Factores climáticos y macroeconómicos asociados al precio de la papa criolla en Bogotá: un análisis con modelos de desfase temporal.

Autores/as

  • Néstor Cordero Sáenz Universidad de La Salle, Colombia
  • Wilson Vergara Vergara Universidad de La Salle, Colombia
  • Jahir Rodríguez Riveros Corporación Universitaria Minuto de Dios, Colombia

Palabras clave:

TRM, papa criolla, modelos econométricos, clima, precios agropecuarios

Resumen

Este estudio analiza la relación entre variables climáticas y macroeconómicas con el precio de la papa criolla (Solanum phureja) en Bogotá entre 2014 y 2023. Se aplicaron modelos de desfase temporal de hasta seis meses, correlaciones de Pearson y regresión múltiple. Los resultados muestran que la TRM (Tasa Representativa del Mercado) y los fenómenos climáticos extremos (NN, Fenómeno del Niño y de la Niña) son los principales determinantes del precio, mientras que la precipitación y los precios de fertilizantes no presentan significancia estadística. El estudio aporta evidencia empírica para la gestión del riesgo de precios y la formulación de políticas agrícolas basadas en información climática y económica.

Los resultados indican que la TRM presenta la relación más fuerte y consistente con el precio, seguida de los fenómenos climáticos extremos y el precio del petróleo. En contraste, las precipitaciones y el precio de la urea no mostraron significancia estadística, posiblemente debido a limitaciones en la representatividad espacial de los datos.

Este estudio contribuye a la comprensión de los determinantes del precio de la papa criolla y proporciona herramientas para una mejor toma de decisiones por parte de productores, gremios y formuladores de políticas públicas, especialmente en contextos de alta volatilidad de precios agropecuarios.

Biografía del autor/a

  • Néstor Cordero Sáenz, Universidad de La Salle, Colombia

    Ingeniero Industrial, Magister en Agronegocios y candidato a Doctor en Administración de Negocios. Docente Investigador de la Universidad de la Salle. Consultor del Observatorio Rural de la Salle y profesor en pregrado y postgrado de Inteligencia de Negocios, Analítica de datos e investigación de operaciones para la ruralidad.

  • Wilson Vergara Vergara, Universidad de La Salle, Colombia

    Zootecnista, Magister en Ciencias Económicas, Doctor en Agrociencias. Docente investigador de la Universidad de La Salle.  Consultor del Observatorio Rural de la Universidad de La Salle. Profesor en pregrado y posgrado en las áreas de Política agraria, Desarrollo Rural, Economía Agraria y Evaluación de proyectos. Consultor externo en evaluación de bienes ambientales y agrarios.

  • Jahir Rodríguez Riveros, Corporación Universitaria Minuto de Dios, Colombia

    Ingeniero Industrial, Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones. Actualmente se desempeña como docente universitario en áreas de Investigación de Operaciones, Inteligencia Artificial y Simulación en la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

Referencias

?Araujo, V. H. B. (2025). Impacto do capital humano no crescimento econômico dos municípios do Paraná: Uma análise espacial de 2002 a 2021. Revista de Economía del Caribe, 36.

?Barrientos, J., Rondón, C., & Melo, S. (2014). Price performance of the potato varieties Parda Pastusa and Diacol Capiro in Colombia (1995-2011). Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas, 8(2), 272–286.

?Dekanmbi, T., Wang, X., Basheer, S., Liu, S., Yang, A., & Cheng, H. (2024). Climate change impacts on global potato yields: A review. Environmental Research: Climate, 3(1), 012001. https://doi.org/10.1088/2752-5295/ad0e13

?Duque, J. J. (2007). Una aproximación empírica 1 The role of financial speculation in the rise in food prices from. [Fuente, editorial o tipo de publicación faltante].

?FAO. (2010). Economic and social perspectives: Price volatility in agricultural markets. http://www.fao.org/economic/es-policybriefs

?FEDEPAPA. (2022). Boletín regional resumen nacional generalidades. [Tipo de publicación y URL faltantes].

?García, E., & Bonilla, J. (2023). Informe política monetaria octubre 2023. [Fuente o editorial faltante].

?Gilbert, C. L., & Morgan, C. W. (2010). Food price volatility. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 365(1554), 3023–3034. https://doi.org/10.1098/rstb.2010.0139

?Indexmundi. (2024, 1 de diciembre). Urea precio mensual - dólares americanos por tonelada métrica. https://www.spanishdict.com/translate/faltante.

?Kalkuhl, M., Torero, M., & Von Braun, J. (2017). Food price volatility causal impacts food price volatility drivers (1st ed.). Zentrum für Entwicklungsforschung (ZEF). www.zef.de

?Koenker, R. (1981). A note on studentizing a test for heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 17, 107–112.

?Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., & Li, W. (2004). Applied linear statistical models (5th ed.). McGraw-Hill Irwin.

?Lähde, V., Vadén, T., Toivanen, T., Järvensivu, P., & Eronen, J. T. (2023). The crises inherent in the success of the global food system. Ecology and Society, 28(4). https://doi.org/10.5751/ES-14624-280416

?Li, H., & Lee, K.-S. (2024). The impact of economic policy uncertainty on agricultural prices: Evidence from China. Asia and the Global Economy, 1, 4–5.

?Martínez, C. (2017). Análisis de los determinantes del precio de papa parda pastusa en el departamento de Cundinamarca: Una perspectiva del sector para el periodo 1987-2016 [Tesis de maestría no publicada]. Escuela Colombiana de Ingeniereía.

?MINAGRICULTURA. (2024, 20 de abril). Mercados agrícolas y ganaderos. https://www.mapa.gob.es/es/agricultura/estadisticas/mercados_agricolas_ganaderos.aspx

?Mohd Razali, N., & Bee Wah, Y. (2011). Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2. [Número de fascículo y rango de páginas faltantes].

?Mohyuddin, G., Khan, M. A., Haseeb, A., Mahpara, S., Waseem, M., & Saleh, A. M. (2024). Evaluation of machine learning approaches for precision farming in smart agriculture system: A comprehensive review. IEEE Access, 12, 60155–60184. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3390581

?OCDE-FAO. (2009). Perspectivas agrícolas. www.oecd.org/publishing/corrigenda

?Orduz, M., & García, E. (2023). Impacto de las variables económicas sobre los precios de los fertilizantes en el sector de la caña de azúcar en el Valle del Cauca (Colombia). EAFIT. [Tipo de publicación faltante, asumido como documento de trabajo].

?Roitbarg, H. A. (2021). Factors behind the price increase in the agricultural sector at the beginning of the twenty-first century: Rent, wages, oil and productivity. Desarrollo y Sociedad, 2021(88), 169–199. https://doi.org/10.13043/DYS.88.5

?Ruiz, A., & Pabón, J. (2013). Effect of the El Niño and La Niña phenomena on precipitation and agricultural production in the department of Atlántico (Colombia). Revista Colombiana de Geografía, 22, 35–54. [Número de fascículo faltante].

?Thimsen, E. (2024). Planetary energy flow and entropy production rate by Earth from 2002 to 2023. Entropy, 26(5). https://doi.org/10.3390/e26050350

?UPRA. (2023). Plan de ordenamiento productivo para la cadena de la papa en Colombia. https://www.upra.gov.co/es-co/POP_Documentos/POP_Cadena_Papa.pdf

?UPRA. (2024). Evaluaciones agropecuarias municipales. https://www.spanishdict.com/translate/faltante.

?Vera-Ninacondor, C. P., Cusihuamán-Sisa, G. N., Condori, J. G. A., & Aguilar-Del-carpio, C. I. (2023). Elasticity in the behavior of the producer, according to the supply of rice in Peru. TECHNO Review. International Technology, Science and Society Review / Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad, 15(1). https://doi.org/10.37467/revtechno.v15.5066

?Xue, Z., Hou, Y., Cao, G., & Sun, G. (2024). How does digital transformation drive innovation in Chinese agribusiness: Mechanism and micro evidence. Journal of Innovation and Knowledge, 9(2). https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100489

Publicado

2025-12-30

Número

Sección

Artículo científico