Análisis y previsión de precios de productos lácteos: el caso del queso tradicional

Objetivos: Este estudio tiene como objetivo analizar el comportamiento mensual de los precios mayoristas del queso costeño en siete grandes ciudades colombianas: Barranquilla, Bogotá, Bucaramanga, Cartagena, Cali, Cúcuta y Medellín. Se centra en comprender las fluctuaciones de los precios durante un...

Full description

Autores:
Pedrozo Acosta, Maria Isabel
Lacayo, Ramon
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Cartagena
Repositorio:
Repositorio Universidad de Cartagena
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicartagena.edu.co:11227/17937
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11227/17937
https://doi.org/10.32997/pe-2023-4772
Palabra clave:
ARIMA model
Box-Jenkins methodology
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description Objetivos: Este estudio tiene como objetivo analizar el comportamiento mensual de los precios mayoristas del queso costeño en siete grandes ciudades colombianas: Barranquilla, Bogotá, Bucaramanga, Cartagena, Cali, Cúcuta y Medellín. Se centra en comprender las fluctuaciones de los precios durante un periodo específico para identificar tendencias e implicaciones para el sector. Métodos: Los datos del Sistema de Información de Precios y Oferta Agropecuaria (SIPSA) cubrieron los precios mensuales al por mayor del queso costeño desde enero de 2015 hasta septiembre de 2022. Utilizando la metodología Box-Jenkins, el estudio realizó análisis de series temporales para estimar modelos econométricos para cada ciudad. Para el análisis estadístico se utilizó el programa Statgraphics 19-X-64. Resultados: Los modelos econométricos pronosticaron con precisión los precios del queso de costa para los tres últimos meses de 2022 y los tres primeros meses de 2023, mostrando sistemáticamente una tendencia al alza de los precios. Conclusión: El análisis de los precios mayoristas en las principales ciudades de Colombia demuestra una tendencia general al alza en los precios del queso costeño. Esta tendencia sugiere un escenario favorable para la comercialización del producto, indicando condiciones propicias para la expansión del mercado a nivel nacional.
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Para el análisis estadístico se utilizó el programa Statgraphics 19-X-64. Resultados: Los modelos econométricos pronosticaron con precisión los precios del queso de costa para los tres últimos meses de 2022 y los tres primeros meses de 2023, mostrando sistemáticamente una tendencia al alza de los precios. Conclusión: El análisis de los precios mayoristas en las principales ciudades de Colombia demuestra una tendencia general al alza en los precios del queso costeño. Esta tendencia sugiere un escenario favorable para la comercialización del producto, indicando condiciones propicias para la expansión del mercado a nivel nacional.Background and objectives: This study aims to analyze the monthly behavior of coastal cheese wholesale prices in seven major Colombian cities: Barranquilla, Bogota, Bucaramanga, Cartagena, Cali, Cucuta, and Medellin. It focuses on understanding price fluctuations over a specific period to identify trends and implications for the sector. Methods: Data from the Agricultural Prices and Supply Information System (SIPSA) covered monthly wholesale prices of coastal cheese from January 2015 to September 2022. Using the Box-Jenkins methodology, the study conducted time series analysis to estimate econometric models for each city. Statistical analysis utilized Statgraphics 19-X-64 software. Findings: Econometric models accurately forecasted coastal cheese prices for the last three months of 2022 and the initial three months of 2023, consistently showing a rising price trend. Conclusion: Analysis of wholesale prices in Colombia's major cities demonstrates a general upward trend in coastal cheese prices. This trend suggests a favorable scenario for product commercialization, indicating conducive conditions for market expansion nationwide.application/pdfspaUniversidad de CartagenaPanorama Económicohttps://revistas.unicartagena.edu.co/index.php/panoramaeconomico/article/download/4772/3709328431131Akin, A.; Tekindal, M.; Mehmet, M., (2020). Modelling of the milk supplied to the industry in Turkey through Box-Jenkins and Winters' Exponential Smoothing methods. Veteriner Hekimler Derneği Dergisi. 91. 49-60. https://dergipark.org.tr/en/pub/vetheder/issue/48191/643824Ali, A.; Ch, M. I.; Qamar, S.; Akhtar, N.; Mahmood, T.; Hyder, M.; Jamshed, M.T., (2016). Forecasting of Daily Gold Price by Using Box-Jenkins Methodology. International Journal of Asian Social Science, 6(11), 614–624. https://doi.org/10.18488/journal.1/2016.6.11/1.11.614.624Asoleche, (2023). Consumo de queso, en medio de los altos precios. Asoleche. https://www.asoleche.org/consumo-de-queso-en-medio-de-los-altos-precios/Castillo, O., (2012). Dinámica de los precios de los productos lácteos en Colombia: el caso del departamento de Córdoba. Revista de Economía del Caribe, (9), 107-127. http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2011-21062012000100004&lng=en&tlng=esDarekar, A.; Amarender, A., (2017). Predicting Market Price of Soybean in Major India Studies Through ARIMA Model. Journal of Food Legumes. 30. 73-76. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3089035Departamento Administrativo Nacional de Estadística, (2022). Precios mayoristas boletín mensual. Sistema de información del Precio del Sector Agropecuario SIPSA. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/agropecuario/sistema-de-informacion-de-precios-sipsa/mayoristas-boletin-mensual-1Gujarati, D.N.; Porter, D.C., (2010). Econometría. 5ta. Edición. México: McGraw Hill. https://fvela.files.wordpress.com/2012/10/econometria-damodar-n-gujarati-5ta-ed.pdfMarroquín Martínez, G.; Chalita Tovar, L.E., (2011). Aplicación de la metodología Box-Jenkins para pronóstico de precios en jitomate. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2(4), 573-577. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-09342011000400008&lng=es&tlng=es.Norain, J.; Sazeli, Z.A., (2020). Comparison between Causal Model and Time Series Model to Forecast Gold Prices. Multidisciplinary Applied Research and Innovation, 2(1), 156–163. https://publisher.uthm.edu.my/periodicals/index.php/mari/article/view/342Wickramarachchi, A.R.; Herath, H.M.; Jayasinghe, U.K.; Edirisinghe, J.C.; Udugama, J.M.; Lokuge, L.D.; Wijesuriya, W., (2017). An Analysis of Price Behavior of Major Poultry Products in Sri Lanka. 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