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Título Estimación de modelos para el pronóstico de precios en el sector agropecuario en el distrito especial de Buenaventura, una aproximación econométrica usando el lenguaje de programación R.Tesis de Maestría / En línea - Tesis de Maestría
Autor(es) Gamarra Palacios, José Luis (Autor)
Micolta Garzón, John Mario (Autor)
Alonso Cifuentes, Julio César (Asesor Tesis/Trabajos de Grado)
Publicación Cali : Universidad Icesi, 2021
Descripción Física 63 páginas
Idioma Español;
Clasificación(es) INGENIERIAS
Departamento Tecnologías de Información y Comunicaciones
Materia(s) Métodos econométricos; Sector agropecuario; Modelos de regresión; Ciencia de datos; R (Lenguaje de programación de computadores); R (Computer program language); Precios agrícolas; Pronósticos; Análisis cuantitativo; Tésis;
Nota(s) Tesis (Maestría en Ciencia de Datos). Universidad Icesi, 2021.
Resumen El pronóstico de precios de productos es un problema ampliamente documentado, en la academia y la industria. El pronosticar los precios permite una debida planeación en la cantidad de productos que se pueden sacar a la venta. Además, permite estimar las ganancias que serán obtenidas en el futuro si los productos tienen determinado precio y, si las condiciones del mercado son relativamente estables y parecidas a las condiciones del pasado.
En este trabajo abordaremos el problema de pronosticar precios para tres productos del sector agrícola en el Distrito Especial de Buenaventura: Yuca Chirosa, la Piña Gold y el Banano Criollo. Esto es importante para los campesinos pues, posibilitará la creación de planes de contingencia respecto a la siembra y cosecha de estos productos, basados en técnicas de ciencias de datos como complemento a las técnicas heurísticas, que son usadas por los campesinos basados en el conocimiento del negocio.
Las estimaciones de los pronósticos de precios de los productos antes mencionados se realizaron a través de técnicas econométricas para series de tiempo mediadas por el lenguaje de programación R, para ello se usará la metodología CRISP-DM.
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CodBarras Localización Piso Signatura Estado Categoría
T02229Biblioteca Universidad Icesi3 DisponibleTesis