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    Dise帽o y aplicaci贸n de un modelo predictivo de precios de frutas y hortalizas frescas para el comercio mayorista de Uruguay

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    Las frutas y hortalizas para consumo en fresco son de los rubros m谩s complejos en lo que a la formaci贸n de precios de venta concierne, de hecho, son uno de los grupos de productos transables que presentan mayor dificultad de predicci贸n de precios en el corto y mediano plazo. Los dos principales componentes en la formaci贸n de precios que caracterizan a este sector y que lo diferencian de otros, son la marcada estacionalidad y la alta volatilidad de los precios. Determinadas por las caracter铆sticas fisiol贸gicas de las diferentes especies y variedades que componen la oferta, as铆 como las diferentes tecnolog铆as productivas y de conservaci贸n disponibles y la gran dependencia de las cada vez m谩s variables e impredecibles condiciones meteorol贸gicas. Todo esto en un contexto de alimentos que representan una pieza fundamental para la nutrici贸n adecuada seg煤n el acuerdo un谩nime de las instituciones de referencia internacional en alimentaci贸n y salud. En situaciones de crecimiento sostenido, y en particular en el caso de rubros alimentarios, los precios suelen ser objeto de an谩lisis debido a su incidencia sobre los registros inflacionarios y la seguridad alimentaria de la poblaci贸n. Por otro lado, bajas sustanciales y persistentes de los precios, compromete la rentabilidad de quienes producen alimentos. El dise帽o y desarrollo de un modelo de predicci贸n de precios mayoristas de frutas y hortalizas frescas y la consolidaci贸n del ICAP, aporta una herramienta de an谩lisis econ贸mico, que permitir谩 a los actores vinculados a la cadena comercial frutihort铆cola (productores, operadores mayoristas, minoristas, etc.) y a los actores vinculados a la institucionalidad oficial y agropecuaria, hacer ajustes en la toma de decisiones, emprender acciones m谩s consistentes, y reducir costos. Empleando los datos relevados por el Observatorio Granjero en la Unidad Agroalimentaria Metropolitana, en este trabajo se utilizan modelos de espacio estado para la predicci贸n de los precios de un conjunto acotado de rubros, lleg谩ndose a la conclusi贸n de que los diversos rubros tienen distintos grados de predictibilidad y no hay un modelo en particular que tenga aplicabilidad general, sino que para cada caso particular se debe considerar una especificaci贸n. El impacto de la pandemia de COVID-19 y la inclusi贸n de variables auxiliares fueron las cuestiones de mayor dificultad, esto 煤ltimo remarcando la necesidad de una mayor sistematizaci贸n de los datos en el 谩rea Agropecuaria. Este proyecto contribuyo en el desarrollo de una plataforma dise帽ada espec铆ficamente para el registro de vol煤menes de ingreso de mercader铆a a la UAM y de precios mayoristas de frutas y hortalizas, c谩lculos de indicadores y de precio predicho en base a los modelos desarrollados. Adem谩s, se avanz贸 en la incursi贸n de una declaraci贸n digital del ingreso de mercader铆a por parte de las empresas operadoras. En esta publicaci贸n se presentan los resultados obtenidos en el marco del proyecto ANII Dise帽o y aplicaci贸n de un modelo predictivo de precios de frutas y hortalizas frescas para el comercio mayorista de Uruguay. Se presentan las herramientas desarrolladas para el almacenamiento y consulta de datos, adem谩s del desarrollo del modelo de predicci贸n. Se emplean modelos de espacio estado para la predicci贸n de los precios de un conjunto acotado de rubros, lleg谩ndose a la conclusi贸n de que no hay un modelo en particular que tenga aplicabilidad general, sino que para cada caso particular se debe considerar una especificaci贸n. La inclusi贸n de variables auxiliares fue una de las cuestiones de mayor dificultad y que remarca la necesidad de una mayor sistematizaci贸n de los datos.Agencia Nacional de Investigaci贸n e Innovaci贸
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