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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A comprehensive method for medium-term analysis and forecasting (CMAF) of global monthly prices of agricultural commodities

Descripción del proyecto

Una nueva forma de prever los precios agrícolas

Los precios mundiales de los alimentos son motivo de preocupación desde hace tiempo, ya que afectan a las economías, los medios de subsistencia y la seguridad alimentaria en todo el mundo. Dado que la volatilidad de los precios mundiales de los productos básicos agrícolas repercute en las economías, la seguridad alimentaria y la equidad social, es importante abordar de frente este acuciante problema. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto CMAF propone una solución innovadora. Mediante la integración de ocho métodos econométricos y de aprendizaje automático, pretende crear una herramienta que proporcione previsiones mensuales precisas y fácilmente interpretables de los precios de los productos básicos agrícolas. Este proyecto de código abierto, accesible a todos, tiene el potencial de revolucionar la comprensión del comercio mundial de alimentos, lo que mejorará la seguridad alimentaria y fomentará la equidad social a escala mundial.

Objetivo

This is a proposal for a comprehensive methodology for medium-term analysis and forecasting (CMAF) of monthly global prices of agricultural commodities. The project will create a tool based on this methodology, which provides a detailed explanation of the forecasts and enables their complete interpretation. Integrating eight econometric and machine learning (ML) methods, CMAF will combine the joint effects of over 100 possible variables. In addition, it will consider the inclusion of additional potential explanators for specific needs or purposes. It will use different cross-validation techniques to avoid a priori research assumptions and realistically captures these complex relations. First, the learning process begins with comprehensive stationary and causality tests, which detect the nature of each possible variable and its suitability to serve as an explanatory factor in the changed agricultural commodities prices. Secondly, it performs a retrospective analysis while considering many variables from three different groups: market fundamentals, financial and climatic. Thirdly, it uses relative importance analysis to reduce the number of features and include only those most essential for an accurate agricultural commodities price forecasting performance. Lastly, it provides a detailed and intelligible visual interpretation of the results and the learning process in a straightforward manner to serve even those with no academic or financial background. CMAF will be easily trained using publicly available data and will be made available open source. It will also be adaptable and could be applied to forecast the prices of various agricultural commodities, irrespective of budget, language or other skills constraints. The outcome will be a powerful and broadly applicable tool that will promote understanding in the global food trade and thus enhance food security and social equity.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinador

WIRTSCHAFTSUNIVERSITAT WIEN
Aportación neta de la UEn
€ 91 800,48
Coste total
Sin datos

Participantes (1)

Socios (1)