Modelado y simulación de la cadena productiva del cacao en Colombia
Introducción: Este artículo presenta los resultados de una investigación cuyo objetivo fue el modelado y simulación de la cadena productiva del cacao en Colombia. Esta investigación estuvo financiada por la Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Objetivo: El objetivo de este artículo es present...
- Autores:
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Pineda Ballesteros, Eliécer
Téllez Acuña, Freddy Reynaldo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Introducción: Este artículo presenta los resultados de una investigación cuyo objetivo fue el modelado y simulación de la cadena productiva del cacao en Colombia. Esta investigación estuvo financiada por la Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Objetivo: El objetivo de este artículo es presentar un modelo de simulación de la cadena productiva del cacao en Colombia. Metodología: Para el abordaje de esta investigación, se tuvo en cuenta autores como Absalón Machado, quien ofrece un marco teórico para asumir el entendimiento de los sistemas agroalimentarios, y se trabajó bajo una perspectiva sistémica. Se realizó un modelo usando la dinámica de sistemas, que se basa en la noción de la realimentación, los rezagos en el tiempo, la idea de acumulación y la razón de cambio, propias del cálculo diferencial e integral, haciendo un trabajo de campo en términos de observación directa de cultivos y plantas procesadoras del cacao internacionales. Resultados: Se obtuvo un modelo matemático que recrea el comportamiento de la cadena productiva del cacao y se ajusta al comportamiento de la cadena para el horizonte temporal estudiado. El modelo puede ser usado para comprender la dinámica propia de la cadena en conjunto sobre la base de los flujos de información y material en el sistema. Conclusiones: Se concluye que el uso de modelos de dinámica de sistemas, que representan una cadena productiva, puede ser empleado para potenciar procesos de toma de decisiones a partir de la experimentación simulada. Esto permite ganar en comprensión de la dinámica propia de la cadena productiva. Además, se pone en evidencia que la percepción in situ de los fenómenos a ser modelados favorece una mejor representación de los mismos. |
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[1] S. D. Applanaidu, F. M. Arshad, A. A. Abdel, A. Hasanov, N. Idris, A. M. Abdullah y M. N. Shamsudin, «Malaysian Cocoa Market Modeling: A Combination of Econometric and System Dynamics Approach,» Agricultural Sector Modelling In Malaysia: Quantitative Models for Policy Analysis, Shah Alam, 2009. [2] I. Mundi, «Cacao en grano precio mensual,» 5 12 2017. [En línea]. Available: http://www.indexmundi.com/es/preciosde-mercado/?mercancia=granos-de-cacao&meses=360 [3] R. Agropecuaria, «Precio del cacao se rige por mercado internacional y TRM,» Vanguardia Liberal, 23 de mayo de 2017. [4] P. Varangis y D. Larson, Dealing with commodity price uncertainty, The World Bank, 1996. [5] T. Lawson, «Uncertainty and Economic Analysis,» The Economic Journal, vol. 95, no. 380, pp. 909-927, 1985. https://doi.org/10.2307/2233256 [6] A. Baronio y A. M. Vianco, «Materiales y Métodos en el Proceso de Investigación Econométrica,» Cuaderno de Econometría 1. 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Metodología: Para el abordaje de esta investigación, se tuvo en cuenta autores como Absalón Machado, quien ofrece un marco teórico para asumir el entendimiento de los sistemas agroalimentarios, y se trabajó bajo una perspectiva sistémica. Se realizó un modelo usando la dinámica de sistemas, que se basa en la noción de la realimentación, los rezagos en el tiempo, la idea de acumulación y la razón de cambio, propias del cálculo diferencial e integral, haciendo un trabajo de campo en términos de observación directa de cultivos y plantas procesadoras del cacao internacionales. Resultados: Se obtuvo un modelo matemático que recrea el comportamiento de la cadena productiva del cacao y se ajusta al comportamiento de la cadena para el horizonte temporal estudiado. El modelo puede ser usado para comprender la dinámica propia de la cadena en conjunto sobre la base de los flujos de información y material en el sistema. Conclusiones: Se concluye que el uso de modelos de dinámica de sistemas, que representan una cadena productiva, puede ser empleado para potenciar procesos de toma de decisiones a partir de la experimentación simulada. Esto permite ganar en comprensión de la dinámica propia de la cadena productiva. Además, se pone en evidencia que la percepción in situ de los fenómenos a ser modelados favorece una mejor representación de los mismos.Introduction− This paper presents the results of a re-search project. The objective was the creation of a model and simulation of the cocoa production chain in Colombia. It was funded by the Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Objective−The purpose of this paper is to present a simu-lation model of the cocoa production chain in Colombia. Methodology−For the approach to this research, authors such as Absalón Machado --who offers a theoretical frame-work to present the understanding of agri-food systems--, were taken into account. A systemic perspective was also implemented for the research. In fact, it was modelled using system dynamics, which is based on the notion of feedback, delays in time, the idea of accumulation and reason for change, typical of differential and integral calculation. In this way, field work was carried out in terms of direct observation of international cocoa crops and processing plants. Results− A mathematical model that recreates the be-havior of the cocoa production chain was obtained and was adjusted to the behavior of the chain for the time horizon studied. The model can be used to understand the dynam-ics of the chain as a whole based on the flows of information and material in the system.Conclusions−It is concluded that the use of system dy-namic models, which represent a productive chain, can be used to promote decision-making processes based on simulated experimentation. This allows us to gain an understanding of the dynamics of the productive chain. Furthermore, it is evident that in situ perception of the phenomena to be modelled promotes a better representa-tion of them.Pineda Ballesteros, Eliécer-8d3236c9-52e7-4363-bece-80eb4bcaac6d-0Téllez Acuña, Freddy Reynaldo-7d508545-a6fb-46cd-9285-dbe9f2aabdbc-010 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 14, Núm. 1 (2018)INGE CUCINGE CUC[1] S. D. Applanaidu, F. M. Arshad, A. A. Abdel, A. Hasanov, N. Idris, A. M. Abdullah y M. N. Shamsudin, «Malaysian Cocoa Market Modeling: A Combination of Econometric and System Dynamics Approach,» Agricultural Sector Modelling In Malaysia: Quantitative Models for Policy Analysis, Shah Alam, 2009.[2] I. Mundi, «Cacao en grano precio mensual,» 5 12 2017. [En línea]. Available: http://www.indexmundi.com/es/preciosde-mercado/?mercancia=granos-de-cacao&meses=360[3] R. Agropecuaria, «Precio del cacao se rige por mercado internacional y TRM,» Vanguardia Liberal, 23 de mayo de 2017.[4] P. Varangis y D. Larson, Dealing with commodity price uncertainty, The World Bank, 1996.[5] T. Lawson, «Uncertainty and Economic Analysis,» The Economic Journal, vol. 95, no. 380, pp. 909-927, 1985. https://doi.org/10.2307/2233256[6] A. Baronio y A. M. Vianco, «Materiales y Métodos en el Proceso de Investigación Econométrica,» Cuaderno de Econometría 1. Buenos Aires: Universidad Nacional de Villa María, 2015.[7] J. Danielsson, «Stochastic volatility in asset prices estimation with simulated maximum likelihood,» Journal of Econometrics, vol. 64, no. 1-2, pp. 375-400, 1994. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)90070-1[8] F. Asif, A. Rashid, C. Bianchi y C. M. Nicolescu, «System dynamics models for decision making in product multiple lifecycles,» Resources, Conservation and Recycling, pp. 20–33, 2015. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2015.05.002[9] L. M. Bada, L. A. Rivas y H. F. Littlewood, «Modelo de asociatividad en la cadena productiva en las Mipymes agroindustriales,» Contaduría y Administración, no. 62, pp. 1100–1117, 2017.[10] J. W. Forrester, «Counterintuitive behavior of social systems » Technological Forecasting and Social Change, pp. 1-22, 1971. https://doi.org/10.1016/S0040-1625(71)80001-X[11] H. E. Díaz, «Tecnologías de la información y comunicación y crecimiento económico,» Economía Informa, vol. 405, pp. 30-45, 2017. https://doi.org/10.1016/j.ecin.2017.07.002[12] A. Machado y J. Torres, El sistema agroalimentario: Una visión integral de la cuestión agraria en América Latina, México: Siglo Veintiuno Editores, 1991.[13] J. Aracil, Introducción a la Dinámica de Sistemas, Madrid: Alianza, 1997.[14] C. F. Espinal, H. Martínez y L. Ortiz, La cadena del cacao en Colombia, Una mirada global de su estructura y dinámica 1991-2005, Bogotá: Observatorio Agrocadenas Colombia, 2005.[15] J. A. Aranda, M. J. Barón, I. Huertas y J. A. 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