ANÁLISE DE CUSTOS DO FRANGO DE CORTE EM DIFERENTES NÍVEIS DE TECNOLOGIA DE AVIÁRIOS SOB A ÓTICA DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO
DOI:
https://doi.org/10.29246/2358-9868.2017v3i2.p112-126Resumo
Neste artigo a Simulação de Monte Carlo (SMC) é aplicada de forma a exemplificar seu uso, avaliando o comportamento dos diferentes tipos de aviários em atender demandas simuladas, com base nas variáveis de preço e custo aplicados à indústria e produtor. O modelo foi implementado em Excel com o apoio do suplemento Crystal Ball. Ao final do artigo pode-se observar o comportamento dos subprodutos do frango de corte sob regime dos diferentes níveis de tecnologia de aviários. Concluiu-se que os aviários climatizados positivo e negativo apresentam semelhanças nos resultados alcançados na simulação, o que demonstra uma baixa relação custo/benefício no investimento em aviários climatizados negativos, pois necessitam de investimento inicial elevado. Este artigo considera uma análise superficial, contemplando apenas uma parcela do cenário real existente ao produtor.
Referências
ARNOLD, U; YILDIZ, O. Economic risk analysis of decentralized renewable energy infrastructures - A Monte Carlo Simulation approach Renewable Energy, Volume 77, Pages 227-239, May 2015
BATTKE; B; SCHMIDT, T. S; GROSSPIETSCH, D; HOFFMANN, V. H. A review and probabilistic model of lifecycle costs of stationary batteries in multiple applications Renewable and Sustainable Energy Reviews 25, 2013
DAL ZOT, W; CASTRO, M. L. Matemática Financeira: Fundamentos e Aplicações. Porto alegre: Bookman, 2015.
EMBRAPA SUÍNOS E AVES, Coeficientes técnicos para o cálculo do custo de produção de frango de corte, 2010 Informe Técnico, Concórdia - SC, Dezembro, 2010
FARRANCE, I; FRENKEL, R. Uncertainty in Measurement: A Review of Monte Carlo Simulation Using Microsoft Excel for the Calculation of Uncertainties Through Functional Relationships, Including Uncertainties in Empirically Derived Constants Clinical Biochemist Reviews 35(1), 2014
FIGUEIREDO, A. M; SANTOS, P. A; SANTOLIN, R; REIS, B. S. Integração na criação de frangos de corte na microrregião de Viçosa – MG: viabilidade econômica e análise de risco, Revista de Economia e Sociologia Rural, Rio de Janeiro, 44(04), pages 713-730, 2006
HILLIER F. S; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional 8. ed. São Paulo: McGraw-Hill 2006
IPEAdata – Instituto de Pesquisa Aplicada. Preço frango de corte. Disponível em: <http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx> Acesso em: fev 2017.
LAW, AVERILL M. Simulation Modeling & Analysis. 4. ed. Boston: Ed. McGraw-Hill, 2007.
LEINONEN I., WILLIAMS A.G., WISEMAN J., GUY J., KYRIAZAKIS I. Predicting the environmental impacts of chicken systems in the United Kingdom through a life cycle assessment: Broiler production systems Poultry Science, 91 (1) pages 8-25. 2012
MIGUEL, P. A. C. Metodologia de Pesquisa Produção E Gestão De Operações – 2. Ed. Rio de Janeiro: Elsevier – Campus: 2011
MONTGOMERY, D. C., JENNINGS, C. L., KULAHCI, M., Introduction to Time Series Analysis And Forecasting John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. 2ed. 2015.
PASK, F; LAKE, P; YANG, A; TOKOS, H; SADHUKHAN, J. Sustainability indicators for industrial ovens and assessment using Fuzzy set theory and Monte Carlo simulation, Journal of Cleaner Production 2016, http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.038
PEREIRA, E. J. S; PINHO, J. T; GALHARDO, M. A. B; MACEDO, W. N. Methodology of risk analysis by Monte Carlo Method applied to power generation with renewable energy Renewable Energy 69 pages 347-355, 2014
SIMÕES, D; RIBEIRO, J. P; GOUVEIA, P. R; SANTOS, J. C. Economical and financial Analysis of aviaries for the integration of broilers under conditions of risk. Ciênc. agrotec., Lavras v. 39, n. 3, p. 240-247, June 2015
STAUB, L., DE MORAES, M. D. G., DOS SANTOS, M. G., KOMIYAMA, C. M., GONÇALVES, N. S., JUNIOR, R. B. F., & ROQUE, F. A. Ambiência interna e externa em galpão de frangos de corte nas diferentes épocas do ano e fases de criação. Nativa, 4(3), pages 128-133. 2016.
USDA – United States Department of Agriculture. BRAZIL: Poultry and Products Annual Annual Poultry Report, USDA, 2016.
USDA – United States Department of Agriculture. Livestock and Poultry: Word Markets and Trade. Production and Trade of All Meats to Expand in 2016, USDA, oct 2015.
WANG, C-J; KAO, M. Y. Optimal Search for Parameters in Monte Carlo Simulation for Derivative Pricing, European Journal of Operational Research, 2015
BATTKE; B; SCHMIDT, T. S; GROSSPIETSCH, D; HOFFMANN, V. H. A review and probabilistic model of lifecycle costs of stationary batteries in multiple applications Renewable and Sustainable Energy Reviews 25, 2013
DAL ZOT, W; CASTRO, M. L. Matemática Financeira: Fundamentos e Aplicações. Porto alegre: Bookman, 2015.
EMBRAPA SUÍNOS E AVES, Coeficientes técnicos para o cálculo do custo de produção de frango de corte, 2010 Informe Técnico, Concórdia - SC, Dezembro, 2010
FARRANCE, I; FRENKEL, R. Uncertainty in Measurement: A Review of Monte Carlo Simulation Using Microsoft Excel for the Calculation of Uncertainties Through Functional Relationships, Including Uncertainties in Empirically Derived Constants Clinical Biochemist Reviews 35(1), 2014
FIGUEIREDO, A. M; SANTOS, P. A; SANTOLIN, R; REIS, B. S. Integração na criação de frangos de corte na microrregião de Viçosa – MG: viabilidade econômica e análise de risco, Revista de Economia e Sociologia Rural, Rio de Janeiro, 44(04), pages 713-730, 2006
HILLIER F. S; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional 8. ed. São Paulo: McGraw-Hill 2006
IPEAdata – Instituto de Pesquisa Aplicada. Preço frango de corte. Disponível em: <http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx> Acesso em: fev 2017.
LAW, AVERILL M. Simulation Modeling & Analysis. 4. ed. Boston: Ed. McGraw-Hill, 2007.
LEINONEN I., WILLIAMS A.G., WISEMAN J., GUY J., KYRIAZAKIS I. Predicting the environmental impacts of chicken systems in the United Kingdom through a life cycle assessment: Broiler production systems Poultry Science, 91 (1) pages 8-25. 2012
MIGUEL, P. A. C. Metodologia de Pesquisa Produção E Gestão De Operações – 2. Ed. Rio de Janeiro: Elsevier – Campus: 2011
MONTGOMERY, D. C., JENNINGS, C. L., KULAHCI, M., Introduction to Time Series Analysis And Forecasting John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. 2ed. 2015.
PASK, F; LAKE, P; YANG, A; TOKOS, H; SADHUKHAN, J. Sustainability indicators for industrial ovens and assessment using Fuzzy set theory and Monte Carlo simulation, Journal of Cleaner Production 2016, http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.10.038
PEREIRA, E. J. S; PINHO, J. T; GALHARDO, M. A. B; MACEDO, W. N. Methodology of risk analysis by Monte Carlo Method applied to power generation with renewable energy Renewable Energy 69 pages 347-355, 2014
SIMÕES, D; RIBEIRO, J. P; GOUVEIA, P. R; SANTOS, J. C. Economical and financial Analysis of aviaries for the integration of broilers under conditions of risk. Ciênc. agrotec., Lavras v. 39, n. 3, p. 240-247, June 2015
STAUB, L., DE MORAES, M. D. G., DOS SANTOS, M. G., KOMIYAMA, C. M., GONÇALVES, N. S., JUNIOR, R. B. F., & ROQUE, F. A. Ambiência interna e externa em galpão de frangos de corte nas diferentes épocas do ano e fases de criação. Nativa, 4(3), pages 128-133. 2016.
USDA – United States Department of Agriculture. BRAZIL: Poultry and Products Annual Annual Poultry Report, USDA, 2016.
USDA – United States Department of Agriculture. Livestock and Poultry: Word Markets and Trade. Production and Trade of All Meats to Expand in 2016, USDA, oct 2015.
WANG, C-J; KAO, M. Y. Optimal Search for Parameters in Monte Carlo Simulation for Derivative Pricing, European Journal of Operational Research, 2015
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Publicado
2017-11-30
Edição
Seção
Artigos
