| dc.contributor.advisor |
Villa Cox, Gonzalo Gabriel, Director |
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| dc.contributor.author |
Ochoa Chiquito, Paula Doménica |
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| dc.contributor.author |
Zamora Vera, Andrea Alejandra |
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| dc.contributor.author |
Aguirre Valverde, María Cristina, Profesor de Materia |
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| dc.creator |
ESPOL.FCSH |
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| dc.date.accessioned |
2024-12-13T21:28:24Z |
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| dc.date.available |
2024-12-13T21:28:24Z |
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| dc.date.issued |
2024 |
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| dc.identifier.citation |
Ochoa Chiquito, P. D., Zamora Vera, A. A. y Aguirre Valverde, M. C. (2024). Análisis Histórico y aplicación de modelos Predictivos del precio del Camarón Ecuatoriano. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCSH . |
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| dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62687 |
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| dc.description |
La industria camaronera se destaca dentro de las exportaciones no petroleras del Ecuador y abarca el 25% de la producción mundial de este crustáceo, presentando anualmente un aumento en las exportaciones y ventas. A pesar de lo mencionado, se registra una disminución en la rentabilidad de la industria a nivel privado gracias a fluctuaciones en el precio del camarón y el aumento de costos operativos. Por lo antes descrito, es importante el análisis de proyecciones de precios para identificar las tendencias del mercado y que los productores de camarón puedan tomar decisiones informadas mejorando la planificación estratégica, la gestión financiera, la negociación comercial y la competitividad. Para dicho análisis se utilizó una base de datos con 360 puntos con información del precio mensual del camarón ecuatoriano desde 1994 hasta 2023. Para el pronóstico se usaron 2 modelos predictivos, SARIMA y RANDOM FOREST; sobre sus resultados se realizó una comparación en cuanto a precisión entre ambas metodologías usando como indicadores las métricas de error RMSE, MASE, MAPE, RME y R2. Se concluye que, en el caso específico del precio del camarón ecuatoriano, conviene y tiene mayor precisión el modelo ARIMA, y se presentan las predicciones como una herramienta estratégica y de análisis para los empresarios camaroneros. Palabras Clave: Precio del camarón, SARIMA, Random Forest, Ecuador, Predicción. |
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| dc.format |
application/pdf |
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| dc.format.extent |
35 página |
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| dc.language.iso |
spa |
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| dc.publisher |
ESPOL.FCSH |
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| dc.rights |
openAccess |
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| dc.subject |
Precio del camarón |
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| dc.subject |
SARIMA |
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| dc.subject |
Random Forest |
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| dc.subject |
Ecuador |
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| dc.subject |
Predicción |
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| dc.title |
Análisis Histórico y aplicación de modelos Predictivos del precio del Camarón Ecuatoriano |
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| dc.type |
Economista |
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| dc.identifier.codigoespol |
T-114490 |
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| dc.description.city |
Guayaquil |
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| dc.description.degree |
Escuela Superior Politécnica del Litoral |
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| dc.identifier.codigoproyectointegrador |
ADMI-1116 |
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| dc.description.abstractenglish |
The shrimp industry stands out within Ecuador's non-oil exports and covers 25% of the world's production of this crustacean, presenting an annual increase in exports and sales, however, a decrease in the industry's profitability is recorded. private level thanks to fluctuations in the price of shrimp and increased operating costs. Therefore, the analysis of price projections is important to identify market trends so that shrimp farmers can make informed decisions, improving strategic planning, financial management, commercial negotiation and competitiveness. For this analysis, a database with 360 points was used with information on the monthly price of Ecuadorian shrimp from 1994 to 2023. For the forecast, 2 predictive models were used, SARIMA and RANDOM FOREST, on their results a comparison was made in terms of precision. between both methodologies using the error metrics RMSE, MASE, MAPE, RME and R2 as indicators. It is concluded that, in the specific case of the price of Ecuadorian shrimp, the SARIMA model is convenient and has greater precision, and the predictions are presented as a strategic and analytical tool for shrimp entrepreneurs. Keywords: Shrimp price, SARIMA, Random Forest, Ecuador, prediction. |
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