Pronóstico de las condiciones del ganado vacuno en cuba a través de modelos ARIMA

Ismabel María Domínguez-Hurtado, César Soto-Valero

Resumen

El objetivo de este trabajo se centró en la modelación para predecir las condiciones de los animales mediante el uso de series temporales para Cuba. El análisis se basó en el índice de temperatura y humedad (ITH) calculado a partir de los datos de 64 estaciones meteorológicas del país, agrupadas en tres regiones: oriente, centro y occidente. Se aplicaron los test de Dickey - Fuller y KPSS para identificar la estacional de las series. Se empleó el método Holt Winters de la familia de series temporales de suavizado exponencial. Los mejores modelos resultaron los correspondientes a la zona oriental (1,1, 2) (0, 0,1) 52 y (0,0,1)_(0,1,1)_12. Además, se realizó el análisis para la estación meteorológica La Piedra, Manicaragua, Villa Clara.

Palabras clave

series temporales; ARIMA; ITH

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Referencias

Aguilar Ramírez, M., 2006. Antecedentes: El equilibrio térmico y los parámetros ambientales. En: Control ambiental en alojamientos ganaderos de Navarra II. [En línea] Available at: http://www.itgganadero.com/itg/portal/documentos.asp?Id=181 [Último acceso: 2018 ].

Blaconá, M. T., 2018. Breve reseña de métodos de análisis y pronósticos probabilísticos en series de tiempo. [En línea] [Último acceso: 22 Agosto 2018 ].

Caraza Hernández, R. & Quintero Bermúdez, E., 1997. Elementos de climatología. En: Agrometeorología. Santa Clara: Universidad Central Marta Abreu de Las Villas. Publicaciones CDICT, pp. 295 - 351.

Cuenca Jiménez, N. J., Chavarro Miranda, F. & Díaz Gantiva, O. H., 2008. El sector de la ganadería bovina en Colombia. Aplicación de series de tiempo al inventario ganadero. Revista de la Facultad de Ciencias Económicas, XVI(1), pp. 165-177.

Deluyker, H. A. y otros, 1990. Modeling Daily Milk Yield in Holstein Cows Using Time Series Analysis. Journal of Dairy Science, pp. 539-548.

Domínguez-Hurtado, I. M., Moya-Álvarez, A. S. & Estrada-Moreno, A., 2010. Aplicación de la salida del modelo GFS/NCEP en la predicción agrometeorológica. Ingeniería Agrícola y Biosistemas, 2(1), pp. 13-19.

Guevara Viera, G. y otros, 2004. Efecto del cambio de precio de la leche sobre algunos indicadores de producción lechera y pronostico a corto plazo. Revista de Producción Animal, 16(2).

Hyndman, R. J., 2008. Automatic Time Series Forecasting: the forecast Package for R. Journal of Statistical Software.

Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G., 2013. The forecaster’s toolbox. En: Forecasting: principles and practices. s.l.:s.n., pp. 14-33.

Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G., 2018. Time series graphics. En: Forecasting: Principles and Practice. Segunda ed. s.l.:Monash University.

Moraes, I. M., s.f. Crecimiento, tecnología y competitividad en la ganadería uruguaya entre 1870-1930. [En línea] Available at: http://cdn.fee.tche.br/jornadas/1/s7a3.pdf [Último acceso: 2 Julio 2019 ].

Nienaber, J. A. & Hahn, G. L., 2007. Livestock production system management responses to thermal challenges. International Journal Biometeorology, Volumen 52, pp. 149-157.

Osés Rodríguez, R. y otros, 2017. Modelación y predicción de la fasciolosis en Villa Clara, Cuba. Biotempo, 14(1).

Pérez V, G. J., 2014. Los ciclos ganaderos en Colombia, 1950 - 2001. 46, p. 46.

R Core Team, 2018. R: A language and environment for statistical computing, Vienna: s.n.

Sánchez Molina, J. & Poveda Jaramillo, G., 2006. Aplicación de los métodos MARS, Holt - Winters y ARIMA generalizado en el pronóstico de los caudales medios mensuales en ríos de Antioquía. Meteorología Colombiana, Marzo, Issue 10, pp. 36-46.

Sánchez Suárez, L., 2013. Pronóstico de la producción de leche, mediante modelos ARIMA. Caso UBPC “Maniabo”, La Habana: s.n.

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