Pronóstico de la producción de leche en Panamá mediante el uso de series de tiempo

• Vega Moreno, Rufino ^[1]
  1. [1] Universidad De Panama

     Universidad De Panama

     Panamá

     
• Localización: Visión Antataura, ISSN-e 2309-6373, ISSN 2520-9892, Vol. 6, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: Visión Antataura), págs. 138-156
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Forecast of milk production in Panama using time series
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• Resumen
  • español

    El objetivo principal de la investigación consistió en estimar la producción de leche en la República de Panamá para los años 2022 y 2023, tendiente a conocer la situación actual de este rubro tan importante en el sector agropecuario, básicamente con miras a aportar instrumentos metodológicos de predicción como los métodos de Box Jenkins con modelos ARIMA (Autorregresivos, integrados, medias móviles) en la estimación de la producción lechera. La muestra corresponde al periodo 2006-2021. Los resultados explican que la serie presenta tendencia y estacionalidad; además, es estacionaria mediante las pruebas de raíz unitaria, en la transformación de diferenciado logarítmico; luego se determinó que de entre los modelos obtenidos, el mejor fue un ARIMA de orden (1,1,3) mostrando que la producción tendrá un aumento en los próximos años a pesar de los efectos de la pandemia del COVID-19 como producto de buenas políticas y eficiente administración en el mencionado rubro.

  • English

    The main objective of the research was to estimate the production of milk in the Republic of Panama for the years 2022 and 2023, in order to know the current situation of this important item in the agricultural sector, basically with a view to providing methodological instruments of prediction as the Box Jenkins methods with ARIMA models (Autoregressive, integrated, moving averages) in the estimation of milk production. The sample corresponds to the period 2006-2021. The results explain that the series presents a trend and seasonality, it is also stationary through the unit root tests, in the logarithmic differential transformation; then it was determined that among the models obtained, the best model was an ARIMA of order (1,1,3) showing that production will increase in the coming years despite the effects of the COVID-19 pandemic as a result of good policies and efficient administration in above-mentioned area product.