Dinámica del precio del Arroz Paddy en Colombia. Pronósticos usando modelos univariados, multivariados y cadenas de Markov
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Resumen
Esta investigación propone un marco de modelación estadística para proyectar el precio del arroz paddy en Colombia. Tras contextualizar el mercado arrocero nacional y revisar metodologías de predicción, se implementan y evalúan tres enfoques complementarios: cadenas de Markov para la dinámica direccional, modelos univariados ARIMA/SARIMA para el nivel del precio y modelos multivariados VAR/VECM que incorporan variables macroeconómicos e internacionales.
Los resultados muestran que la formación del precio responde tanto a mecanismos internos de persistencia como a choques externos. En el enfoque de Markov, la dinámica direccional presenta alta persistencia: la probabilidad de permanecer en el régimen de aumento es cercana a 0.78, y la distribución estacionaria indica que el proceso se ubica alrededor del 60\% del tiempo en un estado de alza, con duraciones medias aproximadas de 4.6 meses en aumentos y 3.0 meses en disminución/estabilidad.
En el enfoque univariado, el modelo seleccionado ARIMA(0,1,1)(2,0,0)_{12} con deriva y transformación Box--Cox captura adecuadamente la dependencia temporal y la estacionalidad. Sin embargo, en la evaluación ex post para enero--julio de 2025 se observa una tendencia a sobreestimar el nivel realizado, con errores de magnitud relevante (RMSE = 110 COP/kg aproximadamente; MAPE = 7.1 aproximadamente).
En contraste, el enfoque multivariado VAR/VECM identifica cointegración entre el precio doméstico, el tipo de cambio y el precio internacional del arroz, y mejora el desempeño predictivo en el mismo período (RMSE = 77 COP/kg aproximadamente; MAPE = 4.4 aproximadamente). En consecuencia, se concluye que incorporar información macroeconómica e internacional es clave para robustecer los sistemas de proyección y apoyar decisiones sectoriales, y el aporte central del trabajo es una caracterización empírica integrada que mejora la comprensión de la dinámica y la incertidumbre del precio del arroz paddy en Colombia. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
This research proposes a statistical modeling framework to forecast the price of paddy rice in Colombia. After contextualizing the national rice market and reviewing forecasting methodologies, three complementary approaches are implemented and evaluated: Markov chains for directional dynamics, univariate ARIMA/SARIMA models for the price level, and multivariate VAR/VECM models that incorporate macroeconomic and international variables.
The results show that price formation responds both to internal persistence mechanisms and to external shocks. Under the Markov approach, directional dynamics exhibit high persistence: the probability of remaining in the upward regime is close to 0.78, and the stationary distribution indicates that the process spends about 60% of the time in an increasing state, with average durations of approximately 4.6 months in upswings and 3.0 months in downturns/stability.
In the univariate approach, the selected model ARIMA(0,1,1)(2,0,0)_{12} with drift and a Box--Cox transformation adequately captures temporal dependence and seasonality. However, the ex post evaluation for January--July 2025 shows a tendency to overestimate realized prices, with errors of non-negligible magnitude (RMSE = 110 COP/kg approximately; MAPE = 7.1% approximately).
In contrast, the multivariate VAR/VECM approach identifies cointegration among the domestic price, the exchange rate, and the international rice price, and improves predictive performance over the same period (RMSE = 77 COP/kg approximately; MAPE 4.4% approximately). Consequently, incorporating macroeconomic and international information is key to strengthening forecasting systems and supporting sectoral decision-making, and the main contribution of this work is an integrated empirical characterization that improves understanding of the dynamics and uncertainty of paddy rice prices in Colombia.
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ilustraciones, diagramas