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...

Full description

Autores:
Díaz Sosa, María Eliana
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
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
Modelos Lineales Dinámicos
Análisis Factorial para Series de Tiempo
Indicadores de modelos
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
id SANTTOMAS2_bb0c9a05352bc1a36bca85db4b5940bd
oai_identifier_str oai:repository.usta.edu.co:11634/35647
network_acronym_str SANTTOMAS2
network_name_str Repositorio Institucional USTA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
title Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
spellingShingle Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
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
Modelos Lineales Dinámicos
Análisis Factorial para Series de Tiempo
Indicadores de modelos
title_short Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
title_full Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
title_fullStr Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
title_full_unstemmed Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
title_sort Modelamiento del precio de la papa criolla en el departamento de Cundinamarca por medio de series de tiempo y modelos dinámicos
dc.creator.fl_str_mv Díaz Sosa, María Eliana
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Cruz Pérez, Edwin Andrés
Pineda Ríos, Wilmer Darío
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Díaz Sosa, María Eliana
dc.contributor.orcid.spa.fl_str_mv https://orcid.org/0000-0003-2134-0058
dc.contributor.googlescholar.spa.fl_str_mv https://scholar.google.es/citations?user=e6Oad5sAAAAJ&hl=es
dc.contributor.cvlac.spa.fl_str_mv https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001125559
dc.contributor.corporatename.spa.fl_str_mv Universidad Santo Tomas
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Price variation
Climatic variables
Autoregressive Integrated Moving Average
Dynamics Linear Model
Time Series Factor Analysis
Model indicators
topic 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
Modelos Lineales Dinámicos
Análisis Factorial para Series de Tiempo
Indicadores de modelos
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Economía - Estadística
Indicadores Económicos
Estadística
Tasa de crecimiento
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Variación de precios
Variables climáticas
Modelo Autoregresivo Integrado de Media Móvil
Modelos Lineales Dinámicos
Análisis Factorial para Series de Tiempo
Indicadores de modelos
description 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.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-09-22T11:25:27Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-09-22T11:25:27Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021-09-20
dc.type.local.spa.fl_str_mv Tesis de maestría
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.category.spa.fl_str_mv Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestría
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.drive.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
status_str acceptedVersion
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv Díaz, 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.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11634/35647
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad Santo Tomás
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repository.usta.edu.co
identifier_str_mv Díaz, 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.
reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás
instname:Universidad Santo Tomás
repourl:https://repository.usta.edu.co
url http://hdl.handle.net/11634/35647
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv 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. (2004), ‘Efecto del precio internacional sobre el mercado de la papa en México, 1990- 2000’, Revista Fitotecnia Mexicana 27(4), 377–384.
Coutin, M. G. (2007), ‘Utilización de modelos arima para la vigilancia de enfermedades transmisibles’, Revista Cubana de Salud Pública 33(2)
García, B. M. (2008), ‘Análisis del comportamiento de precios de cinco productos hortícolas en costa rica de 1999 al 2003’, Revista Tecnología en Marcha 21(2), Pág–45
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013), Bayesian data analysis, CRC press.
Gil, V. V. D. (2015), ‘Modelo de simulación de estrategias de inversión para papicultores colombianos’, Lámpsakos (13), 81–87
Gilbert, P. D. & Meijer, E. (2005), ‘Time series factor analysis with an application to measuring money’, University of Groningen, Research School SOM Research Report 05F10 .
Harrison, P. J. & Stevens, C. F. (1976), ‘Bayesian forecasting’, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 38(3), 205–228.
Higuita, A. D., Valencia, C. M. & Correa, M. J. C. (2018), ‘Combination forecasting method using bayesian models and a metaheuristic, case study’, Dyna 85(207), 337–345
Jeffrey, R. (1992), Probability and the Art of Judgment, Cambridge University Press.
Kass, R. E. (1993), ‘Bayes factors in practice’, Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician) 42(5), 551–560.
Kikut-Valverde, A. C. (2003), Uso del filtro de kalman para estimar tendencia de una serie, Technical report, Banco Central de Costa Rica.
Lara, C. P. (2008), ‘Técnicas estadísticas multivariantes para la generación de variables latentes’, Revista Escuela de Administración de Negocios (64), 89– 99.
Marroquín, M. G. & Chalita, T. L. E. (2011), ‘Aplicación de la metodología box-jenkins para pronóstico de precios en jitomate’, Revista mexicana de ciencias agrícolas 2(4), 573–577.
Mayoral, T. A. (2013), Modelos Dinámicos Lineales Aplicados a Series de Tiempo, PhD thesis, Universidad Nacional Autónoma de México.
Medina, R., Montoya, E. & Jaramillo, A. (2008), ‘Estimación estadística de valores faltantes en series históricas de lluvia’.
Mora Adán, P. A. et al. (2020), ‘Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último año’.
Munuera, R. M. C. (2018), ‘Filtro de kalman y sus aplicaciones’.
Navarro, S. A. J. (2016), ‘Predicción de precios de venta de hortalizas’.
Orozco, M. A. M., Aguilar, D. S. G., Ramírez, F. O. P. & Rodríguez, N. J. M. (2018), ‘Modelo cuantitativo arimax-egarch para la predicción de la tasa de cambio colombiana (cop/usd)’, Revista Espacios 39(7), 16.
Parra Arboleda, L. F. (2015), ‘Modelamiento conjunto del número de siniestros y pagos por reclamación en seguros mediante una cópula mixta desde la perspectiva frecuentista y bayesiana’, Departamento de Estadística.
Posada, S. L. & Noguera, R. R. (2007), ‘Comparación de modelos matemáticos: una aplicación en la evaluación de alimentos para animales’, Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias 20(2), 141–148.
Rengifo, C. L. (2016), ‘Comportamiento del precio de la papa industrial diacol capiro, caso Colombia a partir del mejor pronóstico entre un sarima y una red neuronal artificial’.
Rivas, S. T. (2013), ‘Estructura de mercado y determinantes del precio de la papa para consumo fresco’
Rodríguez, D. R. & Ramírez, L. N. (2011), ‘La agroindustria de la papa criolla en Colombia. situación actual y retos para su desarrollo’, Gestión y Sociedad 4(2), 17–30.
Rodríguez, Y., Pineda, W. & Olariaga, O. D. (2020), ‘Air traffic forecast in postliberalization context: a dynamic linear models approach’, Aviation 24(1), 10– 19.
Rojas, A. J. S. (2018), Pronóstico del precio en bolsa de la energía eléctrica en Colombia, utilizando inferencia bayesiana, B.S. thesis, Uniandes.
Rojas, B. E. O. (2011), Evaluación del desarrollo del cultivo de papa bajo escenarios de variabilidad climática interanual y cambio climático, en el sur oeste de la Sabana de Bogotá, PhD thesis, Universidad Nacional de Colombia.
Sabbagh-Sánchez, A., García-Salazar, J. A., Matus-Gardea, J. A., Jiménez-Sánchez, L. & Hernández Juárez, M. (2011), ‘Comportamiento del consumo de papa (solanum tuberosum l.) fresca en México’, Revista mexicana de ciencias agrícolas 2(4), 559–572.
Sinharay, S. & Stern, H. S. (2002), ‘On the sensitivity of bayes factors to the prior distributions’, The American Statistician 56(3), 196–201.
Suárez, G. S. L. (2016), ‘Técnicas estadísticas multivariantes de series temporales para la validación de un sistema reconstructor basado en redes neuronales.’
Thiele, G., Bustamante, J., Mansilla, J. & Scott, G. (1998), Los precios de papa, arroz y trigo en Bolivia: Un análisis del periodo 1980-96., International Potato Center.
Tsay, R. S. (2005), Analysis of financial time series, Vol. 543, John wiley & sons
Urrutia, J. A., Palomino, R. & Salazar, H. D. (2010), ‘Metodología para la imputación de datos faltantes en metereología’, Scientia et technica 3(46),
West, M. & Harrison, J. (2006), Bayesian forecasting and dynamic models, Springer Science & Business Media.
Wheelwright, S., Makridakis, S. & Hyndman, R. J. (1998), Forecasting: methods and applications, John Wiley & Sons.
Yujra, I. D. P. (2018), ‘Evaluación de precios de la papa (solanum tuberosum), en Bolivia’, Revista Estudiantil Agro-Vet 2(1), 79–93.
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv CRAI-USTA Bogotá
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Santo Tomás
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Maestría Estadística Aplicada
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Estadística
institution Universidad Santo Tomás
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/1/2021mariadiaz.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/2/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/3/Carta%20derechos%20de%20autor.pdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/4/license_rdf
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/5/license.txt
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/6/2021mariadiaz.pdf.jpg
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/7/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpg
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/8/Carta%20derechos%20de%20autor.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 8f217b5ce0aecd6b02f697217fa9636b
4916601486e1429358f6f503a1c507fa
3f9f0f3096a3bade02b78f7366d47a77
217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06
aedeaf396fcd827b537c73d23464fc27
c1e0b67cfebbcf5bc1e58e483a37d6bc
bdd773901e2566fd24211176296d7401
38323c94a49bf3ba20031eb6521dd189
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Santo Tomás
repository.mail.fl_str_mv repositorio@usantotomas.edu.co
_version_ 1782026181683445760
spelling 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. (2004), ‘Efecto del precio internacional sobre el mercado de la papa en México, 1990- 2000’, Revista Fitotecnia Mexicana 27(4), 377–384.Coutin, M. G. (2007), ‘Utilización de modelos arima para la vigilancia de enfermedades transmisibles’, Revista Cubana de Salud Pública 33(2)García, B. M. (2008), ‘Análisis del comportamiento de precios de cinco productos hortícolas en costa rica de 1999 al 2003’, Revista Tecnología en Marcha 21(2), Pág–45Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013), Bayesian data analysis, CRC press.Gil, V. V. D. (2015), ‘Modelo de simulación de estrategias de inversión para papicultores colombianos’, Lámpsakos (13), 81–87Gilbert, P. D. & Meijer, E. (2005), ‘Time series factor analysis with an application to measuring money’, University of Groningen, Research School SOM Research Report 05F10 .Harrison, P. J. & Stevens, C. F. (1976), ‘Bayesian forecasting’, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 38(3), 205–228.Higuita, A. D., Valencia, C. M. & Correa, M. J. C. (2018), ‘Combination forecasting method using bayesian models and a metaheuristic, case study’, Dyna 85(207), 337–345Jeffrey, R. (1992), Probability and the Art of Judgment, Cambridge University Press.Kass, R. E. (1993), ‘Bayes factors in practice’, Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician) 42(5), 551–560.Kikut-Valverde, A. C. (2003), Uso del filtro de kalman para estimar tendencia de una serie, Technical report, Banco Central de Costa Rica.Lara, C. P. (2008), ‘Técnicas estadísticas multivariantes para la generación de variables latentes’, Revista Escuela de Administración de Negocios (64), 89– 99.Marroquín, M. G. & Chalita, T. L. E. (2011), ‘Aplicación de la metodología box-jenkins para pronóstico de precios en jitomate’, Revista mexicana de ciencias agrícolas 2(4), 573–577.Mayoral, T. A. (2013), Modelos Dinámicos Lineales Aplicados a Series de Tiempo, PhD thesis, Universidad Nacional Autónoma de México.Medina, R., Montoya, E. & Jaramillo, A. (2008), ‘Estimación estadística de valores faltantes en series históricas de lluvia’.Mora Adán, P. A. et al. (2020), ‘Comparación de modelos clásicos en series de tiempo y modelos bayesianos para pronosticar tres acciones colombianas en el último año’.Munuera, R. M. C. (2018), ‘Filtro de kalman y sus aplicaciones’.Navarro, S. A. J. (2016), ‘Predicción de precios de venta de hortalizas’.Orozco, M. A. M., Aguilar, D. S. G., Ramírez, F. O. P. & Rodríguez, N. J. M. (2018), ‘Modelo cuantitativo arimax-egarch para la predicción de la tasa de cambio colombiana (cop/usd)’, Revista Espacios 39(7), 16.Parra Arboleda, L. F. (2015), ‘Modelamiento conjunto del número de siniestros y pagos por reclamación en seguros mediante una cópula mixta desde la perspectiva frecuentista y bayesiana’, Departamento de Estadística.Posada, S. L. & Noguera, R. R. (2007), ‘Comparación de modelos matemáticos: una aplicación en la evaluación de alimentos para animales’, Revista Colombiana de Ciencias Pecuarias 20(2), 141–148.Rengifo, C. L. (2016), ‘Comportamiento del precio de la papa industrial diacol capiro, caso Colombia a partir del mejor pronóstico entre un sarima y una red neuronal artificial’.Rivas, S. T. (2013), ‘Estructura de mercado y determinantes del precio de la papa para consumo fresco’Rodríguez, D. R. & Ramírez, L. N. (2011), ‘La agroindustria de la papa criolla en Colombia. situación actual y retos para su desarrollo’, Gestión y Sociedad 4(2), 17–30.Rodríguez, Y., Pineda, W. & Olariaga, O. D. (2020), ‘Air traffic forecast in postliberalization context: a dynamic linear models approach’, Aviation 24(1), 10– 19.Rojas, A. J. S. (2018), Pronóstico del precio en bolsa de la energía eléctrica en Colombia, utilizando inferencia bayesiana, B.S. thesis, Uniandes.Rojas, B. E. O. (2011), Evaluación del desarrollo del cultivo de papa bajo escenarios de variabilidad climática interanual y cambio climático, en el sur oeste de la Sabana de Bogotá, PhD thesis, Universidad Nacional de Colombia.Sabbagh-Sánchez, A., García-Salazar, J. A., Matus-Gardea, J. A., Jiménez-Sánchez, L. & Hernández Juárez, M. (2011), ‘Comportamiento del consumo de papa (solanum tuberosum l.) fresca en México’, Revista mexicana de ciencias agrícolas 2(4), 559–572.Sinharay, S. & Stern, H. S. (2002), ‘On the sensitivity of bayes factors to the prior distributions’, The American Statistician 56(3), 196–201.Suárez, G. S. L. (2016), ‘Técnicas estadísticas multivariantes de series temporales para la validación de un sistema reconstructor basado en redes neuronales.’Thiele, G., Bustamante, J., Mansilla, J. & Scott, G. (1998), Los precios de papa, arroz y trigo en Bolivia: Un análisis del periodo 1980-96., International Potato Center.Tsay, R. S. (2005), Analysis of financial time series, Vol. 543, John wiley & sonsUrrutia, J. A., Palomino, R. & Salazar, H. D. (2010), ‘Metodología para la imputación de datos faltantes en metereología’, Scientia et technica 3(46),West, M. & Harrison, J. (2006), Bayesian forecasting and dynamic models, Springer Science & Business Media.Wheelwright, S., Makridakis, S. & Hyndman, R. J. (1998), Forecasting: methods and applications, John Wiley & Sons.Yujra, I. D. P. (2018), ‘Evaluación de precios de la papa (solanum tuberosum), en Bolivia’, Revista Estudiantil Agro-Vet 2(1), 79–93.ORIGINAL2021mariadiaz.pdf2021mariadiaz.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf697272https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/1/2021mariadiaz.pdf8f217b5ce0aecd6b02f697217fa9636bMD51open accessCarta aprobación facultad.pdfCarta aprobación facultad.pdfCarta aprobación facultadapplication/pdf16727https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/2/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf4916601486e1429358f6f503a1c507faMD52metadata only accessCarta derechos de autor.pdfCarta derechos de autor.pdfCarta derechos de autorapplication/pdf583411https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/3/Carta%20derechos%20de%20autor.pdf3f9f0f3096a3bade02b78f7366d47a77MD53metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/4/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open accessTHUMBNAIL2021mariadiaz.pdf.jpg2021mariadiaz.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7125https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/6/2021mariadiaz.pdf.jpgc1e0b67cfebbcf5bc1e58e483a37d6bcMD56open accessCarta aprobación facultad.pdf.jpgCarta aprobación facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6486https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/7/Carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpgbdd773901e2566fd24211176296d7401MD57open accessCarta derechos de autor.pdf.jpgCarta derechos de autor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10083https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/35647/8/Carta%20derechos%20de%20autor.pdf.jpg38323c94a49bf3ba20031eb6521dd189MD58open access11634/35647oai:repository.usta.edu.co:11634/356472022-10-10 16:11:39.812open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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