Resumen:
Este trabajo poropone una metodología de pronóstico aplicada al precio del cordero patagónico, integrando modelos univariados tradicionales ((ARIMA,ETS) y Prophet, algoritmo asociado al Machine Learning. Sobre los datos del INTA (2014-2023), se aplicó una validación cruzada para datos temporales que permitió evaluar la robustez y adaptabilidad de los modelos en distintos contextos temporales.
El ARIMA (1,1,0) (1,1,0) (12) mostró el mejor desempeño promedio, aunque no de forma constante. Este hallazgo evidencia una superioridad condicional, según la cual ningún modelo es óptimo en diferentes horizontes de tiempo y subraya la necesidad de una validación dinámica. Algunas limitaciones fueron: el tamaño reducido de la muestra, la no inclusión de variables exógenas y una aplicación circunscrita al mercado del cordero patagónico. La singularidad de éste estudio es proponer una metodología con una evaluación rigurosa de desempeño temporal que aporta herramientas prácticas para precios con estacionalidad.
