EVALUACIÓN DE CINCO MÉTODOS PARA EL PRONÓSTICO Y EL ANÁLISIS DE TENDENCIA DE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA DE PANAMÁ: : UNA HERRAMIENTA PARA LAS INSTITUCIONES Y EMPRESAS DEL SECTOR

EVALUACIÓN DE CINCO MÉTODOS PARA EL PRONÓSTICO Y EL ANÁLISIS DE TENDENCIA DE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA DE PANAMÁ: : UNA HERRAMIENTA PARA LAS INSTITUCIONES Y EMPRESAS DEL SECTOR

Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas...

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Main Authors: Corella Justavino, Juan, Rusnak S. , Juan H., Binns H. , José R., Rovira C. , Carmen C., Ayala. , Odilio, Ríos E. , Rubén D., Acosta. , Xóchilt, Vargas. , Eybar E.
Format: Online
Language:spa
Published: Universidad de Panamá, Facultad de Ciencias Agropecuarias 2023
Online Access:https://revistas.up.ac.pa/index.php/investigaciones_agropecuarias/article/view/3895
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description Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas en Panamá. Los cinco métodos de pronósticos aplicados fueron el Promedio Móvil Simple (PMS), el Promedio Móvil Ponderado (PMP), la Suavización Exponencial (SE), la Regresión lineal simple (RLS) y la Regresión Polinómica (RP) y el único método de tendencia utilizado fue el RLS. Los datos se corrieron en el software Excel. Los resultados de las estadísticas básicas (ver tabla1) mostraron que, de 30 rubros analizados en el 2019, en 16 casos la producción estuvo por debajo del promedio de la serie histórica. En la tabla 2 se observa que, de los 30 rubros pronosticados, 6 casos correspondieron al PMS, 14 casos al PMP, 9 casos a la SE y en un caso al método de la RP.  En el análisis de tendencia, para después del año 2019, de los 30 casos analizados, 19 rubros mostraron tendencia al decrecimiento, 9 mostraron al incremento y dos a mantener la producción constante.  Se concluye que los pronósticos para la producción de cultivos agrícolas pueden variar de un método a otro, dependiendo además de la data y del tiempo, de un alto coeficiente de determinación del modelo de regresión, de un resultado en números reales positivos y del menor error porcentual de desviación absoluta.
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publisher Universidad de Panamá, Facultad de Ciencias Agropecuarias
publishDate 2023
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spelling INVESTIGACIONESAGRO38952023-06-15T19:12:17Z EVALUATION OF FIVE METHODS FOR FORECASTING AND ANALYSIS OF AGRICULTURAL PRODUCTION TRENDS IN PANAMA: : A TOOL FOR INSTITUTIONS AND COMPANIES IN THE SECTOR EVALUACIÓN DE CINCO MÉTODOS PARA EL PRONÓSTICO Y EL ANÁLISIS DE TENDENCIA DE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA DE PANAMÁ: : UNA HERRAMIENTA PARA LAS INSTITUCIONES Y EMPRESAS DEL SECTOR Corella Justavino, Juan Rusnak S. , Juan H. Binns H. , José R. Rovira C. , Carmen C. Ayala. , Odilio Ríos E. , Rubén D. Acosta. , Xóchilt Vargas. , Eybar E. coeficiente de determinación cultivos agrícolas Porcentaje de error promedio absoluto MAPE promedios móviles serie histórica regresión polinómica coefficient of determination agricultural crops Average Absolute Percentage Error (MAPE) moving averages historical series polynomial regression As an orientation for agricultural science managers and practitioners to improve budget planning and projected financial statements, five forecasting methods and the trend of linear regression, over a time series, for 30 agricultural crops in Panama were analyzed. The five forecasting methods applied were Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), Exponential Smoothing (SE), Simple Linear Regression (SLR) and Polynomial Regression (PR) and the only trend method used was SLR. The data was run in Excel software. The results of the basic statistics (see table 1) showed that, of 30 items analyzed in 2019, in 16 cases production was below the average of the historical series. Table 2 shows that, of the 30 items predicted, 6 cases corresponded to the SMA, 14 cases to the WMA, 9 cases to the SE and in one case to the PR method.  In the trend analysis, for after 2019, of the 30 cases analyzed, 19 items showed a tendency to decrease, 9 showed an increase and two to were predicted to maintain constant production.  It is concluded that the forecasts to produce agricultural crops may vary from one method to another, depending also on addition to the data and time, a high coefficient of determination of the regression model, a result in positive real numbers and the lowest percentage error of absolute deviation. Como una orientación para que los administradores y profesionales de las ciencias agrícolas mejoren la planificación de presupuestos y estados financieros proyectados, se analizaron cinco métodos de pronósticos y la tendencia de la regresión lineal, en una serie de tiempo, para 30 cultivos agrícolas en Panamá. Los cinco métodos de pronósticos aplicados fueron el Promedio Móvil Simple (PMS), el Promedio Móvil Ponderado (PMP), la Suavización Exponencial (SE), la Regresión lineal simple (RLS) y la Regresión Polinómica (RP) y el único método de tendencia utilizado fue el RLS. Los datos se corrieron en el software Excel. Los resultados de las estadísticas básicas (ver tabla1) mostraron que, de 30 rubros analizados en el 2019, en 16 casos la producción estuvo por debajo del promedio de la serie histórica. En la tabla 2 se observa que, de los 30 rubros pronosticados, 6 casos correspondieron al PMS, 14 casos al PMP, 9 casos a la SE y en un caso al método de la RP.  En el análisis de tendencia, para después del año 2019, de los 30 casos analizados, 19 rubros mostraron tendencia al decrecimiento, 9 mostraron al incremento y dos a mantener la producción constante.  Se concluye que los pronósticos para la producción de cultivos agrícolas pueden variar de un método a otro, dependiendo además de la data y del tiempo, de un alto coeficiente de determinación del modelo de regresión, de un resultado en números reales positivos y del menor error porcentual de desviación absoluta. Universidad de Panamá, Facultad de Ciencias Agropecuarias 2023-06-15 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Artículo revisado por pares application/pdf https://revistas.up.ac.pa/index.php/investigaciones_agropecuarias/article/view/3895 Journal of Agricultural Research; Vol. 5 No. 2 (2023): Revista Investigaciones Agropecuarias; 16-27 Revista investigaciones agropecuarias; Vol. 5 Núm. 2 (2023): Revista Investigaciones Agropecuarias; 16-27 2644-3856 2222-7903 spa https://revistas.up.ac.pa/index.php/investigaciones_agropecuarias/article/view/3895/3289 Derechos de autor 2023 Revista Investigaciones Agropecuarias http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0

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