Abstract:
El sector camaronero actualmente es protagonista en la economía ecuatoriana, el 28.5% de las exportaciones no petroleras del año 2019 corresponden a este producto. El despunte de este sector beneficia a toda su cadena de suministro entre ellos a los proveedores de alimento para los crustáceos que es uno de los pilares fundamentales en el incremento de la producción. Para que el sector camaronero mantenga este rendimiento debe tener sincronizada toda su cadena de suministro, con ello se asegura la disponibilidad de recursos en cantidad, calidad y en el momento requerido. Para ello se debe contar con pronósticos los más exactos posibles para lograr cubrir o amortiguar cualquier cambio en la industria.
La serie de la demanda de alimento para camarones generalmente presenta tendencias y estacionalidades lo cual constituye un desafío para desarrollar pronósticos efectivos. En el presente trabajo se compara el rendimiento de pronóstico de los modelos ARIMA, de regresión estática y regresión dinámica. El rendimiento de las previsiones se aplica en uno de los principales productos que comercializa una conocida marca de alimento balanceado para camarones. Los modelos fueron evaluados a través del RMSE y MAE en los datos de entrenamiento y de prueba. Se observó que los modelos ARIMA y regresión dinámica son los que mejor ajustan los datos, pero en los datos de prueba no tuvieron los mejores resultados. Contrario a lo anterior se tiene a los modelos estáticos que arrojaron los ajustes más débiles, pero con pronósticos más acertados.
