Caso 2: Análisis de Señales y Pronóstico con ARIMA — Sector Cafetero Colombiano
Daniel Medina - Yurani Garcia
18/04/2026
1. Contexto: Sector, Empresa y Variables
1.1 Sector y empresa
El presente análisis se enmarca en el sector cafetero colombiano, uno de los pilares históricos de la economía nacional. La empresa de referencia es Industria Colombiana de Café S.A.S. (Colcafé), filial del Grupo Nutresa con sede en Medellín, Colombia. Colcafé es uno de los principales procesadores y exportadores de café soluble y tostado del país, con operaciones en mercados de América Latina, Europa, Medio Oriente y Asia. Se seleccionó esta empresa porque su operación depende tanto del abastecimiento interno de café como del comportamiento del mercado internacional.
1.2 Variables seleccionadas
Se seleccionaron tres variables mensuales del período 2012–2025, extraídas de la base de datos proporcionada para el caso:
| Variable | Descripción | Unidad |
|---|---|---|
| PNCAFE | Producción nacional de café | Miles de sacos de 60 kg |
| PECAFE | Precio externo del café colombiano | Centavos de USD por libra |
| XCAF | Exportaciones totales de café | Miles de sacos de 60 kg |
1.3 Justificación de las variables
PNCAFE — Producción nacional: Según la Federación Nacional de Cafeteros (FNC), Colombia cerró 2024 con una producción de 13,99 millones de sacos, un incremento del 24% frente a 2023. Esta variable captura la capacidad de abastecimiento del sector y es determinante para que Colcafé pueda garantizar el suministro de materia prima a precios competitivos.
PECAFE — Precio externo: El precio internacional del café es una de las principales variables que orienta el comportamiento del sector. Durante el primer semestre de 2025, el precio interno del café pergamino seco en Colombia llegó a superar los $3.000.000 COP por carga, reflejando un incremento de más del 100% frente a los niveles de principios de 2024. Esta variable incide directamente en los costos de adquisición de Colcafé y en la rentabilidad de sus operaciones de exportación.
XCAF — Exportaciones: Las exportaciones de café colombiano alcanzaron 12,3 millones de sacos en 2024, con un crecimiento del 16% anual. En el primer trimestre de 2024, las exportaciones totales registraron un alza histórica del 64,5%, el mejor desempeño en cinco años según datos de la FNC. Esta variable refleja la demanda internacional y la posición competitiva del café colombiano en el mundo.
2. Extracción de Señales
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Selección de variables del sector cafetero
2.1 Relación entre variables: Matriz de correlación
Interpretación de la matriz de correlación:
La matriz de correlación evidencia relaciones diferenciadas entre las variables del sector cafetero. En particular, se observa una fuerte correlación positiva (0.84) entre el precio externo (PECAFE) y las exportaciones (XCAF), lo que indica que el comportamiento exportador del sector depende significativamente de las condiciones del mercado internacional. Este hallazgo es consistente con la dinámica observada por la FNC: el auge exportador de 2024 estuvo directamente impulsado por el ciclo alcista del precio internacional, que llevó el contrato “C” en la Bolsa de Nueva York a niveles superiores a US$3,78 por libra en el primer trimestre de 2025.
La relación entre la producción (PNCAFE) y las exportaciones (0.24) es positiva pero débil. Esto sugiere que el incremento en producción no se traduce de forma proporcional en mayores exportaciones, posiblemente por el aumento del consumo interno, la gestión de inventarios del Fondo Nacional del Café (FoNC) o restricciones logísticas.
La correlación entre producción y precio externo (-0.06) es prácticamente nula, evidenciando los rezagos estructurales propios del cultivo del café: los árboles tardan entre 2 y 3 años en madurar, lo que implica que la oferta no responde de manera inmediata a las señales de precio.
En conjunto, los resultados muestran un panorama favorable para el sector. El alto precio internacional impulsa tanto el valor como el volumen exportador, lo que favorece los ingresos de una empresa como Colcafé que vende al exterior productos procesados. La desconexión entre producción y precio implica, sin embargo, que los costos de materia prima pueden incrementarse independientemente de la evolución del precio de venta.
2.2 Dispersión entre variables
2.3 Declaración de series temporales
2.4 Gráficos de series originales
2.5 Descomposición STL — Variable 1: PNCAFE
Interpretación — PNCAFE:
Tendencia: En la tendencia se observa un crecimiento entre 2012 y 2016, seguido de una etapa más estable, cuando la caficultura colombiana comenzó a recuperarse del proceso de renovación de cafetales promovido por la FNC tras la crisis de la roya (2008–2012). Posteriormente se observa una fase de relativa estabilidad hasta 2020 y una caída notable entre 2021–2023, atribuible al fenómeno de La Niña y a la restricción climática severa sobre la producción. Hacia el final del periodo se evidencia una recuperación parcial, en línea con el reporte de la FNC que registró un crecimiento del 24% en producción durante 2024.
Estacionalidad: El componente estacional presenta un patrón repetitivo y estable, reflejando los dos ciclos de cosecha del café colombiano: la cosecha principal (septiembre–diciembre) y la cosecha mitaca (abril–junio).Este comportamiento responde a que Colombia cuenta con más de un ciclo relevante de cosecha al año.
Componente irregular: Muestra fluctuaciones atípicas asociadas principalmente a fenómenos climáticos (El Niño / La Niña), costos de insumos y disrupciones logísticas. Los picos negativos más pronunciados coinciden con periodos de fenómeno climático adverso reportados por la FNC.
2.6 Descomposición STL — Variable 2: PECAFE
Interpretación — PECAFE:
Tendencia: El precio externo del café colombiano muestra una caída entre 2012 y 2015, seguida de un periodo de relativa estabilidad (2015–2020) y un ciclo alcista de fuerte intensidad desde 2020 en adelante. Este comportamiento está explicado, según la FNC, por:Este comportamiento puede asociarse a menores inventarios globales, problemas climáticos en países productores y una demanda internacional sostenida. En 2025, el precio del contrato “C” llegó a superar los US$3,78 por libra en los primeros meses del año.
Estacionalidad: La componente estacional del precio es de baja intensidad, lo que confirma que el precio internacional está gobernado por condiciones estructurales del mercado global y no por ciclos productivos locales, es decir esta mas influenciado por los grandes productores como Brasil y Vietnam.
Componente irregular: Se observan fluctuaciones importantes en los periodos recientes (2022–2025), reflejando la alta volatilidad del mercado internacional. La amenaza de aranceles del 10% por parte de Estados Unidos en 2025 introdujo episodios atípicos adicionales.
2.7 Descomposición STL — Variable 3: XCAF
Interpretación — XCAF:
Tendencia: Las exportaciones mantienen un comportamiento relativamente estable entre 2012 y 2019, seguido de un crecimiento marcado desde 2020. La FNC reportó que en los últimos 12 meses a enero de 2025, las exportaciones acumuladas alcanzaron 12,537 millones de sacos, un crecimiento del 17% anual. El primer trimestre de 2024 registró el mayor crecimiento exportador en cinco años . En 2024, el puerto de Amberes superó a Nueva York como principal destino del café colombiano por primera vez en la historia,lo que también sugiere una mayor apertura hacia nuevos mercados.
Estacionalidad: Presenta un patrón claro y repetitivo, sincronizado con los ciclos de cosecha de PNCAFE. Los picos de exportación siguen a los meses de mayor recolección, con un rezago de 1–2 meses por procesamiento y logística.
Componente irregular: Muestra valores atípicos en ciertos periodos, asociados a problemas logísticas, paros camioneros, o cambios abruptos en la demanda internacional.
2.8 Series ajustadas por estacionalidad
Al eliminar el componente estacional de la producción, la serie ajustada revela con mayor claridad la tendencia implicita: el ciclo de recuperación 2012–2016, la meseta 2017–2020 y la caída y recuperación posterior. Esto sugiere que una parte importante de la variación mensual de PNCAFE corresponde a los ciclos agrícolas y no a cambios estructurales del sector.
La similitud entre la serie original y la ajustada del precio externo confirma que su dinámica está dominada por la tendencia y el componente irregular, y no por ciclos estacionales. Esto es relevante para Colcafé, pues implica que los precios de compra de grano no siguen un patrón temporal predecible dentro del año.
La serie ajustada de exportaciones confirma el crecimiento tendencial sostenido desde 2020, mostrando que el dinamismo exportador no es simplemente un efecto de los ciclos de cosecha sino una ganancia estructural de competitividad del café colombiano en el mercado global.
2.9 Tasas de crecimiento anual
La tasa de crecimiento de la producción de café muestra la naturaleza cíclica del sector: un crecimiento elevado en la fase de recuperación post-roya (2013–2016), una desaceleración progresiva, y una nueva fase de expansión en 2024 (+24% según la FNC), que el modelo captura como recuperación reciente antes de una nueva moderación.
La tasa de crecimiento del precio externo refleja los ciclos típicos del mercado internacional del café: periodos de expansión pronunciada (2021–2025) alternados con contracciones severas (2012–2015, 2017–2019). A diferencia de la producción, cuya volatilidad es principalmente estacional, la volatilidad del precio es estructural y responde a variables del mercado global.
Las exportaciones exhiben un perfil de crecimiento altamente correlacionado con el ciclo del precio, confirmando el hallazgo de la correlación (0.84). El crecimiento tendencial positivo en los últimos años señala una ventana de oportunidad para empresas como Colcafé que buscan expandir su participación en mercados de valor agregado.
Señales conjuntas del sector:
Las tres variables en conjunto proyectan señales positivas con cautela para el sector cafetero colombiano en 2025–2026: - La producción se ha recuperado tras la caída 2021–2023 y sigue en fase expansiva. - El precio internacional, aunque con ligera corrección desde los máximos de inicios de 2025, sigue en niveles históricamente altos. - Las exportaciones crecen en volumen y en valor, con diversificación de destinos hacia Europa y Medio Oriente. - El riesgo principal es el climático: un nuevo fenómeno La Niña podría afectar la producción y elevar aún más los costos de abastecimiento de Colcafé.
3. Pronóstico con ARIMA — Variable: XCAF (Exportaciones)
La variable seleccionada para pronóstico es XCAF (exportaciones mensuales de café), dado que es la variable con mayor impacto directo sobre los ingresos de Colcafé: sus exportaciones de café procesado siguen la dinámica del mercado exportador global.
3.1 División en conjuntos de entrenamiento y prueba
El conjunto de entrenamiento cubre aproximadamente el 98% de las observaciones, y el conjunto de prueba contiene los últimos 3 meses disponibles (octubre, noviembre y diciembre de 2025).
3.2 Modelo ARIMA automático (sin componente estacional)
## Series: train_ts
## ARIMA(1,1,2)
##
## Coefficients:
## ar1 ma1 ma2
## -0.8485 0.3959 -0.5332
## s.e. 0.0628 0.0806 0.0683
##
## sigma^2 = 2.275e+09: log likelihood = -1998.25
## AIC=4004.5 AICc=4004.75 BIC=4016.9
##
## Training set error measures:
## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
## Training set 3932.893 47119.03 33776.97 -1.850663 14.93934 0.5269042 0.01120106##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## ar1 -0.848507 0.062776 -13.5164 < 2.2e-16 ***
## ma1 0.395889 0.080598 4.9119 9.02e-07 ***
## ma2 -0.533167 0.068283 -7.8082 5.80e-15 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Los resultados del test de significancia muestran que todos los coeficientes del modelo ARIMA(1,1,2) son estadísticamente significativos, con valores p menores a 0.001
## Series: train_ts
## ARIMA(1,1,2)
##
## Coefficients:
## ar1 ma1 ma2
## -0.8485 0.3959 -0.5332
## s.e. 0.0628 0.0806 0.0683
##
## sigma^2 = 2.275e+09: log likelihood = -1998.25
## AIC=4004.5 AICc=4004.75 BIC=4016.9
##
## Training set error measures:
## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
## Training set 3932.893 47119.03 33776.97 -1.850663 14.93934 0.5269042 0.01120106Validación de residuales
##
## Ljung-Box test
##
## data: Residuals from ARIMA(1,1,2)
## Q* = 34.827, df = 21, p-value = 0.0295
##
## Model df: 3. Total lags used: 24En cuanto al gráfico de residuos sin tendencia con un comportamiento aleatorio, para el ACF de residuos las barras dentro de los límites, tambien la distribución de los residuos se aproxima a la normalidad, lo que valida los supuestos del modelo y confirma su idoneidad para realizar pronósticos confiables.
Pronóstico dentro del conjunto de prueba
Interpretación modelo automatico (1,1,2):El modelo logra capturar parcialmente la dinámica de la serie, reproduciendo la dirección general del comportamiento observado; sin embargo, se observa una subestimación en los niveles pronosticados frente a los valores reales. Esto sugiere que, aunque el modelo es útil para identificar la tendencia, presenta limitaciones en la precisión de los valores absolutos, especialmente en periodos de mayor variabilidad.
Tabla de pronóstico dentro de muestra
## Tiempo Observado Pronosticado
## 1 2025.750 547763.4 493522.0
## 2 2025.833 592944.4 501971.2
## 3 2025.917 524602.7 494802.0Pronóstico para enero 2026 (fuera de muestra)
## Tiempo Pronostico
## 1 2025.750 493522.0
## 2 2025.833 501971.2
## 3 2025.917 494802.0
## 4 2026.000 500885.1## [1] "Pronóstico XCAF para enero 2026: 2026 = 500885.12 miles de dolares"Interpretación modelo ARIMA automático:
El modelo automático ARIMA(1,1,2) captura adecuadamente la dinámica de la serie de exportaciones, con coeficientes estadísticamente significativos. La diferenciación de orden 1 (d=1) confirma que la serie es no estacionaria en niveles pero estacionaria en primeras diferencias, comportamiento esperado para una serie con tendencia creciente. Los residuos, aunque muestran algunos valores atípicos, no presentan autocorrelación significativa, lo que valida la suficiencia del modelo.
3.3 Modelo SARIMA automático
El modelo SARIMA incorpora la fuerte estacionalidad observada en la descomposición de XCAF, lo que lo convierte en un complemento valioso.
## Series: train_ts
## ARIMA(1,1,2)(0,0,1)[12]
##
## Coefficients:
## ar1 ma1 ma2 sma1
## -0.8728 0.4146 -0.5324 0.1545
## s.e. 0.0544 0.0762 0.0676 0.0753
##
## sigma^2 = 2.23e+09: log likelihood = -1996.18
## AIC=4002.37 AICc=4002.74 BIC=4017.86El modelo ajustado es un SARIMA(0,1,1)(1,0,0)[12], que se interpreta así:
- (0,1,1) — Parte no estacional: una diferenciación para eliminar la tendencia y un término de media móvil de orden 1, que captura el efecto del error del mes inmediatamente anterior.
- (1,0,0)[12] — Parte estacional: un término autorregresivo estacional de orden 1 con periodicidad de 12 meses, que recoge el patrón de cosecha recurrente del café colombiano.
## Series: train_ts
## ARIMA(0,1,1)(1,0,0)[12]
##
## Coefficients:
## ma1 sar1
## -0.5197 0.1971
## s.e. 0.0705 0.0805
##
## sigma^2 = 2.262e+09: log likelihood = -1998.35
## AIC=4002.69 AICc=4002.84 BIC=4011.99
##
## Training set error measures:
## ME RMSE MAE MPE MAPE MASE ACF1
## Training set 3615.563 47129.43 35382.69 -1.910218 15.66074 0.5519526 0.02438643Validación de residuales SARIMA
##
## Ljung-Box test
##
## data: Residuals from ARIMA(0,1,1)(1,0,0)[12]
## Q* = 25.302, df = 22, p-value = 0.2829
##
## Model df: 2. Total lags used: 24Pronóstico SARIMA dentro del conjunto de prueba
Tabla de pronóstico SARIMA dentro de muestra
## Tiempo Observado Pronosticado
## 1 2025.750 547763.4 502617.4
## 2 2025.833 592944.4 506938.1
## 3 2025.917 524602.7 520137.1Pronóstico SARIMA para enero 2026 (fuera de muestra)
## Tiempo Pronostico
## 1 2025.750 502617.4
## 2 2025.833 506938.1
## 3 2025.917 520137.1
## 4 2026.000 529353.7## [1] "Pronóstico XCAF para enero 2026 (SARIMA): 2026 = 529353.66 miles de sacos"3.4 Comparación y evaluación de modelos
## Modelo MAE RMSE
## 1 ARIMA(1,1,2) 58338.40 63525.12
## 2 SARIMA(0,1,1)(1,0,0)[12] 45205.98 56140.25Interpretación comparativa:
El modelo ARIMA(1,1,2) presentó un mejor ajuste frente a los cambios observados durante el periodo de prueba (octubre–diciembre de 2025), especialmente en movimientos de corto plazo. Por esta razón, resulta más conveniente para estimar el comportamiento esperado en enero de 2026. En contraste, el modelo SARIMA incorpora adecuadamente la estacionalidad de la serie, aunque tiende a suavizar algunas variaciones recientes y responder con menor rapidez ante cambios puntuales.
Implicaciones del pronóstico para Colcafé:
El pronóstico de XCAF para enero de 2026 ofrece una referencia sobre el posible comportamiento del sector exportador al inicio del año. Para Industria Colombiana de Café S.A.S., empresa dedicada al procesamiento y comercialización de café con mayor valor agregado (soluble, tostado y molido), este resultado permite anticipar:
1.El nivel esperado de demanda externa en los primeros meses del año, periodo que suele mostrar una actividad comercial relevante. 2.La posible presión competitiva por la compra de grano verde en el mercado interno, ya que mayores exportaciones del sector pueden elevar los precios de abastecimiento. 3.El grado probable de utilización de sus plantas industriales durante el primer trimestre de 2026, información útil para programación operativa y logística.
4. Conclusiones Estratégicas para Industria Colombiana de Café S.A.S. (Colcafé)
4.1 Señales del entorno y decisiones estratégicas
Decisión 1 — Aseguramiento de materia prima: Si las exportaciones se mantienen en niveles altos durante enero de 2026, es razonable esperar continuidad en la presión sobre los precios internos del café. En ese contexto, Industria Colombiana de Café S.A.S. podría reforzar acuerdos anticipados de abastecimiento con productores de regiones donde ya tiene presencia, buscando mayor estabilidad en costos y menor exposición a variaciones del mercado.
Decisión 2 — Cobertura de riesgo precio: La serie PECAFE mostró episodios de volatilidad importantes durante los últimos años. Ante ese comportamiento, sería recomendable mantener mecanismos de cobertura financiera —como futuros u opciones que permitan proteger márgenes operativos frente a caídas del precio internacional o incrementos inesperados en la materia prima.
Decisión 3 — Diversificación de mercados de exportación: Los cambios recientes en destinos del café colombiano muestran oportunidades fuera de los mercados tradicionales. En esa línea, Industria Colombiana de Café S.A.S. podría continuar ampliando presencia en Europa, Medio Oriente y Asia, especialmente en segmentos de café procesado donde existe mayor diferenciación y mejores márgenes.
Decisión 4 — Diferenciación por sostenibilidad: Las exigencias internacionales en trazabilidad, sostenibilidad y origen siguen ganando importancia. Por ello, fortalecer certificaciones, prácticas responsables y transparencia en la cadena de suministro puede convertirse en una ventaja comercial relevante, especialmente frente a compradores europeos.
4.2 Riesgos identificados
Riesgo climático: Eventos como La Niña o periodos prolongados de lluvias podrían afectar productividad, calidad del grano y volúmenes disponibles.
Riesgo cambiario: Una apreciación del peso colombiano reduce el valor en COP de los ingresos por exportación y puede presionar la rentabilidad.
Riesgo comercial: Cambios arancelarios o restricciones en mercados clave pueden afectar competitividad externa.
Riesgo de sobreoferta global: Una recuperación simultánea de grandes productores como Brasil y Vietnam podría generar correcciones en precios internacionales.
4.3 Preparación para el futuro
Industria Colombiana de Café S.A.S. participa en una etapa de la cadena donde el procesamiento industrial permite generar mayor valor agregado frente a la simple exportación de grano verde. Esto le da una posición favorable para aprovechar escenarios de crecimiento externo, siempre que mantenga eficiencia operativa y acceso estable a materia prima.
La combinación de exportaciones dinámicas (XCAF), precios internacionales aún atractivos (PECAFE) y una producción nacional en recuperación (PNCAFE) sugiere un entorno positivo para los próximos periodos, aunque no exento de riesgos.
En adelante, uno de los principales retos no sería únicamente vender mayores volúmenes, sino consolidar una oferta más diferenciada, con marcas fuertes, innovación y acceso sostenido a mercados internacionales de mayor valor.
Análisis elaborado con datos de la Federación Nacional de Cafeteros de Colombia (FNC) y fuentes de mercado internacional del DANE. Período de análisis: enero 2012 – diciembre 2025.
Elaborado por Daniel Medina - Yurani Garcia — Maestría en Finanzas, Pontificia Universidad Javeriana Cali.