APLICACIÓN DE UN MODELO ARIMA PARA PRONOSTICAR LA PRODUCCIÓN DE LECHE DE BOVINO EN BAJA CALIFORNIA, MÉXICO - Eduardo Sánchez; Alberto Barreras-Serrano; Cristina Pérez-Linares; Fernando Figueroa-Saavedra; José Olivas-Valdez (Tropical and Subtropical Agroecosystems, 2013)
El objetivo fue aplicar un modelo de series de tiempo univariado tipo ARIMA en la descripciÃ³n y pronÃ³stico del comportamiento de la producciÃ³n lechera de bovino en el estado, aplicando para ello la metodologÃa de Box y Jenkins. La serie de producciÃ³n mensual de litros leche de enero del 2000 a diciembre del 2009 fue utilizada en el estudio. El anÃ¡lisisÂ  delÂ  correlogramaÂ  y la aplicaciÃ³n de la prueba de Dickey y Fuller aumentada indicaron que la producciÃ³n lechera presentaba un comportamiento estacional. Del anÃ¡lisis de diversas combinaciones AR(p) y MA(q), dos modelos fueron propuestos y evaluados: ARMA (1,1) y ARMA (2,2). Los parÃ¡metros fueron estimados por mÃnimos cuadrados. Con base a Ã©stos y aplicando los criterios de Akaike y Schwarz (18.06, 18.13 y 18.20, 18.27, respectivamente) se definiÃ³ el mejor modelo. Adicionalmente se analizaron los residuales y la capacidad predictiva de cada modelo a travÃ©s de los estadÃsticos de calidad de ajuste, resultando como mejor el ARMA (1,1). Se concluye que este tipo de modelos son de utilidad tanto para describir como para predecir el comportamiento de la producciÃ³n lechera.