Predicción de la confianza del productor agropecuario mediante text analytics

Resumen: El sector agropecuario y agroindustrial es el principal ganador de divisas de la Argentina. Este sector ha sido afectado por la inestabilidad política y económica hace décadas atrás, variando entre políticas de libre comercio y políticas proteccionistas. La agricultura es mayoritariamente u...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Vera Rueda, María
Otros Autores: Picasso, Emilio
Formato: Trabajo final de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
INGENIERIA INDUSTRIAL
SECTOR AGROPECUARIO
SECTOR AGROINDUSTRIAL
INDICEDE CONFIANZA DEL EMPRESARIO AGRICULTOR (ICEA)
TEXT ANALYTICS
DATA MINING
Acceso en línea:https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/11204
Aporte de:
Repositorio Institucional de la Universidad Católica Argentina (UCA) de Universidad Católica Argentina
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description Resumen: El sector agropecuario y agroindustrial es el principal ganador de divisas de la Argentina. Este sector ha sido afectado por la inestabilidad política y económica hace décadas atrás, variando entre políticas de libre comercio y políticas proteccionistas. La agricultura es mayoritariamente un negocio privado, su desarrollo y crecimiento dependen de las estrategias individuales elegidas por los propios productores agropecuarios. Estas decisiones son determinadas en gran parte por la confianza que los productores tienen en relación con el contexto económico, financiero y sectorial. Para cuantificar la confianza del productor, el movimiento CREA comenzó a medir el Índice de Confianza del Empresario Agricultor (ICEA) desde el 2012 a través de encuestas cuatrimestrales, que requieren grandes costos económicos y de tiempo. Este índice refleja los movimientos de la actividad económica y evalúa la disposición de crecimiento del sector. Sin embargo, sería beneficioso idear un mecanismo que permita obtener este índice de una manera más rápida y eficiente. Es por eso que proponemos una forma alternativa de medir la confianza del agricultor con herramientas de Data Mining y Text Analytics para extraer información proveniente de Twitter y desarrollando un modelo estadístico basado en esta información, que sea capaz de predecir el ICEA de forma inmediata y menos costosa. El objetivo del presente trabajo es investigar la relación entre el ICEA y la opinión del público agricultor expresada en tweets, y a partir de eso crear un modelo estadístico que prediga los valores futuros del ICEA...
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