Publicación: Pronósticos del precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A. - Montería: una comparativa entre modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y modelos híbridos
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Resumen en español
Este estudio analizó y comparó modelos de series de tiempo clásicos, redes neuronales artificiales y métodos híbridos para pronosticar el precio del ganado de primera calidad en Subastar S.A., Montería. Se destacó la importancia económica del sector ganadero en Córdoba y la evolución de la comercialización a través de subastas y plataformas virtuales. Además, se exploró el impacto de la inteligencia artificial en la predicción de precios, con énfasis en la metodología de Box-Jenkins y las redes neuronales. Se encontró que los modelos de redes neuronales híbridos CNN-LSTM y el modelo Transformer fueron los que arrojaron mejores resultados. El objetivo fue identificar el modelo más adecuado para mejorar la planificación económica y reducir riesgos financieros.
Resumen en inglés
This study analyzed and compared classical time series models, artificial neural networks, and hybrid methods to forecast the price of prime cattle at Subastar S.A., Montería. The economic importance of the livestock sector in Córdoba and the evolution of commercialization through auctions and virtual platforms was highlighted. Additionally, the impact of artificial intelligence on price prediction was explored, with an emphasis on the Box-Jenkins methodology and neural networks. The study found that hybrid CNN-LSTM neural network models and the Transformer model yielded the best results. The objective was to identify the most suitable model to improve economic planning and reduce financial risks