Panorama económico futuro para el precio de la leche de vaca en México
DOI:
https://doi.org/10.19136/era.a11nIV.4124Palabras clave:
ARIMA, ganadería, modelación, prospectiva, productividadResumen
En el presente estudio se estimó el precio de la leche de forma determinística y estocástica para el periodo 2023-2027, con el objetivo de analizar la situación económica de la producción de la leche de vaca en México, a través del método estadístico univariado de series de tiempo (ARIMA). Se estableció un precio medio base, así como sus intervalos de confianza reflejados en precio de límite inferior y precio de límite superior. La distribución estadística que mejor explicó el comportamiento de los precios base fue la geométrica, misma que se utilizó para la estimación del modelo estocástico. Se espera que el precio de la leche tenga un comportamiento promedio determinístico de 9.38±0.76 pesos por litro para los próximos seis años. Lo anterior sugiere una aproximación metodológica mediante la cual, se puede explorar y mejorar la estimación del precio de productos agrícolas para obtener un precio diferenciado por efecto de calidad.
Descargas
Referencias
Agustriyanto R, Setyopratomo P, Srihari-Mochni E (2023) The Application of the Box-Jenkins (BJ) Method for Process Identification of the Batch Milk Cooling System. Atlantis Highlights in Engineering 21: 52-61. https://doi.org/10.2991/978-94-6463-288-0_6.
Alexander S, Block P (2022) Integration of seasonal precipitation forecast information into local-level agricultural decision-making using an agent-based model to support community adaptation. Climate Risk Management 36: 100-417. https://doi.org/10.1016/j.crm.2022.100417.
Atalan A (2022) Forecasting drinking milk price based on economic, social, and environmental factors using machine learning algorithms. Agribusiness 39(1): 214-241. https://doi.org/10.1002/agr.21773.
Callejas-Juárez N, Rebollar-Rebollar S (2020) Rentabilidad y competitividad del sistema vaca-becerro en México. En: Martínez-Castañeda FE, Herrera-Tapia F (eds) Aprendizajes y trayectorias del sector agroalimentario mexicano durante el TLCAN. IICA/UAEMex. Estado de México. pp. 121-139.
Cavalloti-Vázquez B, Ramírez-Valverde B, Cesín-Vargas JA, Perea-Peña M (2021) La ganadería mexicana rumbo a la Agenda 2030. 1edición. Editorial Universidad Autónoma de Chapingo. Chapingo, México.
CEPAL (2021) Perspectivas de la Agricultura y del Desarrollo Rural en las Américas: una mirada hacia América Latina y el Caribe 2021-2022. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/ec3e9a9f-593e-4c55-85a3-b5eefbeca839/content. Fecha de consulta: 21 de noviembre de 2023.
CEPAL (2022) Prospectiva. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://www.cepal.org/es/temas/prospectivaeconómicaysocial. Fecha de consulta: 21 de noviembre de 2023.
Cervantes-Escoto F, Cesín-Vargas JA (2019) Análisis de la producción lechera e importaciones de lácteos en México ante la renegociación del TLCA. En: Cavalloti-Vázquez BA, Ramírez-Valverde B, Cesín-Vargas JA (eds) La Ganadería ante escenarios complejos. Universidad Autónoma de Chapingo. Chapingo, Estado de México. pp. 211-226.
FAO (2023) Calidad y evaluación. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. https://www.fao.org/dairy-production-products/products/quality-and-testing/es. Fecha de consulta: 13 de marzo de 2024.
Fischer B, Benavidez J, Hagerman AD (2022) Where’s the risk? a livestock risk management handbook. https://afpc.tamu.edu/extension/resources/livestock-book/wheres-the-risk-a-livestock-risk-management-handbook.pdf. Fecha de consulta: 21 de noviembre de 2023.
Gallegos-Daniel C, Taddei-Bringas C, González-Córdova AF (2023) Panorama de la industria láctea en México. Estudios Sociales 33: e231251. https://doi.org/10.24836/es.v33i61.1251.
González-Hernández V, Callejas-Juárez N, Rogers-Montoya NA, Martínez-García CG, Salinas-Martínez JA, Martínez-Castañeda FE (2024) Economic and financial performance of representative small scale dairy production units to 2027. Tropical and Suptropical Agroecosystems 27(2): 1-11. http://doi.org/10.56369/tsaes.5174.
Kiesswetter E, Neuenschwander M, Stadelmaier J, Szczerba E, Hofacker L, Sedlmaier K, Kussmann M, Roeger C, Hauner H, Schlesinger S, Schwingshackl L (2024) Substitution of dairy products and risk of death and cardiometabolic diseases: A systematic review and meta-analysis of prospective studies. Current Developments in Nutrition 8: 102159. https://doi.org/10.1016/j.cdnut.2024.102159.
Li M, Reed KF, Cabrera VE (2023) A time series analysis of milk productivity in US dairy states. J. Dairy Sci. 106:6232–6248. https://doi.org/10.3168/jds.2022-22751.
Lin W, Wu Z, Lin L, Wen A, Li J (2020) An ensemble random forest algorithm for insurance big data analysis. In Lovarelli D, Finzi A, Mattachini G, Riva, E (2020) A survey of dairy cattle behavior in different barns in Northern Italy. Animals, 10(4):, 713. https://doi.org/10.3390/ani10040713.
Lovarelli D, Finzi A, Mattachini G, Riva E (2020) A survey of dairy cattle behavior in different barns in Northern Italy. Animals 10(4): 713. https://doi.org/10.3390/ani10040713.
Martínez MD, Barrios PG, Pérez SF, Antonio HJ, Reimers EA (2023) Transmisión espacial de precios desde el mercado internacional al mercado mexicano de leche. Ecosistemas y Recursos Agropecuarios. 10: e3022. https://doi.org/10.19136/era.a10n1.3022.
Navneet K, Vinod K (2024) Time series analysis and ARIMA models for milk yield data. Indian J Dairy Sci 77(3): 267-274. https://doi.org/10.33785/IJDS.2024.v77i03.011
OECD/FAO (2022) Agricultural Outlook 2022-2031. OECD Publishing. Paris. https://doi.org/10.1787/f1b0b29c-en.
Posadas-Domínguez RR, Oscar Enrique Del Razo-Rodríguez OE., Almaraz-Buendía I, Pelaez-Acero A, Espinosa-Muñoz V, Rebollar-Rebollar S, Salinas-Martínez JA (2018) Evaluation of comparative advantages in the profitability and competitiveness of the small-scale dairy system of Tulancingo Valley, Mexico. Tropical Animal Health and Production 50: 947-956. https://doi.org/10.1007/s11250-018-1516-8
Rezitis AN, Rokopanos A, Tsionas AG (2021) Investigating dynamic price co-movements in the international milk market using copulas: The role of trade agreements. Economic Modelling 95: 215-227. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.12.016.
SADER (2022) 1 de junio: día mundial de la leche. Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. https://www.gob.mx/siap/articulos/1-de-junio-dia-mundial-de-la-leche. Fecha de consulta: 25 enero de 2024.
SADER (2024) Impacta el sector lechero nacional en el desarrollo agropecuario, la seguridad alimentaria y la salud nutricional. https://www.gob.mx/agricultura/prensa/impacta-el-sector-lechero-nacional-en-el-desarrollo-agropecuario-la-seguridad-alimentaria-y-la-salud-nutricional?idiom=es. Fecha de consulta: 04 de octubre de 2024.
SIACON-NR (2022) Sistema de Información Agroalimentaria de Consulta. Agricultura. SIAP. México. Fecha de consulta: 13 de marzo de 2024.
SIAP (2022) Cifras preliminares a diciembre 2022. Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. https://nube.siap.gob.mx/avance_pecuario/. Fecha de consulta: 13 de marzo de 2024.
Sosa UME, Martínez CFE, Espinosa GJA, Buendía GG (2017) Contribución del sector pecuario a la economía mexicana. Un análisis desde la Matriz Insumo Producto. Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias 8(1):31-41. http://dx.doi.org/10.22319/rmcp.v8i1.4308
Waiswa D (2023) Modeling and forecasting Uganda’s beef and cattle milk production using the Box-Jenkins methodology. Journal of Agricultural Production 4: 16-29. https://doi.org/10.56430/japro.1197299.
Xu X, Zhang Y (2022) Commodity price forecasting via neural networks for coffee, corn, cotton, oats, soybeans, soybean oil, sugar, and wheat. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 29(3): 169-181. https://doi.org/10.1002/isaf.1519.
Zheng K, Wen B, Wang Y, Chen Q (2021) Impact of electricity price forecasting errors on bidding: a price-taker's perspective. IET Generation, Transmition & Distribution 14: 6259-6266. https://doi.org/10.1049/iet-gtd.2020.1188.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Ecosistemas y Recursos Agropecuarios
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
1. Política propuesta para revistas de acceso abierto
Los autores/as que publiquen en esta revista aceptan las siguientes condiciones:
1. Los autores/as conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo registrado con la Licencia CC BY-NC-ND 4.0 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional de Creative Commons, que permite a terceros utilizar lo publicado siempre que mencionen la autoría del trabajo y a la primera publicación en esta revista.
2. Los autores/as pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
3. Se permite y recomienda a los autores/as a publicar su trabajo en Internet (por ejemplo en páginas institucionales o personales) antes y durante el proceso de revisión y publicación, ya que puede conducir a intercambios productivos y a una mayor y más rápida difusión del trabajo publicado (vea The Effect of Open Access).
This work is licensed under CC BY-NC-ND 4.0 
