Modelo de redes neuronales para la predicción del precio del cacao en polvo con y sin adición de azúcar en Colombia

Abstract

Este estudio se centra en la alta volatilidad de los precios del cacao en polvo, un problema que afecta la planificación estratégica y la competitividad de los productores colombianos. Para abordar esta situación, se propone un modelo de predicción basado en redes neuronales artificiales, una herramienta que, según estudios previos es ideal para analizar los patrones no lineales en datos económicos. El objetivo principal es desarrollar un modelo que permita comprender las tendencias históricas de los precios y predecir futuras fluctuaciones, considerando tanto las características intrínsecas del cacao en polvo como factores externos que influyen en su comercialización. Se espera que este modelo contribuya a una mejor toma de decisiones en el sector cacaotero colombiano y a la creación eficiente de estrategias de crecimiento para el sector. Además, el estudio se enfoca en el cacao en polvo con y sin adición de azúcar debido a la oportunidad que la creciente demanda de productos orgánicos y saludables representa para los exportadores colombianos. Al analizar este mercado específico, se busca optimizar las estrategias de exportación y aprovechar las tendencias del consumidor.