Los datos no siempre siguen una tendencia uniforme, y se debe tomar en cuenta eventualidades que suelen ser propias de cada industria, o para fines contemporáneos, de disrupciones económicas como el caso COVID-19.

En el caso de la industria aguacatera, de acuerdo a los datos de la FAO (2021), podemos observar un aumento exponencial en su tendencia , tanto en la exportación como en la importación a nivel mundial.

En esta parte realice un análisis práctico de los precios del aguacate con datos obtenidos de la Asociación Agrícola Local de Productores de Aguacate en Uruapan Michoacán México (APROAM), con la finalidad de destacar situaciones poco usuales que terminan afectando nuestros descubrimientos en los datos y permiten ser resilientes para la toma de decisiones. Cabe señalar que los precios son promedios semanales aproximados, ya que, al tratarse de un commodity, tiene fluctuaciones diarias.

Es claro que la oferta y la demanda de productos y/o servicios afectan directamente en el establecimiento de los precios de mercado, sin embargo, existen eventos que vienen a alterar dichas variables y producen cambios drásticos a los cuales debemos estar atentos en todo momento.

En la siguiente gráfica se observa el comportamiento de los precios del aguacate en su serie original del calibre 70 que equivale, en promedio, de 150 a 179 gramos.

De igual manera, podemos observar un aumento de precios comenzando en la semana 36 del año 2021, derivado de heladas que azotaron el campo michoacano, siendo este el mayor productor de aguacate, donde, Brio Agropecuario (2021), establece la pérdida aproximada de mil hectáreas de cultivos, lo cual produjo una escasez del fruto para el tercer trimestre del año.

En función de mitigar en cierta medida este tipo de incertidumbre, a continuación se presenta la serie desestacionalizada de los precios del aguacate.

Esto nos permite realizar estimaciones de promedios, como lo propone el MCO, sin embargo, se debe estar atento a los cambios abruptos que pueden surgir, como los cambios climáticos en el caso de cultivos.

De igual manera se debe tener en cuenta las variaciones de los promedios dependiendo el tiempo en el que se está midiendo, por ejemplo, en la siguiente imagen vemos una mayor variación en las estimaciones a partir de la semana 42 donde encontramos un mayor margen de error, lo cual debe considerarse con diligencia.

Finalmente, presento un gráfico con datos del año 2018 a la semana 45 del año 2021, donde se puede apreciar un comparativo de la serie original con una serie desestacionalizada.

Se puede observar como la serie desestacionalizada (Color Rojo), permite que los datos sean menos fluctuantes para ser utilizada en un modelo predictivo. Dicho lo anterior se obtuvo una línea de tendencia polinómica de grado 6 (Color Verde) donde se extrajo la ecuación correspondiente. De igual manera se observa el Coeficiente de Determinación del modelo, lo cual indica que su comportamiento es explicado en un 46.57%.

Cabe señalar, de acuerdo con la línea de tendencia obtenida, la existencia de ciclos en el precio, donde en los años pares los precios son más bajos en comparación con los años nones, por ende, es de esperar un alza en los precios para el tercer semestre, como actualmente se está notando, ya que si regresamos al gráfico de la serie original, podemos observar precios más elevados que en años posteriores.

Con este análisis se puede concluir que, aún cuando se pueden construir modelos predictivos sofisticados en función del ajuste estacional, se deben tomar en cuenta situaciones ajenas y poco usuales para lograr resiliencia al momento de tomar decisiones basada en datos, como en el caso del aguacate, los movimientos de precios se derivan de la oferta y la demanda, pero supeditados por agentes fuera del control de la industria.

Espero este análisis haya despertado interés en el tema de la desestacionalización, para lo cual dejo enlaces para que puedan realizar sus modelos con MCO.

1.- Calcular la serie de tendencia: https://www.youtube.com/watch?v=hfPv95SfsMs&ab_channel=UCAMUniversidadCat%C3%B3licadeMurcia

2.- Calcular el índice de variación estacional: https://www.youtube.com/watch?v=wT2kygQA-vw&ab_channel=UCAMUniversidadCat%C3%B3licadeMurcia

3.- Desestacionalizar una serie temporal: https://www.youtube.com/watch?v=nQUWPHpGJSw&ab_channel=UCAMUniversidadCat%C3%B3licadeMurcia