Evaluación de cinco métodos para el pronóstico y el análisis de tendencia de la producción agrícola de Panamá: una herramienta para las instituciones y empresas del sector

Corella Justavino, Juan and Rusnak S., Juan H. and Rovira C., Carmen C. and Ayala, Odilio and Ríos E., Rubén D. and Acosta, Xóchilt and Vargas, Eybar E. and Binns H., José R. (2023) Evaluación de cinco métodos para el pronóstico y el análisis de tendencia de la producción agrícola de Panamá: una herramienta para las instituciones y empresas del sector. Revista Investigaciones Agropecuarias, 5 (2). pp. 16-27. ISSN 2644-3856

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Abstract

Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas en Panamá. Los cinco métodos de pronósticos aplicados fueron el Promedio Móvil Simple(PMS), el Promedio Móvil Ponderado(PMP), la Suavización Exponencial (SE), la Regresión lineal simple (RLS) y la Regresión Polinómica(RP) y el único método de tendencia utilizado fue el RLS. Los datos se corrieron en el software Excel. Los resultados de las estadísticas básicas (ver tabla1) mostraron que, de 30 rubros analizados en el 2019, en 16 casos la producción estuvo por debajo del promedio de la serie histórica. En la tabla 2 se observa que, de los 30 rubros pronosticados, 6 casos correspondieron al PMS, 14 casos al PMP, 9 casos a la SE y en un caso al método de la RP. En el análisis de tendencia, para después del año 2019, de los 30 casos analizados, 19 rubros mostraron tendencia al decrecimiento, 9 mostraron al incremento y dos a mantener la producción constante. Se concluye que los pronósticos para la producción de cultivos agrícolas pueden variar de un método a otro, dependiendo además de la data y del tiempo, de un alto coeficiente de determinación del modelo de regresión, de un resultado en números reales positivos y del menor error porcentual de desviación absoluta.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	Coeficiente de determinación, cultivos agrícolas, porcentaje de error promedio absoluto MAPE, promedios móviles, serie histórica, regresión polinómica
Subjects:	Q Science > Q Science (General) S Agriculture > S Agriculture (General)
Depositing User:	Fergie Pineda
Date Deposited:	14 Jul 2023 19:51
Last Modified:	14 Jul 2023 19:51
URI:	http://up-rid.up.ac.pa/id/eprint/6596

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