Economía · 2024
Estimación del precio del Arroz Paddy verde en Colombia durante el periodo de 2000 al 2024
El arroz paddy verde en Colombia es el tercer cereal que más se produce, después del maíz y el trigo. Además, es un producto de amplio consumo en la población colombiana. Los precios del arroz paddy verde han mostrado una tendencia de crecimiento, pero también muestran las repentinas caídas en cortos periodos de tiempo, de esta manera, provoca incertidumbre en los productores de arroz. Este estudio se basa en investigar la predicción de pecios del arroz paddy verde durante el periodo de tiempo establecido entre 2000 hasta el 2024, donde se emplea dos modelos econométricos ARIMA (Media Móvil Autorregresiva Integrad) y GARCH (Heteroscedasticidad Condicional Autorregresiva Generalizada), con el objetivo de predecir los precios futuros por medio de herramientas para poder tener una toma de decisiones informadas que le permita tener una adecuada planeación financiera, así mismo, poder anticipar la volatilidad y la con la formación de los de precios máximos y mínimos poder establecer un techo y piso que permita reducir las fluctuaciones de los precios del arroz paddy verde en Colombia. Los resultados obtenidos muestran que los modelos ARIMA y GARCH son positivos para predecir los precios del arroz paddy en Colombia, proporcionando pronósticos precisos y estimaciones de volatilidad útiles para la toma de decisiones financieras en el sector agrícola. Además, se desarrolla una herramienta predictiva basada en estos modelos, que permite a los usuarios obtener pronósticos de precios futuros del arroz paddy y estimaciones de volatilidad asociadas.
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Contenido
- Resumenp. 5
- Introducciónp. 6
- Justificaciónp. 8
- Marco teóricop. 9
- Teorema y modelo de la telarañap. 11
- Solución del modelop. 14
- Modelo de la telaraña estocásticop. 14
- Las expectativas adaptativas y racionalesp. 16
- Marco empíricop. 18
- Hechos estilizadosp. 23
- Comportamiento de los precios de 2000 hasta abrir del 2024p. 23
- Afectaciones del climap. 26
- Análisis descriptivo de los datosp. 28
- Marco metodológicop. 30
- Modelo de ARIMA y GARCHp. 30
- Modelo GARCHp. 33
- Relación del modelo ARIMA-GARCHp. 35
- Relación modelo telaraña, ARIMA y GARCHp. 36
- Estimación del modelop. 38
- Análisis exploratorio de los datosp. 38
- Estimación y diagnóstico del modelop. 39
- Predicción del preciop. 50
- Discusión de los resultadosp. 51
- Discusión comparativa con otros estudios y aporte propiop. 51
- Conclusionesp. 53
- Recomendacionesp. 58
- Anexosp. 59
- Bibliografíap. 61
- Distribución de los datosp. 28
- Prueba de Dickey-Fullerp. 39
- Resultado del modelo ARIMA (2,1,1)p. 41
- Modelo ARCH (1,1) GARCH (1,1)p. 48
- Resultados de la predicción de preciosp. 59
- Figura 1p. 24
- Precios arroz paddy verde del 2000 hasta el 2024p. 24
- Figura 2p. 26
- Precios trimestrales del arroz paddy (toneladas)p. 26
- Figura 3p. 28
- Temperatura globalp. 28
- Figura 4p. 31
- Metodología Box-Jenkinsp. 31
- Figura 5p. 34
- Metodología modificada para el modelo GARCHp. 34
- Figura 6p. 40
- Función de autocorrelación (ACF)p. 40
- Figura 7p. 41
- La función de autocorrelación parcial (Parcial)p. 41
- Figura 8p. 43
- Residuos del modelo ARIMA ajustadop. 43
- Figura 9p. 44
- Función de autocorrelación de los residuos (e) (ACF)p. 44
- Figura 10p. 45
- Función de autocorrelación parcial de los residuos (e) (PACF)p. 45
- Figura 11p. 46
- Función de autocorrelación de los residuos al cuadrado (e2) (ACF)p. 46
- Figura 12p. 47
- Función de autocorrelación parcial de los residuos al cuadrado (e2) (PACF)p. 47
- Figura 13p. 49
- Predicción de la volatilidadp. 49
- Figura 14p. 50
- Predicción de los preciosp. 50