Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México

Resumen

Con el fin de pronosticar la producción de carne de bovino en Baja California, México, se utilizó el método Box-Jenkins para seleccionar un modelo autorregresivo de promedios móviles (ARMA). Para ello se usó la información de canales de bovinos procesadas mensualmente en los rastros del estado durante el periodo de 2003 a 2010. Debido a que la inspección de la gráfica de la serie y el correlograma de la misma no permitieron establecer la estacionalidad, se aplicó la prueba de Dckey-Fuller aumentada, en la que se encontró que la serie era estacionaria. Como resultado del procedimiento de identificación se seleccionaron los modelos AR(1) y ARMA(2,1), los cuales se estimaron utilizando mínimos cuadrados; se compararon ambos modelos con base en la significacncia diagósitica para revisar la bondad de ajuste de los modelos mediante la gráfica de los residuales; el valor de los estadísticos Q se utilizó para determinar la ausencia de autocorrelación en los modelos propuestos. Debido a que los resultados fueron similares se llevó a cabo una evaluación de la eficiencia predictiva de ambos modelos utilizando una serie de datos estaísticos. Los resultados de estas pruebas indicaron que el modelo ARMA(2,1) presentaba una mejor capacidad predictiva, que fue corroborada mediante una gráfica conjunta de la serie actual y la pronosticada, y una predicción para el mede de enero de 2011. Los resultados respaldan el uso de modelos ARMA para obtener, a corto plazo, predicciones de la producción de carne en Baja California.