Evaluación económica de estrategias de selección de sementales Holstein para hatos en Italia, México, Holanda y Estados Unidos utilizando simulación estocástica

Se evaluaron estrategias de selección de sementales mediante simulación estocástica de hatos de bovinos productores de leche, utilizando parámetros genéticos, económicos y de manejo, para la producción de leche, grasa y proteína en Italia, Holanda y Estados Unidos, y para producción de leche en México, con periodos de inversión de diez y 20 años. Se usaron entre uno y 20 sementales evaluados por progenie y pedigrí, disponibles comercialmente de las compañías de inseminación artificial (IA) de Estados Unidos en enero de 1996 y las tendencias genéticas de la población para seleccionar toros con base en el beneficio económico esperado cada año. También se evaluó el uso de 20 sementales jóvenes para prueba de progenie, elegidos aleatoriamente, con bajo costo de semen. Se obtuvo el beneficio promedio, el límite de confianza inferior del 95% del beneficio (LIC95) y la utilidad (beneficio –0.06 × varianza del beneficio), con base en 1000 réplicas. Las simulaciones que usaron un semental por año dieron siempre el máximo beneficio promedio. El número de sementales necesarios para obtener los máximos valores de LIC95 fue menor en países con mayores beneficios y para un horizonte de inversión de 20 años. Para utilidad, el número de sementales que dio respuestas máximas fue de diez a 20 en la mayoría de las situaciones. El uso de sementales seleccionados por progenie por pedigrí fue superior para beneficio y LIC95 al uso de sementales jóvenes escogidos al azar el año 20 en todos los países y tamaños del hato estudiados, pero fue generalmente inferior para utilidad al año diez. El efecto de tamaño del hato en la toma de decisiones óptimas fue pequeño, aunque el LIC95 y sobre todo la utilidad, disminuyeron sustancialmente en hatos de menos de 100 vacas. Un valor de –0.06 multiplicado por la varianza del beneficio en el cálculo de utilidad parece innecesariamente bajo para restringir el riesgo. La selección óptima de sementales para IA en hatos lecheros depende de condiciones económicas y de manejo, además del grado de prevención del riesgo, así como el periodo de la inversión. Por tanto, las estrategias óptimas para la selección de sementales diferirán entre países, e incluso entre productores dentro de un país.

Stochastically simulated dairy herds with genetic, economic and managerial parameters for milk, fat and protein production in Italy, The Netherlands and the United States, and for milk yield in Mexico for investment horizons of 10 and 20 years were used to evaluate sire selection strategies. One to twenty progeny and pedigree-evaluated sires that were commercially available from US AI units in january of 1996, and genetic trends, were used as a basis for selection on expected profit each year. The use of 20 randomly chosen young testing sires with low semen cost was also evaluated. Average profit, lower 95% confidence limit of profit (LCL95), and utility (profit –0.06 × variance of profit) were obtained on the basis of 1 000 replicates. Simulations using one sire per year always gave the maximum average profit. The number of sires for maximum response for LCL95 were smaller in countries with greater profits and an investment horizon of 20 years. For utility, the number of sires for maximum response tended to be 10 to 20 in most situations. Use of either selected progeny-evaluated, or young selected sires, was superior to use of randomly chosen young sires for profit, and LCL95 for profit, at year 20 in all countries and herd sizes studied, but was generally inferior for utility at year 10. The effect of herd size on optimum decisions was small, although LCL95, and, especially, utility were substantially lower for herds of less than 100 cows. A value of –0.06 times the variance of profit in the calculation of utility seems unnecessarily low for restraining risk. Optimum selection of dairy sires for AI depend on economic and managerial conditions and on the degree of risk aversion, as well as the investment horizon. Hence, optimum strategies for sire selection will differ among countries and even among producers within a country.

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Resumen

Inglés Stochastically simulated dairy herds with genetic, economic and managerial parameters for milk, fat and protein production in Italy, The Netherlands and the United States, and for milk yield in Mexico for investment horizons of 10 and 20 years were used to evaluate sire selection strategies. One to twenty progeny and pedigree-evaluated sires that were commercially available from US AI units in january of 1996, and genetic trends, were used as a basis for selection on expected profit each year. The use of 20 randomly chosen young testing sires with low semen cost was also evaluated. Average profit, lower 95% confidence limit of profit (LCL95), and utility (profit –0.06 × variance of profit) were obtained on the basis of 1 000 replicates. Simulations using one sire per year always gave the maximum average profit. The number of sires for maximum response for LCL95 were smaller in countries with greater profits and an investment horizon of 20 years. For utility, the number of sires for maximum response tended to be 10 to 20 in most situations. Use of either selected progeny-evaluated, or young selected sires, was superior to use of randomly chosen young sires for profit, and LCL95 for profit, at year 20 in all countries and herd sizes studied, but was generally inferior for utility at year 10. The effect of herd size on optimum decisions was small, although LCL95, and, especially, utility were substantially lower for herds of less than 100 cows. A value of –0.06 times the variance of profit in the calculation of utility seems unnecessarily low for restraining risk. Optimum selection of dairy sires for AI depend on economic and managerial conditions and on the degree of risk aversion, as well as the investment horizon. Hence, optimum strategies for sire selection will differ among countries and even among producers within a country.

Español Se evaluaron estrategias de selección de sementales mediante simulación estocástica de hatos de bovinos productores de leche, utilizando parámetros genéticos, económicos y de manejo, para la producción de leche, grasa y proteína en Italia, Holanda y Estados Unidos, y para producción de leche en México, con periodos de inversión de diez y 20 años. Se usaron entre uno y 20 sementales evaluados por progenie y pedigrí, disponibles comercialmente de las compañías de inseminación artificial (IA) de Estados Unidos en enero de 1996 y las tendencias genéticas de la población para seleccionar toros con base en el beneficio económico esperado cada año. También se evaluó el uso de 20 sementales jóvenes para prueba de progenie, elegidos aleatoriamente, con bajo costo de semen. Se obtuvo el beneficio promedio, el límite de confianza inferior del 95% del beneficio (LIC95) y la utilidad (beneficio –0.06 × varianza del beneficio), con base en 1000 réplicas. Las simulaciones que usaron un semental por año dieron siempre el máximo beneficio promedio. El número de sementales necesarios para obtener los máximos valores de LIC95 fue menor en países con mayores beneficios y para un horizonte de inversión de 20 años. Para utilidad, el número de sementales que dio respuestas máximas fue de diez a 20 en la mayoría de las situaciones. El uso de sementales seleccionados por progenie por pedigrí fue superior para beneficio y LIC95 al uso de sementales jóvenes escogidos al azar el año 20 en todos los países y tamaños del hato estudiados, pero fue generalmente inferior para utilidad al año diez. El efecto de tamaño del hato en la toma de decisiones óptimas fue pequeño, aunque el LIC95 y sobre todo la utilidad, disminuyeron sustancialmente en hatos de menos de 100 vacas. Un valor de –0.06 multiplicado por la varianza del beneficio en el cálculo de utilidad parece innecesariamente bajo para restringir el riesgo. La selección óptima de sementales para IA en hatos lecheros depende de condiciones económicas y de manejo, además del grado de prevención del riesgo, así como el periodo de la inversión. Por tanto, las estrategias óptimas para la selección de sementales diferirán entre países, e incluso entre productores dentro de un país.