Papers by Samuel Luis-Rojas
Agro Productividad, Dec 28, 2023
Objective: To develop a time series model and analyze the characteristic fluctuations of the aver... more Objective: To develop a time series model and analyze the characteristic fluctuations of the average white eggs consumer prices in the Mexico Valley (AWECP), quantifying the seasonal and cyclical fluctuations of said prices. Design/methodology/approach: A Moving Average Time Series Smoothing method was used to reduce the variation of a data set, and separate cyclical, seasonal, and OLS variations to calculate the trend line. Results: The Seasonal Component (SC) indicates that in autumn-winter the AWECP is volatile above the annual average by 6.3% while in spring-summer it declines by 9.13% on average. The price volatility is largely explained by external factors and the biological process of poultry animals throughout one year. The cyclical component (CC) was 34 months and occurs irregularly. Limitations on study/implications: This research focused on finding the SC, T, and CC, but not their respective indices. To make short-term forecasts, it is necessary to calculate the indices and compare them to other time series analysis methodologies. Findings/conclusions: The analysis of the AWECP in the Mexico Valley indicates the presence of SC and an upward CC trend in the time series. The AWECP volatility has harmful effects on the basic basket of the middle and lower-class population in the Mexico Valley given that this food is the most complete, cheap, and accessible source of animal protein in the Mexican market.
Box - Jenkins methodology to forecast white egg prices paid to the producer in Mexico
Agrociencia (Montecillo), 2019
Ecosistemas y Recursos Agropecuarios
La apicultura en México como generadora de divisas se ubica entre los tres primeros lugares en el... more La apicultura en México como generadora de divisas se ubica entre los tres primeros lugares en el sector pecuario, su producto principal es la miel. El objetivo de este estudio fue evaluar la dirección de causalidad temporal o permanente del precio promedio al mayoreo del jarabe de maíz de alta fructuosa en México (PPMJF) en el precio promedio pagado al productor de la miel de abeja en México (PPPML). Los datos corresponden al periodo 1994 a 2021 y fueron procesados mediante la metodología de vectores autorregresivos (VAR). Los parámetros del modelo se estimaron con el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en EViews®. El modelo estimado indica que la serie PPPML responde ante un shock de perturbación de la variable PPMJF de manera positiva temporal a partir del segundo año. La prueba de Wald indicó que la serie PPMJF no causa enel sentido de Granger a la variable PPPML, sin embargo, PPPML si causa en el sentido de Granger a PPMJF. El modelo VAR demostró que el PPMJF impacta d...
Revista Ecosistemas y Recursos Agropecuarios , 2023
La apicultura en México como generadora de divisas se ubica entre los tres primeros lugares en el... more La apicultura en México como generadora de divisas se ubica entre los tres primeros lugares en el sector pecuario, su producto principal es la miel. El objetivo de este estudio fue evaluar la dirección de causalidad temporal o permanente del precio promedio al mayoreo del jarabe de maíz de alta fructuosa en México (PPMJF) en el precio promedio pagado al
productor de la miel de abeja en México (PPPML). Los datos corresponden al periodo 1994 a 2021 y fueron procesados mediante la metodología de vectores autorregresivos (VAR). Los parámetros del modelo se estimaron con el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en EViews®. El modelo estimado indica que la serie PPPML responde ante un shock de perturbación de la variable PPMJF de manera positiva temporal a partir del segundo año. La prueba de Wald indicó que la serie PPMJF no causa en el sentido de Granger a la variable PPPML, sin embargo, PPPML si causa
en el sentido de Granger a PPMJF. El modelo VAR demostró que el PPMJF impacta de manera positiva en los PPPML de manera temporal y no ejerce efectos de manera significativa como factor externo en el precio de la miel pagada al productor en México.
Agroproductividad , 2023
Objective: To develop a time series model and analyze the characteristic fluctuations of the aver... more Objective: To develop a time series model and analyze the characteristic fluctuations of the average white eggs consumer prices in the Mexico Valley (AWECP), quantifying the seasonal and cyclical fluctuations of said
prices.
Design/methodology/approach: A Moving Average Time Series Smoothing method was used to reduce the variation of a data set, and separate cyclical, seasonal, and OLS variations to calculate the trend line.
Results: The Seasonal Component (SC) indicates that in autumn-winter the AWECP is volatile above the annual average by 6.3% while in spring-summer it declines by 9.13% on average. The price volatility is largely
explained by external factors and the biological process of poultry animals throughout one year. The cyclical component (CC) was 34 months and occurs irregularly.
Limitations on study/implications: This research focused on finding the SC, T, and CC, but not their respective indices. To make short-term forecasts, it is necessary to calculate the indices and compare them to
other time series analysis methodologies.
Findings/conclusions: The analysis of the AWECP in the Mexico Valley indicates the presence of SC and an upward CC trend in the time series. The AWECP volatility has harmful effects on the basic basket of the middle and lower-class population in the Mexico Valley given that this food is the most complete, cheap, and accessible source of animal protein in the Mexican market
Agricultura, Sociedad y Desarrollo
El huevo es una de las fuentes de proteína más accesible y con disponibilidad amplia en el mercad... more El huevo es una de las fuentes de proteína más accesible y con disponibilidad amplia en el mercado. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo de series de tiempo para pronosticar los precios nominales mensuales de huevo blanco pagados al productor en México (PPHBP) mediante modelos de función de transferencia (MFT) y evaluar su relación con los precios promedios rurales del sorgo (PPSRG). Los parámetros y las predicciones se estimaron con el método de máxima verosimilitud y fueron estadísticamente apropiadas y significativas. El mejor MFT que representó el comportamiento de los PPHBP fue el de dos coeficientes autorregresivos, tres de media móvil, dos grados de denominador “râ€, un grado de numerador “s†y un coeficiente “bâ€. Se encontró que el PPSRG impacta un mes después en los PPHBP, disminuyendo la varianza original del PPHBP de 0.01036 a 0.009771 con el modelo de transferencia. El MFT genera mejores pronósticos de los PPHBP que el modelo SARIMA, debido a...
Agrociencia, 2019
El huevo de gallina es uno de los alimentos más demandados en México porque es una fuente accesib... more El huevo de gallina es uno de los alimentos más demandados en México porque es una fuente accesible de proteína, preparación fácil, versátil y con disponibilidad amplia en el mercado. En 2016 el consumo per cápita en México fue 23.1 kg; además, representó el consumo mayor en el mundo respecto a las demás fuentes de proteína. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para los precios nominales mensuales de huevo blanco pagados al productor en México (PPHBP). Los datos fueron del periodo 2000 a 2016 y se usó la metodología Box-Jenkins de procesos estacionales autorregresivos integrados de medias móviles (SARIMA, por sus siglas en inglés). Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud con el paquete Statistical Analysis System. Un modelo basado en la serie PPHBP se adaptó para el periodo 2000 a 2016 y se validó con los datos de enero a diciembre de 2017. El mejor modelo estimado fue SARIMA (0, 1, 1) X (1, 0, 1)s=12 e indicó q...
Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2020
La vainilla (Vanilla planifolia) es uno de los aromáticos más demandados en la industria culinari... more La vainilla (Vanilla planifolia) es uno de los aromáticos más demandados en la industria culinaria y refresquera, y entre los cultivos lícitos es de los más rentables, solo después del azafrán. En 2017 la producción en México fue 505.32 toneladas, ubicándolo como el cuarto productor mundial después de Madagascar, Indonesia y China. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para la producción anual de vainilla en México (PVAINI). Los datos fueron del periodo 2000 a 2016 y se utilizó la metodología Box-Jenkins de procesos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA). Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud con el paquete de cómputo Statistical Analysis System. Un modelo basado en la serie PVAINI se adaptó para el periodo 2000 a 2016 y se validó con los datos de los años 2016 y 2017. El mejor modelo estimado fue ARIMA (1, 1, 1) e indicó que los PVAINI se explican con la producción ocurrida 4 años previos. Los va...
Agrociencia
Bee (Apis mellifera L) honey is one of the oldest foods that humans have used. Since ancient time... more Bee (Apis mellifera L) honey is one of the oldest foods that humans have used. Since ancient times, it has been used as a healthy product due to its sweetening and healing properties. In 2020, Mexico produced 54 121 tons (Mg), which ranked the country as the tenth largest producer in the world. The hypothesis was that current honey prices can be explained by previous prices and that they influence the increase in the population of hives and the production of honey in Mexico. To test this hypothesis, the objective of this research was to develop a forecast model for the annual average prices of honey in Mexico (AAPH). The data comprised the 1966 to 2019 prices and the Box-Jenkins methodology of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), with and without intervention, was used. The parameters of the models were estimated with the maximum likelihood method of the SAS® software, while the structural change was calculated with the corresponding library (strucchange) of the R softw...
AGROCIENCIA, 2022
Bee (Apis mellifera L) honey is one of the oldest foods that humans have used. Since ancient time... more Bee (Apis mellifera L) honey is one of the oldest foods that humans have used. Since ancient times, it has been used as a healthy product due to its sweetening and healing properties. In 2020, Mexico produced 54 121 tons (Mg), which ranked the country as the tenth largest producer in the world. The hypothesis was that current honey prices can be explained by previous prices and that they influence the increase in the population of hives and the production of honey in Mexico. To test this hypothesis, the objective of this research was to develop a forecast model for the annual average prices of honey in Mexico (AAPH). The data comprised the 1966 to 2019 prices and the Box-Jenkins methodology of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), with and without intervention, was used. The parameters of the models were estimated with the maximum likelihood method of the SAS software, while the structural change was calculated with the corresponding library (strucchange) of the R software. A model based on the AAPH series was adapted for the 1966−2019 period and validated with data from 2018 and 2019. The series presents five periods of trend structural changes of AAPH: 1966−1985; 1986−1995; 1996−2003; 2004−2008; and 2009−2019. The best estimated model without ® intervention was ARIMA (1, 1, 1) and the best model with intervention was ARIMA (1, 1, 0), which indicates that the prices of previous years can explain the AAPH. The predictions had a mean absolute percentage error (MAPE) of 8.16 % for the model without intervention and 4.02 % for the model with intervention. Both estimated models suggested that the AAPH have an upward trend in the medium term. The ARIMA model with intervention provided a more accurate estimation of the AAPH and information to plan and make decisions for the next five years.
AGROCIENCIA, Jun 7, 2022
La miel de abeja (Apis mellifera L) es uno de los alimentos más antiguos que el hombre ha aprovec... more La miel de abeja (Apis mellifera L) es uno de los alimentos más antiguos que el hombre ha aprovechado para nutrirse y se utiliza desde tiempos ancestrales como un producto benéfico para la salud por sus propiedades endulzantes y curativas. En 2020 la producción en México fue 54 121 toneladas (Mg), que ubicaron al país como el décimo productor mundial. La hipótesis fue que los precios de la miel se pueden explicar por los precios ocurridos en el pasado, y estos influyen en el incremento de la población de colmenas y la producción de miel en México. Para probarla, el objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para el precio promedio anual de miel en México (PPML). Los datos fueron del periodo 1966 a 2019 y se utilizó la metodología Box-Jenkins de procesos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA) con y sin intervención. Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud en SAS ® y el cambio estructural con la librería correspondiente (strucchange) del programa R. Un modelo basado en la serie PPML se adaptó para el periodo 1966 a 2019 y se validó con los datos de los años 2018 y 2019. La serie presenta cinco periodos de cambios estructurales de tendencia de los PPML, (1966-1985), (1986-1995), (1996-2003), (2004-2008) y (2009-2019). El mejor modelo estimado sin intervención fue ARIMA (1, 1, 1) y con intervención fue ARIMA (1, 1, 0); lo cual indicó que los PPML se pueden explicar con los precios de años anteriores. Las predicciones presentaron un error porcentual absoluto medio (MAPE) de 8.16 % para el modelo sin intervención y 4.02 % para el modelo con intervención. Ambos modelos estimados, plantearon que los PPML tienen una tendencia al alza en el mediano plazo. El modelo ARIMA con intervención estimó el PPML con precisión mayor y proporcionó información para planificar y tomar decisiones para los próximos cinco años.
Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2020
Vanilla (Vanilla planifolia) is one of the most demanded aromatics in the culinary and soft drink... more Vanilla (Vanilla planifolia) is one of the most demanded aromatics in the culinary and soft drink industry, and among licit crops it is the most profitable, only after saffron. In 2017, production in Mexico was 505.32 tons, placing it as the fourth largest producer in the world after Madagascar, Indonesia and China. The objective of this study was to develop a forecast model for annual vanilla production in Mexico (PVAINI). The data were from the period 2000 to 2016 and the Box-Jenkins methodology of integrated autoregressive processes of moving averages (ARIMA) was used. The model parameters were estimated using the maximum likelihood method with the Statistical
Analysis System computer package. A model based on the PVAINI series was adapted for the period 2000 to 2016 and validated with the data for the years 2016 and 2017. The best estimated model was ARIMA (1, 1, 1) and indicated that the PVAINI are explained with the production occurred 4 previous years. The predicted values for 2017 were close to the observed values. The ARIMA model represented PVAINI with some precision in the next year and provided information to plan and make decisions for the next six years.
Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 2020
La vainilla (Vanilla planifolia) es uno de los aromáticos más demandados en la industria culinar... more La vainilla (Vanilla planifolia) es uno de los aromáticos más demandados en la industria culinaria y refresquera, y entre los cultivos lícitos es de los más rentables, solo después del azafrán. En 2017 la producción en México fue 505.32 toneladas, ubicándolo como el cuarto productor mundial después de Madagascar, Indonesia y China. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para la producción anual de vainilla en México (PVAINI). Los datos fueron del periodo 2000 a 2016 y se utilizó la metodología Box-Jenkins de procesos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA). Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud con el paquete de cómputo Statistical Analysis System. Un modelo basado en la serie PVAINI se adaptó para el periodo 2000 a 2016 y se validó con los datos de los años 2016 y 2017. El mejor modelo estimado fue ARIMA (1, 1, 1) e indicó que los PVAINI se explican con la producción ocurrida 4 años previos. Los valores pronosticados para 2017 fueron cercanos a los valores observados. El modelo ARIMA representó con cierta precisión el PVAINI en el próximo año y proporcionó información para planificar y tomar decisiones para los próximos seis años.
AGROCIENCIA, Sep 23, 2019
El huevo de gallina es uno de los alimentos más demandados en México porque es una fuente accesib... more El huevo de gallina es uno de los alimentos más demandados en México porque es una fuente accesible de proteína, preparación fácil, versátil y con disponibilidad amplia en el mercado. En 2016 el consumo per cápita en México fue 23.1 kg; además, representó el consumo mayor en el mundo respecto a las demás fuentes de proteína. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para los precios nominales mensuales de huevo blanco pagados al productor en México (PPHBP). Los datos fueron del periodo 2000 a 2016 y se usó la metodología Box-Jenkins de procesos estacionales autorregresivos integrados de medias móviles (SARIMA, por sus siglas en inglés). Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud con el paquete Statistical Analysis System. Un modelo basado en la serie PPHBP se adaptó para el periodo 2000 a 2016 y se validó con los datos de enero a diciembre de 2017. El mejor modelo estimado fue SARIMA (0, 1, 1) X (1, 0, 1)s=12 e indicó que los PPHBP se explican con los precios de dos y doce meses previos. Los valores pronosticados para 2017 fueron cercanos a los valores observados. El modelo SARIMA representó con cierta precisión el PPHBP en el próximo año y proporcionó información para planificar y tomar decisiones en el sector avícola.
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productor de la miel de abeja en México (PPPML). Los datos corresponden al periodo 1994 a 2021 y fueron procesados mediante la metodología de vectores autorregresivos (VAR). Los parámetros del modelo se estimaron con el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en EViews®. El modelo estimado indica que la serie PPPML responde ante un shock de perturbación de la variable PPMJF de manera positiva temporal a partir del segundo año. La prueba de Wald indicó que la serie PPMJF no causa en el sentido de Granger a la variable PPPML, sin embargo, PPPML si causa
en el sentido de Granger a PPMJF. El modelo VAR demostró que el PPMJF impacta de manera positiva en los PPPML de manera temporal y no ejerce efectos de manera significativa como factor externo en el precio de la miel pagada al productor en México.
prices.
Design/methodology/approach: A Moving Average Time Series Smoothing method was used to reduce the variation of a data set, and separate cyclical, seasonal, and OLS variations to calculate the trend line.
Results: The Seasonal Component (SC) indicates that in autumn-winter the AWECP is volatile above the annual average by 6.3% while in spring-summer it declines by 9.13% on average. The price volatility is largely
explained by external factors and the biological process of poultry animals throughout one year. The cyclical component (CC) was 34 months and occurs irregularly.
Limitations on study/implications: This research focused on finding the SC, T, and CC, but not their respective indices. To make short-term forecasts, it is necessary to calculate the indices and compare them to
other time series analysis methodologies.
Findings/conclusions: The analysis of the AWECP in the Mexico Valley indicates the presence of SC and an upward CC trend in the time series. The AWECP volatility has harmful effects on the basic basket of the middle and lower-class population in the Mexico Valley given that this food is the most complete, cheap, and accessible source of animal protein in the Mexican market
Analysis System computer package. A model based on the PVAINI series was adapted for the period 2000 to 2016 and validated with the data for the years 2016 and 2017. The best estimated model was ARIMA (1, 1, 1) and indicated that the PVAINI are explained with the production occurred 4 previous years. The predicted values for 2017 were close to the observed values. The ARIMA model represented PVAINI with some precision in the next year and provided information to plan and make decisions for the next six years.