Groundnut price forecasting using time series model
Fecha
2019-06-22Autor
Pani, Rojalin
Behura, Debdutt
Mishrar, Uma Sanka
Biswal, Saroj Kanta
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
This study proposes a time series analysis approach,
ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average)
model to predict weekly groundnut prices for the state
of Odisha, India during January to December, 2019.
Price data has been taken i.e from January 2004 to
December 2018 from AGMARKNET website. Using
MAPE and RMSE criterion the fitted model is
considered as suitable for price forecasting. The result
showed that the price will remain stable throughout
the year. Result of the study is beneficial for farming
community and other related stakeholders. Este estudio propone un modelo de, ARIMA (Media
móvil integrada regresiva automática) para el análisis
de series de tiempo para predecir los precios
semanales de cacahuetes para el estado de Odisha,
India, de enero a diciembre de 2019. Se tomaron
datos de precios, es decir, de enero de 2004 a
diciembre de 2018 de AGMARKNET. sitio web. Con el
criterio de MAPE y RMSE, el modelo ajustado se
considera adecuado para la previsión de precios. El
resultado mostró que el precio se mantendrá estable
durante todo el año. El resultado del estudio es
beneficioso para la comunidad agrícola y otras partes
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