Análisis integral del sistema logístico automotriz de México€¦ · Vertebrar Confidential Análisis integral del sistema logístico automotriz de México Dr. Octavio Carranza

Vertebrar Confidential

Análisis integral del sistema

logístico automotriz de México

Dr. Octavio Carranza

Managing Director

27/03/2018

Asociación Mexicana de

Distribuidores de Automotores


Análisis de la Demanda

Asociación Mexicana de

Distribuidores de Automotores

27/03/2018 2

27/03/2018 Vertebrar Confidential 3

Subproyectos de Demanda



Estados Unidos

Los datos utilizados para la predicción de la demanda fueron

obtenidos de las siguientes fuentes:

• Federal Reserve Bank of St. Louis

• United States Census Bureau

• The World Bank

• United Nations

• International Monetary Fund

• Organization for Economic Cooperation and Development


México

Los datos utilizados para la predicción de la demanda fueron

obtenidos de las siguientes fuentes:

• Asociación Mexicana de la Industria Automotriz

• Federal Reserve Bank of St. Louis

• The World Bank


• Instituto Nacional de Estadística y Geografía


Canadá

• Statistics Canada


• The World Bank

• Federal Reserve Bank of Saint Louis


Alemania


• All Island Research Observatory

• OCDE

• Deutsche Bundesbank


Brasil

• Instituto Brasileiro de Geografía e Estatística

• Banco Central do Brasil


• Gobernación de Brasil

• FMI


Colombia

• Departamento Administrativo Nacional de Estadística


• Banco de la República: Banco Central de Colombia

• FMI


China, Argentina, Chile, Perú y

Puerto Rico

• Por falta de datos, o debido a que los datos no son creíbles, no

se pudo llevar a cabo un análisis econométrico de estos países.

• Sin embargo, se presentan perspectivas económicas a cerca de

ellos.

• Adicionalmente, estos 5 países combinados son equivalentes a

el 3.3% de las exportaciones de México.



Conceptos clave

• ARIMA

– Quiere decir Modelo Autorregresivo Integrado de Promedio Móvil.

– Utiliza datos pasados para hacer predicciones futuras de alguna

variable.

– Es decir, la variable se explica a sí misma.

• Hipótesis nula

– Hipótesis estadística planteada, y luego rechazada (o no rechazada) a

través de una prueba estadística.


• Estacionalidad: un proceso de una variable en el que parámetros como la media y varianza no varían significativamente a lo largo de la muestra.

• Unit root test: Prueba estadística utilizada para determinar si una variable es estacionaria. Se toma la hipótesis nula de que la variable es estacionaria, y según el resultado de la prueba se rechaza o no se rechaza la hipótesis nula.

• Significancia estadística: Se dice que un resultado es significativamente estadístico cuando es improbable (menor al 10%, 5% y 1%) que haya sido seleccionado al azar.

• F-test: Prueba de múltiples hipótesis nulas para verificar que el modelo en conjunto sea significativamente estadístico.


Demanda y sus componentes


Países considerados

Se consideraron los 10 países a los que más coches exporta México, al igual

que el mercado interno mexicano. Esto con el objetivo para realizar la

evaluación de la demanda por país y finalmente el agregado.

1. Estados Unidos

2. Canadá

3. Alemania

4. Brasil

5. China

6. Colombia

7. Perú

8. Argentina

9. Chile

10. Puerto Rico


The Observatory of Economic Complexity


Estados Unidos

Variables Consideradas


Variables consideradas

– Se consideraron 17 variables distintas, y a través de la prueba Unit Root test se determinó si son estacionarias.

• Venta de vehículos (dependiente)

• Préstamo promedio automovilístico

• Confianza del consumidor

• IPC general

• IPC vehículos nuevos

• IPC gasolinas

• Crecimiento PIB

• PIB real

• Índice de Gini

• Inflación de vehículos nuevos

• Tasa de interés en préstamos de

automóviles

• Mediana de ingreso del hogar

• Mediana de salarios reales

• Robo de automóviles por cada 100,000

habitantes

• Tasa de desempleo

• USD:EUR

• USD:JPY

• USD:MXN


Variables Finales

• IPC general

• PIB a precios de mercado

• Tasa de interés sobre

créditos automotrices

• Robo por cada 100,000

habitantes



• Inflación de vehículos

nuevos

• Préstamo promedio

automotriz

• Salarios medianos reales.

Las variables estacionarias no fueron modificadas.

Las variables no estacionarias fueron normalizadas a

través de diferencias logarítmicas, con el fin de hacer

inferencias estadísticas de manera más precisa.

Variables


USD:MXN

•

•

•

•

•

•

•

•

•


México




– Se consideraron 16 variables distintas:


• Cartera total

• Cartera Vencida

• Cartera Vigente

• Crédito total otorgado

• Precio de la gasolina Premium

• Precio de la gasolina magna

• PIB real


• Inflación de vehículos nuevos

• Índice de salarios reales

• Mediana de ingreso del hogar

• Parque vehicular


• MXN:EUR

• MXN:USD


Variables Finales

• MXN:USD

• MXN:EUR

• Precio magna

• Crédito total

• Índice de salarios



• Parque vehicular





Variables


MXN:EUR

MXN:USD

MXN:EUR

•

•

•

•

•

•

•

•





Canadá







• IPC general


• IPC gasolinas

• PIB real


automóviles

• Ingreso Real promedio


habitantes


• CAD:EUR

• CAD:USD


Variables Finales

• PIB REAL

• CAD:USD




• IPC general

Algunas variables estacionarias fueron normalizadas a


inferencias estadísticas de manera mas precisa. Esto

no se hizo si no se encontró crecimiento exponencial o

si hay tasas negativas en algún momento

Variables

Variables No Estacionarias

• IPC general


• IPC gasolinas

• PIB real


automóviles


habitantes

• CAD:USD

• CAD:EUR


Variables Estacionarias




Eliminación de Variables

Una vez ordenadas según su

estacionalidad, se eliminaron por

los siguientes criterios:

1. Según su significancia

estadística, de menor a

mayor.

2. Según su impacto en el

modelo, verificado a

través de la prueba de F.


resto de las variables.





si hay tasas negativas en algún momento

PIB REAL

CAD:USD

•

•

•

•

•

•


Las variables estacionarias no fueron modificadas



Alemania





• Inflación


• IPC gasolinas

• Crecimiento de población

• Población en edad de trabajar

• Población total

• PIB per cápita

• PIB real


• Salario real


• EUR:USD


El caso de Alemania fue un caso singular, ya que

aunque hubo abundancia de datos, no parecía haber

relación de estos con la demanda automotriz: Ventas de vehículos nuevos Alemania

Salarios reales

1600000

1400000

1200000

1000000

800000

600000

400000

200000

0

46000

44000

42000

40000

38000

36000

34000

año año

Tasa de desempleo

12

10

8

6

4

2

0

50000

45000

40000

35000

30000

25000

20000

15000

10000

5000

0

PIB per capita

año año


Porc

enta

je

unid

ad

es

ven

did

as

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

Dóla

res

Am

eri

can

os

Eu

ros


Brasil







• IPC general

• Indicador de nivel de actividad

económica

• IPC gasolinas

• PIB real

• Tasa de interés

• Índice de Comercio


habitantes


• BRL:EUR

• BRL:USD

• Índice de comercio


Variables Finales



• Índice de actividad económica

• Índice de actividad comercial

• Real vs Euro

• Real vs Dólar Americano





si hay tasas negativas en algún momento.

Variables


• IPC general

• IPC gasolinas

• PIB real



habitantes

• BRL:USD

• BRL:EUR


• Índice de comercio




• Indicador de nivel de actividad

económica







mayor.











Variables Finales





• Real vs Euro






Colombia







• Inflación general

• Índice mensual de actividad

económica

• PIB real


habitantes


• COP:EUR

• COP:USD


Variables Finales

• Peso colombiano vs Dólar

americano

• Peso colombiano vs Euro

• Inflación

• PIB a precios del 2005


económica







Variables


• Inflación

• PIB real

• COP:USD

• COP:EUR





• Índice mensual de actividad económica


habitantes








mayor.











Variables Finales

• Peso colombiano vs Dólar

americano


• Inflación



económica



Predicción de variables

Una vez determinadas las variables finales, estas

tenían que ser predichas a futuro, para que podamos

utilizarlas en el modelo lineal.

Esto fue hecho a través del método ARIMA descrito

anteriormente.

Se corrieron 25 modelos ARIMA diferentes para cada

variable, y se tomó un promedio ponderado de los

resultados de estos modelos como el resultado final.


Uso del modelo

• Ya que se tenían las variables predichas, estas fueron

sustituidas en el modelo (es decir, multiplicadas por su

coeficiente y sumadas).

• Este procedimiento nos da como resultado la demanda

esperada para cada periodo, en este caso, para cada año.

• Los resultados obtenidos fueron utilizados para predecir las

ventas automotrices a el 2025.

Estados Unidos

Resultados del modelo, incluyendo el coeficiente de cada variable.

Índice de precios al consumidor

PIB a precios de 2015

Tasa de interés promedio de créditos automotrices

• La sensibilidad de la demanda

automotriz en Estados Unidos se ve reflejada por el coeficiente de cada variable, en este caso el número superior (el número inferior entre paréntesis es la desviación estándar de

Robo de automóviles por cada 100,000 personas •

Confianza del consumidor

Monto del crédito promedio automotriz

Salario mediano real

Tasa de desempleo

Inflación de vehículos nuevos

Un término constante, que es indispensable para evitar pasar por el origen, donde todas las variables tendrían que ser 0 al mismo tiempo, cosa que es imposible.

la variable). Por ejemplo, si la confianza del consumidor aumentara en 1 punto, la demanda vehicular aumentaría en 6,788,939 unidades

•

•

•

•

•

•

•

•

•

•


La gráfica representa los

datos actuales graficados

contra los datos estimados

por el modelo: Los datos

rojo son datos actuales, y

los verdes son los datos

estimados.


México

• Índice de salarios reales

• Crédito total otorgado

• Tipo de cambio: USD:MXN

• Tipo de cambio EUR:MXN

• Coches en circulación

• Precio de la magna



Resultados del modelo,

incluyendo el coeficiente

de cada variable (la

sensibilidad de la venta

de vehículos frente el

cambio de una variable)









estimados

Un

idad

es


Canadá


• PIB Real


• Índice de precios al consumidor

general


• Dólar canadiense vs Dólar

Americano

• Índice de precios al consumidor

de vehículos nuevos








estimados

Un

idad

es


Alemania


1600000

1400000

1200000

1000000

800000

600000

400000

200000

0

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

año

La venta de vehículos nuevos en Alemania es estacionaria, y dada la poca

relación con las variables consideradas, decidimos hacer una regresión tipo

ARIMA

unid

ad

es

ven

did

as


Brasil






• Real vs Euro









estimados.

Un

idad

es


Colombia


• Peso colombiano vs Dólar americano


• Inflación


• Índice mensual de actividad económica








estimados.

Un

idad

es



Metodología

Una vez obtenido el modelo a utilizar, se predijeron

las variables independientes a través del método

ARIMA.

Los resultados obtenidos fueron utilizados para

predecir las ventas automotrices a el 2025.

Modelo lineal por mínimos cuadrados


Estados Unidos

Predicciones de Venta


Predicción de mínimos cuadrados

En esta gráfica se predicen

las ventas en Estados

Unidos hasta el 2025 (línea

verde), se comparan con las

ventas reales (línea roja) y

la varianza es el área

alrededor de la gráfica.


Consideraciones adicionales

Aunque se prevé que las ventas en Estados Unidos

no disminuyan drásticamente, la producción de los

camiones ligeros de Fiat Chrysler, “Sierra”,

“Cheyenne”, y “Silverado” se moverán de Silao a

Michigan, lo que representa 300,000 unidades menos

que serán producidas y exportadas a Estados Unidos.


México





las ventas en México hasta

el 2025 (línea verde), y la

desviación estándar (el área

alrededor de la curva).

Composición de ventas

domésticas e importadas

120%

100%

80%

60%

40%

20%

0%

Ventas en México

Ventas

Año Domésticos Importados

1988 339,132 100% 0 0%

1989 426,507 100% 0 0%

1990 519,463 99% 3,649 1%

1991 601,065 98% 9,421 2%

1992 646,307 99% 8,483 1%

1993 569,920 98% 9,235 2%

1994 524,500 88% 68,792 12%

1995 191,029 84% 35,516 16%

1996 245,140 75% 80,225 25%

1997 346,527 72% 135,711 28%

1998 447,920 70% 196,206 30%

1999 421,595 63% 245,693 37%

2000 451,108 53% 402,666 47%

2001 445,852 49% 472,982 51%

2002 439,447 45% 538,108 55%

2003 386,799 40% 591,071 60%

2004 415,614 38% 680,182 62%

2005 406,216 36% 725,552 64%

2006 415,293 36% 724,425 64%

2007 400,820 36% 699,046 64%

2008 414,253 40% 611,267 60%

2009 324,213 43% 430,705 57%

2010 374,646 46% 445,760 54%

2011 432,572 48% 473,314 52%

2012 466,108 47% 521,639 53%

2013 520,892 49% 542,471 51%

2014 534,795 47% 600,614 53%

2015 630,935 47% 720,713 53%

2016 628,756 45% 782,349 55%


Se espera que las

importaciones

aumenten

gradualmente hasta

alrededor del 60%, por

lo que la composición

no se modificará en

gran medida. Para

esto utilizamos una

regresión tipo ARIMA.

120%

100%

80%

60%

40%

20%

Ventas en México


0%

Domésticos Importados


Producción en México


Los rojos son los datos

predichos por el modelo,

mientras que los verdes son

los datos reales.


Producción Mensual Estimada

En esta gráfica se predice la

producción de vehículos en

México hasta el 2025 (línea

verde), y la desviación

estándar (el área alrededor

de la curva)


Esta tabla representa la

producción predicha por el

modelo de México, y a la

derecha se encuentra el

porcentaje de crecimiento en

la producción anual.

Año Producción Real Predicción Crecimiento

2007 2022241 1934859.01

2008 2102801 2148625.41 11%

2009 1507527 1741289.83 -19%

2010 2260774 2159176.58 24%

2011 2557550 2507463.66 16%

2012 2884869 2710086.54 8%

2013 2933465 3076078.13 14%

2014 3219786 3290194.81 7%

2015 3399076 3320315.01 1%

2016 3487304.27 5%

2017 3749084.25 8%

2018 3999482.27 7%

2019 4240961.64 6%

2020 4473839.86 5%

2021 4698403.99 5%

2022 4914965.44 5%

2023 5123823.72 4%

2024 5325238.92 4%


Análisis de producción futura

• Se hizo un análisis por cada automotriz, que

comprende el número de plantas, plantas

planeadas, producción por plantas, y plantas

“dudosas”, es decir, las que puedan ser

canceladas.


7000000

Situación de producción

6000000

5000000

4000000

3000000

2000000

1000000

Estados 77%

Unidos

Canadá

9%

Alemania 2.9%

Colombia 1.7%

Brasil 1.6%

Argentina 1.4%

Chile 0.7%

China 0.5%

Puerto Rico 0.4%

Perú 0.3%

The Observatory of Economic Complexity

0

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024


Producción total predicha Capacidad instalada Vehículos hechos en México a vender en México Vehículos hechos en México para exportación


Worst Case Scenario


Escenario:

• Se propone que México se salga de NAFTA

• Esto lleva a México a una crisis económica

• Se analizó el caso supuesto por medio de una

devaluación del peso (27 MXN por cada USD),

acompañado de una pérdida en confianza del

consumidor (70 puntos)


• La línea verde son los datos predichos

• El caso propuesto toma lugar en el 2017

• De inmediato se observa una caída de

20,000 unidades vendidas, con una

recuperación lenta

• Se alcanza un nivel de ventas similar al

del 2016 hasta el 2022

• Aún así, México sigue siendo

competitivo, por lo que los niveles de

exportación de vehículos nuevos no se

ven afectados

Mil

es

de v

en

tas

• Los datos de la izquierda son de un estimado de Bloomberg.

• Sin NAFTA, el impuesto máximo a bienes industriales según la regulación

de la Organización Mundial del Comercio de los Estados Unidos a

México sería del 7%, no del 20% o 35% como lo propone Trump.

• Asimismo, una devaluación del peso haría a la industria Mexicana todavía

más competitiva, por lo que aumentaría los ahorros de producir en

México.

• Dadas estas condiciones, en el peor escenario el mercado interno se

encuentra en problemas, sin embargo, el mercado de exportación podría

verse beneficiado.



Canadá





las ventas en Canadá hasta

el 2025 (línea verde), se

comparan con las ventas

reales (línea roja) y la

varianza es el área

alrededor de la gráfica.


Alemania



Predicción tipo ARIMA


las ventas en Alemania

hasta el 2025 (línea verde),

y la desviación estándar es

el área alrededor de la

gráfica.


Brasil





las ventas en Estados

Unidos hasta el 2025 (línea

verde), se comparan con las

ventas reales (línea roja) y

la desviación estándar es el

área alrededor de la gráfica.


Colombia




las ventas en Colombia

hasta el 2025 (línea verde),

se comparan con las ventas

reales (línea roja) y la

desviación estándar es el

área alrededor de la gráfica.

Agregado de ventas

Año

Ventas en Brasil

Ventas en Canada

Ventas en Colombia

Ventas en Alemania

Ventas en Estados Unidos

Ventas en México

Total

2014

2,885,446.69

1,820,934.46

312,998.09

3,036,773.00

15,562,200.06

1,137,685.83

24,756,038.13

2015

2,109,894.98

1,920,453.56

151,687.45

3,083,624.49

16,815,193.81

1,307,454.05

25,388,308.34

2016

1,828,811.00

1,953,394.03

229,345.44

3,083,533.78

16,030,637.93

1,386,870.96

24,512,593.13

2017.00

1,832,895.20

2,007,395.99

319,034.07

3,083,494.11

15,835,367.03

1,394,189.14

24,472,375.54

2018.00

1,830,609.80

2,016,690.98

335,799.00

3,083,477.56

15,590,163.83

1,399,485.23

24,256,226.39

2019

1,830,614.76

2,035,145.40

352,670.78

3,083,470.20

15,414,771.58

1,403,805.81

24,120,478.54

2020

1,828,885.54

2,048,356.62

369,274.06

3,083,465.72

15,294,939.74

1,407,367.69

24,032,289.36

2021

1,829,218.87

2,062,234.61

385,650.85

3,083,461.45

15,331,986.51

1,410,315.43

24,102,867.72

2022

1,827,857.96

2,076,937.59

401,946.86

3,083,456.39

15,459,316.72

1,412,773.93

24,262,289.43

2023

1,828,360.43

2,090,875.72

418,061.69

3,083,450.25

15,627,363.00

1,414,847.26

24,462,958.35

2024

1,827,249.43

2,102,137.25

433,989.45

3,083,443.05

15,738,058.66

1,416,616.30

24,601,494.13

2025

1,882,066.91

2,110,653.90

450,524.03

3,083,434.05

15,753,833.04

1,419,000.00

24,699,511.93

Argentina


Crisis económica

• Argentina se encuentra en una de sus peores crisis

económicas

• Inflación alrededor del 45%

• Contracción del PIB del 1.64%

• Mayor número de desempleados en 10 años, tal

como el menor salario real en 10 años


Perspectivas económicas

• Se espera una recuperación lenta, las cifras

optimistas esperan que el PIB argentino aumente

entre 05 y 1% en el 2017

• La inflación seguirá siendo alta, pero menor a lo

experimentado en el 2016.

• El apreciamiento del dólar y el respectivo

debilitamiento del peso argentino hacen la

adquisición de vehículos más difícil


Demanda

• Dado esto, la OCDE predice que la demanda

generalizada por bienes aumente por “rebote” en el

2017

• Sin embargo, se espera que la demanda se

estabilice en el 2018 y llegue a niveles casi de

estancamiento.

• Esperamos que en el 2017 se recupere a cerca de

57,000 unidades vendidas, y crezca muy

lentamente en años posteriores


Fuentes

OECD: Argentina – Economic Forecast Summary

FMI – Economic Developements

World Bank - Global Economic Perspectives


China


El porcentaje de

importaciones mexicanas de

vehículos a China como

porcentaje de todos los

vehículos importados se

estabiliza alrededor del 3

porciento.

Los vehículos importados en

China han disminuido por un

fuerte crecimiento en el

mercado doméstico, al igual

que armadoras construyendo

sus propias fábricas en

China.


Dadas estas razones, esperamos que la

exportación de México a China no se

modifique mucho, y se mantenga

alrededor de 12,000 unidades

Chile



• Chile ha experimentado un crecimiento económico

lento

• Aún con la apreciación del Dólar, ha logrado

mantener una inflación mínima

• La OCDE estima que la inversión se mantenga en

un nivel sub-óptimo


Crecimiento

• Una tasa de interés del 3.5% busca fortalecer la

inversión y el crecimiento sostenido a largo plazo

• Pronósticos de la OCDE y del FMI esperan que el

crecimiento en Chile sea estable por los siguientes

3 años

• Dado esto, se puede esperar que la demanda

automotriz aumente de manera estable, similar a

como ha estado aumentando a una tasa cercana a

el 5% por los siguientes años

Fuentes

OECD: Chile - Economic forecast summary

World Bank – Global Economic Perspectives

World Bank – Chile Data


Perú



• Perú ha tenido crecimiento económico sostenido

en los últimos años, que el Banco Mundial espera

se mantenga arriba del 3% por lo menos hasta el

2020.

• La pobreza moderada ha bajado del 40% en el

2004 a el 20% en el 2014


• Esto ha llevado a un aumento acelerado en el

consumo de todo tipo de bienes dentro de Perú

• Esto combinado con un decremento en la

producción industrial Brasileña, hace que las

perspectivas de importación de vehículos nuevos

desde México sean positivas


Fuentes

World Bank – Global Economic Prospects

World Bank – Peru Data

IMF – Peru, Seizing Opportunities in a Changing

Global Economy


Puerto Rico


Perspectivas Económicas

• Puerto Rico es un país rico con poco crecimiento

económico.

• Se encuentra relativamente estancado en varios de

sus indicadores macroeconómicos, y predicciones

del Banco Mundial no ven gran cambio.

• Dado esto, no esperamos gran cambio en la

demanda vehicular de Puerto Rico.


Fuentes

• The World Bank – Global Economic Prospects

• The World Bank – Puerto Rico Data

• Trading Economics – Puerto Rico Forecast

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