Estimación de la producción mundial de café y precios diarios del café suave colombiano mediante redes neuronales artificiales y modelos autorregresivos integrados. Los insumos a los modelos neuronales para predecir la producción y el precio del café fueron 41 y 31 variables, respectivamente.
Antecedentes
A finales del siglo XIX, la implementación de nuevas áreas plantadas de café en Brasil aumentó su capacidad de producción, posicionándolo como el mayor productor de café en 1906, lo que provocó una drástica caída de los precios en el mercado. Esta estabilización de precios animó a los países a producir más café, generando un exceso de oferta de grano y queriendo una mayor participación en el mercado.
Justificación e importancia
Durante casi cuatro años, el precio promedio del café tierno colombiano estuvo por debajo de los 80 centavos la libra; También en el mes de agosto de 2002 se registró uno de los precios promedio más bajos, el cual fue de 58,1 centavos la libra. Se estima que alrededor de tres millones de mexicanos dependen en cierta medida del café (SAGARPA, 2011, 9p).
Planteamiento del problema
Actualmente, 563 mil familias en Colombia viven directamente de la producción de café, y para las actividades de manejo, cosecha y poscosecha representan más del 9% de su población activa (FEDECAFE, 2014b). 2012) que la industria del café en Colombia es tan importante que genera uno de cada tres empleos en las zonas rurales, permitiendo que dos millones de personas vivan directamente de la producción de la aromática.
Objetivos
Hipótesis
Promedio móvil integrado con variables exógenas (ARIMAX) para brindar una herramienta que pueda ser utilizada en el diseño de políticas públicas orientadas a mitigar el impacto negativo que causa el mercado en los ingresos de las personas que se dedican a esta actividad.
Metodología
Determinación del precio diario del café suave colombiano
TEORÍA DE VALOR Y DE PRECIO
Teoría de Valor
El valor de uso es una condición previa del valor de cambio, pero no determina el importe de este último. El mismo autor en la página 107 afirma que el valor de los productos es la cantidad de trabajo, que se mide como la cantidad de bienes obtenidos por unidad de tiempo de trabajo invertido en su producción.
Teoría de Precio
Uno de los factores que determina el precio de los bienes es el grado de tecnología que se les aplica (Benetti, 1978, 151p). En el mercado del café, una gran cantidad de reservas en manos de comercializadores y tostadores hace que esta actividad sea susceptible a la especulación.
El Contexto de la producción y comercialización del café
- El cultivo del Café
- Especies de café y calidad del café de acuerdo a tipo de beneficio
- La organización internacional del café
- Comercio internacional del café
- Estructura de mercado en el precio de los productos agrícolas
El desarrollo de la parte aérea del cafeto implica un alargamiento vertical (ortotrópico) debido a la activación de la zona apical, y un alargamiento horizontal (plagiotrófico) o formación de ramas debido al crecimiento sucesivo de pares de hojas opuestas. encontrado en las axilas de las hojas (Wintgens, 2009, p. 9). Las condiciones climáticas extremas en las regiones cafeteras de los países productores de granos han provocado fuertes variaciones en la oferta internacional de café. Las hojas del café Liberica son grandes y más redondas que las de las variedades Arábica y Robusta.
La Organización Internacional del Café (OIC) se creó en 1963 bajo los auspicios de las Naciones Unidas para ayudar a regular el mercado del café, que se caracteriza por grandes fluctuaciones en la producción y los precios (Leavitt, 2009). Está formado por todos los países importadores y exportadores de café, que se dividen en miembros y no miembros de la Organización Internacional del Café. El precio del café comenzó a subir en 2014 debido a una caída inesperada en la oferta mundial de café debido a una de las peores sequías en Brasil, el mayor productor de café (Fridell, 2014).
La comercialización del café en todas sus formas es un negocio tan bueno que los países importadores miembros de la OIC lo reexportan. Desde 1962, la comercialización del café en el mundo está regulada por un acuerdo internacional del café (CIC) entre países productores y países consumidores dentro de la Organización Internacional del Café (ICO).
Series de tiempo y modelos de predicción
- Redes Neuronales Artificiales (RNA)
- Modelo Autorregresivo Integrado de promedios móviles (ARIMA)
- Parámetros estadísticos de desempeño
La historia de las redes neuronales comienza con el científico aragonés Santiago Ramón y Cajal, descubridor de la estructura neuronal del sistema nervioso. Recientemente, otros investigadores (Meena y Agrawal, 2015; Salim et al., 2015) han aplicado redes neuronales para determinar el nivel de las mareas. Los modelos ARIMA son técnicas de modelado lineal, donde se debe verificar la estacionariedad de la serie temporal.
Los modelos ARIMA se componen de: la parte (AR) que significa autorregresivo, la parte (I) que significa diferenciar el modelo para que las series de tiempo se vuelvan estacionarias y la parte (MA) que se llama promedios móviles (Guajarati, et al. , 2010, pág.777). 0, por lo tanto tenemos una medida aproximada de la capacidad de predecir la serie de tiempo en el tiempo 𝒕 con base en el valor en 𝒕 − 𝟏. 𝒀𝒕= 𝝁 + 𝜷𝟎𝒖𝒕+ 𝜷𝟏𝒖𝒕−𝟏 + 𝜷𝟐𝒖𝒕−𝟐 (7) En general, para construir un modelo ARIMA, existen algunos pasos básicos, que incluyen: a) Graficar y analizar la serie de tiempo, para determinar tendencia y variabilidad; b) transformación de la base de datos, que debe realizarse cuando aumenta la variabilidad de los datos;
De manera similar, Doshit y otros (2010) aplicaron modelos ARIMA para determinar el precio mensual de la harina en la India. Análisis y predicción de la serie temporal del precio externo del café colombiano mediante redes neuronales artificiales.
ARTÍCULOS CIENTÍFICOS
OPTIMIZACIÓN DEL USO DE FERTILIZANTES PARA EL CULTIVO
Existen varios estudios respecto al efecto de los nutrientes en el cultivo del café, algunos autores mencionan que la demanda de nutrientes varía con la etapa de desarrollo del cultivo (Echeverri (1994). El objetivo de este trabajo es encontrar las dosis óptimas de fertilizante. los cuales minimizan los costos de este concepto en la producción de café, brindando una recomendación factible para los productores del municipio de Gigante en el departamento de Huila-Colombia. El modelo de programación lineal propuesto en (1) se resolvió utilizando el programa Lindo 6.1. Los resultados obtenidos se resumen en el Cuadro 2, al multiplicar las cantidades de fertilizantes obtenidas (Cuadro 2, columna 4) por el precio de cada fuente de alimento (Cuadro 1, columna 4), se obtienen los costos.
Las cantidades de fuentes de nutrientes que minimizan los costos de fertilizantes en el cultivo de café son 8.67 paquetes de cloruro de potasio, 2.22 paquetes de fosfato de amonio, 0.78 paquetes de sulfato de amonio, 11.82 paquetes de urea y 6.25 paquetes de sulfato de magnesio, Columna 4. En el Cuadro 3, a Comparación económica con las fuentes y cantidades seleccionadas por el programa Lindo 6.1 (óptimo) con dos de los fertilizantes comúnmente utilizados en Colombia para fertilizar el cultivo de café. Asimismo, al utilizar las dosis recomendadas obtenidas en el modelo de programación lineal, los productores podrán lograr ahorros por hectárea en 4 años a $1,197.47, y considerando las hectáreas productivas de café en el municipio de Gigante, el beneficio económico para esta región es significativo. .
MODELOS NEURONALES Y ARIMA EN LA ESTIMACIÓN DE LA
La red neuronal estática mejoró el rendimiento de la red neuronal dinámica y los modelos ARIMA, de acuerdo con resultados estadísticos de bondad de ajuste como coeficiente de determinación (R2), error cuadrático medio (MSE), error medio absoluto (MAE) y modelo. eficiencia (FE). Y recientemente, otros investigadores (Meena y Agrawal, 2015; Salim et al., 2015) utilizaron redes neuronales para determinar el nivel de la marea. La información sobre el pronóstico de la producción mundial de café se obtuvo de la Organización Internacional del Café (ICO) y la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación (FAO) correspondiente al período comprendido entre 1961 y 2014 (FAOSTAT, 2015).
Para estimar y validar el modelo ARIMA en el programa Reviews 7 se utilizaron las funciones de autocorrelación (FAC) y autocorrelación parcial (FACP); de manera similar, la selección del modelo tuvo en cuenta el criterio de información de Akaike (AIC), el criterio de Schwarz (SC) y las estadísticas MAE y EF en la estimación de la producción mundial de café. Por otro lado, la red neuronal dinámica logra su mejor rendimiento con cinco neuronas en la capa oculta y distribución de datos para el proceso de entrenamiento, validación y prueba en la estimación de la producción mundial de café. Al comparar los modelos de redes neuronales utilizados (dinámico y estático), la red estática fue la red estática que logró mejores resultados en la estimación de la producción mundial de café, ya que produjo los menores errores en las predicciones, según los estadísticos del MSE y el MAE. .
SIMULACIÓN DEL PRECIO DIARIO DEL CAFÉ (Coffea) SUAVE
Los modelos ARIMAX se construyen con seis variables relevantes para explicar el precio diario del café suave colombiano. La información para la simulación diaria del precio del café suave de Colombia en el mercado estadounidense se obtuvo de la Organización Internacional del Café (ICO), de YAHOO Finance y del Banco de la Reserva Federal de Estados Unidos (FRED). El mejor desempeño estadístico obtenido en la estimación del precio diario del café suave colombiano en el mercado estadounidense utilizando redes neuronales estáticas se logró con tres (3) neuronas en la capa oculta y una distribución de datos 50-25-25, para la fase de construcción. a.
El comportamiento descrito por el modelo ARIMAX (1,1,1) de la serie histórica del precio diario del café suave colombiano en el mercado estadounidense es aceptable, sin embargo, la trayectoria descrita por los modelos neuronales es superior, considerando las estadísticas. de bondad de ajuste elegido para determinar el desempeño del modelo. Simulación de precio diario del café blando de Colombia con red neuronal dinámica El mejor desempeño estadístico de las redes neuronales artificiales se debe a que las redes neuronales desarrollan o producen un modelo que se ajusta a la base de datos, y con el modelo ARIMAX (1, 1, 1 ) partiendo de la metodología Box-Jenkins (1976) se ha intentado adaptar la base de datos a un modelo (García, 2003). Modelación del precio del café colombiano en la Bolsa de Nueva York mediante redes neuronales artificiales.
