Pronóstico de las exportaciones de productos del sector agropecuario y la industria manufacturera de Colombia basado en series de tiempo

Abstract

En este trabajo se presenta el pronóstico de las exportaciones de productos del sector agropecuario y la industria manufacturera de Colombia basado en series de tiempo. Los productos o categorías de productos del sector agropecuario son: café, flores y follajes, palma de aceite, plátano y caña azucarera; y los de la industria manufacturera son: alimentos sin café, sustancias químicas, textiles, papel y sus derivados, bebidas y derivados del petróleo. Para ambos casos, de una página oficial de Colombia se tomaron datos de exportaciones disponibles para el periodo en años 2007-2018. Se aplicaron cuatro métodos de pronósticos para series de tiempo, el método de suavización exponencial simple (MSES), el método de suavización exponencial doble (MSED) y el método de suavización triple (MSET). Para este último se aplicó el método Holt-Winters Aditivo (H-WA) y el Holt-Winters Multiplicativo (H-WM). De las series de tiempo, los últimos datos se tomaron como datos de prueba; para el MSES y el MSED se tomó solo el último dato y para el MSET se tomaron los datos según el número de periodos de la estacionalidad. Para encontrar la estacionalidad se obtuvo el autocorrelograma para las series de la industria manufacturera y para las series del sector agropecuario se obtuvo analizando directamente la serie de tiempo. Además, se calculó el error cuadrático medio y el error porcentual absoluto medio entre los datos observados y los datos pronosticados de regresión; y de entre los datos de prueba y los datos pronosticados para futuros periodos de tiempo. Estos datos fueron utilizados para proponer el mejor método de pronóstico para cada una de las series de tiempo de las categorías analizadas Finalmente, todos los métodos fueron programados en Matlab.