Correlaciones en series temporales de precios de mango producido en Valle

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i12.20460

Palabras clave:

Mango Tommy, Palmer; Correlaciones; Detrended fluctuation analysis; Detrended cross correlation coefficient.

Resumen

En las últimas décadas, el comercio de frutas en Brasil ha crecido significativamente, atendiendo al mercado interno y externo. Entre las principales frutas producidas y comercializadas, destaca el mango, la fruta más exportada en Brasil. En este trabajo se analizó la serie temporal de retorno y la volatilidad semanal de precios de dos variedades de mango, Palmer y Tommy Atkins, producidas en el Valle de São Francisco, la región con mayor producción de mango del país. Para calcular los exponentes de escala de las autocorrelaciones y las correlaciones cruzadas entre las series analizadas se utilizaron los métodos Detrended Fluctuation Analysis (DFA) y Detrended Cross Correlation Analysis (DCCA). Los resultados mostraron que la serie de volatilidad tiene una persistencia más fuerte que la serie de retorno que presentó dos regímenes de invarianza de escala con correlaciones anti-persistentes en las escalas mayores. Las correlaciones cruzadas entre las series de retorno también muestran dos regímenes de escala con exponentes similares a la serie de retorno de la variedad Tommy. Los valores del coeficiente de correlación obtenidos por el método Detrended Cross Correlation Coefficient mostraron que tanto para los retornos como para la volatilidad las correlaciones entre las series son positivas, aumentan con la escala de tiempo y son más fuertes para la serie de retorno.

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Publicado

19/09/2021

Cómo citar

ASSUNÇÃO, B. de F. .; BARRETO, I. D. de C. .; STOSIC, T. .; STOSIC, B. Correlaciones en series temporales de precios de mango producido en Valle . Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 12, p. e266101220460, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i12.20460. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/20460. Acesso em: 22 nov. 2024.

Número

Sección

Ciencias Exactas y de la Tierra