Aplicación de la metodología de series de tiempo en la estimación de los niveles de exportaciones de café de Colombia periodo 1958-2011
DOI:
https://doi.org/10.15649/2346075X.210Palabras clave:
Modelos de series de tiempo, Metodología Box Jenkins, Modelos ARIMA, Exportaciones de caféResumen
Un elemento fundamental para el sector cafetero colombiano, es saber a corto, mediano y largo plazo, el comportamiento de las
exportaciones de café suave de Colombia, para conocer su relación en los procesos de ventas y producción. En concordancia con
lo anterior, se realizó una evaluación de los niveles de exportaciones de café, en forma mensual desde inicios de 1958 hasta finales
de 2008. Con el objetivo de desarrollar un modelo que permita caracterizar y obtener pronósticos sobre el comportamiento de las exportaciones
de café realizadas en el país; para ello, se usó la metodología Box Jenkins, siguiendo las fases para los modelos ARIMA
(Autoregresivo Integrado de Media Móvil). Los datos fueron tomados de la página web de la Federación Nacional de Cafeteros de
Colombia. La serie bajo estudio mostró un comportamiento estacional, donde los primeros trimestres presentan los menores niveles
del año, particularmente en febrero, mes que registra los niveles más bajos de exportaciones del año, estos niveles trimestralmente
van incrementándose de forma paulatina hasta alcanzar el mayor nivel de exportaciones en el IV trimestre, específicamente entre
Noviembre y Diciembre. Finalmente se obtuvieron los pronósticos entre los años 2009 y 2011, siguiendo un comportamiento estable
respecto al periodo de validación de la muestra de la serie. Los datos fueron analizados utilizando el lenguaje R -PROJECT v 11.0.
Referencias
(1) Federación Colombiana De Cafeteros. Comportamiento de la industria cafetera en Colombia 2011. Disponible en http:// www.federaciondecafeteros.org/static/files/2010_Comportamiento.pdf. Recuperado el 01 de Febrero 2011.
(2) Garcia I.Análisis y predicción de la serie de tiempo del precio externo del café colombiano usando redes neuronales. Revista Universitas Scientiarum. (2003). Universidad Pontificia Javeriana. Vol 8,45-50.
(3) Box G.e.p., G.m. Jenkins Time Series Analysis, Forecasting and Control.3ra Edición, Prentice Hall Hispanoamericana, s.a.México, (1995)
(4) Méndez J. Análisis de series temporales. Volumen I: Modelos Univariantes. Instituto de Estadística Aplicada y Computación. Universidad de Los Andes, Mérida. Venezuela.(2007).
(5) Development Core Team (2011). R: A Language and Environment for Statistical Computing.URL: http://www.R-project.org/
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