REDES NEURONALES PARA LA PREDICCIÓN DE PRECIOS EN EL SECTOR LÁCTEO ARGENTINO

Résumé 0

"Realizar pronósticos sobre precios resulta muy impo rtante no sólo para la toma de decisiones de un sector productivo, sino también pa ra la elaboración de políticas públicas; ya que permite reducir la incertidumbre de los posi bles escenarios a los que se puede enfrentar dicho sector. Los precios son una variabl e clave en el análisis sectorial, y contar con estimaciones confiables de los mismos no es tar ea fácil, mucho menos en países con alta volatilidad como lo es Argentina. A partir de una revisión de antecedentes, se ha encontrado que los métodos lineales multivariados h an liderado en esta área de predicciones económicas. Sin embargo, trabajos reci entes empiezan a implementar mecanismos no lineales que, mediante un diseño senc illo, han logrado una performance predictiva competentes a las primeras, al menos en el área económica. Dentro de estos mecanismos no lineales se encuentran las redes neur onales. El presente trabajo tiene como objetivo ajustar un modelo de red neuronal par a realizar predicciones aplicadas al sector lácteo argentino, y comparar los resultados con las predicciones que arroja un modelo multivariado de series de tiempo. Sobre una base de datos mensual disponible para variables del sector desde 2000 a 2012, se log ra obtener una red con tres capas, cuya capa interna tiene sólo dos nodos, para predecir lo s precios mensuales pagados a los productores tamberos. Los resultados obtenidos mues tran que mediante una estructura sencilla y parsimoniosa de redes neuronales, pueden obtenerse mejores resultados predictivos respecto a alternativas más tradicional es de series de tiempo."