Publicado 2016-07-11
Palabras clave
- Statistical models,
- Box & Jenkins,
- ARIMA.
- Modelos estadísticos,
- Box & Jenkins,
- ARIMA.
Cómo citar
Resumen
La metodología de series de tiempo fue empleada en el presente estudio para comparar diferentes métodos de pronósticos en series de rendimiento de granos básicos (maíz, frijol, trigo y arroz) en México, con el objetivo de predecir sus valores en el corto plazo. Los pronósticos se realizaron empleando los modelos Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (1,0,1) para maíz, Modelo de Brow con α = 0.202 para frijol, Suavización Exponencial Simple con α = 0.7576 para trigo y Modelo de Holt con α = 0.5024 y β = 0.0366 para arroz. Los resultados indican que en el corto plazo los rendimientos de maíz, frijol y arroz se incrementarán, mientras que los rendimientos de trigo se mantendrán constantes. Respetando estas estimaciones de rendimiento, manteniendo constante la superficie cultivada y el consumo per cápita de granos básicos, y considerando diferentes escenarios de población, a largo plazo México solo será autosuficiente en la producción de frijol. Así, los pronósticos obtenidos en este trabajo pueden ser utilizados en la toma de decisiones de producción y compra-venta de granos.