Previsión de la oferta de coco en la subasta de coco de Colombo: Modelización ARIMA - Thisara Kethimini, S. A. Pavani; Amarasekara, D. A. B. N.; Diluk, D. G. C.
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Los cocos frescos se ponen a la venta en la subasta de cocos de Colombo que lleva a cabo la Autoridad de Desarrollo del Coco. El presente estudio se llevó a cabo con el objetivo de identificar el patrón de la serie temporal de la cantidad de cocos ofrecidos y seleccionar el modelo mejor ajustado para la previsión a corto y largo plazo en la subasta de cocos de Colombo. Se utilizaron los métodos de análisis de series temporales, es decir, ARIMA, media móvil, alisamiento exponencial simple y doble, para pronosticar la cantidad de coco ofrecida y se utilizaron los gráficos de series temporales…mehr

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Produktbeschreibung
Los cocos frescos se ponen a la venta en la subasta de cocos de Colombo que lleva a cabo la Autoridad de Desarrollo del Coco. El presente estudio se llevó a cabo con el objetivo de identificar el patrón de la serie temporal de la cantidad de cocos ofrecidos y seleccionar el modelo mejor ajustado para la previsión a corto y largo plazo en la subasta de cocos de Colombo. Se utilizaron los métodos de análisis de series temporales, es decir, ARIMA, media móvil, alisamiento exponencial simple y doble, para pronosticar la cantidad de coco ofrecida y se utilizaron los gráficos de series temporales para identificar los patrones de series temporales, como los estacionales y los no estacionales, etc., en la cantidad de coco ofrecida. ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) se ajustó como el mejor método de previsión ARIMA para la previsión a corto y largo plazo. Con el uso del conjunto de datos de prueba, se encontró que ARIMA (0,0,1) (1,1,0) ha dado los valores predichos que están más cerca de las cantidades reales de coco ofrecidas. El valor más bajo de error porcentual absoluto medio (MAPE) (10,55%) fue recodado en ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0). Esto demuestra que ARIMA (0, 0, 1) (1, 1, 0) fue el método de previsión mejor ajustado entre los demás métodos probados.
Autorenporträt
S. A. Pavani Thisara Kethimini Sirisena schloss ihr Studium der Landwirtschaftlichen Ressourcennutzung und -technologie an der Universität Ruhuna, Fakultät für Landwirtschaft, Sri Lanka, mit dem Bsc (Hons) ab.