02740nam a22002777a 4500 OSt 20251027120517.0 cr ||||||a|c|a 221110s2020 mx |d||fom||| 001 0 spa d rda 68500 López García, María del Rosario Predicción del precio de maíz en México / por María del Rosario López García; director de tesis Miguel Ángel Martínez Damián Chapingo, México : El autor, 2020. 1 recurso en línea (104 páginas). gráficas rdacontent texto txt rdamedia computadora c rdacarrier recurso en línea cr DCEA DICEA 2020. DOC Incluye referencias bibliográficas: 85-89 páginas El maíz es uno de los productos más importantes en México, porque es parte esencial en la dieta de los mexicanos y de importancia económica en la producción pecuaria y uso industrial. Este producto está sujeto a factores que causan volatilidad en sus precios, adicionalmente, los productores se enfrentan a la falta de información debido a que en México no existe una señal sobre el comportamiento de los precios futuros de maíz blanco como el Chicago Mercantile Exchange (CME). En este contexto de alta volatilidad, un pronóstico permitirá a productores, comercializadores e industriales del sector protegerse de variaciones en el precio del maíz. Por ello, en este trabajo se tuvo como objetivo el construir estimadores de predicción. Se modelaron cuatro series de tiempo correspondientes al precio de maíz en los estados de: México, Michoacán, Jalisco y Sinaloa, con base en la metodología ARIMA, modelos VAR y VEC, incorporando series de precios de futuros de maíz y precios de maíz en físico (FOB). Se evaluó la capacidad predictiva de los modelos con base en el error porcentual absoluto medio, la raíz del error cuadrático medio y la U de Theil. Los resultados muestran que, la influencia de los precios del mercado internacional, particularmente los precios de futuros y físicos (FOB) difiere en cada uno de los estados analizados. Los modelos multivariados proporcionaron un mejor predictor del precio en Sinaloa y Michoacán, sin embargo, en el Estado de México los modelos ARIMA tuvieron un mejor desempeño, por lo que se concluye que los modelos univariados también son adecuados para predecir. 71039 Maíz Precios 170092 Maíz competencia 71963 Martínez Damián, Miguel Ángel Director de tesis http://10.13.5.2/tesis/td/2020_EA_Lopez_Garcia_MariadelRosario.pdf DESCARGAR PDF Clasificación Universidad Autónoma Chapingo TD 217759 217759 0 0 local 0 1 0 TesdigD BD BD E_L 2024-09-12 0 Tesis digital 2024-09-12 14:49:37 2024-09-12 TD