Pronóstico para la producción de cebolla de rama a partir de un modelo VAR

• Chaparro Arias, Carlos Andrés ^[1] ; Ruiz Torres, Juan Carlos ^[1] ; Fonseca Cifuentes, Gina Paola ^[1]
  1. [1] Pedagogical and Technological University of Colombia
• Localización: Acta Agronómica, ISSN-e 2323-0118, ISSN 0120-2812, Vol. 73, Nº. 1, 2024, págs. 82-91
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Forecast scallion production based on a VAR model
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  • español

    Este trabajo tiene como objetivo desarrollar un modelo de pronóstico VAR (modelo vectorial autorregresivo) para la producción de cebolla de rama con datos del municipio de Aquitania, Boyacá (Colombia), a partir de métodos de series temporales multivariadas. La metodología ha incluido la materialización de fases de estudio de acuerdo con el método de Box-Jenkins y la aplicación de una serie de pruebas estadísticas de estacionariedad Phillips-Perron, raíz unitaria Dickey-Fuller aumentada (ADF), pruebas de normalidad de Jarque-Bera, test de Phillips-Ouliaris y prueba de causalidad de Granger, entre otras. Los resultados de este estudio confirman que el modelo VAR es una herramienta efectiva para la planificación de la producción y el área cosechada de cebolla de rama. Su capacidad predictiva facilita la toma de decisiones estratégicas, lo cual optimiza la gestión agrícola.

  • English

    This work aims to develop a VAR - forecast model for scallion production with data from the municipality of Aquitania, Boyacá (Colombia), using multivariate time series methods. The methodology included the implementation of study phases in accordance with the Box-Jenkins method, as well as the application of a series of statistical tests, including the Phillips-Perron stationarity test, the augmented Dickey-Fuller (ADF) unit root test, the Jarque-Bera normality test, the Phillips-Ouliaris test, the Granger causality test, among others. The results of this study confirm that the VAR model is an effective tool for planning the production and harvested area of scallion. Its predictive capacity facilitates strategic decision-making, optimizing agricultural management.