Modeling and forecasting blackberry production in Colombia using a Box Jenkins ARIMA approach

• Cancino, Susan Elsa ^[1] ; Cancino Escalante, Giovanni Orlando ^[1] ; Cancino Ricketts, Daniel Francisco ^[2]
  1. [1] Universidad de Pamplona

     Universidad de Pamplona

     Colombia

     
  2. [2] Pontífica Universidad Javeriana

     Pontífica Universidad Javeriana

     Colombia

     
• Localización: Económicas CUC, ISSN 0120-3932, ISSN-e 2382-3860, Vol. 44, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: January - June, 2023), págs. 69-82
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un modelo Box Jenkins ARIMA para modelar y pronosticar la producción de mora de castilla en Colombia
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• Resumen
  • español

    La producción de mora de castilla en Colombia contribuye al producto interno bruto, al empleo y al bienestar social de los agricultores del país. Es considerado de gran importancia económica una vez que los frutos de la mora son utilizados como materia prima para la agroindustria. De esta manera, la inestabilidad de la producción afecta la rentabilidad económica de los agricultores; por lo tanto, el pronóstico de la producción de mora posee un importante papel en la asignación de recursos y la toma de decisiones de los agricultores. Por lo tanto, el propósito del estudio fue modelar y pronosticar la producción de mora en Colombia utilizando un enfoque ARIMA de Box Jenkins para el período 1992-2023. Se seleccionó una investigación tipo cuantitativa, no experimental, correlacional y descriptiva. Se evaluó la adecuación del modelo y su capacidad predictiva mediante la verificación de los diferentes criterios de bondad de ajuste. Los resultados mostraron que ARIMA (1,1,0) fue el modelo más adecuado una vez que capturó el comportamiento de la serie temporal actual. Con base en los valores pronosticados se espera un aumento de 5,47% en la producción de mora para el período 2021-2023 lo que mejorará los ingresos de los agricultores y contribuirá, así a la reducción de la pobreza en el campo.

  • English

    Blackberry production in Colombia contributes to the nation´s gross domestic profit, employment and farmers’ social well-being. It is considered of great economic importance as blackberry fruits are used as raw material for the agroindustry. In this manner, production instability affects farmers’ economic profitability; therefore, forecasting plays an important role in monitoring production as well as in farmers´ planting decision and resource allocation. Hence, the purpose of the study was to model and forecast blackberry production in Colombia using a Box Jenkins ARIMA approach for the period 1992-2023. A quantitative, non-experimental, correlational and descriptive research design was selected. The appropriateness of the model and its predictive capacity was assessed by verifying the different goodness-of-fit criteria. Results showed that the ARIMA (1,1,0) was the most suitable model as it captured the behavior of the actual time series. Based on the forecasted values it is expected a 5.47% increase in blackberry production for the period 2021-2023 which will consequently improve farmers´ income and thus contribute to the reduction in poverty.