Dopo la dichiarazione della pandemia di coronavirus da parte delle autorità governative nel marzo 2020 e l’adozione di varie misure in tutto il mondo per limitare gli effetti del COVID-19, la limitazione delle lavorazioni agroeconomiche ha influenzato operazioni importanti come l’impossibilità di preparare gli ulivi per il prossimo raccolto.
Questa mancanza di processi ha significato questo il consumatore ha percepito un aumento dei prezzi dovuto alla scarsità del prodotto e alla crescente domanda di olio d’oliva in tutto il mondo.
A ciò si aggiungono gli scenari di drammatici cambiamenti climatici in tutto il bacino del Mediterraneo, con una grave siccità che ha colpito l’olivicoltura per due anni consecutivi, soprattutto in Spagna.
La ricerca dell’Università di Madrid, attraverso l’uso di tecniche statistiche ed econometriche avanzate, cerca di effettuare un’analisi specifica e comprendere la persistenza dei dati e l’andamento dei prezzi globali dell’olio d’oliva. Anche le tecniche di intelligenza artificiale come i modelli di rete neurale vengono utilizzate per prevedere il comportamento dei prezzi a lungo termine.
Utilizzando il modello ARFIMA, i risultati indicano un comportamento di reversione non media (ndr. impossibilità di ritornare alle origini), suggerendo che lo shock dovrebbe essere permanente, provocando un cambiamento di tendenza.
Questo risultato è in linea con quello ottenuto utilizzando le tecniche di machine learning, dove la previsione suggerisce un aumento dei prezzi di circa +11,36% nei prossimi 12 mesi.
