Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción del comportamiento de la producción de carne de cerdo en Baja California, México.
Resumen
Utilizando la serie mensual de toneladas de carne de cerdo producidas en el estado de Baja California, México entre enero 2003 y diciembre 2010, y aplicando la metodología de Box- Jenkins se desarrolló un modelo univariado de series de tiempo autoregresivo de promedios móviles (ARMA). El análisis del correlograma de la serie y la aplicación de la prueba de Dickey-Fuller aumentada indicaron un comportamiento estacional y mediante la revisión de diversas combinaciones autoregresivas AR (p) y de promedios móviles MA (q), dos modelos fueron propuestos y evaluados: un ARMA con un rezago de 12 meses (mes), tanto para su componente autoregresivo como en el de promedios móviles y un AR también con un rezago de 12 mes. Los parámetros de los modelos fueron estimados por mínimos cuadrados utilizando el programa econométrico Eviews versión 6. Con base a estos resultados y aplicando los criterios de Akaike y Schwarz se inició el proceso de selección del mejor modelo. Para evaluar la presencia de un problema de autocorrelación en ambos modelos se analizó el comportamiento de sus residuales y se utilizó el estadístico Ljung-Box. La revisión de la capacidad predictiva de los modelos mediante estadísticos de calidad de ajuste en unión con los resultados de las pruebas realizadas indicó que el modelo ARMA era el mejor. Se concluye que este tipo de modelos son útiles para predecir en el corto plazo el comportamiento de la producción de carne de cerdo.
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