Future economic outlook for the price of cow's milk in Mexico
DOI:
https://doi.org/10.19136/era.a11nIV.4124Keywords:
ARIMA, livestock, modeling, prospective, productivityAbstract
In the present study, the price of milk was estimated deterministically and stochastically for the period 2023-2028, with the objective of analyzing the economic situation of cow's milk production in Mexico, through the univariate series statistical method of time (ARIMA). A base average price was established, as well as its confidence intervals reflected in the lower limit price and upper limit price. The statistical distribution that best explained the behavior of base prices was the geometric distribution, which was used to estimate the stochastic model. The price of milk is expected to have a deterministic average behavior of 9.38 ± 0.76 pesos per liter for the next six years. The above suggests a methodological approach through which the estimation of the price of agricultural products can be explored and improved to obtain a differentiated price based on quality effect.
Downloads
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Ecosistemas y Recursos Agropecuarios
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Aviso de copyright
Los autores que se envían a esta revista aceptan los siguientes términos:
una. Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho a ser la primera publicación del trabajo con una licencia de atribución de Creative Commons que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.
B. Los autores pueden establecer acuerdos complementarios separados para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicado en la revista (por ejemplo, en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
C. Se permite y se anima a los autores a difundir su trabajo electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) antes y durante el proceso de envío, ya que puede conducir a intercambios productivos, así como a una cita más temprana y más extensa del trabajo publicado. (Consulte El efecto del acceso abierto).