Predicción del nivel de cosecha de camarón blanco: el caso de una pequeña camaronera en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador || Prediction of white shrimp harvest: the case of a small shrimp farm in Tenguel, Guayaquil-Ecuador

Holger Cevallos-Valdiviezo (), Ariana Rodríguez-Cristiansen (), Patricia Valdiviezo-Valenzuela (), Danny Arévalo-Avecillas () and Carmen Padilla-Lozano ()
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Holger Cevallos-Valdiviezo: Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL)
Ariana Rodríguez-Cristiansen: Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL)
Patricia Valdiviezo-Valenzuela: Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL)
Danny Arévalo-Avecillas: Universidad Católica de Santiago de Guayaquil (Ecuador)
Carmen Padilla-Lozano: Universidad Católica de Santiago de Guayaquil (Ecuador)

Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa = Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration, 2020, vol. 30, issue 1, 227-257

Abstract: Actualmente el sector camaronero del Ecuador es uno de los sectores no petroleros con mayor proyección de crecimiento hacia el mercado internacional. A pesar del auge de este sector, la mayoría de los pequeños productores de camarón toman sus decisiones operativas en función del conocimiento empírico del negocio, sin considerar datos históricos ni ninguna herramienta científica como fundamento de sus decisiones. En este trabajo implementamos y comparamos técnicas de aprendizaje estadístico de vanguardia para la predicción del nivel de cosecha de camarón blanco Litopenaeus vannamei de una pequeña camaronera ubicada en la parroquia Tenguel del cantón Guayaquil, Ecuador. Datos de 35 pescas que corresponden a 7 ciclos se usaron como datos. Luego se hicieron predicciones reales de cosecha para los dos siguientes ciclos. Las técnicas comparadas son: Regresión Lineal Múltiple (RLM) por mínimos cuadrados, Árbol de Regresión CART, Bosques Aleatorios, Regresión adaptativa multivariante por tramos (MARS) y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). MARS sin interacciones, el modelo de RLM aditivo con selección de predictores por Best Subset Selection y SVM con Núcleo lineal produjeron un menor error de predicción por Validación Cruzada. El buen rendimiento predictivo de estos métodos fue confirmado con buenos resultados de predicción real en los dos siguientes ciclos. El uso de técnicas estadísticas de vanguardia puede ser de gran ayuda para obtener predicciones confiables, y, por tanto, para mejorar los procesos operativos de las pequeñas camaroneras.

Keywords: predicción; cosecha; camarón blanco Litopenaeus vannamei; aprendizaje estadístico; validación cruzada; MARS. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C53 M11 Q22 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020
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DOI: 10.46661/revmetodoscuanteconempresa.3791

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