Una metodología de pronóstico de precios aplicada al mercado del cordero patagónico en contexto de aprendizaje estadístico

Abstract

El trabajo de esta tesis aborda la creciente necesidad de contar con pronósticos confiables para los precios del sector primarios, como es el caso del precio del cordero patagónico en Argentina. El objetivo principal fue presentar una metodología dinámica de pronóstico que permita selec- cionar entre un conjunto de algoritmos candidatos y realizar un pronóstico de corto plazo, preciso. Integrando marcos estadísticos y econométricos con técnicas avanzadas de aprendizaje estadístico. Se partió de un análi- sis exhaustivo de la serie histórica de precios proporcionada por el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Se identificaron patrones es- tacionales y estructurales que fundamentan la aplicación de modelos co- mo: Autoregresivo Integrado de Medias Moviles (ARIMA), Suavizamiento Exponencial en el Tiempo (ETS) y PROPHET, este último desarrollado por Facebook para manejar las peculiaridades de las series temporales del mundo real, como tendencias no lineales, estacionalidades anuales, se- manales y diarias, y feriados o eventos especiales. La validación cruzada adaptada para series temporales fue esencial para evaluar la eficacia pre- dictiva, revelando la importancia del reentrenamiento periódico frente a la variabilidad de los datos, a medida que transcurre el tiempo. Los resulta- dos destacan la superioridad condicional del modelo ARIMA en el contexto actual, y la metodología propuesta establece un enfoque adaptable que garantiza pronósticos actualizados y alineados con el mercado. En base a estos resultados se procedió a realizar un pronóstico de 12 meses para la variable de interés. Finalmente, se identificó futuras líneas de investigación que incluyen la exploración de nuevas técnicas de validación, algoritmos y la combinación de modelos para optimizar el pronóstico de precios como el del cordero patagónico.