Template-Type: ReDIF-Article 1.0

Author-Name: Magdalena Cornejo
Author-Workplace-Name: Escuela de Gobierno, Universidad Torcuato Di Tella, Argentina y Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina

Title: Forecasting crop yields through climate variables using mixed frequency data. The case of Argentine soybeans

Abstract: Este artículo evalúa el valor de utilizar información sobre variables climáticas publicadas con anticipación y con una frecuencia superior a la variable objetivo de interés -los rendimientos de los cultivos- con el fin de obtener pronósticos a corto plazo. Se utilizan datos climáticos agregados y desagregados, esquemas de ponderación alternativos y diferentes esquemas de actualización para evaluar el desempeño de las predicciones. Este estudio se centra en el caso de los rendimientos de la soja en Argentina. Los resultados muestran que los modelos que incluyen datos meteorológicos de alta frecuencia obtuvieron mejores resultados, particularmente durante las tres campañas consecutivas después de 2008/09, cuando el rendimiento de la soja disminuyó en casi un 50%. A su vez, las combinaciones de pronóstico mostraron un mejor desempeño que los modelos de pronóstico individuales.

Classification-JEL:  C53; Q10
 
Keywords: Rendimiento, pronósticos, clima, frecuencias mixtas, soja

Journal: Económica

Pages: 93-106 
Volume: 67
Year: 2021
Month: January-December
File-URL: https://revistas.unlp.edu.ar/Economica/article/view/10621/12171
File-Format: Application/pdf
Handle: RePEc:akh:journl:633