Predicción del precio de la posición de las exportaciones de flores en Colombia usando modelos de aprendizaje de máquina
Cargando...
Fecha
Autores
Hernandez Soto, Sebastian Jose
Director
Enlace al recurso
DOI
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Documentos PDF
Descripción
Las exportaciones en los países en surgimiento económico, como Colombia, son importantes para los distintos procesos que dinamizan la economía. Por ejemplo, se registró que el año 2020 fue un año de recesión, donde la economía mundial cayó un 4.4 %. Observamos que las economías más avanzadas cayeron un 5.8 %, mientras que las economías en surgimiento de América Latina experimentaron una caída del 8.1 %. En Colombia, a raíz de la pandemia, el producto interno bruto cayó un 7 %, lo cual representa una caída del 3.8 % con relación al PIB del año 2019, las restricciones impuestas por la pandemia genero un impacto sobre el mercado de exportación de las flores el cual según el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de Colombia (2024) aporta a la económica nacional 130000 empleos rurales. Teniendo en cuenta estas fluctuaciones en los mercados internacionales, es esencial desarrollar modelos estadísticos predictivos que permitan comprender cómo se comportarán los mercados que son referentes para Colombia. Es por esta razón que esta investigación tiene como objetivo desarrollar, mediante el uso de aprendizaje automático, modelos estadísticos como Red
neuronal LSTM , Bosques Aleatorios y XGBoost, además de modelos estadísticos tradicionales como las series de tiempo, con el fin de predecir el precio por posición en la exportación de flores en Colombia.
Abstract
Exports in emerging economies, such as Colombia, play a vital role in various processes that drive economic dynamics. For instance, 2020 was recorded as a year of recession, where the global economy contracted by 4.4 %. Advanced economies experienced a decline of 5.8 %, while emerging economies in Latin America faced a sharper contraction of 8.1 %. In Colombia, the GDP fell by 7 % due to the pandemic, representing a 3.8 % decrease compared to the GDP of 2019. The restrictions imposed during the pandemic had a significant impact on the flower export market, which, according to Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de Colombia (2024), contributes to the national economy by generating 130,000 rural jobs. Considering these fluctuations in international markets, it is essential to develop predictive statistical models to understand how key markets for Colombia will behave. Therefore, this research aims to develop predictive models using machine learning techniques, such as Neural Networks LSTM, Random Forests, and XGBoost, as well as traditional statistical models like time series analysis, to forecast export prices by tariff position in Colombia’s flower market.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Hernandez Soto, S. J. (2025). Predicción del precio de la posición de las exportaciones de flores en Colombia usando modelos de aprendizaje de máquina. [Trabajo de Maestria, Universidad Santo Tomas]. Repositorio Institucional
Colecciones
Licencia Creative Commons
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombia