APLICACIÓN DE LAS REDES NEURONALES EN EL ANÁLISIS DEL PRECIO DEL MAÍZ

Abstract

El propósito de este trabajo fue analizar el impacto del precio nacional de otros productos relacionados y del precio internacional del maíz sobre el comportamiento del precio interno del maíz a través de dos redes neuronales, las cuales demostraron tener un alto poder predictivo del precio nacional del maíz en 5 y 3 años hacia adelante. Se realizó un análisis de sensibilidad utilizando el algoritmo de Garson y se pudo demostrar que el arroz, el cártamo y el sorgo son productos complementarios al maíz, siendo el precio del arroz la variable con mayor impacto positivo sobre el precio del maíz; así como también que el trigo, la soya y la cebada se comportan como productos sustitutos del maíz, siendo el precio del trigo el que mayor impacto tiene sobre el precio del maíz. Incluyendo el precio internacional del maíz el comportamiento de las demás variables se mantuvo, y se obtuvo una sensibilidad positiva entre el precio nacional e internacional del maíz. Finalmente, el estudio mostró la aplicación de los modelos de RNA sobre el precio de un producto en particular, con la posibilidad de utilizarse en el proceso de toma de decisiones en las políticas públicas encaminadas al apoyo de los productores agrícolas.