Análisis univariante ARIMA para pronosticar la exportación del plátano barraganete (Musa balbissiana, AAB) en Ecuador

• Ángel Ramón Sabando García ^[1] ; Reinaldo Armas Herrera ^[2] ; Mikel Ugando Peñate ^[1] ; Ángel Alexander Higuerey Gómez ^[2] ; Elvia Rosalía Inga Llanez ^[2] ; Pierina D Elia Di Michele ^[2]
  1. [1] Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Pontificia Universidad Católica del Ecuador

     Quito, Ecuador

     
  2. [2] Universidad Técnica Particular de Loja

     Universidad Técnica Particular de Loja

     Loja, Ecuador

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 60, 2023, págs. 357-369
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Univariate ARIMA analysis to forecast the export of barraganete plantain (Musa balbissiana, AAB) in Ecuador
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• Resumen
  • español

    Esta investigación tiene como finalidad pronosticar la producción de plátano en Ecuador. La variable financiera a utilizar es número de cajas exportadas de plátano barraganete de empresas exportadoras de la provincia de Manabí y Santo Domingo de Los Tsáchilas. Los datos se recolectaron desde el inicio de noviembre del 2019 hasta julio del año 2022. La predicción se realizó hasta el cierre del mes de diciembre del año 2024. Los resultaron permitieron identificar una serie de tiempo no estacionaria, alta correlación estacionaria con paseo aleatorio, cumpliendo los supuestos de bondades de ajuste para el modelo econométrico de Box Jenkins y pronosticar con mayor veracidad las cajas de plátano. Como conclusión se obtiene un modelo autorregresivo integrado de media móvil ARIMA (2,0,0) (2,0,0) que proporciona evidencia a una tendencia de crecimiento de la producción y exportación de plátano para Ecuador.

  • English

    The purpose of this research is to forecast plantain production in Ecuador. The financial variable to be used is the number of exported boxes of barraganete plantain from exporting companies in the province of Manabí and Santo Domingo de Los Tsáchilas. The data was collected from the beginning of November 2019 to July 2022. The prediction was made until the end of December 2024. The results allowed us to identify a non-stationary time series, high stationary correlation with random walk, fulfilling the goodness-of-fit assumptions for the Box Jenkins econometric model and forecasting banana boxes more accurately. In conclusion, an integrated autoregressive model of moving average ARIMA (2,0,0) (2,0,0) is obtained, which provides evidence of a growth trend in banana production and exports for Ecuador.