Modelación de predictores de precio nominal vs real aplicados a maíz, trigo y cebada en México
DOI:
https://doi.org/10.29312/remexca.v14i2.2933Palabras clave:
bondad de ajuste, modelo arima, raíz unitariaResumen
En la producción agrícola, el desfase en el tiempo entre el momento que se asignan recursos y se obtienen recursos hace necesario generar una predicción en el momento t (siembra), del precio vigente en t + j (venta). Sin embargo, en presencia de inflación, es posible que el tomador de decisiones opte por hacer una predicción en términos nominales o bien descuente dicha inflación. Con precios mensuales, bajo un enfoque de series de tiempo y tras ajustar un modelo IMA (1, 1), se investigó esta disyuntiva para el caso del maíz, trigo y cebada en México. Después de comparar seis criterios de bondad de ajuste para cada alternativa de predicción en cada cultivo para el periodo analizado 2002 a 2019, se encuentra que el empleo de datos nominales o reales es indiferente en la construcción del predictor de precio.
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