Modelos de forecasting aplicados a precio base de subastas ganaderas

Abstract

Resumen: Con el objetivo de entender el comportamiento de los precios base que se aplican en la subasta CENCOGAN, se llevó a cabo un proceso de extracción de datos utilizando la técnica de Web Scraping en las páginas oficiales de CENCOGAN, Fedegan y Datos Abiertos. Luego, la información recolectada fue analizada en detalle mediante el uso del programa RStudio, aplicando una serie de técnicas de análisis estadístico descriptivo, exploratorio univariado, bivariado y multivariado. Una vez completado el análisis descriptivo, se aplicaron técnicas de estadística inferencial y de pronóstico (forecasting) para modelar la variación de los precios a lo largo del tiempo. En este sentido, se utilizaron tanto modelos de regresión lineal múltiple como modelos Autorregresivos (ARIMA), con el fin de identificar patrones y tendencias a lo largo del tiempo. En conclusión, este estudio proporciona una visión completa y detallada del comportamiento de los precios base en la subasta CENCOGAN, utilizando una variedad de técnicas de análisis estadístico y herramientas de modelado predictivo. Los resultados obtenidos pueden ser de gran utilidad para los inversores y demás actores del mercado ganadero, permitiéndoles tomar decisiones más informadas y precisas en cuanto a la gestión de sus operaciones y estrategias comerciales.

Abstract: With the aim of understanding the behavior of the base prices applied in the CENCOGAN auction, a data extraction process was carried out using the Web Scraping technique on the official pages of CENCOGAN, Fedegan and Open Data. Then, the collected information was analyzed in detail using the RStudio program, applying a series of descriptive statistical analysis techniques, univariate, bivariate and multivariate exploratory analysis. Once the descriptive analysis was completed, inferential statistics and forecasting techniques were applied to model the variation of prices over time. In this sense, both multiple linear regression models and Autoregressive models (ARIMA) were used to identify patterns and trends over time. In conclusion, this study provides a complete and detailed view of the behavior of base prices in the CENCOGAN auction, using a variety of statistical analysis techniques and predictive modeling tools. The results obtained can be of great use to investors and other actors in the livestock market, allowing them to make more informed and accurate decisions regarding the management of their operations and commercial strategies.