Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento y pronóstico del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca, según los factores climáticos desde enero de 2012 hasta abril de 2018. Para ello, se tomaron en consideración, por un lado, análisis basados en series de t...
- Autores:
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Díaz Sosa, María Eliana
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/35647
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/35647
- Palabra clave:
- Price variation
Climatic variables
Autoregressive Integrated Moving Average
Dynamics Linear Model
Time Series Factor Analysis
Model indicators
Economía - Estadística
Indicadores Económicos
Estadística
Tasa de crecimiento
Variación de precios
Variables climáticas
Modelo Autoregresivo Integrado de Media Móvil
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El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento y pronóstico del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca, según los factores climáticos desde enero de 2012 hasta abril de 2018. Para ello, se tomaron en consideración, por un lado, análisis basados en series de tiempo (ARIMA, ARIMAX) y, por el otro, modelos lineales dinámicos (con y sin covariables). En los modelos trabajados se usaron como variables las condiciones climáticas de la zona en cuestión, a las cuales se les aplicó un método de imputación de datos debido a la ausencia de información. Luego fueron agrupados en tres factores construidos por Análisis Factorial para Series de Tiempo (TSFA). Finalmente, se procedió a comparar los indicadores de los cuatro modelos, llegando a la conclusión de que los modelos ARIMA Y ARIMAX generan las mejores predicciones respecto del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca. |
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Acurio, G. B. & Regalado, Z. R. (2019), ‘Crisis financieras y contagio en mercados latinoamericanos: una aplicación empírica usando un modelo de cambio de régimen con distribución normal sesgada’. Arsham, H. (2012), ‘Toma de decisiones con periodos de tiempo crítico en economía y finanzas’. Barrientos, J. C., Rondón, C. & Melo, S. E. (2014), ‘Comportamiento de precios de las variedades de papa parda pastusa y diacol capiro en Colombia (1995- 2011)’, Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas 8(2), 272–286. Bermúdez, D. & D´Achiardi, E. (2011), ‘Estudio del caudal a través de modelos lineales generalizados dinámicos’, Matemática 9(1), 7–15. Campagnoli, P., Petris, G. & Petrone, S. (2009), Dynamic Linear Models with R, Springer. Chatfield, C. & Xing, H. (2019), The analysis of time series: an introduction with R, CRC press. Chávez, M. C., Mata, R. G., Diaz, S. L., Flores, J. S. M. & Salazar, J. A. G. 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Cruz Pérez, Edwin AndrésPineda Ríos, Wilmer DaríoDíaz Sosa, María Elianahttps://orcid.org/0000-0003-2134-0058https://scholar.google.es/citations?user=e6Oad5sAAAAJ&hl=eshttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001125559Universidad Santo Tomas2021-09-22T11:25:27Z2021-09-22T11:25:27Z2021-09-20Díaz, M. E., Cruz, E. A., Pineda, W. D. (2021). Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos. Comunicaciones en Estadística, 14(1), 31-52.http://hdl.handle.net/11634/35647reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl presente trabajo tiene como objetivo evaluar el comportamiento y pronóstico del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca, según los factores climáticos desde enero de 2012 hasta abril de 2018. Para ello, se tomaron en consideración, por un lado, análisis basados en series de tiempo (ARIMA, ARIMAX) y, por el otro, modelos lineales dinámicos (con y sin covariables). En los modelos trabajados se usaron como variables las condiciones climáticas de la zona en cuestión, a las cuales se les aplicó un método de imputación de datos debido a la ausencia de información. Luego fueron agrupados en tres factores construidos por Análisis Factorial para Series de Tiempo (TSFA). Finalmente, se procedió a comparar los indicadores de los cuatro modelos, llegando a la conclusión de que los modelos ARIMA Y ARIMAX generan las mejores predicciones respecto del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca.The objective of the following research is to evaluate the behavior and forecast of the price of the papa criolla in the department of Cundinamarca, according to the climate factors from January 2012 to April 2018. Therefore, analysis based on time series (ARIMA, ARIMAX) and, on the other hand, dynamic linear models (with and without variables) were taken into consideration. In the models worked, the climate conditions of the area in question were used as variables, to which a data imputation method was applied due to the absence of information. After that, they were grouped into three factors constructed by Time Series Factor Analysis (TSFA). Finally, the indicators of the four models were compared, concluding that the ARIMA and ARIMAX models generate the best predictions regarding the price of papa criolla in the department of Cundinamarca.Magister en Estadística Aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicosPrice variationClimatic variablesAutoregressive Integrated Moving AverageDynamics Linear ModelTime Series Factor AnalysisModel indicatorsEconomía - EstadísticaIndicadores EconómicosEstadísticaTasa de crecimientoVariación de preciosVariables climáticasModelo Autoregresivo Integrado de Media MóvilModelos Lineales DinámicosAnálisis Factorial para Series de TiempoIndicadores de modelosTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáAcurio, G. B. & Regalado, Z. R. (2019), ‘Crisis financieras y contagio en mercados latinoamericanos: una aplicación empírica usando un modelo de cambio de régimen con distribución normal sesgada’.Arsham, H. (2012), ‘Toma de decisiones con periodos de tiempo crítico en economía y finanzas’.Barrientos, J. C., Rondón, C. & Melo, S. E. (2014), ‘Comportamiento de precios de las variedades de papa parda pastusa y diacol capiro en Colombia (1995- 2011)’, Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas 8(2), 272–286.Bermúdez, D. & D´Achiardi, E. (2011), ‘Estudio del caudal a través de modelos lineales generalizados dinámicos’, Matemática 9(1), 7–15.Campagnoli, P., Petris, G. & Petrone, S. (2009), Dynamic Linear Models with R, Springer.Chatfield, C. & Xing, H. (2019), The analysis of time series: an introduction with R, CRC press.Chávez, M. C., Mata, R. G., Diaz, S. L., Flores, J. S. M. & Salazar, J. A. G. 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