A la División de Ciencias Económicas y Administrativas (DICEA), al programa de posgrado DICEA y al Doctorado en Ciencias en Economía Agrícola, por brindarme las herramientas con las que puedo crear un sinfín de estrategias que puedo utilizar en mi vida. ARCH = Proceso de Heterocedasticidad Condicional Autoregresivo ARIMA = Modelo Autoregresivo, Integrado y de Media Móvil BIC = Criterio de Información Bayesiano. B = Indica el operador de retraso de una serie de tiempo L = Indica el operador de retraso de una serie de tiempo.
Indica el operador de diferencia de una prueba de serie temporal Q = estadístico de Ljung-Box. CNIIA = Cámara Nacional de las Industrias Azucareras y Alcoholeras CONADESUCA = Comité Nacional para el Desarrollo Sostenible de la Caña de Azúcar. LDSCA = Ley de Desarrollo Sostenible de la Caña de Azúcar LIFFE = Bolsa de Futuros y Opciones de Londres.
El modelo que mejor predijo el precio nacional del azúcar fue un modelo estacional de doce meses, sin componente autorregresivo, de orden uno para el orden de integración y el componente de promedios móviles, tanto en términos estacionales como no estacionales. Se concluye que los modelos de pronóstico son adecuados debido a su buen desempeño y que el crecimiento de la producción se basa en el aumento de la superficie cañera industrializada y no en mejoras tecnológicas.
Introducción
- Justificación
- Planteamiento del Problema
- Objetivo general
- Objetivos específicos
- Hipótesis
- Estructura del documento
Por ejemplo, el crecimiento de los biocombustibles está provocando que los mercados energéticos afecten los precios de la sacarosa granulada estándar. En algunos estudios como el de FIRA (2016), la agroindustria de la caña de azúcar muestra en general un gran atraso tecnológico. Además de los problemas sociales y la volatilidad que encuentra con los proveedores de caña de azúcar que son propietarios o usufructuarios de las tierras donde se cultiva la caña de azúcar.
La zafra 2012/2013 registró una producción récord en toda la historia de la agroindustria azucarera, con una producción industrial de caña de millones de toneladas; que era. El precio fundamental del azúcar granulada en el mercado internacional es el precio del mercado de futuros del Contrato 11. Analizar la cadena de valor de la agroindustria azucarera en la etapa de transformación de caña a azúcar cristalizado y en la etapa de comercialización.
Analizar la eficiencia técnica y los cambios tecnológicos de la agroindustria de la caña de azúcar en el eslabón de transformación del insumo de caña a sacarosa cristalizada en el periodo 2011/2020 a nivel de entidad federativa. El segundo capítulo realiza una revisión de la literatura relacionada con el tema de estudio.
Revisión de literatura
Literatura de la metodología Box-Jenkins
Para verificar la estacionariedad en la media, se utiliza un examen visual a través de gráficos, estructura de autocorrelación y coeficientes de autocorrelación parcial. Se destaca que una de las etapas de la metodología Box-Jenkins es el análisis preliminar de los datos, lo que significa, de ser necesario, su transformación y diferenciación. Estos gráficos son los correlogramas de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial.
El modelo se diagnostica revisando las gráficas de autocorrelación de los residuos. Según esa trampa, la inestabilidad de la varianza de los cambios de precios hace que el análisis de autovarianza sea ineficaz. En este caso, la serie con la que se trabaja ha sufrido una diferenciación estacional o una integración en el mismo orden de la serie.
En primer lugar, se realizó la prueba de raíz unitaria sobre la serie temporal. El análisis de la función de autocorrelación y la función de autocorrelación parcial mostró que se utilizó un ARIMA(1,1,1) sin constante para capturar el proceso estocástico subyacente en las series de tiempo estudiadas.
Literatura sobre aspectos conceptuales de la modelación Box-Jenkins
Literatura sobre aspectos conceptuales del modelado Box-Jenkins Originalmente, la metodología de Box y Jenkins implicaba tres pasos iterativos: selección. Una de las razones de la popularidad del proceso de construcción del modelo ARIMA es su éxito en la predicción. Por ejemplo, si tenemos información de ventas trimestrales de grandes almacenes, estas cifras mostrarán picos en el cuarto trimestre, por ejemplo.
Si la estimación no es suficiente, se reinicia el proceso verificando la estacionalidad de la serie. La razón para suponer estacionariedad se explica a continuación: El propósito de BJ (Box-Jenkins) es identificar y estimar un modelo estadístico que se interpreta como generador de datos de muestra. El modelo ARIMA consta de dos especificaciones: la especificación de la parte autorregresiva de la serie temporal y la especificación de la parte de media móvil (MA) (Enders, 2015; Gujarati, 2002).
La serie de tiempo en el período t puede explicarse por los propios rezagos (análisis univariante de series de tiempo). Esto funciona en la serie temporal y significa retrasar la serie temporal en un período. En la mayoría de las referencias modernas a series temporales y a la metodología ARIMA en particular, el uso más común es la letra L de la palabra inglesa Lag, que se traduce como retraso o retraso (Enders, 2015; Gujarati, 2002; Cryer & Chang. 2008). .
Los polinomios de retraso pueden tratarse como polinomios o como operaciones de series de tiempo. Esto se puede expresar en polinomios de retraso cuando los términos de retraso de la serie Xt se pasan a la izquierda, dejando solo y wt a la derecha. S = Número de períodos por estación (temporada) y t = Son las observaciones de la serie de tiempo en t.
SARIMA, que es uno de los modelos más simples de la familia SARIMA, requiere una amplia visualización de notación que, sin embargo, ayuda a comprender la notación compleja en la literatura sobre el modelado de series temporales de Box-Jenkins. Otra medida de la precisión del pronóstico relacionada con el error es el error cuadrático medio (MSE). MAPE es el promedio del error absoluto o diferencia entre el valor verdadero de la variable observada y el predicho, el cual se expresa como porcentaje de los valores verdaderos (Taylor III, 2016).
Situación del mercado nacional e internacional del azúcar
En el caso de la productividad de la caña de azúcar en el mundo, se muestra en el Cuadro 4. En México la agroindustria de la caña de azúcar garantizó que en el periodo 2010/2019 el 4. En México la agroindustria de la caña de azúcar es importante por el impacto de la economía regional 2.
Los resultados de la prueba de raíz unitaria para el precio real mayorista del azúcar en 3. La Figura 2 muestra el comportamiento del precio real del azúcar en la Central de Abastos 5. Crecimiento sostenido de la producción de caña de azúcar de manera amplia y por más tiempo 7.
Método de determinación del precio de referencia del azúcar base estándar para pago de caña. Análisis de series temporales en el pronóstico de la producción de caña de azúcar.
Pronóstico econométrico del precio del azucar en México
Productividad total de los factores en la agroindustria cañera por entidad
En el contexto de la narrativa anterior, el propósito de esta investigación es analizar el desarrollo de 25. Se supone que toda la caña neta se utiliza como combustible en la molienda de caña. Ahora el índice de Malmquist de productividad total de los factores se define utilizando 12 funciones.
El índice de Malmquist de productividad total de los factores mide el cambio en la PTF entre dos puntos 13. Ahora bien, un tema importante son las propiedades de los rendimientos a la escala de la tecnología 9. Como se ve en la tabla, a diferencia de la tasa de crecimiento anual promedio que solo permite 2 para aparecer.
Como lo muestra el análisis de eficiencia técnica, cambio tecnológico y productividad 15.
