Índices globales de búsquedas online acerca del zingiber officinale como predictores de las exportaciones peruanas de jengibre fresco (Partida arancelaria 091011) al resto del mundo 2013-2021: Un enfoque basado en redes neuronales

• Autores: Perez Garcia, Carlos Andres, Pimentel Vignes, Raphael
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/667914
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/667914
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos predictivos; Big data; Redes neuronales; Jengibre; Predictive models; Neural networks; Ginger; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

La presente investigación tuvo por objetivo determinar si los índices globales de búsquedas online acerca del jengibre (Zingiber officinale) eran predictores de las exportaciones mensuales peruanas de dicho producto en su versión no triturada ni pulverizada al resto del mundo durante el período 2013-2021, todo ello bajo en enfoque de las redes neuronales. Los índices que representa búsquedas online acerca de un término específico son considerados una forma de Big Data. Es posible obtener los mismos con Google Trends. Los modelos que asocian a las búsquedas online con una eventual compra pueden ser asociados a la Teoría del comportamiento planificado. Sin embargo, los antecedentes revisados evidenciaron que ello era significativo para los bienes duraderos o de alto valor, mientras que para los alimentos los resultados no eran muy auspiciosos. No obstante, luego de analizar 108 series mensuales, los autores de esta investigación evidenciaron que las búsquedas online acerca del jengibre sí eran predictores de las exportaciones peruanas del mencionado producto. Lo anterior se logró adicionando las distintas dimensiones de las búsquedas online a un modelo base que solo incluía rezagos de correspondientes a un año. Este último alcanzó una precisión de 66.15%, mientras que la versión que adicionó a las búsquedas en YouTube y de imágenes acerca del jengibre registró una precisión de 80.84%. Las búsquedas web ordinarias no contribuyeron a la precisión del modelo final. Adicionalmente, al emplear de forma complementaria la regresión lineal, se evidenciaron relaciones directas y significativas entre las búsquedas web y en YouTube, no ocurrió lo mismo con los índices asociados a la búsqueda de imágenes.