Analisis y pronósticos de precios futuros interncionales del café (Coffea arabica) aplicando el método de Box & Jenkins y redes neuronales LSTM / por Aristotele Solano Cano; director de tesis Roselia Servín Juárez; secretario Josafhat Salinas Cruz; vocal Gabriel Arcángel Rodríguez Yam; suplente Alejandro Corona Ambríz; suplente Carlos Leopoldo Cíntora González.

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Solano Cano, Aristotele

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TextPublisher: Chapingo, México : El autor, 2024Description: 1 recurso en línea (71 páginas): cuadros, figurasContent type:

texto

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computadora

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Dissertation note: Licenciatura en Estadística División de Ciencias Forestales, 2024. Licenciatura Summary: El objetivo de la presente investigación fue analizar y pronosticar los precios futuros internacionales del café durante 2010-2023. Para lograr este objetivo se utilizaron los métodos de Box & Jenkins y Redes Neuronales Artificiales LSTM. Los resultados fueron: (1) Existe una alta volatilidad de los precios internaciones debido a que la serie no es estacionaria (p valor > 0.05), (2) los modelos Box & Jenkins y RNA LSTM pronosticaron precios de forma aceptable, (3) el modelo de RNA LSTM es superior en pronosticar precios anuales en relación al modelo Box & Jenkins debido a que el modelo de RNA puede seguir mejorando sus parámetros con varias iteraciones, (4) para pronosticar precios semanales; ambos modelos arrojaron buenos resultados. Se concluye que se requiere medidas preventivas para reducir los efectos negativos de una alta volatilidad de los precios internaciones del café y que es posible mejorar los pronósticos de precios internacionales probando con diferentes tipos de intervalos de datos.

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Licenciatura en Estadística División de Ciencias Forestales, 2024. Licenciatura

Incluye referencias bibliográficas: páginas 59-60.

El objetivo de la presente investigación fue analizar y pronosticar los precios futuros internacionales del café durante 2010-2023. Para lograr este objetivo se utilizaron los métodos de Box & Jenkins y Redes Neuronales Artificiales LSTM. Los resultados fueron: (1) Existe una alta volatilidad de los precios internaciones debido a que la serie no es estacionaria (p valor > 0.05), (2) los modelos Box & Jenkins y RNA LSTM pronosticaron precios de forma aceptable, (3) el modelo de RNA LSTM es superior en pronosticar precios anuales en relación al modelo Box & Jenkins debido a que el modelo de RNA puede seguir mejorando sus parámetros con varias iteraciones, (4) para pronosticar precios semanales; ambos modelos arrojaron buenos resultados. Se concluye que se requiere medidas preventivas para reducir los efectos negativos de una alta volatilidad de los precios internaciones del café y que es posible mejorar los pronósticos de precios internacionales probando con diferentes tipos de intervalos de datos.

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