Índice de seguridad alimentaria

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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA 
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES 
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES 
INSTITUTO DE ESTADÍSTICA APLICADA Y COMPUTACIÓN 
DOCTORADO DE ESTADÍSTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
EL ÍNDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR 
MACRONUTRIENTES 
 
Tesis presentada como requisito parcial para 
optar al grado de Doctora en Estadística 
 
 
 
 
 
 
 Autora: Milena Agostinelli 
 Tutor: Dr. Arnaldo Goitía 
 
 
 
 
 
Mérida, Noviembre de 2007 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AGRADECIMIENTOS 
 
 
 
 
 
 
 
Al Doctor Arnaldo Goitía, tutor de esta Tesis Doctoral, por confiar en mi 
desempeño 
 
A mi esposo, el Doctor Francisco Belandria, su amor y constancia siempre 
presentes 
 
A mi hijo, Roberto Quintana Agostinelli, su aporte y acompañamiento 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
En honor a la memoria de mi madre 
Irma Merciaro de Agostinelli 
 
 
 
 
 
 
 
Índice general
Índice de Figuras VI
Índice de Tablas VII
Resumen IX
Introducción XI
1. EL PROBLEMA 1
1.1. Planteamiento del Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2. MARCO TEÓRICO 7
2.1. Antecedentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Bases Teóricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3. METODOLOGÍA 17
3.1. Componente Alimentario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.1.1. Adecuación Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . . . . . . 17
3.1.2. Índice de Adecuación por Distancia del Óptimo . . . . . . . . . 19
3.2. Componente Económico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.1. Adecuación Económica Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.2.2. Índice de Adecuación Económica . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
i
II ÍNDICE GENERAL
3.3. Índice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . . . . . 23
4. DESARROLLO ESTADÍSTICO 25
4.1. Función de Distribución de una Variable Aleatoria . . . . . . . . . . . . 26
4.2. Distribución del Cociente de Variables Lognormales . . . . . . . . . . . 28
4.3. Distribución Lambda Generalizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.4. Estimación de Variables Latentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.5. Histogramas, Kernel, Series Ortogonales . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.5.1. Histogramas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.5.2. Estimación Kernel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.5.3. Estimación con Series Ortogonales . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.6. Transformada Wavelets: Algo de Historia . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.6.1. Wavelets: Una Breve Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.6.2. Análisis Multirresolución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.6.3. Representación Wavelet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.6.4. Histogramas basados en las funciones de Haar . . . . . . . . . . 49
4.6.5. Estimación de densidades utilizando Wavelets Suaves . . . . . . 50
4.6.6. Aproximación Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.6.7. Aproximación No–Lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5. RESULTADOS 61
5.1. Componente Alimentario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.1.1. Adecuación Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
5.1.2. Adecuación Alimentaria utilizando Distribución Lognormal . . . 62
5.1.3. Adecuación Alimentaria utilizando Distribución Lambda Gene-
ralizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.1.4. Adecuación Alimentaria utilizando Distribución Wavelet . . . . 72
5.1.5. Índice de Adecuación Alimentaria según Distancia del Óptimo . 75
5.2. Componente Económico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
ÍNDICE GENERAL III
5.2.1. Adecuación Económica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.2.2. Estimación de los Precios de las Kilocaloŕıas . . . . . . . . . . . 77
5.2.3. Cálculo del Gasto Requerido en Enerǵıa Alimentaria . . . . . . 78
5.2.4. Índice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes . . . . . . 80
6. CONCLUSIONES Y EXTENSIONES 83
6.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
6.2. Extensiones del Estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
BIBLIOGRAFÍA 87
ANEXOS 95
A. Disponibilidad kcal/per capita/d́ıa Año 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . 97
B. Requerimientos kcal/per capita/d́ıa Año 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . 105
C. Adecuaciones por Macronutriente kcal/per capita/d́ıa Año 2003 . . . . . 113
D. Índices de Adecuación Alimentaria por Macronutrientes Año 2003 . . . . 121
E. Clasificación de los Páıses según Adecuación en Enerǵıa Alimentaria por
Macronutrientes e Índice de Adecuación Alimen taria Año 2003 . . . . 129
F. Composición Nutricional y Precios de los Alimentos que conforman la
Canasta Normativa Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
G. Matriz Nacional Boĺıvares Kilocaloŕıas Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . 141
H. Requerimientos Nutricionales en Enerǵıa Alimentaria y Macronutrientes
Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
I. Función Percentil de la Adecuación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
IV ÍNDICE GENERAL
Índice de figuras
4.1. Función de Distribución del Cociente de dos Lognormales . . . 31
4.2. Función de Densidad del Cociente de dos Lognormales . . . . . 31
4.3. Prueba Anderson-Darling Máxima Verosimilitud . . . . . . . . . 32
4.4. Prueba Anderson-Darling Mı́nimos Cuadrados . . . . . . . . . . 32
4.5. Ejemplos de wavelets Haar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.6. Una función y tres aproximaciones de menor a mayor resolución 45
5.1. Función de Densidad Adecuación de Enerǵıa
ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.2. Función de Densidad Adecuación de Protéınas Animal
ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.3. Función de Densidad Adecuación de Protéınas Vegetal
ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.4. Función de Densidad Adecuación de Grasas
ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
5.5. Función de Densidad Adecuación de Carbohidratos
ajustada por DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.6. Distribución de Adecuación de Enerǵıa
Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.7. Distribución de Adecuación de Protéınas Animal
Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
v
VI ÍNDICE DE FIGURAS
5.8. Distribución de Adecuación de Protéınas Vegetal
Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.9. Distribución de Adecuación de Grasa Observada
versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.10. Distribución de Adecuación de Carbohidratos
Observada versus ajuste DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.11. Estimación wavelet de la función de densidad para la Adecua-
ción en Enerǵıa Alimentaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.12. Estimación wavelet de la función de densidad para la Adecua-
ción en Protéınas Animal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.13. Estimación wavelet de la función de densidad para la Adecua-
ción en Protéınas Vegetal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.14. Estimación wavelet de la función de densidad para la Adecua-ción en Grasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.15. Estimación wavelet de la función de densidad para la Adecua-
ción en Carbohidratos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
Índice de tablas
5.1. Clasificación de los páıses por Macronutrientes . . . . . . . . . . 63
5.2. Estimaciones de los parámetros α por el método de los momentos 65
5.3. Estimaciones de los parámetros λ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5.4. Clasificación de los páıses por Macronutrientes
Observados versus Estimación DLG . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.5. Clasificación de los páıses por Macronutrientes
Observados versus Estimación Wavelet . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.6. Adecuación e Índice de Adecuación Económica para familias
con salario mı́nimo Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.7. Cálculo del ISAM por promedio y producto de los Índices Ali-
mentario y Económico Venezuela 2003 . . . . . . . . . . . . . . . 80
vii
VIII ÍNDICE DE TABLAS
Resumen
EL ÍNDICE DE SEGURIDAD ALIMENTARIA POR
MACRONUTRIENTES
Milena Agostinelli
Se diseña, construye y desarrolla estad́ısticamente un Índice de Seguridad Alimenta-
ria por Macronutrientes (ISAM), que permite evaluar probabiĺısticamente la capacidad
alimentaria y económica que tienen los páıses para garantizarle a sus habitantes, uno
de los derechos humanos mas apremiantes, la Seguridad Alimentaria. Se crea un ı́ndi-
ce para el componente alimentario y uno para el económico. Se consideran métodos
paramétricos y no paramétricos para definir el modelo probabiĺıstico de la adecuación
alimentaria y la económica. Se configura un Modelo Econométrico para la estimación
de los precios latentes de los macronutrientes presentes en cada alimento. Estas estima-
ciones permiten cuantificar el Gasto Requerido en Enerǵıa Alimentaria por Macronu-
trientes, utilizado para calcular, junto con la disponibilidad económica, la adecuación
económica alimentaria. La conformación de los Índices Alimentario y Económico dan
origen al ISAM. Con la construcción del ISAM, estad́ısticamente bien sustentado, se
quiere hacer una contribución al amplio espectro de mediciones de la Seguridad Alimen-
taria, ofreciendo una medida poderosa en el diagnóstico de posibles escenarios, quizás
subyacentes, pero determinantes de la situación alimentaria propia de cada páıs. Se
hace hincapié en el uso de mediciones que han sido conformadas cient́ıficamente y cu-
yo análisis y caracterización estad́ıstica dan rigurosidad al ı́ndice y confiabilidad a la
aplicación del mismo.
ix
X Resumen
Palabras Claves:
Índice de Seguridad Alimentaria, Macronutrientes, Estimación de la función de
Densidad, Cociente de Variables Lognormales, Función Lambda Generalizada, Wavelet,
Estimación de Precios Latentes.
Introducción
Se analiza un fenómeno social que muestra sus estragos en los diversos estratos de la
población del planeta para establecer apuntadores que orienten sabiamente a quienes,
estando preocupados, quieran ser efectivos en su apreciación. Esta investigación quiere
nutrirse de la observación de los datos que “describen” las condiciones de nutrición
del ser humano y desarrollar un indicador que surgido de las finas elucubraciones y
sustentos que es posible extraer de la pura ciencia, en este caso de la ciencia estad́ısti-
ca, permita analizar y ofrecer luz para entender tan enmarañada realidad. Estamos
trabajando con el conocimiento y el conocimiento es universal. Es la unión de la teoŕıa
y la praxis lo que hace fruct́ıfera la búsqueda y prometedores los descubrimientos.
¿De qué serviŕıa una teoŕıa si no tiene aplicación? ¿De qué serviŕıan unos datos si no
podemos extraer lo que contienen?
No hay nada de trivial en tratar de expandir la forma de percibir, cuantificar y
analizar lo que el ser humano necesita para tener acceso f́ısico y económico a suficientes
alimentos a fin de llevar una vida activa y sana. Este estudio establece bases técnico-
estad́ısticas inéditas que permiten medir o indicar que hay de útil y que hay de falso en
un enfoque que a pesar de los ingentes recursos dedicados a resolver los problemas de
alimentación en el planeta, tenga que conformarse con observar una multitud de obesos
en los páıses más favorecidos y una multitud de hambrientos donde nada parece poder
paliar su condición.
Se habla de Seguridad Alimentaria cuando todas las personas tienen en todo mo-
mento acceso f́ısico y económico a suficientes alimentos inocuos y nutritivos para sa-
xi
XII Introducción
tisfacer sus necesidades nutricionales y preferencias alimentarias, a fin de llevar una
vida activa y sana (FAO, 2004). El análisis de la seguridad alimentaria, en términos
solamente del consumo de caloŕıas, aunque tiene una larga trayectoria, no ha probado
ser eficiente ni consistente cuando se quiere diagnosticar la condición alimentaria de
un páıs, menos aún cuando se quiere comparar páıses. Al analizar sólo en términos de
caloŕıas, se obvian o se desconocen las ponderaciones de cada uno de los macronutrien-
tes que conforman el valor calórico total, lo cual surge del hecho de que una caloŕıa
de protéınas animal es nutricionalmente diferente a una caloŕıa de protéınas vegetal
o una caloŕıa de grasa o de carbohidrato. Se ha intentado resolver esta situación al
contrastar las disponibilidades con los requerimientos calóricos, pero el problema de
fondo subsiste. Se necesita un análisis de seguridad alimentaria donde expĺıcitamente
se tomen en cuenta cada uno de los macronutrientes mencionados.
La presente investigación aborda este problema desde sus mismas ráıces y proyecta
el análisis en direcciones antes no tratadas sistemáticamente. Una vez diseñados indi-
cadores que permitan determinar la probabilidad de que el páıs tenga una adecuada
disponibilidad de recursos alimentarios para tener un estado nutricional satisfactorio, se
pasa a cuantificar económicamente los requerimientos calóricos valorados en sus com-
ponentes. Por último, mediante la idónea conjugación de los indicadores alimentarios
con los económicos, se llega a una medida única de la capacidad del páıs para proveer
a sus ciudadanos acceso f́ısico y económico a suficientes alimentos inocuos y nutritivos
para satisfacer sus necesidades nutricionales.
El plan de la presente investigación es como sigue: El Caṕıtulo 1 hace referencia
al problema de los Índices de Seguridad Alimentaria y se plantean los objetivos del
estudio. El Caṕıtulo 2 presenta una revisión de los antecedentes del estudio, las di-
versas maneras de enfocar la cuantificación de la Seguridad Alimentaria y las bases
teóricas que sustentan la metodoloǵıa propuesta. El Caṕıtulo 3 especifica los procedi-
mientos a desarrollar para la construcción y cuantificación de los Índices de Adecuación
Alimentaria y Económica, aśı como para el Índice de Seguridad Alimentaria por Macro-
Introducción XIII
nutrientes. El Caṕıtulo 4 está dedicado al desarrollo estad́ıstico que sustenta el Índice
de Adecuación Alimentaria. Se estudia la distribución del cociente de dos variables
Lognormales, se presenta la Distribución Lambda Generalizada y se detalla el uso de
la metodoloǵıa Wavelet. Se desarrolla un Modelo para estimar variables latentes. El
Caṕıtulo 5 presenta los resultados del Componente Alimentario, Económico y del Índi-
ce de Seguridad Alimentaria. Para las adecuaciones, se dan las funciones de densidad
resultantes de la aplicación de la Distribución Lambda Generalizada y los resultados
correspondientes al uso de las Wavelets. También se desarrollan los cálculos para los
Índices de Adecuación Alimentaria por Macronutrientes de 173 páıses y el Índice de
Adecuación Económica e Índice de seguridad Alimentaria por Macronutrientes para
Venezuela. El Caṕıtulo 6 da las conclusiones del estudioy delinea posibilidades para
futuras investigaciones.
XIV Introducción
Caṕıtulo 1
EL PROBLEMA
1.1. Planteamiento del Problema
Tradicionalmente se han utilizado diversos indicadores que permiten explicar y mo-
nitorear la situación alimentaria. Las tres dimensiones fundamentales que la FAO plan-
tea en el estudio de la Seguridad Alimentaria a nivel nacional: Suficiencia, Estabilidad
y Acceso a los alimentos, han sido englobadas por diversos autores bajo el estudio de la
disponibilidad y el acceso para adquirir los alimentos. La disponibilidad se ha medido
en términos de la adecuación entre la disponibilidad de nutrientes y el promedio na-
cional requerido de enerǵıa, considerando solamente el aporte proteico. Para medir la
accesibilidad de los alimentos se reportan: costo de la canasta en relación con el salario
mı́nimo, valor de la canasta en términos de horas de trabajo, porcentaje del ingreso
destinado a la alimentación, identificación de la ĺınea de pobreza y porcentaje de la po-
blación en esta situación, porcentaje del gasto total, ı́ndices de precios al consumidor,
entre otros (Jiménez, 1995).
La FAO como parte de su mandato, ha realizado durante muchos años un segui-
miento de la situación alimentaria en el Mundo, especialmente de la desnutrición, pero
este esfuerzo adquirió particular importancia después de que en la Cumbre Mundial de
la Alimentación, celebrada en Roma en 1996, los páıses asumieron el reto de reducir
1
2 EL PROBLEMA
a la mitad el número de desnutridos, a más tardar en el año 2015 (FAO, 1996). La
reducción del hambre a la mitad también se ha convertido en una parte importante de
los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) (ONU, 2000).
Los organismos nacionales e internacionales, gubernamentales o no, hacen verdade-
ros esfuerzos en lo que pareciese ser una carrera contra el tiempo para cumplir con el
reto establecido. Es por ello que la FAO, la Organización Mundial de la Salud (OMS),
y la Universidad de Naciones Unidas (UNU), entre muchos otros, promueven y facilitan
la implementación de programas y redes de cooperación técnica, a nivel de los páıses,
como es el caso del Programa Especial de Seguridad Alimentaria (PESA), las Redes de
Cooperación Técnica en Sistemas de Vigilancia y Nutricional (SISVAN), la Red Lati-
noamericana de la Tabla de Composición de Alimentos (FAO/LATINFOODS, 2002),
la Red Internacional de Datos de Alimentos (INFOODS), entre otros.
La FAO también auspicia la generación de información sobre alimentación y nu-
trición que incluye los perfiles nutricionales de cada páıs, aśı como la tendencia de las
necesidades nutricionales, la disponibilidad y los suministros de enerǵıa expresados en
las hojas de balance, la elaboración de las Tablas de la Composición de los Alimentos
por páıses, el establecimiento de los requerimientos nutricionales, el consumo de ali-
mentos, la deficiencia en micronutrientes, la determinación de los niveles de pobreza y
salud, la producción agŕıcola, entre otros (FAO, 2002a).
A fin de lograr mayores niveles en la calidad e inocuidad de los alimentos, la FAO
auspicia Instituciones como la Comisión del Codex Alimentarius, la cual promueve
intervenciones orientadas a evitar la exposición del consumidor a agentes qúımicos o
biológicos peligrosos que provoquen una ingestión insuficiente o excesiva de nutrientes,
que obstaculicen su utilización óptima o que provoquen daños a la salud (FAO, 2002b).
El acceso a esta vast́ısima base de información, permite a los investigadores y ha-
cedores de poĺıticas nutricionales y/o económicas, identificar y medir diversos aspectos
relacionados con la situación alimentaria y nutricional a nivel nacional, familiar e indi-
vidual, como primer paso para la elaboración de estrategias encaminadas a solventarla.
1.1 Planteamiento del Problema 3
No se debe perder de vista que de nada sirve que en un páıs exista disponibilidad
de alimentos si estos no son los adecuados. De nada sirve tener los alimentos adecuados
si sólo unos pocos individuos tienen acceso económico a esos bienes. O sea, es necesario
hacer el análisis en términos de la adecuación alimentaria por macronutrienes e incor-
porar el concepto de adecuación económica alimentaria. Para determinar la adecuación
económica alimentaria es necesario conocer los precios de los macronutrientes.
Obviamente, utilizar la información generada por los páıses, que está siendo mo-
nitoreada básicamente por la FAO, presenta la ventaja de que se evitan todas las
dificultades inherentes a la recolección de la información, además de que se produce
bajo una normativa establecida a fin de garantizar homogeneidad en la información, lo
cual permite establecer comparaciones entre páıses. Ciertamente, la accesibilidad y el
uso a todos los registros existentes son, sin lugar a dudas, aspectos determinantes en
la factibilidad de cualquier estudio.
Una condición previa esencial para una acción dirigida y eficaz es que quienes adop-
ten las decisiones sepan dónde están las personas que son vulnerables o que sufren
inseguridad alimentaria, desnutrición o malnutrición.
La información adecuada no es sólo una herramienta para los gobiernos que tienen
la voluntad poĺıtica de combatir el hambre y la malnutrición, sino que también puede
convertirse en una muy poderosa herramienta de apoyo para despertar esa voluntad.
Las medidas por parte de los gobiernos u otros responsables de la formulación de
poĺıticas serán respaldadas mediante el uso de todas las v́ıas disponibles que permitan
determinar quiénes sufren hambre, dónde y por qué.
Esta investigación llena un vaćıo en el campo anaĺıtico de la seguridad alimentaria
al desarrollar conceptual y estad́ısticamente un Índice de Seguridad Alimentaria por
Macronutrientes (ISAM) que permite evaluar la capacidad de un páıs para satisfacer
las necesidades nutricionales de sus habitantes tomando en cuenta no sólo el total
calórico, el cual se discrimina por macronutrientes, sino que incorpora el impacto del
factor económico y su influencia por carencia de capacidad, por desigualdad perversa
4 EL PROBLEMA
en la distribución de la riqueza u otros factores que hacen ineficiente la distribución de
recursos.
Para la construcción del ISAM hará falta analizar expĺıcitamente la adecuación
alimentaria, lo cual llevará al desarrollo del Índice de Adecuación Alimentaria por
macronutrientes (IAA), y la adecuación económica que dará lugar al desarrollo del
Índice de Adecuación Económica (IAE). Será necesario darle contenido práctico a
cada uno de ellos y hacer el desarrollo que permita conclusiones inferenciales. Esta
metodoloǵıa permite no sólo una medida proxy para la cuantificación de la seguridad
alimentaria de los páıses a nivel nacional, sino la posibilidad de evidenciar situaciones
alimentarias particulares que se manifiestan al hacer el análisis separadamente para
cada macronutriente y al estimar los precios de cada uno de ellos. Más adelante se
expondrá en detalle la metodoloǵıa desarrollada y se contrastará a diversos niveles el
carácter práctico y contenido probabiĺıstico de los elementos resultantes.
Parte de la importancia del ISAM radica en el hecho de que incorpora aspectos
inéditos que permiten conformar un ı́ndice de seguridad alimentaria cualitativamente
atractivo, metodológicamente y estad́ısticamente bien sustentado y de fácil aplicación
y cálculo. Algunas de sus cualidades relevantes son:
1. El análisis conjunto de los componentes alimentario y económico.
2. La desagregación del requerimiento calórico considerando el aporte que hacen
todos y cada uno de los macronutrientes (protéınas animal, protéınas vegetal,
grasas y carbohidratos).
3. La conformación de la variable adecuación que combina la disponibilidad con el
requerimiento del componente alimentario y el económico.
4. Laestimación de los precios unitarios de las kilocaloŕıas de los macronutrientes
que contienen los alimentos de consumo masivo, lo cual permite cuantificar el
Gasto Requerido en Enerǵıa Alimentaria (GREAM).
1.2 Objetivos 5
5. La estimación de la función de densidad de la adecuación alimentaria.
6. La clasificación de los páıses según los siguientes escenarios:
a) Páıses en que la oferta global de alimentos es del todo insuficiente para
satisfacer las necesidades de sus habitantes en todos o cualquiera de los
macro nutrientes. En este escenario se evidenciarán problemas nutricionales
referidos al déficit en el consumo de esos macro nutrientes, aún cuando sus
habitantes tengan garantizada la adecuación económica.
b) Páıses en los que sus habitantes superan con creces la posibilidad de te-
ner ambas adecuaciones y, sin embargo, sus habitantes presenten problemas
nutricionales serios debido al exceso en el consumo de determinados macro
nutrientes. Este escenario permitirá la intervención de poĺıticas nutricionales
referentes por ejemplo, a la Educación Nutricional.
c) Páıses que garantizan total adecuación alimentaria, pero no garantizan ade-
cuación económica. Este escenario permitirá la intervención de poĺıticas
económicas y Educación Nutricional que permitan optimizar el consumo
de los macro nutrientes condicionado a la adecuación económica.
1.2. Objetivos
General
Construir y sustentar estad́ısticamente el Índice de Seguridad Alimentaria por
Macronutrientes a nivel nacional (ISAM).
Espećıficos
1. Recopilar y validar los registros administrativos existentes en los páıses referidos a
las disponibilidades y recomendaciones alimentarias a nivel de macronutrientes,
disponibilidades económicas, precios de los alimentos que conforman la dieta,
6 EL PROBLEMA
tabla de composición de los alimentos existentes en el páıs, recomendaciones
nutricionales de los expertos en Nutrición Humana y distribuciones poblacionales.
2. Desarrollar la metodoloǵıa para el cálculo del ISAM .
3. Conformar las variables adecuaciones alimentarias de protéınas animal, vegetal,
grasas y carbohidratos.
4. Conformar las variables adecuaciones económicas.
5. Estimar la función de densidad y distribución de probabilidad para la variable
aleatoria adecuación alimentaria.
6. Construir y desarrollar los Índices de Adecuación de Protéınas Animales, Pro-
téınas Vegetales, Grasas y Carbohidratos.
7. Construir un Modelo Econométrico que estime los precios latentes de cada ma-
cronutriente.
8. Estimar el Gasto Requerido en Enerǵıa Alimentaria.
9. Construir y desarrollar el Índice de Adecuación Económica Alimentaria
10. Construir y desarrollar el Índice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes.
11. Calcular el ISAM para Venezuela.
Caṕıtulo 2
MARCO TEÓRICO
2.1. Antecedentes
Existe abundante literatura relacionada con el problema de la Seguridad Alimen-
taria. Expertos, Organismos gubernamentales y no gubernamentales, a nivel regional,
nacional e internacional, realizan meritorios esfuerzos para lograr analizar y paliar la si-
tuación alimentaria humana. A pesar de tantos esfuerzos e investigaciones, hoy por hoy
todav́ıa existen millones de personas que no disponen de los alimentos mı́nimos reque-
ridos para poder vivir. En muchos páıses, incluidos páıses desarrollados, la Seguridad
Alimentaria es todav́ıa una quimera.
El Comité de Seguridad Alimentaria de la FAO propició a finales de los ochenta la
elaboración de un Índice Global de Seguridad Alimentaria Familiar llamado IGSAF,
basado en los estudios de Sen (1976) y Bigman (1993). El IGSAF combina un indica-
dor del déficit alimentario de las personas malnutridas en relación con las necesidades
medias nacionales de enerǵıa alimentaria y la distribución del déficit alimentario de las
personas desnutridas, basadas en el coeficiente de Gini.
Aún cuando el ı́ndice ha sido objeto de cŕıticas, proporciona una medida global en la
identificación preliminar de páıses con importantes problemas de seguridad alimentaria,
los cuales pueden ser atendidos mediante poĺıticas en materia de elaboración de los
7
8 MARCO TEÓRICO
pedidos de alimentos y en la implementación de ayudas de urgencia.
El IGSAF no toma en cuenta la observación directa del consumo de los alimentos
y ha sido objeto de diversas opiniones y cŕıticas por parte de páıses que consideran
que el ı́ndice sobreestima y en otros casos subestima la preponderancia del hambre. Un
inconveniente que presenta el IGSAF es que carece de aditividad. La ausencia de esta
cualidad no permite medir los posibles impactos que tendŕıa sobre el nivel general del
ı́ndice las modificaciones parciales (Maletta y Gómez, 2004).
Quizás uno de los aspectos cŕıticos que presenta el IGSAF y que la FAO reconoce,
es que este ı́ndice es conceptualmente interesante, pero tiene, hasta el momento, escaso
interés práctico porque su cálculo no resulta siempre factible con los datos disponibles
(Maletta y Gómez, 2004). La FAO calculó el IGSAF para 10 páıses en los periodos
1988–1990, 1991–1993 y para el año 1993, pero luego lo abandonó por dificultades en
su cálculo (FAO/GTZ, 1996, p. 64).
En los años ochenta, fue propuesto el ı́ndice FGT, similar a los ı́ndices de Sen pero,
a diferencia de éstos, presenta la cualidad de aditividad, incorporando los conceptos
de brecha y brecha relativa; definiendo la brecha como la diferencia entre el consumo
requerido y el consumo efectivo y la brecha relativa como el cociente de la brecha sobre
el consumo requerido. Básicamente, los ı́ndices de FGT consisten en varias clases de
promedios de las brechas relativas individuales. Para la elaboración de los ı́ndices FGT
se utilizan las estimaciones de subalimentación que genera la FAO. Esto significa que
tiene los mismos problemas de datos fidedignos en relación al consumo que los que tiene
el IGSAF. La ventaja que tienen con respecto al IGSAF es que los ı́ndices FGT son
aditivos, permiten analizar separadamente el impacto de cada uno de sus componentes
(Foster et al, 1984).
También se ha sugerido, el Índice de Nutrición a nivel nacional, que combina el
acceso a los alimentos, el estado nutricional y la mortalidad infantil. Se trata de un
ı́ndice sencillo que utiliza las estimaciones hechas por la FAO en materia de personas
subalimentadas, aśı como el porcentaje de niños menores a cinco años con bajos niveles
2.1 Antecedentes 9
del indicador antropométrico peso para la talla y la tasa de mortalidad infantil. Dada
su naturaleza y las variables utilizadas para su medición, se trata, como su nombre lo
indica, de un ı́ndice de nutrición y no de un ı́ndice global de la seguridad alimentaria
(Weismann, 2004).
Existen páıses que han desarrollado algunos indicadores cualitativos acerca de la
percepción subjetiva de la seguridad alimentaria y la conducta que adoptan los hoga-
res para enfrentar situaciones inesperadas de inseguridad alimentaria. Es en Estados
Unidos donde surge este enfoque, en el cual la medición de la inseguridad alimentaria
familiar se realiza combinando no sólo información acerca de la disponibilidad, acce-
so y estabilidad de los alimentos sino que además, incluye la percepción que tienen
los hogares acerca de su seguridad alimentaria (Radimer, 1990). Posteriormente se
adoptó el enfoque metodológico de percepción subjetiva acerca de la inseguridad ali-
mentaria en Canadá (Hamelin et al, 2002) y en diversos páıses en desarrollo (Wolfe
y Frongillo, 2001). En la medición de la seguridad alimentaria en términos de la per-
cepción que tienen los hogares, no se utilizan indicadores de disponibilidad, consumo o
estado nutricional, sino que mediante encuestas se incorporan preguntas en relación a
los sentimientos, temores y conductas adoptadas por las personas afectadas en episodios
de inseguridad alimentaria. Ciertamente este enfoque no mide la seguridadalimentaria,
según el concepto establecido por la FAO y otros organismos internacionales.
También se ha planteado un Índice operacional de la Seguridad Alimentaria Nacio-
nal, llamado ISAN. Uno de los aspectos del ISAN es que considera la relación que existe
entre la demanda de alimentos y la nutrición introduciendo el concepto de adecuación
nutricional. La definición del ISAN incluye la naturaleza probabiĺıstica del suministro
y demanda de los alimentos, siendo estos aspectos inherentes al concepto de la segu-
ridad alimentaria. Aśı, el grado de seguridad alimentaria a nivel individual se define
como la probabilidad de que el consumo de alimentos se mantenga por encima del
umbral adecuado. El consumo adecuado de alimentos se refiere al consumo mı́nimo de
alimentos requeridos para la salud nutricional, el cual debe satisfacerse mediante un
10 MARCO TEÓRICO
cierto umbral del ingreso (Sumner, 2002). A diferencia del IGSAF, el ISAN no incluye
para su construcción, posibles grados de desnutrición o de hambre de cada páıs. El
ISAN ofrece una herramienta de gran utilidad para los hacedores de poĺıticas agŕıcolas,
alimentarias, económicas y/o comerciales, a fin de que se orienten los esfuerzos que per-
mitan apoyar y estimular el desarrollo económico de los más pobres. Con este ı́ndice
potencialmente mensurable de la seguridad alimentaria nacional se puede ahora inves-
tigar cómo las condiciones y las poĺıticas de mercado afectan la seguridad alimentaria
nacional (Sumner, 2002; p.7).
Existen diversos autores que afirman la necesidad de realizar un análisis integral
que incorpore el estado nutricional de la población, utilizando indicadores de tendencia
histórica tales como: porcentaje de niños con bajo peso al nacer (menos de 2.500 gr.)
porcentaje de niños menores de 5 años con desnutrición, porcentaje de escolares de 7
años con déficit de talla para la edad en relación con los valores de referencia, tasas de
mortalidad infantil y preescolar, porcentaje de adultos con déficit energético crónico,
según el ı́ndice de masa corporal, etc. (Molina, 2002).
En el Simposio cient́ıfico sobre la medición de la desnutrición y la carencia de
alimentos, celebrado en Roma, se suministro una śıntesis de las cinco metodoloǵıas
utilizadas para evaluar la envergadura del hambre y de la malnutrición a saber: la
metodoloǵıa de la FAO, la encuesta de hogares, la encuesta de consumo, los métodos
cualitativos y, por último las mediciones antropométricas. Se concluye diciendo que no
existe ningún método que pueda ser considerado como el “patrón de oro” en la medición,
y que todos miden diferentes aspectos lo que los hace complementarios (Mason, 2002).
Aún cuando la revisión realizada no pretende ni puede ser exhaustiva dada la gran
cantidad y diversidad de documentos disponibles en esta materia, se evidencia una
intensa actividad investigativa y metodológica desarrollada para medir la seguridad
alimentaria, suscitando cuestionamientos y discusiones que van desde objetar la inclu-
sión u omisión de los indicadores que permiten cuantificar las dimensiones incidentes
en el fenómeno hasta la efectividad misma de los métodos de medición utilizados. Por
2.2 Bases Teóricas 11
lo que se ha indicado que de los varios ı́ndices globales que se han propuesto ninguno
ha logrado imponerse, y todos presentan dificultades (Maletta y Gómez, 2004, p. 82).
2.2. Bases Teóricas
En el manual de formación “Implicaciones de las poĺıticas económicas en la Se-
guridad Alimentaria”, elaborado por la Organización de las Naciones Unidas para la
Agricultura y la Alimentación, (FAO), conjuntamente con la Sociedad Alemana de Coo-
peración Técnica (GTZ), se presenta la definición de Seguridad Alimentaria, la cual
comprende tres aspectos diferentes: disponibilidad, estabilidad y acceso de los alimen-
tos. Señalan que estas dimensiones se aplicarán en forma diferente de acuerdo al nivel
de agregación que se estudie: nacional, hogar o individual. En forma esquematizada, se
han presentado los diferentes niveles de seguridad alimentaria en donde establecen que
existe seguridad a nivel nacional cuando la oferta supera la demanda de los alimentos
y cuando la demanda supera las necesidades nutricionales de la población. A nivel de
los hogares, la seguridad alimentaria se logra cuando la demanda es mayor que la suma
de las necesidades nutricionales de todos los miembros del hogar y a nivel individual,
cuando el consumo supera sus requerimientos nutricionales. En caso contrario, se dice
que existe inseguridad alimentaria (FAO/GTZ, 1996, p. 3).
Los diferentes niveles de agregación hacen especial énfasis en el hecho de que la
seguridad alimentaria en un nivel particular no supone la seguridad alimentaria del
nivel inferior. Es aśı como páıses que gozan de seguridad alimentaria a nivel nacional
tienen grupos de población que padecen de graves problemas de inseguridad alimentaria
y viceversa. La misma situación se presenta en hogares con seguridad alimentaria donde
hay miembros familiares que no la tienen. Existe una estrecha interacción entre estos
niveles lo cual permite la elaboración de respuestas eficaces que contribuyan a lograr la
seguridad alimentaria. Algunos problemas de seguridad alimentaria a nivel individual
pueden afrontarse desde el hogar, y problemas a nivel del hogar pueden encontrar
12 MARCO TEÓRICO
respuesta a nivel nacional y viceversa.
La seguridad alimentaria se traduce en el bienestar nutricional de todos y cada
uno de los habitantes de un páıs, tal que les permita un nivel de vida saludable para
el desarrollo y el disfrute de las actividades laborales, educativas y recreativas que se
traducen en mejoramiento de la calidad de vida a nivel personal y colectivo.
Al abordar el tema de la seguridad alimentaria, se evidencia el carácter multidimen-
sional impĺıcito en los diversos factores que se interrelacionan creando una compleja
red de causalidad que pareciese dif́ıcil o casi imposible medir. Esta dificultad se evi-
dencia cuando se expresa que: “Describir los problemas de seguridad alimentaria de
un determinado páıs es como tratar de armar un rompecabezas al que le faltan piezas,
o seguir un mapa roto e ilegible por partes” (FAO/GTZ, 1996, p. 67). Estos factores
comprenden la disponibilidad, accesibilidad, estabilidad y hábitos en el consumo de
los alimentos. En la construcción de un ı́ndice de seguridad alimentaria a nivel na-
cional no podemos dejar de mencionar el tema de la pobreza y los diversos factores
que la condicionan los cuales tienen como consecuencia casi inevitable la inseguridad
alimentaria.
Al evidenciarse la presencia de esta multidimensionalidad, podŕıa pensarse que si
todos los posibles factores no son incluidos en la medición de la seguridad alimen-
taria, se estuviesen cometiendo omisiones determinantes. A fin de poner en contexto
esta dificultad consideremos el estudio en donde la multidimensionalidad y complejidad
presentes en todas las facetas humanas no se convirtió en pretexto insalvable al tratar
de explicar el desarrollo humano mediante una abstracción en sus componentes fun-
damentales y, crearon y desarrollaron el tan conocido y utilizado Índice de Desarrollo
Humano (IDH) (Anand y Sen, 1994). Ciertamente, llegar a la śıntesis del problema, le
ha permitido al grupo de Desarrollo Humano expandir y adecuar el ı́ndice a otros con-
textos (UNDP, 2001a, 2001b). Este logro representa, sin lugar a dudas, una garant́ıa de
que es posible abordar y medir un problema complejo mediante una reducción acertada
de sus componentes, sin perder su universalidad.
2.2 Bases Teóricas 13
En el Simposio Cient́ıfico Internacional Medición y Evaluación de la Escasez Ali-
mentaria y de la Desnutrición, celebrado en Roma (FAO, 2002, p. 61), textualmente se
expresó: “Para que la información sobre inseguridad alimentaria sea de utilidad, tiene
queabordar estas dimensiones distintas. Se sugirió considerar un ı́ndice compuesto, aún
cuando se hizo notar que tal ı́ndice podŕıa no revelar todos los aspectos pertinentes e
incluso podŕıa no disminuir el costo de reunir la información básica contenida en su
preparación. Se nos aconsejó, sin embargo, intentar avanzar en esta dirección y lograr
que algo complicado fuese un tanto más sencillo”.
Es incuestionable que, independiente de la raza, condición social, credo, género o
edad, todo ser humano necesita y tiene el derecho a consumir alimentos para vivir.
Más aún, se necesita disponer de los alimentos que provean al organismo los nutrientes
requeridos para garantizarle los procesos metabólicos que permiten la vida.
Para la adquisición de los alimentos se requiere pagar un precio. Sin embargo, es
una realidad que en todos los páıses del Mundo existe un gran número de individuos
cuya preocupación principal es obtener el sustento diario para si mismos y para su
núcleo familiar. Podŕıa decirse que sus vidas están destinadas a trabajar para poder
comer y, en número alarmante, jornadas enteras de trabajo no alcanzan para ello.
Cada vez existe mayor consenso en los organismos responsables de la seguridad
alimentaria de los páıses, en aceptar e incluir en los estudios relacionados con la Se-
guridad Alimentaria, las recomendaciones dietéticas de los especialistas en el área de
la Nutrición. Existen requerimientos energéticos diarios necesarios para mantener las
funciones corporales, la salud y la actividad f́ısica. Estos dependerán del género, edad
y otras consideraciones espećıficas de cada individuo. Dichos requerimientos han sido
sugeridos en las distintas reuniones del Comité de Expertos. En este estudio se conside-
ran las recomendaciones nutricionales sugeridas por el Comité de Expertos en el campo
de la Nutrición de la FAO, el cual se reúne desde el año 1948. La Organización Mun-
dial de la Salud comenzó su colaboración con la FAO en los comienzos de los años 50,
mientras que la Universidad de Naciones Unidas (UNU) se unió a la iniciativa en 1981
14 MARCO TEÓRICO
(FAO/OMS/ UNU, 2001). La más reciente consulta del empalme FAO/OMS/UNU
sobre las necesidades energéticas humanas, tuvo lugar en Octubre de 2001 en Roma,
Italia.
Los requerimientos mı́nimos energéticos es la cantidad de enerǵıa alimentaria que
se considera suficiente para satisfacer las necesidades energéticas con una actividad li-
gera y buena salud. Para una población entera, las necesidades mı́nimas de enerǵıa son
el promedio ponderado de las necesidades mı́nimas de enerǵıa de los distintos grupos
de edades y géneros de la población. Se expresa como kilocaloŕıas por persona y d́ıa
(CEPAL, 1991). Aún cuando, los requerimientos energéticos han provocado intensos
debates en relación a la no inclusión de factores tales como: la variabilidad de las nece-
sidades nutricionales, las variaciones estacionales e interanuales del consumo energético
individual, la variabilidad en la actividad f́ısica, la distribución de la estatura por gru-
pos de edad, la variabilidad de la morfoloǵıa corporal, etc. Sin embargo, se reconoce el
hecho de que la estimación que hace la FAO respecto de un valor único de las necesida-
des energéticas son útiles para fijar las necesidades medias de una población (Maletta
y Gómez, 2004).
El uso de la desagregación del requerimiento calórico total en sus componentes
incorpora un elemento novedoso en materia de análisis de la seguridad alimentaria. El
conocer las adecuaciones de protéınas animal, protéınas vegetal, grasas y carbohidratos
a nivel nacional y cuantificar la naturaleza estocástica de las mismas, permite evidenciar
distintas situaciones en relación al déficit o exceso de un determinado macronutriente
y tomar decisiones al descubierto atacando los problemas donde están, no dejando que
enmascaren ajenos intereses. Si hay déficit en la adecuación de protéınas vegetal, por
ejemplo, mal seŕıa dedicarse al suministro de carbohidratos, máxime si su adecuación
está validada.
Aún cuando pareciese ser una aseveración simplista, pudiéramos decir que existe
seguridad alimentaria cuando en condiciones normales un individuo tiene acceso f́ısico
a alimentos suficientes para satisfacer sus necesidades y dispone de recursos económicos
2.2 Bases Teóricas 15
suficientes para adquirirlos. A la interrogante de cómo saber si un individuo de cual-
quier páıs tiene seguridad alimentaria, la respuesta necesariamente debe buscarse en la
capacidad que tiene el páıs de garantizar dicha seguridad a sus habitantes.
La naturaleza del ISAM ciertamente ofrece una herramienta importante a con-
siderar en la medición de la Seguridad Alimentaria a nivel nacional porque toma en
cuenta una buena parte de los aspectos contemplados en la definición de Seguridad
Alimentaria, dada por la FAO en el año 2004, incorporando en su diseño la conjunción
de indicadores de acceso f́ısico y económico a los alimentos que garantizan una vida
sana, respetando las preferencias alimentarias.
16 MARCO TEÓRICO
Caṕıtulo 3
METODOLOGÍA
La metodoloǵıa que se desarrolla a continuación tiene amplia aplicación en diver-
sos campos sociales, para analizar situaciones donde se requiere medir la adecuación
existente entre la oferta y la demanda de un determinado bien, y en donde el déficit
o el exceso en la adecuación del bien se convierte en problema. Sin embargo, en es-
ta investigación los términos y explicaciones se corresponden con los utilizados en el
análisis de la adecuación alimentaria y económica a nivel nacional tanto en lo referente
a disponibilidades como a requerimientos.
El orden de construcción de los Índices es como sigue:
1. Índice de Adecuación Alimentaria (IAA).
2. Índice de Adecuación Económica (IAE).
3. Índice de Seguridad Alimentaria por Macronutriente (ISAM).
3.1. Componente Alimentario
3.1.1. Adecuación Alimentaria por Macronutrientes
Se requiere conformar las Adecuaciones Alimentarias por Macronutriente (AMi),
las cuales se definen como:
17
18 METODOLOGÍA
AMi =
DMi
RMi
, i = 1, 2, 3, 4 (3.1)
donde DMi es la disponibilidad per capita diario y RMi es el requerimiento per capi-
ta diario del macronutriente i, los sub́ındices 1, 2, 3, 4 se refieren a protéınas animal,
protéınas vegetal, grasas y carbohidratos respectivamente. Para el cálculo de las ade-
cuaciones alimentarias es necesario disponer de la información referente a las disponi-
bilidades y a los requerimientos. Para las disponibilidades se tiene las hojas de balance
generadas bajo normativa de la FAO (2004a). En ellas se presenta la disponibilidad pa-
ra el consumo humano de la enerǵıa alimentaria, expresada en gramos per capita diario,
discriminada por los aportes de los macronutrientes: protéınas animal, protéınas vege-
tal y grasas. El aporte calórico de los carbohidratos se calcula por diferencia del total
energético.
Las recomendaciones de cada macronutriente, per capita diario según el género,
edad, tamaño de cuerpo, composición del cuerpo y actividad f́ısica de cada perso-
na, se encuentran en la más reciente consulta del grupo de expertos del empalme
FAO/OMS/UNU (2001) sobre las necesidades energéticas humanas.Utilizando estas
recomendaciones, junto con la distribución poblacional de cada páıs (CEPAL / CE-
LADE, 2000), se calculan los requerimientos promedios ponderados per capita diario
en cada uno de los macronutrientes de los distintos grupos de edades y géneros de la
población. El cálculo de las adecuaciones por macronutrientes proveen una medida de
satisfacción de las necesidades. Básicamente nos dice qué proporción de la necesidad
del macronutriente i está siendo satisfecha. Es una medida descriptiva que permite evi-
denciar en forma más espećıfica la situación alimentaria de cada páıs. Aún cuando el
cálculo de las adecuacioneses de por śı una medida interesante, es necesario establecer
algunos criterios que permitan obtener ı́ndices representativos de la situación de cada
páıs.
3.1 Componente Alimentario 19
3.1.2. Índice de Adecuación por Distancia del Óptimo
Al comparar las disponibilidades y los requerimientos de un bien o servicio para el
cual se considera que la situación óptima ocurre cuando existe una relación espećıfica
entre ambas magnitudes, conviene tener un indicador que mida el grado de alejamiento
de ese óptimo. Una primera aproximación de este indicador podŕıa venir dada por la
medición de la Adecuación o sea el cociente entre la disponibilidad y el requerimiento.
A =
D
R
(3.2)
donde A es la adecuación calculada, D la disponibilidad del bien o servicio y R su
requerimiento.
En nutrición existe la paradoja de que tanto el déficit como el exceso en la adecua-
ción de un determinado macronutriente trae consigo trastornos nutricionales (Latham,
2002). Un Índice de Adecuación Alimentaria debe ser capaz de reflejar adecuadamente
este hecho. Para el caso en que existan valores mı́nimos Vmin y máximos Vmax para A,
se puede definir un Índice de Adecuación (IA) de la manera siguiente:
IA =

Vobs − Vmin
Vopt − Vmin
si Vmin ≤ Vobs ≤ Vopt
Vmax − Vobs
Vmax − Vopt
si Vopt < Vobs ≤ Vmax
(3.3)
donde Vopt es el valor óptimo de A y Vobs es el valor de A que proviene de la observación
de D y R. Nótese que 0 ≤ IA ≤ 1.
Sin embargo, existen valores que determinan un rango inocuo de adecuación alrede-
dor del óptimo o sea, un rango de valores de disponibilidades que al estar relativamente
cerca de los requerimientos no causan desequilibrios graves en la adecuación. Esto da
lugar a un ı́ndice que mantiene el valor de uno alrededor del óptimo y sólo toma valores
menores que uno cuando el deterioro de la adecuación aśı lo amerita. En esta situación
20 METODOLOGÍA
se define el Índice de la manera siguiente:
IA =

Vobs − Vmin
Vopt − Vmin
si Vmin ≤ Vobs < Vini
1 si Vini ≤ Vobs < Vins
Vmax − Vobs
Vmax − Vopt
si Vins ≤ Vobs ≤ Vmax
(3.4)
donde Vini y Vins son los valores inocuos inferior y superior respectivamente. Los valo-
res IA son indicadores atractivos para analizar el distanciamiento de A de su óptimo.
La definición y caracterización estad́ıstica de la variable A permitirá dar contenido
probabiĺıstico al ı́ndice IA. En el Caṕıtulo 4 se consideran estos aspectos. El cálculo
del Índice de Adecuación Alimentaria considerando la distancia del óptimo permite
diversas aseveraciones acerca de las situaciones alimentarias de un páıs y la posibilidad
clasificatoria de los páıses de acuerdo a su ordenamiento en este ı́ndice. Se puede cal-
cular un Índice para cada uno de los cuatro macronutrientes que permite analizar la
condición de equilibrio o desequilibrio de un páıs respecto a la satisfacción de sus ne-
cesidades nutricionales. Estos Índices pueden tener importantes implicaciones respecto
a las poĺıticas de producción de los páıses, aśı como lo relacionado con importaciones o
exportaciones, poĺıticas de financiamiento, ayuda internacional, etc. En resumen, estos
Índices permiten un diagnóstico de la capacidad alimentaria de un páıs.
El Índice de Adecuación Alimentaria (IAA) se define como una función lineal de
los Índices de Adecuación Alimentaria de los cuatro macronutrientes. Su expresión es
como sigue :
IAA = π1IAPA+ π2IAPV + π3IAGR + π4IACH (3.5)
donde IAPA, IAPV, IAGR e IACH son los Índices de Adecuación Alimentaria de
Protéınas Animal, Protéınas Vegetal, Grasas y Carbohidratos respectivamente y π1 +
π2 + π3 + π4 = 1 , son los pesos que se asignan a cada uno de los macronutrientes
en una dieta expertamente balanceada o simplemente recomendada de acuerdo a los
diversos factores que inciden en su valoración para cada páıs.
3.2 Componente Económico 21
Si bien es cierto que IAA es una medida resumen que no muestra la incidencia
espećıfica de cada macronutriente, tiene la ventaja de permitir comparaciones entre
páıses evidenciando los desequilibrios que puedan existir en cada uno de sus compo-
nentes, es decir, en las adecuaciones de cada macronutriente. Para un páıs, el Índice
de Adecuación Alimentaria es una medida sinóptica de la capacidad que tiene ese páıs
para disponer de los alimentos requeridos por sus habitantes.
3.2. Componente Económico
3.2.1. Adecuación Económica Alimentaria
Para la estimación de la Adecuación Económica surgen algunas peculiaridades que
ameritan un tratamiento especial. La Adecuación Económica (AE) es definida como:
AE =
DEA
REA
(3.6)
donde DEA es la Disponibilidad Económica Alimentaria per capita y REA es el
Requerimiento Económico Alimentario.
Para la DEA se pueden considerar algunos de los indicadores más comunes de
capacidad de compra tales como los basados en el PIB, el Gasto Total en Alimentación o
el Índice de Gini, pero se incursionará en otros menos utilizados tales como la estimación
del Ingreso Mı́nimo Requerido (Ministerio del Trabajo, 2003), basado en el valor del
REA, el cual va a ser comparado con el salario mı́nimo.
El REA se estima a través del Gasto Requerido en Enerǵıa Alimentaria por Macro-
nutrientes per capita (GREAM). El cálculo del GREAM permite responder cuánto
le costaŕıa a un individuo cubrir sus requerimientos calóricos de protéınas animal,
protéınas vegetal, grasas y carbohidratos, según su género y edad. Para calcular el
GREAM a nivel nacional, se hace uso de la distribución poblacional del páıs respec-
tivo (CEPAL/CELADE, 2000) a fin de calcular los requerimientos promedio de cada
macronutriente (PA, PV , GR y CH). El GREAM viene dado por:
22 METODOLOGÍA
GREAM = p1PA+ p2PV + p3GR + p4CH (3.7)
donde PA, PV, GR y CH son las cantidades de kilocaloŕıas per capita d́ıa requeri-
das de cada uno de los macronutrientes Protéınas Animal, Protéınas Vegetal, Grasas
y Carbohidratos, respectivamente, y p1, p2, p3 y p4 son los precios promedio de una
kilocaloŕıa de protéınas animal, protéınas vegetal, grasas y carbohidratos de cualquier
combinación de alimentos que se quiera considerar. Como estos precios no son obser-
vables, para su estimación se configura un Modelo que aparece detallado en la Sección
4.4 del Desarrollo Estad́ıstico.
Una vez estimados los precios de los macronutrientes, el cálculo del GREAM se
hace sencillamente mediante:
̂GREAM = p̂1PA+ p̂2PV + p̂3GR + p̂4CH (3.8)
donde p̂1, p̂2, p̂3, p̂4 son los precios estimados de una kilocaloŕıa de cada uno de los
macronutrientes.
Como el GREAM es una estimación del Requerimiento Económico Alimentario, la
Adecuación Económica se define como:
ÂE =
DEA
̂GREAM
(3.9)
3.2.2. Índice de Adecuación Económica
El Índice de Adecuación Económica (IAE) es una medida de la capacidad económi-
ca alimentaria de los habitantes del páıs. Si la Disponibilidad Económica Alimentaria
es menor que el Requerimiento Económico Alimentario, es decir, si el dinero que se
dispone para alimentos no cubre los requerimientos alimentarios entonces el IAE toma
el mismo valor que la AE. Pero si se dispone del dinero necesario o más de lo necesario
entonces el IAE toma el valor uno, indicando con este valor que se tiene seguridad
económica alimentaria. El IAE viene definido por:
3.3 Índice de Seguridad Alimentaria por Macronutrientes 23
IAE =
AE si AE < 11 si AE ≥ 1 (3.10)
Si la Adecuación Económica es menor a uno el individuo tiene una inseguridad económi-
ca igual a 1− IAE.
3.3. Índice de Seguridad Alimentaria por Macronu-
trientes
Una vez determinados los ı́ndices IAA e IAE procede la estimación del ISAM Se
van a considerar dos casos:
1. El ISAM como promedio ponderado de los Índices de Adecuación Alimentaria
y Económica:
ISAM = π1IAA+ π2IAE (3.11)
donde π1 + π2 = 1, π1, π2 6= 0.
Tiene la ventaja de que permite dar pesos diferentes a cada componente. Esto,
sinembargo, podŕıa ser utilizado para disfrazar la gravedad de situaciones donde
el IAA o el IAE no sean adecuadamente representados. El caso más directo y
sencillo seŕıa donde el ISAM es el simple promedio de los ı́ndices de los dos
componentes:
ISAM =
1
2
IAA+
1
2
IAE (3.12)
2. El ISAM como producto de los ı́ndices de Adecuación Alimentaria y Económica:
ISAM = IAA× IAE (3.13)
Tiene la ventaja de que si el IAA o el IAE son cero o muy bajo, el ISAM
muestra más claramente lo cŕıtico de la seguridad alimentaria en ese páıs. Sin
embargo, habŕıa que ser cuidadoso con la interpretación.
24 METODOLOGÍA
Caṕıtulo 4
DESARROLLO ESTADÍSTICO
La distribución estad́ıstica de la disponibilidad y los requerimientos de alimentos ha
sido estudiada minuciosamente por Svedberg (2001) quien concluye que lo apropiado
es utilizar una función Lognormal para las disponibilidades y una función normal para
los requerimientos. Este enfoque ha sido cuestionado por cuanto la distribución normal
presupone la existencia de valores negativos para los requerimientos nutricionales, lo
cual no ocurre en la realidad. En esta investigación se propone un enfoque más ajustado
a la naturaleza misma de la variable. Se analiza la adecuación, cociente de dos variables,
y se busca determinar su distribución y posible utilización para el análisis del Índice
de Adecuación Alimentaria. Esto no ha sido abordado anteriormente en la literatura
disponible.
Para estudiar el comportamiento de la variable adecuación es necesario estimar su
función de densidad. Ese es el objetivo del presente Caṕıtulo. Comenzaremos con una
breve revisión de los conceptos de función de distribución y de función de densidad
de variables aleatorias, presentaremos sus propiedades. Se presentan dos escenarios de
estimación de densidades: paramétrico y no-paramétrico. Para el caso paramétrico se
considera el cociente de dos variables aleatorias Lognormales y esto será desarrollado
en la Sección 4.2. Luego se estudia el ajuste por la Distribución Lambda Generalizada,
técnica que hace uso de procedimientos no-paramétricos aunque con una terminoloǵıa
25
26 DESARROLLO ESTADÍSTICO
que encaja dentro del análisis paramétrico. Esto se hace en la Sección 4.3.
Para el caso no–paramétrico se presentará un breve resumen de estimación tipo ker-
nel, estimación en Series de Fourier y estimación wavelet. Esta última será desarrollada
en extenso, utilizando para ello la introducción de las bases de Haar y finalizando con
estimaciones wavelet no–lineales.
4.1. Función de Distribución de una Variable Alea-
toria
La función de distribución de una variable aleatoria X, denotada por F (x|θ), con
θ ∈ Θ espacio paramétrico, se define por
F (x|θ) = P{X ≤ x},
y caracteriza completamente el comportamiento de la variable aleatoria X. La proba-
bilidad de que X esté en un intervalo semiabierto (a, b], con a < b, se calcula de la
siguiente manera
P{a < X ≤ b} = F (b)− F (a) (4.1)
Cualquier función de distribución F (x|θ) satisface las siguientes condiciones (como
función de x):
1. F (x|θ) es no decreciente.
2. F (x|θ) es continua por la derecha.
3. limx→∞ F (x|θ) = 1, limx→−∞ F (x|θ) = 0
Si la función de distribución F (x|θ) tiene derivada continua, la variable aleatoria
X se dice que es absolutamente continua, y la función de densidad (o simplemente
densidad) de la variable aleatoria X se define como
f(x|θ) = d
dx
F (x|θ), x ∈ R.
4.1 Función de Distribución de una Variable Aleatoria 27
Por el Teorema Fundamental de Cálculo, F es la antiderivada de f :
F (x) =
∫ x
−∞
f(x) dx (4.2)
Luego, la probabilidad en (4.1) puede ser expresada en términos de la densidad
P{a < X ≤ b} = F (b)− F (a) =
∫ b
a
f(x) dx,
es decir, la densidad también caracteriza completamente el comportamiento de la va-
riable aleatoria X.
Consideremos ahora los siguientes escenarios:
a. f es una densidad con forma funcional conocida (salvo algunos parámetros) por
ejemplo la distribución Normal(µ, σ2), luego a partir de una muestra aleatoria
X1, X2, . . . , Xn, podemos estimar a µ y σ
2 y obtener una estimación de f . Este
tipo de aproximación (paramétrica) es utilizada para realizar inferencias sobre
la función de densidad y es reforzada por diferentes métodos de estimación de
densidades no–paramétricos.
b. f no tiene forma funcional conocida, sino que sabemos que pertenece a alguna
clase de funciones (por ejemplo, con primera derivada continua, o f ∈ L2, etc.).
Estos métodos ofrecen la ventaja de ser mucho más flexibles. Si la forma de la dis-
tribución está especificada de antemano en el análisis paramétrico, los resultados
pueden ser muy restringidos. La estimación de densidades no–paramétricas utili-
za sólo suposiciones relativamente débiles. Por lo tanto, se evitan los problemas
que pueden surgir a partir de la especificidad. Evidentemente esta flexibilidad re-
quiere un precio, el esfuerzo computacional es mucho mayor. El avance ocurrido
en los últimos años hace posible la utilización de estos métodos.
28 DESARROLLO ESTADÍSTICO
4.2. Distribución del Cociente de Variables Lognor-
males
Rohatgi (2001) da la fórmula general para el estudio de la distribución del cociente
de dos variables aleatorias continuas, que es nuestro caso. Lo presenta en el Teorema 7
cuando dice: Sean (X,Y ) variables aleatorias continuas con función de densidad f . Sea
W = X/Y y, si P (Y = 0) = 0, entonces la función de densidad de W viene dada por:
fW (w) =
∫ ∞
−∞
fX,W (xw, x) |x| dx (4.3)
Si X y Y son independientes con funciones de probabilidad f1 y f2 respectivamente,
entonces, según corolario del mismo teorema:
fW (w) =
∫ ∞
−∞
f1(xw)f2(x)|x| dx (4.4)
En el caso de densidades lognormales se obtiene :
f1(xw) =
1
xwσ1
√
2π
e
− 1
2σ21
(ln xw−µ1)2
(4.5)
f2(x) =
1
xσ2
√
2π
e
− 1
2σ22
(ln x−µ2)2
(4.6)
Reescribiendo la ecuación (4.4), para w > 0,
fW (w) =
∫ ∞
0
1
xwσ1
√
2π
e
− 1
2σ21
(ln xw−µ1)2 1
xσ2
√
2π
e
− 1
2σ22
(ln x−µ2)2|x| dx (4.7)
Se considera el caso: µ1 = µ2 = 0, σ
2
1 = σ
2
2 = 1 con lo cual obtenemos
4.2 Distribución del Cociente de Variables Lognormales 29
fW (w) =
∫ ∞
0
1
w2π
1
x
e−
1
2
(ln xw)(ln xw)e−
1
2
ln x ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
e−
1
2
(ln xw)(ln xw)e−
1
2
ln x ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
(xw)−
1
2
ln xwx−
1
2
ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xww−
1
2
ln xwx−
1
2
ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xw(w)−
1
2
(ln x+ln w)x−
1
2
ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xww−
1
2
ln xw−
1
2
ln wx−
1
2
ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xwx−
1
2
ln ww−
1
2
ln wx−
1
2
ln xdx
=
1
w2π
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xwx−
1
2
ln ww−
1
2
ln wx−
1
2
ln xdx
=
1
2π
1
w
w−
1
2
ln w
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xwx−
1
2
(ln w+ln x)dx
=
1
2π
1
w
w−
1
2
ln w
∫ ∞
0
1
x
x−
1
2
ln xwx−
1
2
ln xwdx
=
1
2π
w−(1+
1
2
ln w)
∫ ∞
0
x−(1+ln xw)dx (4.8)
A partir de (4.8) se obtiene la función de distribución
FW (w) =
∫ ∞
0
fW (w) dw =
∫ ∞
0
1
2π
w−(1+
1
2
ln w)
∫ ∞
0
x−(1+ln xw)dxdw (4.9)
que evaluada numéricamente para el dominio de W da:
FW (w) =
∫ ∞
0
fW (w) dw = 1, 0 (4.10)
Se ve de esta manera que fW (w) es una función de densidad ya que satisface las
siguientes condiciones:
fW (w) ≥ 0 y
∫ ∞
0
fW (w) dw = 1, 0. (4.11)
30 DESARROLLO ESTADÍSTICO
Se tiene especial interés en conocer la forma gráfica de la función de densidad de
W . Para ello se siguió el siguiente procedimiento. Se discretizó sobre el intervalo (0, 4)
escogiendo 78 valores. Se evaluó numéricamente la ecuación (4.10) para esos 78 valores.
La representación gráfica de esa evaluación aparece en la Figura 4.1 Luego, mediante un
sencillo algoritmo se calculó la derivada discreta de la función de distribución utilizando
la ecuación (4.12). Si se considera el par de coordenadas (wn, f(wn)), se obtiene la
Figura 4.2
f(wn) =
F (wn)− F (wn−1)
wn − wn−1(4.12)
Las Figuras 4.1 y 4.2 sugieren que la distribución de W es Lognormal. Para verifi-
carlo se procedió a correr dos pruebas de bondad de ajuste: el estad́ıstico de Anderson-
Darling por los métodos de mı́nimos cuadrados y de máxima verosimilitud y el coefi-
ciente de correlación de Pearson para el método de mı́nimos cuadrados.
El estad́ıstico Anderson–Darling es una medida de que tan lejos caen los puntos
graficados con respecto a los puntos procedentes de una distribución predeterminada
(en este caso la Lognormal). El estad́ıstico le da un peso mayor a los puntos de la cola.
Un valor pequeño del test de Anderson–Darling indica que la distribución analizada se
corresponde con los datos.
Para la estimación mı́nimo cuadrática, se calcula además el coeficiente de correlación
de Pearson. Si la distribución se ajusta a los datos, entonces los puntos graficados van
a caer en una ĺınea recta. La correlación mide la fuerza de la relación lineal entre las
dos variables consideradas. Valores altos indican un buen ajuste. (Figuras 4.3 y 4.4).
Este resultado nos dice que la forma funcional de dos densidades Lognormales se
ajusta a una densidad Lognormal. La demostración anaĺıtica escapa del objetivo de
este trabajo.
 
95
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Anexos 
 
96 
 
97
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Anexo A 
Disponibilidad kcal/per capita/día 
Año 2003 
 
98 
 
99
 
Anexo A 
 
Disponibilidad kcal/per capita/día 
Año 2003 
 
 
Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH 
 
 
 Albania 2874 191 202 778 1702 
Alemania 3483 238 163 1277 1805 
Angola 2089 58 123 399 1509 
Antillas Holandesas 2592 198 124 630 1640 
Antigua y Barbuda 2313 192 96 757 1268 
Arabia Saudita 2840 125 185 757 1774 
Argelia 3055 80 255 564 2157 
Argentina 2959 222 147 887 1702 
Armenia 2357 99 185 462 1611 
Australia 3135 292 153 1191 1498 
Austria 3732 279 163 1449 1842 
Azerbaiyán, República de 2727 86 235 382 2024 
Bahamas 2709 233 124 845 1506 
Bangladesh 2193 24 165 222 1783 
Barbados 3123 207 160 876 1879 
Belarús 2885 185 162 851 1688 
Bélgica 3634 213 149 1463 1808 
Belice 2876 130 182 627 1938 
Benin 2574 45 206 450 1872 
Bermudas 2235 172 91 918 1054 
Bolivia 2219 93 128 577 1421 
Bosnia y Herzegovina 2668 82 203 481 1901 
Brasil 3146 170 172 859 1946 
Botswana 2196 89 172 485 1450 
Brunei Darussalam 2845 162 168 672 1842 
Bulgaria 2885 178 183 868 1657 
Burkina Faso 2516 31 259 517 1709 
Burundi 1647 11 169 96 1372 
Cabo Verde 3216 106 208 877 2025 
Camboya 2074 58 147 291 1578 
Camerún 2286 50 185 428 1623 
Canadá 3605 237 182 1336 1850 
Centroafricana,República 1932 67 117 598 1151 
Chad 2147 44 218 592 1291 
Checa, República 3308 211 166 1030 1900 
Chile 2872 157 185 774 1756 
China 2940 132 195 867 1746 
 
 Continúa 
 
100 
Anexo A: Continuación 
 
 
Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH 
 
 
Chipre 3246 267 153 1179 1648 
Colombia 2567 104 135 582 1745 
Comoras 1760 45 127 378 1210 
Congo, República del 2183 65 114 494 1510 
Congo, Republica Dem del 1605 16 82 234 1273 
Corea, Rep Pop Dem 2178 32 221 313 1613 
Corea, República de 3035 163 196 748 1929 
Costa Rica 2813 138 141 697 1837 
Côte d'Ivoire 2644 48 172 533 1891 
Croacia 2795 139 156 801 1699 
Cuba 3286 91 243 527 2426 
Dinamarca 3472 278 157 1247 1790 
Djibouti 2239 62 147 604 1425 
Dominica 2785 191 142 692 1760 
Dominicana, República 2281 92 112 653 1424 
Ecuador 2641 114 115 901 1511 
Egipto 3356 77 299 536 2444 
El Salvador 2556 79 190 546 1740 
Eritrea 1519 24 160 279 1057 
Emiratos Arabes Unidos 3238 224 210 857 1947 
Eslovaquia 2779 152 154 930 1542 
Eslovenia 2954 238 164 956 1596 
España 3421 293 161 1410 1556 
EstadosUnidos de América 3754 295 164 1398 1897 
Estonia 3222 204 152 881 1985 
Etiopía 1858 25 189 177 1467 
Federación de Rusia 3118 181 187 771 1979 
Fiji, Islas 2974 116 180 857 1821 
Filipinas 2480 99 132 437 1813 
Finlandia 3140 254 157 1138 1592 
Francia 3623 308 164 1515 1636 
Gabón 2671 123 164 465 1918 
Gambia 2912 267 133 1126 1386 
Georgia 2646 105 193 478 1869 
Ghana 2646 105 193 478 1869 
Granada 2990 218 125 934 1713 
Grecia 3666 249 219 1304 1893 
Guatemala 2227 56 171 438 1561 
Guinea 2447 32 173 546 1695 
Guinea-Bissau 2051 29 128 461 1434 
Guyana 2764 151 165 521 1927 
Haití 2109 36 158 313 1602 
 
 Continúa 
 
101
Anexo A: Continuación 
 
 
Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH 
 
Honduras 2373 79 145 578 1570 
Hungría 3552 206 177 1365 1804 
India 2473 43 192 480 1758 
Indonesia 2891 53 203 571 2064 
Irán, Rep Islámica de 3096 75 258 541 2221 
Irlanda 3717 296 173 1233 2015 
Islandia 3275 350 143 1193 1588 
Israel 3554 276 214 1276 1787 
Italia 3675 246 208 1405 1816 
Jamaica 2690 119 154 682 1734 
Japón 2768 206 160 776 1626 
Jordania 2680 85 194 686 1716 
Kazajstán 2858 173 183 794 1708 
Kenya 2155 68 170 451 1466 
Kirguistán 3173 144 271 495 2263 
Kiribati 2846 141 140 897 1668 
kuwait 3061 152 185 997 1727 
Laos 2338 46 203 262 1827 
Latvia 3014 180 155 996 1683 
Lesoto 2626 34 257 330 2005 
Líbano 3164 145 212 993 1814 
Liberia 1930 19 104 495 1312 
Libia, Jamahiriya Arabe 3337 93 222 987 2034 
Lituania 3372 245 201 942 1984 
Macedonia, La ex Rep Yug 2852 107 184 843 1719 
Madagascar 2056 45 141 267 1603 
Malasia 2867 159 141 759 1808 
Malawi 2125 15 205 301 1605 
Maldivas 2558 285 139 621 1512 
Malí 2236 65 188 399 1585 
Malta 3521 264 221 988 2048 
Marruecos 3098 62 274 534 2228 
Mauricio 2970 135 185 710 1941 
Mauritania 2786 134 194 643 1816 
México 3171 160 202 802 2007 
Moldova, República de 2729 97 164 502 1966 
Mongolia 2250 204 107 776 1164 
Mozambique 2082 13 147 283 1639 
Myanmar 2912 47 274 459 2133 
Namidia 2290 106 151 481 1552 
Nepal 2483 37 216 357 1874 
Nicaragua 2291 65 181 432 1613 
Níger 2170 31 196 363 1580 
 
 Continúa 
 
102 
Anexo A: Continuación 
 
 
Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH 
 
 
Nigeria 2714 30 215 564 1905 
Noruega 3511 261 170 1305 1775 
Nueva Caledonia 2782 195 137 1013 1436 
Nueva Zelandia 3199 221 150 1068 1760 
Países Bajos 3499 257 163 1257 1822 
Pakistán 2316 91 145 626 1455 
Palestina 2242 76 164 568 1434 
Panamá 2287 142 115 588 1441 
Paraguay 2524 125 150 806 1444 
Perú 2579 99 167 434 1879 
Polinesia Francesa 2912 267 133 1126 1386 
Polonia 3366 204 195 1003 1964 
Portugal 3747 275 193 1281 1997 
Reino Unido 3450 240 182 1212 1816 
Rumania 3582 199 251 941 2191 
Rwanda 2071 17 174 137 1743 
Salomón, Islas 2260 59 140 371 1690 
Samoa 2921 207 128 1167 1417 
Santa Lucía 2975 242 155 727 1851 
Santo Tomé y Principe 2626 156 140 612 1718 
Senegal 2374 76 165 611 1521 
Serbia y Montenegro 2703 176 121 1066 1340 
Seychelles 2484 157 169 675 1483 
Siria, República Arabe 3057 88 233 862 1873 
Sierra Leona 1943 35 143 409 1356 
Sri Lanka 2416 56 164 407 1789 
Sudáfrica 2962 112 198 698 1955 
Sudán 2260 104 176 635 1345 
Suecia 3208 292 140 1139 1636 
Suiza 3545 243 147 1420 1735 
Suriname 2697 105 132 674 1786 
Swaziland 2343 81 156 400 1705 
Tailandia 2424 96 129 461 1738 
Tajikistan 1907 45 157 364 1341 
Tanzania, Rep Unida de 1959 38 151 293 1477 
Timor Oriental 2819 78 203 361 2177 
Togo 2358 28 186 442 1702 
Trinidad y Tabago 2788 112 155 704 1817 
Túnez 3247 98 260 815 2073 
Turkmenistán 2840 131 220 654 1836 
Turquía 3328 99 285 821 2123 
Ucrania 3054 145 192 737 1979 
 
 Continúa 
 
103
Anexo A: Continuación 
 
 
Países PDEAM PDPA PDPV PDGR PDCH 
 
 
Uganda 2360 36 194 289 1842 
Uruguay 2883 182 156 775 1770 
Uzbekistán 2312 93 182 5771460 
Vanuatu 2604 94 150 777 1584 
Venezuela,Rep Bolivar de 2272 113 120 586 1453 
Viet Nam 2617 70 188 424 1934 
Yemen 2019 48 178 382 1411 
Zambia 1975 34 163 234 1543 
Zimbabwe 2004 36 140 499 1329 
 
 
Fuente: Hojas de Balance de los países. Año 2003 
 
PDEAM: Disponibilidad Promedio en Energía Alimentaria 
PDPA: Disponibilidad Promedio en Proteínas Animal 
PDPV: Disponibilidad Promedio en Proteínas Vegetal 
PDGR: Disponibilidad Promedio en Grasas 
PDCH: Disponibilidad Promedio en Carbohidratos 
 
 
 
 
 
104 
 
105
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Anexo B 
Requerimientos kcal/per capita/día 
Año 2003 
 
106 
 
107
 
Anexo B 
 
Requerimientos kcal/per capita/día 
Año 2003 
 
 
Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH 
 
 
 Albania 2490 120 179 747 1444 
Alemania 2554 123 184 766 1481 
Angola 2226 107 160 668 1291 
Antillas Holandesas 2509 121 181 753 1455 
Antigua y Barbuda 2472 119 178 742 1434 
Arabia Saudita 2374 114 171 712 1377 
Argelia 2306 111 166 692 1338 
Argentina 2462 118 177 739 1428 
Armenia 2574 124 185 772 1493 
Australia 2534 122 182 760 1470 
Austria 2561 123 184 768 1486 
Azerbaiyán, República de 2480 119 178 744 1438 
Bahamas 2466 119 177 740 1431 
Bangladesh 2383 115 171 715 1382 
Barbados 2552 123 184 765 1480 
Belarús 2575 124 185 773 1494 
Bélgica 2537 122 183 761 1471 
Belice 2391 115 172 717 1387 
Benin 2274 109 163 682 1319 
Bermudas 2517 121 181 755 1460 
Bolivia 2361 114 170 708 1369 
Bosnia y Herzegovina 2586 124 186 776 1500 
Brasil 2480 119 178 744 1438 
Botswana 2360 113 170 708 1369 
Brunei Darussalam 2465 118 177 739 1430 
Bulgaria 2584 124 186 775 1499 
Burkina Faso 2221 107 160 666 1288 
Burundi 2272 109 163 682 1318 
Cabo Verde 2362 114 170 709 1370 
Camboya 2325 112 167 697 1348 
Camerún 2321 112 167 696 1346 
Canadá 2553 123 184 766 1481 
Centroafricana,República 2298 111 165 689 1333 
Chad 2241 108 161 672 1300 
Checa, República 2584 124 186 775 1499 
Chile 2477 119 178 743 1437 
China 2535 122 182 760 1470 
 
 Continúa 
 
108 
Anexo B: Continuación 
 
 
Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH 
 
 
Chipre 2529 121 182 759 1467 
Colombia 2433 117 175 730 1411 
Comoras 2318 111 167 695 1344 
Congo, República del 2242 108 161 673 1301 
Congo, Republica Dem del 2244 108 161 673 1301 
Corea, Rep Pop Dem 2497 120 180 749 1448 
Corea, República de 2559 123 184 768 1484 
Costa Rica 2475 119 178 743 1436 
Côte d'Ivoire 2338 112 168 701 1356 
Croacia 2542 122 183 763 1475 
Cuba 2549 122 183 765 1478 
Dinamarca 2527 121 182 758 1466 
Djibouti 2299 111 165 690 1333 
Dominica 2472 119 178 742 1434 
Dominicana, República 2447 118 176 734 1420 
Ecuador 2442 117 176 733 1416 
Egipto 2412 116 173 724 1399 
El Salvador 2400 115 173 720 1392 
Eritrea 2281 110 164 684 1323 
Emiratos Arabes Unidos 2610 125 188 783 1514 
Eslovaquia 2571 123 185 771 1491 
Eslovenia 2583 124 186 775 1498 
España 2574 124 185 772 1493 
EstadosUnidos de América 2509 121 181 753 1455 
Estonia 2562 123 184 769 1486 
Etiopía 2268 109 163 680 1316 
Federación de Rusia 2578 124 186 773 1495 
Fiji, Islas 2442 117 176 732 1416 
Filipinas 2403 116 173 721 1394 
Finlandia 2541 122 183 762 1474 
Francia 2524 121 182 757 1464 
Gabón 2342 113 168 702 1358 
Gambia 2325 112 167 697 1348 
Georgia 2548 122 183 764 1478 
Ghana 2355 113 169 706 1366 
Granada 2472 119 178 742 1434 
Grecia 2566 123 185 770 1488 
Guatemala 2319 112 167 696 1345 
Guinea 2288 110 164 686 1327 
Guinea-Bissau 2231 107 160 669 1294 
Guyana 2454 118 177 736 1424 
Haití 2367 114 170 710 1373 
 
 Continúa 
 
109
Anexo B: Continuación 
 
 
Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH 
 
Honduras 2350 113 169 705 1363 
Hungría 2562 123 184 769 1486 
India 2431 117 175 729 1410 
Indonesia 2466 119 177 740 1430 
Irán, Rep Islámica de 2488 120 179 746 1443 
Irlanda 2525 121 182 757 1464 
Islandia 2516 121 181 755 1460 
Israel 2455 118 177 737 1424 
Italia 2555 123 184 767 1482 
Jamaica 2451 118 176 735 1421 
Japón 2563 123 184 769 1486 
Jordania 2389 115 172 717 1386 
Kazajstán 2510 121 181 753 1456 
Kenya 2347 113 169 704 1361 
Kirguistán 2440 117 176 732 1415 
Kiribati 2391 115 172 717 1387 
kuwait 2563 123 184 769 1487 
Laos 2323 112 167 697 1347 
Latvia 2564 123 185 769 1487 
Lesoto 2338 112 168 702 1356 
Líbano 2478 119 178 743 1437 
Liberia 2256 109 162 677 1308 
Libia, Jamahiriya Arabe 2467 119 177 740 1431 
Lituania 2535 122 182 760 1470 
Macedonia, La ex Rep Yug 2523 121 182 757 1464 
Madagascar 2275 109 164 682 1319 
Malasia 2431 117 175 729 1410 
Malawi 2244 108 161 673 1302 
Maldivas 2316 111 166 695 1343 
Malí 2216 107 159 665 1285 
Malta 2544 122 183 763 1475 
Marruecos 2455 118 177 736 1424 
Mauricio 2510 121 181 753 1456 
Mauritania 2290 110 165 687 1328 
México 2435 117 175 730 1412 
Moldova, República de 2558 123 184 767 1484 
Mongolia 2464 118 177 739 1429 
Mozambique 2289 110 165 687 1327 
Myanmar 2444 117 176 733 1417 
Namidia 2304 111 166 691 1336 
Nepal 2347 113 169 704 1361 
Nicaragua 2329 112 167 699 1351 
Níger 2205 106 158 661 1279 
 
 Continúa 
 
110 
Anexo B: Continuación 
 
 
Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH 
 
 
Nigeria 2290 110 165 687 1328 
Noruega 2518 121 181 756 1461 
Nueva Caledonia 2471 119 178 741 1433 
Nueva Zelandia 2505 120 180 752 1453 
Países Bajos 2534 122 182 760 1470 
Pakistán 2331 112 168 699 1352 
Palestina 2262 109 163 679 1312 
Panamá 2444 117 176 733 1417 
Paraguay 2373 114 171 712 1376 
Perú 2430 117 175 729 1410 
Polinesia Francesa 2477 119 178 743 1437 
Polonia 2574 124 185 772 1493 
Portugal 2544 122 183 763 1476 
Reino Unido 2527 121 182 758 1466 
Rumania 2568 123 185 770 1490 
Rwanda 2258 109 162 677 1309 
Salomón, Islas 2323 112 167 697 1348 
Samoa 2367 114 170 710 1373 
Santa Lucía 2463 118 177 739 1429 
Santo Tomé y Principe 2322 112 167 697 1347 
Senegal 2310 111 166 693 1340 
Serbia y Montenegro 2543 122 183 763 1475 
Seychelles 2278 110 164 684 1321 
Siria, República Arabe 2396 115 172 719 1390 
Sierra Leona 2268 109 163 680 1315 
Sri Lanka 2524 121 182 757 1464 
Sudáfrica 2437 117 175 731 1414 
Sudán 2347 113 169 704 1361 
Suecia 2541 122 183 762 1474 
Suiza 2553 123 184 766 1481 
Suriname 2446 118 176 734 1419 
Swaziland 2305 111 166 692 1337 
Tailandia 2506 120 180 752 1453 
Tajikistan 2409 116 173 723 1397 
Tanzania, Rep Unida de 2288 110 165 687 1327 
Timor Oriental 2446 118 176 734 1419 
Togo 2295 110 165 689 1331 
Trinidad y Tabago 2547 122 183 764 1477 
Túnez 2505 120 180 751 1453 
Turkmenistán 2443 117 176 733 1417 
Turquía 2466 119 177 740 1430 
Ucrania 2564 123 185 769 1487 
 
 Continúa 
 
111
Anexo B : Continuación 
 
 
Países PREAM PRPA PRPV PRGR PRCH 
 
 
Uganda 2200 106 158 660 1276 
Uruguay 2472 119 178 742 1434 
Uzbekistán 2443 117 176 733 1417 
Vanuatu 2346 113 169 704 1361 
Venezuela,Rep Bolivar de 2435 117 175 730 1412 
Viet Nam 2470 119 178 741 1432 
Yemen 2244 108 161 673 1301 
Zambia 2263 109 163 679 1312 
Zimbabwe 2329 112 167 699 1351 
 
 
Fuente: Cálculos propios utilizando Consulta de los Expertos FAO y Distribución Poblacional 2003 
 
PREAM: Requerimiento Promedio en Energía Alimentaria 
PRPA: Requerimiento Promedio en Proteínas Animal 
PRPV: Requerimiento Promedio en Energía Vegetal 
PRGR: Requerimiento Promedio en Grasas 
PRCH: Requerimiento Promedio en Carbohidratos 
 
 
 
 
112 
 
113
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Anexo C 
Adecuaciones por Macronutrientes 
kcal/per capita/día 
Año 2003 
 
114 
 
115
 
Anexo C 
 
ADECUACIONES POR MACRONUTRIENTES kcal/per cápita/día 
 Año 2003