Predicción del precio del café: desafíos y soluciones con Data Science / Ciencia de datos

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06 de febrero de 2025

Predicción del precio del café: desafíos y soluciones con Data Science / Ciencia de datos

Incluso con avances tecnológicos y metodológicos, la imprevisibilidad de los mercados globales sigue siendo un obstáculo

El 30 de enero de 2025, los precios del café alcanzaron récords, llegando a US$ 4 por libra, según la agencia de noticias Reuters. Este aumento histórico es el resultado de una combinación de factores, como condiciones climáticas desfavorables en países productores importantes, como Brasil y Vietnam, además de una oferta insuficiente para satisfacer la creciente demanda global. La especulación financiera y los elevados costos de cobertura también contribuyeron a esta escalada de precios.

Este escenario evidencia la complejidad involucrada en la predicción del precio del café, un producto altamente sensible a las variaciones climáticas, políticas y económicas. La predicción de los precios de las commodities, especialmente del café, es un proceso que involucra diversos factores interconectados. Según Yeshiwas & Berelie (2020), la volatilidad en los precios de las commodities puede ser analizada por medio de modelos de covolatilidad, que ayudan a entender la interacción entre diferentes mercados, como el café y el petróleo.

Sin embargo, los shocks de oferta, las variaciones en la demanda global y los eventos macroeconómicos hacen que la construcción de modelos predictivos sea un desafío. En este escenario, la Data Science / Ciencia de datos está ganando un papel cada vez más relevante, permitiendo el análisis de grandes volúmenes de datos históricos en tiempo real para mejorar la precisión de las predicciones.

Los modelos estadísticos, como el AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) y el Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH), son útiles para predecir los precios de las materias primas financieras, pero aún tienen dificultades para capturar eventos inesperados (desastres naturales y crisis económicas), como analizaron Divisekara et al. (2020). Esto demuestra que, a pesar de los avances en la modelización predictiva, la incertidumbre siempre estará presente en el mercado del café.

El impacto del clima

Las condiciones climáticas son uno de los principales factores que afectan la producción y, en consecuencia, los precios del café. Kouadio et al. (2021) afirman que los modelos biofísicos (que combinan factores climáticos, fisiológicos y del suelo para estimar el rendimiento de los cultivos) son fundamentales para calcular la productividad del café de la especie robusta, especialmente en regiones donde el clima varía drásticamente. Dinh et al. (2022) refuerzan esta visión al demostrar que la precipitación y la temperatura pueden utilizarse para predecir la productividad del café, permitiendo una anticipación de las oscilaciones de precio.

Otros estudios, como los de Thao et al. (2022), utilizan datos de sensoriamento remoto para mejorar las predicciones de productividad, demostrando que la combinación de variables climáticas y datos de satélite puede ofrecer información importante para productores e inversores.

La influencia de factores macroeconómicos

Además del clima, factores macroeconómicos juegan un papel importante en la fijación de precios de las materias primas. Makkonen et al. (2021) analizaron cómo las anomalías de temperatura y las variables macroeconómicas influyen en los rendimientos de los futuros agrícolas, demostrando que la interacción entre estos factores puede afectar la estabilidad de los precios. Nguyen et al. (2022) demostraron que el consumo interno y la dinámica de la demanda global son igualmente importantes al predecir los precios del café.

La especulación en el mercado financiero es otro factor relevante. Nugroho et al. (2021) utilizaron el Vector Error Correction Model (VECM) para analizar los efectos de la pandemia de Covid-19 sobre los precios del café robusta en Indonesia, concluyendo que la incertidumbre global y las fluctuaciones cambiarias tuvieron un impacto significativo. Además, Deina et al. (2022) demostraron que los modelos basados en Extreme Learning Machines (ELM) pueden superar los enfoques tradicionales, sugiriendo que el uso de técnicas avanzadas puede ayudar a reducir los impactos de la especulación. El uso de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático permite procesar grandes cantidades de datos financieros y de mercado, mejorando las proyecciones y haciendo las predicciones más asertivas.

Políticas gubernamentales

Otros factores esenciales en la fijación de precios del café son las políticas gubernamentales y los eventos geopolíticos. Además, los avances en sensores remotos han permitido un análisis más preciso de la oferta agrícola. Van Viet & Thuy (2023) demostraron cómo los índices de vegetación obtenidos por satélite, como el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) y el Enhanced Vegetation Index (EVI), pueden contribuir a la predicción de la productividad del café, ayudando a gobiernos y productores en las decisiones estratégicas. Estos índices ayudan a estimar la salud de la vegetación, permitiendo anticipar impactos climáticos en la cosecha y ajustar expectativas de oferta y demanda. Por su parte, Motisi et al. (2022) proponen un modelo cualitativo para predecir los brotes de la roya del café, una de las enfermedades más perjudiciales para el cultivo, ayudando a mitigar riesgos agrícolas que podrían llevar a oscilaciones aún mayores en los precios de mercado.

El futuro

Con la oferta global de café presionada por factores climáticos y estructurales, la tendencia es que los precios continúen volátiles a corto plazo. Aunque el fenómeno climático El Niño no esté actuando en el planeta en 2025, según lo indicado por el Climate Prediction Center de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), eventos climáticos futuros aún pueden impactar el desempeño de los grandes productores, como Brasil y Colombia. Además, cuestiones como cambios en la regulación ambiental, prácticas de sostenibilidad y costos de producción pueden desempeñar un papel relevante en la definición del escenario del mercado.

La ciencia de datos y la adopción de modelos de machine learning para predecir tendencias continúan evolucionando, posibilitando análisis más robustos al procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Sin embargo, a pesar de estas innovaciones, la complejidad del mercado del café continúa presentando desafíos significativos para las predicciones a largo plazo.

De esta forma, la previsión de los precios de las materias primas es un proceso dinámico y desafiante, que exige un enfoque multidisciplinar que combine modelos estadísticos, inteligencia artificial, análisis macroeconómico y monitoreo ambiental. Incluso con avances tecnológicos y metodológicos, la imprevisibilidad de los mercados globales continúa siendo un obstáculo significativo para previsiones precisas y confiables.

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Quién publicó esta columna

José Erasmo Silva

José Erasmo Silva é professor, formado em Matemática e Administração, com mais de 25 anos de experiência em gestão empresarial e de pessoas. É mestre e doutor em Administração, com foco em Finanças, e especialista em Data Science e Analytics e em Finanças e Controladoria. Realizou pós-doutorado na Universidade Federal da Bahia (UFBA). Atualmente, atua como professor orientador no MBA em Data Science, Inteligência Artificial e Analytics da USP/Esalq e leciona na EEP/FUMEP e na rede estadual de ensino de São Paulo.

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