un volu- men de negociación suficiente, y si las necesidades de los operadores así lo requiriesen, podría lanzarse el mini-contrato de futuros sobre fresón, de idénticas características, sólo que de menor tamaño, por ejemplo, de 4.000 ó 5.000 kg. La posibilidad de negociación de un contrato de futuros sobre fresón nacional estaría supeditada a la cre- ación y desarrollo de un mercado de subasta en origen que le sirvie- ra de referencia.

2.2.3. Fechas de vencimiento

Las fechas de vencimiento es otro dato fundamental en los mecanis- mos de funcionamiento de los mercados de futuros. La especifica- ción del número y la fecha de los vencimientos a negociar se realiza- ría una vez identificados, tras el análisis xxx xxxxxxx de contado, aquellos meses de la campaña en los que se produce una mayor acti-

(6) Cajas de 6 cestitas x 1 kg, cajas de 10 cestitas x 500 g, cajas de 8 cestitas x 250 g, cajas de 16 cestitas x 250 g y cajas de 2 y de 4 kg a granel.

vidad (número de transacciones, volumen, exportaciones, consumo interior y fluctuaciones de precios). En este sentido, proponemos los siguientes vencimientos: enero, febrero, xxxxx, xxxxx y mayo. Asimis- mo, debemos puntualizar que, aunque en junio también se recoge fresón, hemos optado por no incluir dicho mes en los vencimientos por las siguientes razones: el fresón suele ser, por lo general, de baja calidad, la duración de la recolección depende muchísimo de las condiciones climatológicas y, por último, la cantidad de fresa para consumo en fresco suele ser escasa.

Se cotizarán, en todo momento, los cinco vencimientos más próxi- mos, con lo cual, la negociación no se ve interrumpida en ningún momento. El día hábil posterior a la fecha de vencimiento, la cual podría ser el tercer lunes de cada mes, comenzará la negociación del contrato del mismo mes del año siguiente.

2.3. Variaciones máximas y mínimas

En los mercados de futuros, la contratación diaria suele estar some- tida, al igual que en el resto de Bolsas, a unos límites de precios en función de la volatilidad que éstos tengan en el mercado del activo subyacente. A mayor inestabilidad, mayores fluctuaciones de los pre- cios y, por tanto, los límites se ampliarán en consonancia y se exigi- rán mayores márgenes de garantía. Como en los mercados de futu- ros las liquidaciones de pérdidas y ganancias se realizan en efectivo diariamente, los márgenes que se fijan normalmente se aproximan al movimiento máximo de precio en un solo día, más un factor de seguridad adicional que puede aumentarse más cuando se dispara repentinamente la volatilidad del precio del subyacente (Xxxxx y Xxxxx, 2000). Estos mismos autores apuntan que, para tal fin, la Cámara de Compensación habrá de establecer una combinación entre el depósito inicial exigible a los clientes para poder realizar operaciones, la fluctuación máxima de los precios en una sesión xx xxxxxxx y la frecuencia en la liquidación de las pérdidas y ganancias, que le permita afrontar convenientemente su papel compensador de los riesgos de las partes y, así, garantizar el funcionamiento del mer- cado. La relación entre dichas variables puede obtenerse aplicando la metodología del valor en riesgo ( Value at Risk).

El valor en riesgo de una cartera mide la peor pérdida probable en un cierto intervalo de tiempo en condiciones normales xx xxxxxxx y para un cierto nivel de confianza (Xxxxxx, 1999). Como este mismo autor indica, cuando no se dispone de una distribución de probabi- lidad de los rendimientos (variaciones) de los precios, se pueden uti-

xxxxx los cuantiles para determinar la máxima pérdida probable para un nivel de confianza determinado, según la siguiente fórmula (7):

r0

p = 1 – c = P(r ≤ r0 ) = ∫ f( r) dr

– ∞

donde:

p = Probabilidad de pérdida.

c = Nivel de confianza establecido.

r = Variable aleatoria ( rendimiento o variaciones de los precios en una sesión xx xxxxxxx).

f( r) = Función de densidad de los rendimientos. r0 = Cuantil escogido.

Siguiendo, por tanto, el mismo procedimiento que Xxxxx y Xxxxx (8) para la determinación de la fluctuación máxima de precios en una sesión xx xxxxxxx, se establece la probabilidad de que el rendimiento de los precios en la sesión t supere dicha fluctuación:

P( rmín < r < rmáx)

siendo rmín y rmáx los rendimientos mínimo y máximo permitidos asocia- dos a aquella probabilidad. La determinación de r mín y rmáx se realiza a partir de la distribución de los rendimientos o variaciones de los precios.

Para el caso xxx xxxxxx, una vez comprobada la ausencia de norma- lidad, se ha construido, a partir de la serie de precios expresada en euros por kilo, la serie de las variaciones ( rendimientos) diarias de los mismos y se han calculado los percentiles de la distribución, a partir del histograma de frecuencias de dichas variaciones, para poder determinar el valor en riesgo.

En este apartado hemos utilizado los datos de precios publicados en el Boletín Semanal de Información Agraria de la Consejería de Agri- cultura y Pesca de la Junta de Andalucía, desde el 2 xx xxxxx de 1998 hasta el 23 xx xxxx de 2002. Estos precios corresponden al centro de manipulación, según mercancía normalizada y envasada en condi- ciones de comercio minorista con especificación de categoría. El pre- cio no comprende el valor del envase y embalaje. La mercancía se entiende situada sobre camión en el xxxxxx xxx xxxxxxx.

(7) Véase, también, Xxxxx y Xxxxx (2000).

(8) Estos mismos autores aplican este procedimiento para determinar los rendimientos máximos y mínimos aso- ciados a la distribución de las variaciones de los precios semanales del aceite xx xxxxx refinable.

Los gráficos 1 y 2 recogen, respectivamente, la serie de variaciones de precios, ordenada desde la más negativa hasta la más positiva, y el his- tograma de frecuencias de los rendimientos diarios, según intervalos de un 5 por ciento de amplitud.

El cuadro 7 muestra los percentiles 1, 5, 10, 90, 95 y 99 para todo el período completo y para cada una de las campañas que lo integran. Aquí, es importante destacar, que se han eliminado las cuatro varia- ciones correspondientes a los saltos de precio de las cinco últimas campañas consideradas (9). Estos percentiles extremos, como vere- mos a continuación, son los más significativos y señalan el valor que toma la variable tal que el k% de las observaciones le son inferiores. Si por ejemplo, tomamos el percentil 5 como indicativo del nivel de confianza para determinar el valor en riesgo, podemos decir que una caída del precio diario igual o superior al 18,30 por ciento sólo se presenta en el 5 por ciento de los casos. O, dicho de otra forma, que la caída del precio diario xxx xxxxxx no superará el 18,30 por ciento

(9) Obsérvese que el precio xxx xxxxxx correspondiente al último día de una campaña poco o nada tiene que ver con el primero de la siguiente, por lo que no se trata de una variación diaria de precios, sino del rendimiento corres- pondiente a varios meses, los que median entre una campaña y otra.

Cuadro 7

PERCENTILES DE LAS VARIACIONES DIARIAS DE LOS PRECIOS XXX XXXXXX

Periodo	P1	P5	P10	P90	P95	P99
Cam. 97/98	–18,24%	–14,46%	–11,40%	11,24%	14,14%	40,10%
Cam. 98/99	–25,37%	–20,16%	–13,33%	10,94%	13,89%	23,07%
Cam. 99/00	–30,37%	–20,32%	–12,43%	7,20%	9,72%	23,96%
Cam. 2000/01	–28,28%	–19,00%	–14,40%	7,46%	11,52%	25,96%
Cam. 2001/02	–25,57%	–14,75%	–10,33%	1,77%	9,42%	28,57%
Total	–27,17%	–18,30%	–12,07%	8,55%	13,12%	33,36%

Fuente: Elaboración propia.

en un 95 por ciento de las ocasiones. Idénticos comentarios podrían realizarse para el resto de percentiles (10).

(10) Como en un principio nos causó sorpresa los elevados porcentajes de las variaciones máximas de precios que se obtenían con los percentiles, decidimos cotejarlos con los datos de precios que teníamos correspondientes al merca- do xxxxxxx xx Xxxxxxxx, principal puerta de entrada en Europa para el fresón español, y los resultados que obtuvi- mos fueron de unos percentiles de P5= –16,79 por ciento y P95= 17,83 por ciento.

Si se decidiera establecer, por parte de la Cámara de Compensación, un rango de fluctuación máxima por sesión que recogiera el 45 por ciento de las subidas y el 45 por ciento de las bajadas históricas ( un nivel del 90 por ciento de los movimientos de precios), el rango esta- ría comprendido entre los percentiles 5 y 95. Si deseara fijar un nivel mayor, digamos del 98 por ciento, el rango estaría entre los percen- tiles 1 y 99. Y, finalmente, si deseara fijar un nivel menor, por ejem- plo, del 80 por ciento, el rango estaría entre los percentiles 10 y 90. Si tomamos el primero de ellos, un nivel del 90 por ciento de los movimientos de precios, significaría que sólo quedarían fuera el 5 por ciento de las variaciones más negativas y el 5 por ciento de las más positivas. En este caso, del cuadro 7 elegiríamos, para el período total, los extremos del rango. Éstos son, para r mín = –18,30 por cien- to (P5) y para rmáx = 13,12 por ciento (P95), de tal forma que, la fluc- tuación máxima a la baja sería del 18,30 por ciento, mientras que al alza sería del 13,12 por ciento. Matemáticamente:

P( rmín = –18,30% < r < rmáx = 13,12%) = 0,9

Es importante señalar, como ocurre en este caso, que las variaciones máximas de precios no tienen por qué ser simétricas. Si observamos los percentiles recogidos en el cuadro 7 y el histograma del gráfico 2, vemos como las variaciones negativas o caídas de los precios, son mayores que las variaciones positivas o subidas de precios. Esto quie- re decir que los riesgos son mayores para la parte compradora que para la vendedora, y, por tanto, la Cámara de Compensación deberá exigir mayores garantías a los primeros que a los segundos.

Finalmente, como indican Xxxxx y Xxxxx (2000), también se pue- den fijar márgenes de variación mayores para los meses más volátiles, como son febrero, marzo y abril. No obstante, y en aras a la operati- vidad, se recomienda una variación máxima del 18,5 por ciento para las caídas de precios y del 13,5 por ciento para las subidas, con la posibilidad, por parte de la Sociedad Rectora, de aumentar dichos porcentajes en caso de una creciente volatilidad en los precios.

Por lo que respecta a la variación mínima del contrato de futuros (tick), depende de las unidades escogidas para la cotización del con- trato. En nuestro caso, proponemos que sea de un céntimo de euro por kilo (0,01 €/ kg) ya que la forma de cotización elegida es de €/ kg.

2.4. Márgenes o depósitos de garantía

Por márgenes se entiende la cantidad que hay que depositar para poder entrar en un contrato de futuros, bien sea de compra o de

venta, y las posibles cantidades posteriores que deban ingresarse para que el agente pueda seguir manteniendo su posición en el mercado (Xxxxxx y Xxxx, 1999).

En los mercados de futuros agrícolas muy desarrollados como los norteamericanos, los márgenes requeridos en los contratos de futu- ros que se mantienen abiertos se sitúan en una horquilla entre el 5 por ciento y el 15 por ciento del valor nominal del contrato. Su fija- ción corresponde a la Sociedad Rectora de la Bolsa. Siguiendo x Xxxxx y Font (1991), los márgenes vienen determinados por el deno- minado «riesgo de base». En un mercado volátil se exige un margen más alto y en un mercado menos arriesgado o menos volátil se exige un margen, generalmente, más bajo. También conviene puntualizar la existencia de variaciones en los márgenes a aplicar, según corres- ponda a operaciones de cobertura o de especulación. Hay que dis- tinguir, por tanto, entre el denominado «margen inicial» y el «mar- gen de mantenimiento». El margen inicial es el montante que un determinado participante en el mercado debe depositar en su

«cuenta de margen» en el momento de colocar una orden de com- pra o de venta de un contrato de futuros. A partir de entonces, la cuenta de margen se carga o abona diariamente, en función del pre- cio de liquidación diario, quedando así «marcada al mercado» ( mar- ked to the market). Ello quiere decir que los movimientos adversos de precios (bajadas para los contratos de compra y subidas para los de venta) obligan a reponer margen ( matenimiento) hasta alcanzar el porcentaje inicial (Xxxxxx y Xxxx, 1999).

Como indican Xxxxx y Xxxxx (2000), el depósito inicial D debe cubrir, por lo menos, el importe de la variación máxima de precios establecida para una sesión y se obtiene de la siguiente expresión:

D = h × I con h ≥ 1

donde I es la máxima pérdida que la Cámara de Compensación liqui- daría a un cliente (al comprador si el mercado desciende r mín al cie- rre y al vendedor si el mercado sube r máx al cierre) y h es el número de veces que se exige cubrir esa pérdida máxima para constituir el depósito de garantía inicial. De esta forma, si antes de la apertura de la sesión posterior el cliente con saldo negativo no hubiera repuesto garantías, la Cámara liquidaría su posición en el mercado a la aper- tura haciendo uso del depósito constituido. Por ello, el importe del depósito inicial a exigir por operar en el mercado debe ser superior a la fluctuación máxima permitida.

En el caso xxx xxxxxxx de futuros sobre fresón, como la volatilidad es mayor ante variaciones negativas en los precios que ante variacio-

nes positivas, es decir, que no responde de forma simétrica ante baja- das y subidas en los mismos, las cuantías de los depósitos de garantí- as exigidas por la Cámara no coincidirán para compradores y vende- dores teniendo que diferenciar entre unas posiciones y otras. En nuestro caso, si h = 1,5, las cuantías de los depósitos de garantía serí- an las siguientes (11):

Dcomprador = 1,5 × 18,30 = 27,45% Dvendedor = 1,5 × 13,12 = 19,68%

Que, en aras a la operatividad, podrían quedar fijadas en un 28 por ciento y un 20 por ciento respectivamente. Como podemos compro- bar, quedan lejos del 5-15 por ciento que comentábamos al comienzo de este punto y el margen de garantía exigido es mayor para el com- prador que para el vendedor, ya que soporta mayor riesgo.

2.5. Liquidación de operaciones y entrega de activos

En los mercados de futuros apenas entre el 3 por ciento y el 5 por ciento de los contratos llegan a vencimiento. La práctica más fre- cuente suele ser la de salir xxx xxxxxxx con un contrato de signo opuesto a aquel con que se entró, neutralizando posiciones com- pradoras con vendedoras y viceversa. En general, los agentes en busca de cobertura encuentran ésta actuando simultáneamente en el mercado de contado y el de futuros y, como es lógico, las entre- gas físicas se realizarán en el primero. Y, por lo que respecta a los especuladores, éstos por definición no están interesados en la entre- ga de los activos subyacentes (Xxxxxx y Xxxx, 1999). No obstante, y a pesar de que la entrega física no deja de ser una cuestión engorro- sa, la Sociedad Rectora xxx xxxxxxx de futuros, mediante la corres- pondiente Circular, tiene necesariamente que regularla, sobre todo en nuestro caso, donde no existe un mercado de subasta en origen que diera la posibilidad de realizar una liquidación por diferencias de precios.

Por todo ello, en aquellos supuestos en los que llegado el venci- miento no se haya cerrado una posición abierta en el mercado de futuros con otra de signo contrario, se procederá a la entrega y/ o retirada de la mercancía según los siguientes estándares de entrega y mecanismos:

(11) Porcentajes a aplicar sobre el volumen de la operación realizada por el cliente en el mercado de futuros sobre fresón.

– Estándares de entrega: Según condiciones de calidad (fresón de la variedad Camarosa, de categoría «Extra» y «I» , con un calibre mínimo para la primera categoría de 25 mm y de 22 mm para la segunda) establecidas por la propia Bolsa y con factores de con- versión a otras variedades. Todo ello complementado con una escala de bonificaciones y depreciaciones para el fresón que difie- ra de la calidad-tipo, estableciéndose unos mínimos de calidad según las variedades y calibres admitidos.

– Mecanismo de entrega y/ o retirada de la mercancía: Mediante cer- tificado normalizado emitido por el almacén regulador autorizado y homologado por la propia Bolsa.

Finalmente, el cuadro 8 resume las características técnicas del con- trato de futuros sobre fresón.

3. SÍNTESIS Y CONCLUSIONES

En este trabajo se ha estudiado si el fresón español cumple los requi- sitos necesarios para que pueda ser subyacente de un contrato de futuros y cuál debieran ser las características y especificaciones téc- nicas del mismo. Los resultados obtenidos del análisis realizado sobre el mercado de contado del subyacente y del comportamiento de los precios nos permiten afirmar que el fresón podría negociarse en un mercado derivado. No obstante, hay que señalar que, aunque no tenemos ningún tipo de dudas sobre los beneficios que aportaría un mercado de futuros para el sector fresero, el proceso de implan- tación de éste se vería afectado por numerosas dificultades que, incluso, podrían impedir su creación. Entre estas dificultades, pode- mos destacar las siguientes:

– El gran desconocimiento de las características y técnicas de la ope- rativa de estos mercados por parte de los integrantes xxx xxxxxxx de contado.

– El escaso interés que podría tener el sector por este tipo de mer- cado, motivado, en gran medida, por el inconveniente anterior y porque hasta no hace mucho tiempo las rentabilidades que se obtenían con el fresón eran muy elevadas. Sin embargo, los resul- tados adversos de las últimas campañas, fundamentalmente en las dos últimas, están provocando que la preocupación por el riesgo de precios en el sector vaya en aumento.

– La desconfianza que provoca en muchos productores el sistema predominante de fijación del precio.

– Las dificultades de almacenamiento xxx xxxxxx.

Cuadro 8

CARACTERÍSTICAS DEL CONTRATO DE FUTUROS SOBRE FRESÓN

ACTIVO SUBYACENTE	Fresón fresco.
DESCRIPCIÓN	Fresón de la variedad Camarosa, de categoría «Extra» y «I», con un calibre mínimo, para la primera categoría, de 25 mm y de 22 mm para la segunda.
VOLUMEN DE NEGOCIACIÓN	Entre 13,5 y 16,5 toneladas xx xxxxxx.
FORMA DE COTIZACIÓN	Los precios se expresarán en euros/kg, sin incluir el Impuesto sobre el Valor Añadido ni los costes asociados que se indiquen y determinen en las Circulares de desarrollo.
FLUCTUACIÓN MÁXIMA	18,5 por ciento para bajadas de precios. 13,5 por ciento para subidas de precios.
FLUCTUACIÓN MÍNIMA	La variación mínima de los precios («tick») será de un céntimo de euro por kilo, es decir, 1,66 pesetas.
MESES DE VENCIMIENTO	Enero, febrero, xxxxx, xxxxx y mayo.
FECHA DE VENCIMIENTO	Tercer lunes de cada uno de los meses de vencimiento.
ÚLTIMO DÍA DE NEGOCIACIÓN	La fecha de vencimiento.
PERÍODO DE ENTREGA	Los días de entrega, inspección y retirada de la mercancía serían los martes, miércoles y jueves hábiles de la semana del último día de negociación, es decir, los tres días siguientes al tercer lunes de cada uno de los meses de vencimiento.
FORMA DE LIQUIDACIÓN	Aquellas posiciones que se encuentren abiertas, tras el último día de negociación, se liquidarán por entrega del activo subyacente, conforme a lo establecido en la Circular que regule la liquidación por entrega a vencimiento.
LUGAR DE ENTREGA	Los almacenes de entrega serán aquellos que, ubicados en Andalucía, homologue la Sociedad Rectora y se determinen en la Circular que regule dichos almacenes.
LIQUIDACIÓN DIARIA DE PyG	Antes de la hora fijada por Circular, en efectivo, mediante diferencias respecto al precio de liquidación diaria de la sesión anterior.
PRECIO DE LIQUIDACIÓN DIARIA	Éste se determinará como la media, ponderada por volumen, de las diez y de las cinco últimas operaciones realizadas durante los últimos 25 minutos de negociación para el primer vencimiento y para los siguientes, respecti- vamente, siempre que el volumen negociado entre esas diez o cinco operaciones, sea igual o superior a 100 contratos en el primer vencimiento y 50 en los siguientes. En el caso de que las condiciones expuestas anteriormente no se cumplieran, se tomará como precio de liquidación el último xxxxx xx xxxxxxx, si éste se efectúa por un volumen igual o superior a 25 contratos. Si este procedimiento tam- poco se pudiera aplicar, el precio de liquidación se determi- naría como la media aritmética entre la mejor oferta y la mejor demanda al cierre de la sesión.
PRECIO DE LIQUIDACIÓN A VCTO.	A determinar por la Sociedad Rectora xxx Xxxxxxx.
DEPÓSITOS DE GARANTÍA	28 por ciento para posiciones compradoras. 20 por ciento para posiciones vendedoras.
HORARIO XX XXXXXXX	De 9,30 a 14,30 horas.

Fuente: Elaboración propia.

Sin embargo, la gran mayoría de estos inconvenientes se pueden resolver satisfactoriamente, por ejemplo, con un adecuado pro- grama de divulgación y formación a todos los niveles, con la crea- ción de un mercado de subasta en origen y con el ajuste de los con- tratos.

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RESUMEN

Caracterización y especificaciones técnicas del contrato de futuros sobre fresón

En este trabajo se analiza si el fresón producido en España, en general, y en Huelva, en par- ticular, cumple con los requisitos necesarios para que pueda ser negociado como activo sub- yacente en un mercado de futuros. En primer lugar, nos hemos ocupado de estudiar el com- portamiento de los precios, su estacionalidad y, sobre todo, la variabilidad de éstos. En segundo lugar, diseñamos los mecanismos de funcionamiento, la organización xxx xxxxxxx de futuros y el modelo de contrato para su negociación en este mercado derivado. Final- mente, destacamos las conclusiones más relevantes.

PALABRAS CLAVE: Futuros sobre fresón, xxxxxxx xxx xxxxxx, precios xxx xxxxxx, empre- sas agroalimentarias, riesgo de precios, estacionalidad, volatilidad, mercado de futuros, futu- ros agrícolas.

SUMMARY

Technical features of strawberry’s futures contract in Spain

This work is dedicated to the strawberry futures markets. It is concerned with its possible trading in an agricultural futures market. Strawberries are a very important part of the Spain agricultural economy in general, and Huelva in particular. Firstly, we have studied the prices behaviour, their seasonality, and volatility. Second, we design the requirements, orga- nization, contract model, and steps to the creation or starting of agricultural futures market on strawberry. Finally, the last part is dedicated to some interesting conclusions that we have obtained.

KEYWORDS: Strawberry futures, strawberry market, strawberry prices, agricultural com- panies, price risk, seasonality, volatility, futures market, agricultural futures.